CN106680832A - 一种移动机器人的障碍物检测方法、装置和移动机器人 - Google Patents
一种移动机器人的障碍物检测方法、装置和移动机器人 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106680832A CN106680832A CN201611270881.4A CN201611270881A CN106680832A CN 106680832 A CN106680832 A CN 106680832A CN 201611270881 A CN201611270881 A CN 201611270881A CN 106680832 A CN106680832 A CN 106680832A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- detection
- mobile robot
- obstacle
- plane
- sensor group
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 176
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims description 45
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 15
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 239000012491 analyte Substances 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000005304 joining Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 208000009146 rhinoscleroma Diseases 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明属于移动机器人领域,提供了一种移动机器人的障碍物检测方法、装置和移动机器人,所述方法获取第一传感器组探测到的第一平面上的第一检测数据;获取第二传感器组探测到的第二平面上的第二检测数据;对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息;控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障。通过本发明实施例,融合了各个传感器组的检测数据,通过各个传感器组特定的位置部署实现了对三维立体空间范围内的障碍物的有效检测,具有较强的实用性。
Description
技术领域
本发明属于移动机器人领域,尤其涉及一种移动机器人的障碍物检测方法、装置和移动机器人。
背景技术
障碍物检测是移动机器人领域中一个极其重要的技术,移动机器人一般通过传感器获取探测数据并进行处理分析,得到检测结果。
单传感器检测往往效果不佳,例如,RGB-D深度摄像头探测范围有限,受光线、温度等环境因素影响较大,而使用二维单线激光雷达虽然探测范围得到了广泛的提升,但由于其只能探测平面信息,针对不在平面内的障碍物会造成障碍物信息探测的错漏及误判,从而影响机器人有效的正常运作。
在现有技术方案中,主要通过多传感器信息融合来进行障碍物检测,现实中如无人车中普遍使用多二维单线激光雷达的多平面探测的信息融合达到障碍物检测效果,其主要是采用多二维激光雷达多水平平面组网等形式实现无人车的多水平平面二维检测,但仍然无法实现对三维立体空间范围内的障碍物的有效检测。
发明内容
鉴于此,本发明实施例提供一种移动机器人的障碍物检测方法、装置和移动机器人,以解决现有的障碍物检测方法针对三维立体空间障碍物还不能实现完整的立体空间障碍物检测的问题。
本发明实施例提供的一种移动机器人的障碍物检测方法,应用于所述移动机器人,所述移动机器人可以包括:第一传感器组和第二传感器组;所述第一传感器组位于与所述移动机器人的行进平面平行的第一平面上,用于对所述第一平面进行360度范围的探测;所述第二传感器组位于与所述移动机器人的行进方向垂直的第二平面上,用于对所述第二平面进行360度范围的探测;
所述障碍物检测方法可以包括:
获取所述第一传感器组探测到的所述第一平面上的第一检测数据;
获取所述第二传感器组探测到的所述第二平面上的第二检测数据;
对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息;
控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障。
进一步地,所述对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息具体可以包括:
对所述第一检测数据进行分析,得到在预置的第一坐标参考系中的第一障碍物信息;
