[發(fā)明專利]機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法

在審

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• 申請日: 2022-12-02
• 公開（公告）號: CN116091407A
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 田健;陳華聰;陳文強;黃源水;戴俊源
• 申請（專利權(quán)）人: 福建漢特云智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/762
• 代理公司: 福州市景弘專利代理事務所(普通合伙) 35219
• 代理人: 徐劍兵

1.一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，包括：

獲取機器人坐標系下的RGBD點云數(shù)據(jù)；

對所述RGBD點云數(shù)據(jù)進行濾波處理，獲取其中有效且包含下行樓梯的點云數(shù)據(jù)；

對所述點云數(shù)據(jù)中法向量Z值大于預設(shè)點云Z值的點云數(shù)據(jù)進行基于區(qū)域生長的聚類處理，獲取區(qū)域聚類簇集；

濾除所述區(qū)域聚類簇集中的非平面點云數(shù)據(jù)，獲取平面聚類簇集；

依據(jù)所述平面聚類簇集中地面聚類簇的數(shù)量確定是否需要執(zhí)行避讓處理。

2.如權(quán)利要求1所述的一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，所述依據(jù)所述平面聚類簇集中地面聚類簇的數(shù)量確定是否需要執(zhí)行避讓處理，包括：

計算所述平面聚類簇集中各個平面聚類簇的點云高度均值，并依據(jù)所述點云高度均值對平面聚類簇進行合并，獲取新聚類簇集；

計算所述新聚類簇集中各個新平面聚類簇的新點云高度均值，并依據(jù)所述新點云高度均值確定所述新聚類簇集中所包含地面聚類簇的數(shù)量；

依據(jù)所包含地面聚類簇的數(shù)量，確定是否需要執(zhí)行避讓處理。

3.如權(quán)利要求2所述的一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，所述依據(jù)所述點云高度均值對平面聚類簇進行合并，獲取新聚類簇集，包括：

依據(jù)所述點云高度均值對各個平面聚類簇按照從高至低排序；

計算所述排序后的平面聚類簇集中相鄰平面聚類簇對應的點云高度均值差；

合并所述點云高度均值差小于預設(shè)差值的相鄰平面聚類簇，獲取新聚類簇集。

4.如權(quán)利要求2所述的一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，所述依據(jù)所包含地面聚類簇的數(shù)量，確定是否需要執(zhí)行避讓處理，包括：

若不存在地面聚類簇，則發(fā)布防護欄點云至導航系統(tǒng)；

若存在地面聚類簇，則發(fā)布所述新聚類簇集中的樓梯聚類簇至導航系統(tǒng)。

5.如權(quán)利要求4所述的一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，所述執(zhí)行避讓處理，之前，包括：

將所述各個新平面聚類簇內(nèi)各點云的點云高度值歸一為對應的新點云高度均值。

6.如權(quán)利要求1所述的一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，所述對所述點云數(shù)據(jù)中法向量Z值大于預設(shè)Z值閾值的點云數(shù)據(jù)進行基于區(qū)域生長的聚類處理，之后，還包括：

若無法獲取區(qū)域聚類簇，則執(zhí)行避讓處理。

7.如權(quán)利要求1所述的一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，所述濾除所述區(qū)域聚類簇集中非平面點云數(shù)據(jù)，之后，還包括：

若無法獲取平面聚類簇，則執(zhí)行避讓處理。

8.如權(quán)利要求1所述的一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，所述對所述RGBD點云數(shù)據(jù)進行濾波處理，包括：

濾除所述RGBD點云數(shù)據(jù)中的冗余數(shù)據(jù)，獲取有效的點云數(shù)據(jù)；

通過直通濾波處理，濾除所述有效的點云數(shù)據(jù)中高于地面的點云數(shù)據(jù)。

9.如權(quán)利要求8所述的一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，所述濾除所述有效的點云數(shù)據(jù)中高于地面的點云數(shù)據(jù)，之后，還包括：

濾除所述直通濾波處理后得到的點云數(shù)據(jù)中的孤立點，獲取有效且包含下行樓梯的點云數(shù)據(jù)。

10.如權(quán)利要求1所述的一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，其特征在于，所述濾除所述區(qū)域聚類簇集中的非平面點云數(shù)據(jù)，獲取平面聚類簇集，包括：

對所述區(qū)域聚類簇集中的各個區(qū)域聚類簇進行平面擬合；

計算所述平面擬合后的各個區(qū)域聚類簇對應的平面法向量；

獲取平面法向量Z值大于預設(shè)平面Z值閾值的平面聚類簇集。