[發明專利]一種基于激光的機器人檢測方法以及裝置在審
| 申請號: | 202010939100.6 | 申請日: | 2020-09-09 |
| 公開(公告)號: | CN112083434A | 公開(公告)日: | 2020-12-15 |
| 發明(設計)人: | 張健 | 申請(專利權)人: | 上海有個機器人有限公司 |
| 主分類號: | G01S17/06 | 分類號: | G01S17/06;G01S17/93 |
| 代理公司: | 北京天盾知識產權代理有限公司 11421 | 代理人: | 梁秀秀 |
| 地址: | 200120 上海市浦*** | 國省代碼: | 上海;31 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 激光 機器人 檢測 方法 以及 裝置 | ||
1.一種基于激光的機器人檢測方法,其特征在于,包括如下步驟:
第一機器人對目標區域進行多幀激光掃描,獲取所述多幀激光掃描以便收集所述多個部位點反射的激光的信息,形成輪廓曲線;
獲取第二機器人正樣本,其中,所述第一機器人和第二機器人處于相對運動或相對靜止狀態;
將所述輪廓曲線輸入預設的分類模型中確定每個所述輪廓曲線的類別標簽,得到分類信息;
根據所述輪廓曲線和第二機器人正樣本輪廓曲線確定第二機器人對應的多個目標曲線;
獲取所有所述目標曲線的質心,分析所有所述目標曲線的質心,得出第二機器人的位置。
2.根據權利要求1所述的基于激光的機器人檢測方法,其特征在于,獲取多幀激光數據具體步驟包括:
取預設基準定位方式所發布的第一幀激光反射數據;
獲取有別于所述基準定位方式的至少一種其余定位方式所發布的第二第二幀激光反射數據;
其中,所述多幀激光掃描至少為兩幀,通過設定不同基準定位方式,獲得多幀激光反射數據。
3.根據權利要求1所述的基于激光的機器人檢測方法,其特征在于,所述目標曲線獲取質心的具體步驟包括:
對所述目標曲線進行多段分割,得到多個曲線數據段,其中,多個所述數據段包括若干個采樣點的反射點;
求出每個曲線數據段上的所有點的曲率平均值作為該曲線段的代表曲線,采用該曲線段的質心作為該目標曲線的基準點;
以基準點為中心參考點,以所述基準點和發射點方向的直線為垂直線,截取所述垂直線為基準線;
將所述基準線等分為基準線多段,取所述曲線段中的所有反射點到基準線上的平均距離作為對應基準線曲線片段的特征,其中,所述基準線段內對應的反射點包括基準線段兩端點作垂線,所截取到所述曲線段內的反射點。
4.根據權利要求3所述的基于激光的機器人檢測方法,其特征在于,
以所述基準點和激光反射點方向為水平方向,以所述基準線為垂直方向建立虛擬二維坐標;
確定多個部位點在二維虛擬坐標中的對應位置坐標,描繪多個部位點的輪廓曲線,基于多個部位點的輪廓曲線找出與目標特征對應的目標曲線部;
基于目標曲線在二維虛擬坐標系中的坐標確定機器人在二維虛擬坐標系中的位置。
5.根據權利要求1所述的基于激光的機器人檢測方法,其特征在于,
所述每幀激光掃描區域包括多個第二機器人時所述輪廓曲線為多個背景輪廓曲線;
需要分別對每幀激光數據分別進行處理;
基于每幀激光數據需要對輪廓曲線進行分類分別進行檢測處理;
基于第二機器人正樣本模型對輪廓曲線進行分類處理,確定多個所述第二機器人的輪廓曲線和區別多個背景輪廓曲線;
根據多個所述第二機器人的輪廓曲線分別獲取多個目標曲線,其中,所述第二機器人的正樣本模型包括機器人的的整體外型結構輪廓和具有局部明顯特征的結構輪廓。
6.根據權利要求5所述的基于激光的機器人檢測方法,其特征在于,
基于所述第二機器人整體外型結構輪廓設置第一置信度,基于所述第二機器人的具有局部明顯特征的結構輪廓設置第二置信度;
輪廓曲線獲取第一置信度后才能獲取第二置信度;
其中,所述第一置信度來衡量輪廓曲線和第二機器人的整體外型結構輪廓的相似度,所述第二置信度來衡量輪廓曲線和第二機器人具有局部明顯特征的結構輪廓的相似度。
7.根據權利要求6所述的基于激光的機器人檢測方法,其特征在于,預設所述第一置信度的不同段的取值范圍;
根據預設的上段第一取信度的值,確定出多個所述輪廓曲線沒有重合;
或者根據預設中間段的第一取信度的值,確定出有所述輪廓曲線重合;
或者根據預設下段的第一取信度的值,確定出所述輪廓為背景輪廓曲線。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于上海有個機器人有限公司,未經上海有個機器人有限公司許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010939100.6/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