对所述第二检测数据进行分析,得到在预置的第二坐标参考系中的第二障碍物信息;
对所述第二障碍物信息以所述第一坐标参考系为目标坐标参考系进行坐标参考系转换,得到第三障碍物信息;
对所述第一障碍物信息和所述第三障碍物信息进行处理,得到所述立体空间障碍物信息。
进一步地,所述控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障具体可以包括:
依据所述立体空间障碍物信息判断在预置的检测区域内是否存在障碍物;
若在所述检测区域内存在障碍物,则进行预置的避障操作。
进一步地,所述检测区域可以包括一个以上检测子区域,所述检测子区域为所述检测区域分割而成的子区域;
所述进行预置的避障操作具体可以包括:
确定存在障碍物的检测子区域;
采取与所述存在障碍物的检测子区域相对应的预置避障动作进行避障。
进一步地,在依据所述立体空间障碍物信息判断在预置的检测区域内是否存在障碍物之前,还可以包括:
获取所述移动机器人的当前行驶速度;
根据所述当前行驶速度调整所述检测区域的范围,所述检测区域的范围与所述当前行驶速度正相关。
本发明实施例提供的一种移动机器人的障碍物检测装置,应用于所述移动机器人,所述移动机器人可以包括:第一传感器组和第二传感器组;所述第一传感器组位于与所述移动机器人的行进平面平行的第一平面上,用于对所述第一平面进行360度范围的探测;所述第二传感器组位于与所述移动机器人的行进方向垂直的第二平面上,用于对所述第二平面进行360度范围的探测;
所述障碍物检测装置可以包括:
第一检测模块,用于获取所述第一传感器组探测到的所述第一平面上的第一检测数据;
第二检测模块,用于获取所述第二传感器组探测到的所述第二平面上的第二检测数据;
数据处理模块,用于对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息;
控制模块,用于控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障。
进一步地,所述数据处理模块具体可以包括:
第一处理单元,用于对所述第一检测数据进行分析,得到在预置的第一坐标参考系中的第一障碍物信息;
第二处理单元,用于对所述第二检测数据进行分析,得到在预置的第二坐标参考系中的第二障碍物信息;
第三处理单元,用于对所述第二障碍物信息以所述第一坐标参考系为目标坐标参考系进行坐标参考系转换,得到第三障碍物信息;
第四处理单元,用于对所述第一障碍物信息和所述第三障碍物信息进行处理,得到所述立体空间障碍物信息。
进一步地,所述控制模块具体可以包括:
判断单元,用于依据所述立体空间障碍物信息判断在预置的检测区域内是否存在障碍物;
避障单元,用于若在所述检测区域内存在障碍物,则进行预置的避障操作。
进一步地,所述检测区域可以包括一个以上检测子区域,所述检测子区域为所述检测区域分割而成的子区域;
所述避障单元具体可以包括:
第一子单元,用于确定存在障碍物的检测子区域;
第二子单元,用于采取与所述存在障碍物的检测子区域相对应的预置避障动作进行避障。
进一步地,所述控制模块还可以包括:
速度获取单元,用于获取所述移动机器人的当前行驶速度;
检测区域调整单元,用于根据所述当前行驶速度调整所述检测区域的范围,所述检测区域的范围与所述当前行驶速度正相关。
进一步地,所述第一传感器组可以包括深度传感器和一号二维传感器;
所述第二传感器组可以包括二号二维传感器和三号二维传感器;
所述二号二维传感器可以位于所述移动机器人的行进方向的左侧;
所述三号二维传感器可以位于所述移动机器人的行进方向的右侧。
本发明实施例提供的一种移动机器人,可以包括以上所述的障碍物检测装置。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是:本发明实施例获取所述第一传感器组探测到的所述第一平面上的第一检测数据;获取所述第二传感器组探测到的所述第二平面上的第二检测数据;对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息;控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障。通过本发明实施例,融合了各个传感器组的检测数据,通过各个传感器组特定的位置部署实现了对三维立体空间范围内的障碍物的有效检测,具有较强的实用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种移动机器人的障碍物检测方法的示意流程图;
图2是本发明实施例一中的区域检测的示意图;
图3是本发明实施例二提供的一种移动机器人的障碍物检测装置的示意框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解,在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一:
