[發(fā)明專利]碰撞檢測方法、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)

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• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112700474A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 吳博文;朱林楠;楊林;黃健東;陳凌之
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東美的白色家電技術(shù)創(chuàng)新中心有限公司;美的集團股份有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/73;G06K9/62;G06T17/00;G06T1/00
• 代理公司: 深圳市威世博知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44280
• 代理人: 張慶玲

本發(fā)明公開了一種碰撞檢測方法、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，碰撞檢測方法包括：確定第一物體的當(dāng)前邊界；利用當(dāng)前邊界和第一物體的運行速度確定下一時刻第一物體的預(yù)測邊界；判斷預(yù)測邊界是否包覆第二物體的至少部分區(qū)域，以判斷下一時刻第一物體與第二物體是否發(fā)生碰撞。通過上述方式，本發(fā)明能夠提高碰撞檢測的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及自動化技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及碰撞檢測方法、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著人工智能的迅速發(fā)展，智能制造領(lǐng)域逐漸成為人們關(guān)注的熱點。例如裝配機器人的出現(xiàn)，能夠有效取代傳統(tǒng)的復(fù)雜裝配流程，尤其對于批量生產(chǎn)，大大降低了制造成本，提高了生產(chǎn)效率，加快了制造領(lǐng)域的工業(yè)自動化及智能化進程。但是由于物體有相對運動的趨勢，不同物體間有可能會發(fā)生碰撞，對于高精度要求的工業(yè)領(lǐng)域，往往極微小的碰撞事故會使整個流水線進入停滯狀態(tài)。因此，在工業(yè)機器人對裝配過程進行路徑規(guī)劃時，需要實時躲避運動或者靜止的障礙物，這個過程會涉及到碰撞檢測的問題。而在碰撞檢測的過程中，往往不能平衡檢測的速度和精度，亟待需要改進。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明主要解決的技術(shù)問題是提供一種碰撞檢測方法、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，能夠提高碰撞檢測的精度和速度。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的一個技術(shù)方案是：提供一種碰撞檢測方法，該方法包括：確定第一物體的當(dāng)前邊界；利用當(dāng)前邊界和第一物體的運行速度確定下一時刻第一物體的預(yù)測邊界；判斷預(yù)測邊界是否包覆第二物體的至少部分區(qū)域，以判斷下一時刻第一物體與第二物體是否發(fā)生碰撞。

其中，響應(yīng)于預(yù)測邊界包覆第二物體的部分區(qū)域，判斷下一時刻第一物體與第二物體是否發(fā)生碰撞包括：確定第二物體被包覆區(qū)域的第一邊界；利用第一邊界和預(yù)測系數(shù)確定第二物體被包覆區(qū)域的第二邊界；判斷第二邊界是否包覆第一物體的至少部分區(qū)域。

其中，響應(yīng)于第二邊界包覆第一物體的部分區(qū)域，判斷下一時刻第一物體與第二物體是否發(fā)生碰撞包括：判斷第一被包覆區(qū)域與第二被包覆區(qū)域之間的最小距離是否小于預(yù)警值，第一被包覆區(qū)域為第一物體的被包覆區(qū)域，第二被包覆區(qū)域為第二物體的被包覆區(qū)域。

其中，響應(yīng)于第一被包覆區(qū)域與第二被包覆區(qū)域之間的最小距離小于預(yù)警值，判定下一時刻第一物體與第二物體會發(fā)生碰撞。

其中，響應(yīng)于第一被包覆區(qū)域與第二被包覆區(qū)域之間的最小距離大于或等于預(yù)警值，判定下一時刻第一物體與第二物體不會發(fā)生碰撞。

其中，預(yù)測系數(shù)等于第一物體的運行速度與預(yù)測間隔的乘積，預(yù)測間隔為當(dāng)前時刻與預(yù)測的下一時刻的間隔。

其中，預(yù)測邊界坐標值為當(dāng)前邊界坐標值與位移值的和；預(yù)測邊界坐標值為預(yù)測邊界上邊界點的坐標值，當(dāng)前邊界坐標值為當(dāng)前邊界上邊界點的坐標值，位移值為第一物體的運行速度與預(yù)測間隔的乘積，預(yù)測間隔為當(dāng)前時刻與預(yù)測的下一時刻的間隔。

其中，獲取第一物體的運行軌跡上從初始時刻到當(dāng)前時刻的所有軌跡點；獲取所有軌跡點的坐標值；將所有軌跡點的坐標值組合成特征向量；利用具有噪聲的基于密度的聚類方法對特征向量進行處理，以判斷第一物體的運行軌跡是否異常。

其中，獲取所有軌跡點的坐標值之后包括：利用孤立森林算法去除異常軌跡點。

其中，將所有軌跡點的坐標值組合成特征向量之后包括：利用主成分分析方法對特征向量進行降維處理。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的另一個技術(shù)方案是：提供一種碰撞檢測設(shè)備，碰撞檢測設(shè)備包括處理器，處理器用于執(zhí)行指令以實現(xiàn)上述任一項的碰撞檢測方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的另一個技術(shù)方案是：提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，計算機可讀存儲介質(zhì)用于存儲指令/程序數(shù)據(jù)，指令/程序數(shù)據(jù)能夠被執(zhí)行以實現(xiàn)上述任一項的碰撞方法。