[發明專利]一種基于深度信息的沿邊避障方法在審
| 申請號: | 202011336292.8 | 申請日: | 2020-11-25 |
| 公開(公告)號: | CN112327879A | 公開(公告)日: | 2021-02-05 |
| 發明(設計)人: | 戴劍鋒;賴欽偉;肖剛軍 | 申請(專利權)人: | 珠海市一微半導體有限公司 |
| 主分類號: | G05D1/02 | 分類號: | G05D1/02 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 519000 廣東省珠海市橫琴*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 深度 信息 沿邊 方法 | ||
1.一種基于深度信息的沿邊避障方法,其特征在于,包括:
步驟1、當機器人移動到長廊區域或發生碰撞時,機器人的行走模式調整為全局沿邊行走,其中,長廊區域包括墻類型障礙物、用于分隔室內空間的家具;
步驟2、結合TOF攝像頭采集到的目標障礙物的深度信息和TOF攝像頭的內外參數,計算獲取目標障礙物的縱向高度信息,并基于數據穩定度統計算法將目標障礙物識別分類為墻類型障礙物、玩具類型障礙物、門檻類型障礙物、沙發類型障礙物、電線類型障礙物;
步驟3、根據步驟2的分類結果以及對應類型下的目標障礙物的縱向高度信息,控制移動機器人在全局沿邊行走的過程中減速避障或減速繞障,再回到原來的全局沿邊路徑上;
其中,所述沿邊避障方法的執行主體是機身前端裝配有TOF攝像頭和紅外傳感器的機器人,目標障礙物是在TOF攝像頭當前的視場區域內。
2.根據權利要求1所述沿邊避障方法,其特征在于,所述步驟3包括:
在所述目標障礙物被分類為玩具類型障礙物且計算獲得所述目標障礙物的縱向高度是大于第一預設玩具高度后,控制機器人保持當前沿邊方向減速行走,并基于紅外傳感器的探測信息避開當前沿邊方向上所探測到的障礙物;
在所述目標障礙物被分類為玩具類型障礙物且計算獲得所述目標障礙物的縱向高度是小于或等于第一預設玩具高度后,控制機器人減速行走,直到機器人與所述目標障礙物的深度距離為第二玩具安全距離時,朝第二預設時針方向旋轉90度,再前進第二預設距離,然后朝第二預設時針方向的逆方向旋轉90度,再前進第三預設距離;然后通過旋轉一個第一觀察角度來檢測原來的全局沿邊行走的路徑上是否存在其他障礙物,是則通過繞障行走的方式以第一預設移動弧度繞過檢測到的障礙物,再回到原來的全局沿邊路徑上,否則以第二預設移動弧度繞過所述目標障礙物再回到原來的全局沿邊行走的路徑上;
其中,機器人在執行弓字形行走過程中和執行全局沿邊行走過程中,機器人上的紅外傳感器實時探測障礙物;
其中,第二預設距離和第三預設距離都與TOF攝像頭實時采集獲取的同一目標障礙物的輪廓寬度相關,這個輪廓寬度是:在TOF攝像頭的實時視場區域內,目標障礙物的最左側與其最右側的水平距離;第二玩具安全距離是與機器人執行全局沿邊行走過程中測得的深度信息相關。
3.根據權利要求2所述沿邊避障方法,其特征在于,所述第一預設玩具高度設置為65mm;其中,玩具類型障礙物包括孤島類型的障礙物。
4.根據權利要求2所述沿邊避障方法,其特征在于,所述步驟3還包括:
在所述目標障礙物被分類為門檻類型障礙物后,控制機器人減速行走以跨過門檻;
其中,門檻類型障礙物包括可供機器人跨越的障礙物。
5.根據權利要求4所述沿邊避障方法,其特征在于,所述步驟3還包括:
在所述目標障礙物被分類為墻類型障礙物后,控制機器人保持原來的沿邊行走模式,繼續執行全局沿邊行走。
6.根據權利要求5所述沿邊避障方法,其特征在于,所述步驟3還包括:
在所述目標障礙物被分類為沙發類型障礙物,且計算獲得所述目標障礙物的縱向高度是小于或等于第三預設沙發高度時,控制機器人沿著所述目標障礙物的輪廓減速行走,以使得機器人與所述目標障礙物發生碰撞但不被所述目標障礙物卡住;
在所述目標障礙物被分類為沙發類型障礙物,且計算獲得所述目標障礙物的縱向高度是大于第三預設沙發高度時,控制機器人減速沿邊行走,并允許機器人在沿邊行走過程中碰撞所述目標障礙物,以使得機器人通過碰撞確定所述目標障礙物的占地位置,且在沿邊進入沙發類型障礙物的底部后不被這個沙發類型障礙物卡住;
其中,所述第三預設沙發高度大于所述第一預設沙發高度,所述第二預設沙發高度大于所述第三預設沙發高度。
7.根據權利要求6所述沿邊避障方法,其特征在于,所述第三預設沙發高度設置為110mm,所述第二預設沙發高度設置為90mm,所述第一預設沙發高度設置為50mm;其中,沙發類型障礙物包括供機器人穿越的家具障礙物。
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