本发明实施例提供的一种移动机器人的障碍物检测方法应用于所述移动机器人,所述移动机器人包括:第一传感器组和第二传感器组;所述第一传感器组位于与所述移动机器人的行进平面平行的第一平面上,用于对所述第一平面进行360度范围的探测;所述第二传感器组位于与所述移动机器人的行进方向垂直的第二平面上,用于对所述第二平面进行360度范围的探测。
容易理解地,所述行进平面是指所述移动机器人所行进的路面所在的平面。
为了方便阐述本发明实施例中所提到的方向,可以首先建立一个以所述移动机器人的行进方向为参考的方向坐标系,即以所述行进方向作为前方,所述行进方向在所述第一平面上顺时针旋转90度所指向的方向作为右方,所述行进方向在所述第一平面上顺时针旋转180度所指向的方向作为后方,所述行进方向在所述第一平面上顺时针旋转270度所指向的方向作为左方。类似地,本发明实施例中所提到的前侧、后侧、左侧和右侧等与方向相关的用语均基于上述定义规则。
参见图1,是本发明实施例一提供的一种移动机器人的障碍物检测方法的示意流程图,具体阐述如下:
步骤S101,获取所述第一传感器组探测到的所述第一平面上的第一检测数据。
优选地,可以选取经过所述移动机器人的竖直高度的中心的平面作为所述第一平面。
优选地,所述第一传感器组可以包括深度传感器和一号二维传感器,其中,所述深度传感器具体可以为RGB-D深度摄像头传感器,所述一号二维传感器具体可以为二维单线激光雷达。所述一号二维传感器可以位于所述移动机器人的前侧,对所述移动机器人的前方进行270度范围的探测,所述RGB-D深度摄像头传感器可以位于所述移动机器人的后侧,对所述一号二维传感器的角度盲区进行探测,因此,所述第一传感器组能够对所述第一平面进行360度范围的探测。
可选地,所述深度传感器和一号二维传感器可以根据实际情况位于所述第一平面的任一位置。
步骤S102,获取所述第二传感器组探测到的所述第二平面上的第二检测数据。
优选地,所述第二传感器组可以包括二号二维传感器和三号二维传感器,其中,所述二号二维传感器和三号二维传感器具体都可以为二维单线激光雷达。所述二号二维传感器可以位于所述移动机器人的左上部位,类似于人的左耳位置,对所述移动机器人的左侧进行180度范围的探测,所述三号二维传感器可以位于所述移动机器人的右上部位,类似于人的右耳位置,对所述移动机器人的右侧进行180度范围的探测,因此,所述第二传感器组能够对所述第二平面进行360度范围的探测。
可选地,所述二号二维传感器和所述三号二维传感器可以根据实际情况对其探测角度范围进行调整。
步骤S103,对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息。
优选地,步骤S103具体可以包括:
步骤S1031,对所述第一检测数据进行分析,得到在预置的第一坐标参考系中的第一障碍物信息。
所述第一坐标参考系为所述第一平面所在的坐标参考系。
对所述第一检测数据进行聚类滤波,从中获得包括坐标信息在内的有效障碍物信息,即所述第一障碍物信息。所述坐标信息的坐标参考系为所述第一坐标参考系。
步骤S1032,对所述第二检测数据进行分析,得到在预置的第二坐标参考系中的第二障碍物信息。
所述第二坐标参考系为所述第二平面所在的坐标参考系。
对所述第二检测数据进行聚类滤波,从中获得包括坐标信息在内的有效障碍物信息,即所述第二障碍物信息。所述坐标信息的坐标参考系为所述第二坐标参考系。
步骤S1033,对所述第二障碍物信息以所述第一坐标参考系为目标坐标参考系进行坐标参考系转换,得到第三障碍物信息。
即将两侧二维单线激光雷达检测到的有效障碍物数据信息转换处理为投射到一号二维传感器扫描平面的坐标信息数据。
步骤S1034,对所述第一障碍物信息和所述第三障碍物信息进行处理,得到所述立体空间障碍物信息。
对所述第一障碍物信息和所述第三障碍物信息进行数据融合,得到统一的障碍物信息,该信息融合了在两个相互垂直的平面上所获得的信息,即所述移动机器人所在的周边三维立体空间的障碍物信息。
步骤S104,控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障。
一般地,将所述立体空间障碍物信息投射到机器人动态地图(COSTMAP)中,并为各个障碍物进行标记评分,控制所述移动机器人按照预设的避障算法进行有效的避障。
优选地,步骤S104具体可以包括:
步骤S1041,依据所述立体空间障碍物信息判断在预置的检测区域内是否存在障碍物。
所述检测区域随着所述移动机器人的运动进行更新,两者之间的相对位置保持不变。
步骤S1042,若在所述检测区域内存在障碍物,则进行预置的避障操作。
优选地,所述检测区域可以包括一个以上检测子区域,所述检测子区域为所述检测区域分割而成的子区域。
所述进行预置的避障操作具体可以包括:
步骤S10421,确定存在障碍物的检测子区域。
步骤S10422,采取与所述存在障碍物的检测子区域相对应的预置避障动作进行避障。
下面以图2所示的例子加以具体说明:
