[發明專利]機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法

在審

• 申請號: 202211540618.8
• 申請日: 2022-12-02
• 公開（公告）號: CN116091407A
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 田健;陳華聰;陳文強;黃源水;戴俊源
• 申請（專利權）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

本申請提供一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，包括：獲取機器人坐標系下的RGBD點云數據；對所述RGBD點云數據進行濾波處理，獲取其中有效且包含下行樓梯的點云數據；對所述點云數據中法向量Z值大于預設點云Z值的點云數據進行基于區域生長的聚類處理，獲取區域聚類簇集；濾除所述區域聚類簇集中的非平面點云數據，獲取平面聚類簇集；依據所述平面聚類簇集中地面聚類簇的數量確定是否需要執行避讓處理。通過提高對下行樓梯的檢測精度，提升機器人應對下行樓梯的智能性。

技術領域

本申請涉及智能識別領域，具體涉及機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法。

背景技術

目前，機器人在自動行駛過程中遇到高于地面的障礙，很容易通過傳感器檢測到，從而進行避讓。然而針對低于地面，尤其是在遇到下行樓梯時，一般采用圖像和紅外傳感器進行檢測。在圖像方面，常使用圖像檢測算法對樓梯進行邊緣檢測，再限定出樓梯區域，而在受到光線和亮度影響的情況下，較難檢測出樓梯；在增加傳感器方面，使用紅外探測距離，以點帶面進行檢測，并不能檢測出樓梯的全貌，容易出現剎車不及時問題，且紅外傳感器的成本高。

因此，本發明針對機器人遇到下行樓梯的問題，提出基于RGBD點云信息的下行樓梯檢測方法，并針對在遇到下行樓梯時機器人的運動規劃，提出一種避讓策略。

發明內容

鑒于上述問題，本申請提供了一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，通過提高對下行樓梯的檢測精度，提升機器人應對下行樓梯的智能性。

為實現上述目的，發明人提供了一種機器人基于RGBD的下行樓梯檢測與避讓方法，包括：

獲取機器人坐標系下的RGBD點云數據；

對所述RGBD點云數據進行濾波處理，獲取其中有效且包含下行樓梯的點云數據；

對所述點云數據中法向量Z值大于預設點云Z值的點云數據進行基于區域生長的聚類處理，獲取區域聚類簇集；

濾除所述區域聚類簇集中的非平面點云數據，獲取平面聚類簇集；

依據所述平面聚類簇集中地面聚類簇的數量確定是否需要執行避讓處理。

區別于現有技術，上述技術方案基于RGBD點云數據，通過濾波處理提取有效且包含下行樓梯的點云數據；而后依據法向量Z值過濾掉如欄桿和墻面的非水平面點云數據，再通過聚類將相似性的點云數據集合起來，獲取區域聚類簇集；再濾除其中屬于斜坡或樓梯臺階拖影的點云數據，篩選出水平面聚類簇集；最后便可依據水平面聚類簇集明確地面聚類簇的數量，進而確定是否有必要進行避讓。可見，上述技術方案能夠規避光線影響，提高對下行樓梯檢測的準確性，從而提升機器人應對下行樓梯的智能性，避免跌落；同時又能降低部署傳感器所需成本。

在一些實施例中，所述依據所述平面聚類簇集中地面聚類簇的數量確定是否需要執行避讓處理，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量；

依據所包含地面聚類簇的數量，確定是否需要執行避讓處理。

在一些實施例中，所述依據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差值的相鄰平面聚類簇，獲取新聚類簇集。