在图2所示的例子中,包含4个检测子区域,分别为1区、2区、3区和4区,针对障碍物出现在不同的检测子区域中的情形,可以采取与之对应的预置避障动作进行避障,例如,如果在1区存在障碍物,则将所述移动机器人减速80%,如果在2区或3区存在障碍物,则将所述移动机器人减速50%,如果在4区存在障碍物,则将所述移动机器人减速20%。其中将1区和4区作为所述移动机器人前方递进逐步减速区域,用于检测到前方临时出现或存在的动态障碍物时,进行有效的递进减速,避免撞击的发生,而2区和3区作为机器人左右两侧检测区域,用于动态障碍物与机器人并排,类似于汽车从旁超车的情况下,起到减速防撞的效果。
优选地,在步骤S1041之前,还可以包括:
步骤S104a,获取所述移动机器人的当前行驶速度。
步骤S104b,根据所述当前行驶速度调整所述检测区域的范围,所述检测区域的范围与所述当前行驶速度正相关。
所述移动机器人在空旷的区域,行驶速度相对较快时,可自适应的扩大所述检测区域的范围,而遇到狭窄的领域,行驶速度相对较慢时,可自适应的减小所述检测区域的范围,达到更加有效的探测及处理决策。
综上所述,本发明实施例所提供的移动机器人的障碍物检测方法获取所述第一传感器组探测到的所述第一平面上的第一检测数据;获取所述第二传感器组探测到的所述第二平面上的第二检测数据;对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息;控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障。通过本发明实施例,融合了各个传感器组的检测数据,通过各个传感器组特定的位置部署实现了对三维立体空间范围内的障碍物的有效检测,具有较强的实用性。
实施例二:
参见图3,是本发明实施例二提供的一种移动机器人的障碍物检测装置的示意框图,为了便于说明,仅示出与本发明实施例相关的部分。
该障碍物检测装置可以是内置于所述移动机器人内的软件单元、硬件单元或者软硬结合的单元,也可以作为独立的挂件集成到所述移动机器人中。
所述机器人的障碍物检测装置应用于所述移动机器人,所述移动机器人可以包括:第一传感器组和第二传感器组;所述第一传感器组位于与所述移动机器人的行进平面平行的第一平面上,用于对所述第一平面进行360度范围的探测;所述第二传感器组位于与所述移动机器人的行进方向垂直的第二平面上,用于对所述第二平面进行360度范围的探测;
所述障碍物检测装置可以包括:
第一检测模块301,用于获取所述第一传感器组探测到的所述第一平面上的第一检测数据;
第二检测模块302,用于获取所述第二传感器组探测到的所述第二平面上的第二检测数据;
数据处理模块303,用于对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息;
控制模块304,用于控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障。
进一步地,所述数据处理模块303具体可以包括:
第一处理单元3031,用于对所述第一检测数据进行分析,得到在预置的第一坐标参考系中的第一障碍物信息;
第二处理单元3032,用于对所述第二检测数据进行分析,得到在预置的第二坐标参考系中的第二障碍物信息;
第三处理单元3033,用于对所述第二障碍物信息以所述第一坐标参考系为目标坐标参考系进行坐标参考系转换,得到第三障碍物信息;
第四处理单元3034,用于对所述第一障碍物信息和所述第三障碍物信息进行处理,得到所述立体空间障碍物信息。
进一步地,所述控制模块304具体可以包括:
判断单元3041,用于依据所述立体空间障碍物信息判断在预置的检测区域内是否存在障碍物;
避障单元3042,用于若在所述检测区域内存在障碍物,则进行预置的避障操作。
进一步地,所述检测区域可以包括一个以上检测子区域,所述检测子区域为所述检测区域分割而成的子区域;
所述避障单元3042具体可以包括:
第一子单元30421,用于确定存在障碍物的检测子区域;
第二子单元30422,用于采取与所述存在障碍物的检测子区域相对应的预置避障动作进行避障。
进一步地,所述控制模块304还可以包括:
速度获取单元3043,用于获取所述移动机器人的当前行驶速度;
检测区域调整单元3044,用于根据所述当前行驶速度调整所述检测区域的范围,所述检测区域的范围与所述当前行驶速度正相关。
进一步地,所述第一传感器组可以包括深度传感器和一号二维传感器;
所述第二传感器组可以包括二号二维传感器和三号二维传感器;
所述二号二维传感器可以位于所述移动机器人的行进方向的左侧;
所述三号二维传感器可以位于所述移动机器人的行进方向的右侧。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明实施例各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
实施例三:
本发明实施例三提供的一种移动机器人,可以包括实施例二中所述的障碍物检测装置。
所述移动机器人还可以包括:第一传感器组和第二传感器组;所述第一传感器组位于与所述移动机器人的行进平面平行的第一平面上,用于对所述第一平面进行360度范围的探测;所述第二传感器组位于与所述移动机器人的行进方向垂直的第二平面上,用于对所述第二平面进行360度范围的探测;
所述第一传感器组可以包括深度传感器和一号二维传感器;
所述第二传感器组可以包括二号二维传感器和三号二维传感器;
所述二号二维传感器可以位于所述移动机器人的行进方向的左侧;
所述三号二维传感器可以位于所述移动机器人的行进方向的右侧。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种移动机器人的障碍物检测方法,其特征在于,应用于所述移动机器人,所述移动机器人包括:第一传感器组和第二传感器组;所述第一传感器组位于与所述移动机器人的行进平面平行的第一平面上,用于对所述第一平面进行360度范围的探测;所述第二传感器组位于与所述移动机器人的行进方向垂直的第二平面上,用于对所述第二平面进行360度范围的探测;
所述障碍物检测方法包括:
获取所述第一传感器组探测到的所述第一平面上的第一检测数据;
获取所述第二传感器组探测到的所述第二平面上的第二检测数据;
对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息;
控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障。
2.根据权利要求1所述的移动机器人的障碍物检测方法,其特征在于,所述对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息具体包括:
对所述第一检测数据进行分析,得到在预置的第一坐标参考系中的第一障碍物信息;
对所述第二检测数据进行分析,得到在预置的第二坐标参考系中的第二障碍物信息;
对所述第二障碍物信息以所述第一坐标参考系为目标坐标参考系进行坐标参考系转换,得到第三障碍物信息;
对所述第一障碍物信息和所述第三障碍物信息进行处理,得到所述立体空间障碍物信息。
3.根据权利要求1所述的移动机器人的障碍物检测方法,其特征在于,所述控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障具体包括:
依据所述立体空间障碍物信息判断在预置的检测区域内是否存在障碍物;
若在所述检测区域内存在障碍物,则进行预置的避障操作。
4.根据权利要求3所述的移动机器人的障碍物检测方法,其特征在于,所述检测区域包括一个以上检测子区域,所述检测子区域为所述检测区域分割而成的子区域;
所述进行预置的避障操作具体包括:
确定存在障碍物的检测子区域;
采取与所述存在障碍物的检测子区域相对应的预置避障动作进行避障。
5.根据权利要求3至4中任一项所述的移动机器人的障碍物检测方法,其特征在于,在依据所述立体空间障碍物信息判断在预置的检测区域内是否存在障碍物之前,还包括:
获取所述移动机器人的当前行驶速度;
根据所述当前行驶速度调整所述检测区域的范围,所述检测区域的范围与所述当前行驶速度正相关。
6.一种移动机器人的障碍物检测装置,其特征在于,应用于所述移动机器人,所述移动机器人包括:第一传感器组和第二传感器组;所述第一传感器组位于与所述移动机器人的行进平面平行的第一平面上,用于对所述第一平面进行360度范围的探测;所述第二传感器组位于与所述移动机器人的行进方向垂直的第二平面上,用于对所述第二平面进行360度范围的探测;
所述障碍物检测装置包括:
第一检测模块,用于获取所述第一传感器组探测到的所述第一平面上的第一检测数据;
第二检测模块,用于获取所述第二传感器组探测到的所述第二平面上的第二检测数据;
数据处理模块,用于对所述第一检测数据和所述第二检测数据进行处理分析,得到立体空间障碍物信息;
控制模块,用于控制所述移动机器人依据所述立体空间障碍物信息进行避障。
7.根据权利要求6所述的移动机器人的障碍物检测装置,其特征在于,所述控制模块具体包括:
判断单元,用于依据所述立体空间障碍物信息判断在预置的检测区域内是否存在障碍物;
避障单元,用于若在所述检测区域内存在障碍物,则进行预置的避障操作。
8.根据权利要求7所述的移动机器人的障碍物检测装置,其特征在于,所述控制模块还包括:
速度获取单元,用于获取所述移动机器人的当前行驶速度;
检测区域调整单元,用于根据所述当前行驶速度调整所述检测区域的范围,所述检测区域的范围与所述当前行驶速度正相关。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的移动机器人的障碍物检测装置,其特征在于,所述第一传感器组包括深度传感器和一号二维传感器;
所述第二传感器组包括二号二维传感器和三号二维传感器;
所述二号二维传感器位于所述移动机器人的行进方向的左侧;
所述三号二维传感器位于所述移动机器人的行进方向的右侧。
10.一种包括权利要求6至9中任一项所述的障碍物检测装置的移动机器人。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611270881.4A CN106680832B (zh) | 2016-12-30 | 2016-12-30 | 一种移动机器人的障碍物检测方法、装置和移动机器人 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611270881.4A CN106680832B (zh) | 2016-12-30 | 2016-12-30 | 一种移动机器人的障碍物检测方法、装置和移动机器人 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106680832A true CN106680832A (zh) | 2017-05-17 |
CN106680832B CN106680832B (zh) | 2019-07-26 |
Family
ID=58849073
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201611270881.4A Active CN106680832B (zh) | 2016-12-30 | 2016-12-30 | 一种移动机器人的障碍物检测方法、装置和移动机器人 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106680832B (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108089203A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-05-29 | 弗徕威智能机器人科技(上海)有限公司 | 一种特殊障碍物检测方法 |
CN108256430A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-07-06 | 北京理工大学 | 障碍物信息获取方法、装置及机器人 |
CN108536145A (zh) * | 2018-04-10 | 2018-09-14 | 深圳市开心橙子科技有限公司 | 一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人系统及运行方法 |
CN109461185A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-03-12 | 西北工业大学 | 一种适用于复杂场景的机器人目标主动避障方法 |
WO2019061062A1 (en) * | 2017-09-27 | 2019-04-04 | Intel Corporation | AUTONOMOUS ROBOTS AND METHODS OF OPERATION |
CN109901583A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-18 | 创泽智能机器人股份有限公司 | 一种机器人障碍物检测及路径调整系统 |
CN111152217A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 深圳优地科技有限公司 | 一种速度控制方法、装置、机器人及存储介质 |
CN111157996A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-05-15 | 珠海丽亭智能科技有限公司 | 一种停车机器人行驶安全检测方法 |
CN112629520A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-04-09 | 北京集光通达科技股份有限公司 | 一种机器人导航与定位方法、系统、设备及存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1576123A (zh) * | 2003-07-03 | 2005-02-09 | 黄保家 | 机动车防撞系统 |
CN103129501A (zh) * | 2011-11-24 | 2013-06-05 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于在侧面冲撞时触发车辆的人员保护装置的方法和装置 |
CN203666504U (zh) * | 2013-10-29 | 2014-06-25 | 盈佳科技(长春)有限公司 | 一种汽车盲区雷达警示装置 |
CN104965202A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-10-07 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 障碍物探测方法和装置 |
EP2939797A2 (en) * | 2014-04-24 | 2015-11-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Motion limiting device and motion limiting method |
CN105223951A (zh) * | 2015-09-14 | 2016-01-06 | 苏州爱普电器有限公司 | 自移动机器人 |
CN105629985A (zh) * | 2016-03-20 | 2016-06-01 | 北京工业大学 | 室内四旋翼无人机360°三维避障系统 |
CN105843223A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-10 | 东南大学 | 一种基于空间词袋模型的移动机器人三维建图与避障方法 |
-
2016
- 2016-12-30 CN CN201611270881.4A patent/CN106680832B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1576123A (zh) * | 2003-07-03 | 2005-02-09 | 黄保家 | 机动车防撞系统 |
CN103129501A (zh) * | 2011-11-24 | 2013-06-05 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于在侧面冲撞时触发车辆的人员保护装置的方法和装置 |
CN203666504U (zh) * | 2013-10-29 | 2014-06-25 | 盈佳科技(长春)有限公司 | 一种汽车盲区雷达警示装置 |
EP2939797A2 (en) * | 2014-04-24 | 2015-11-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Motion limiting device and motion limiting method |
CN104965202A (zh) * | 2015-06-18 | 2015-10-07 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 障碍物探测方法和装置 |
CN105223951A (zh) * | 2015-09-14 | 2016-01-06 | 苏州爱普电器有限公司 | 自移动机器人 |
CN105629985A (zh) * | 2016-03-20 | 2016-06-01 | 北京工业大学 | 室内四旋翼无人机360°三维避障系统 |
CN105843223A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-10 | 东南大学 | 一种基于空间词袋模型的移动机器人三维建图与避障方法 |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019061062A1 (en) * | 2017-09-27 | 2019-04-04 | Intel Corporation | AUTONOMOUS ROBOTS AND METHODS OF OPERATION |
US11334086B2 (en) | 2017-09-27 | 2022-05-17 | Intel Corporation | Autonomous robots and methods of operating the same |
CN108256430A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-07-06 | 北京理工大学 | 障碍物信息获取方法、装置及机器人 |
CN108256430B (zh) * | 2017-12-20 | 2021-01-29 | 北京理工大学 | 障碍物信息获取方法、装置及机器人 |
CN108089203A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-05-29 | 弗徕威智能机器人科技(上海)有限公司 | 一种特殊障碍物检测方法 |
CN108536145A (zh) * | 2018-04-10 | 2018-09-14 | 深圳市开心橙子科技有限公司 | 一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人系统及运行方法 |
CN109461185A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-03-12 | 西北工业大学 | 一种适用于复杂场景的机器人目标主动避障方法 |
CN109901583A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-18 | 创泽智能机器人股份有限公司 | 一种机器人障碍物检测及路径调整系统 |
CN111152217A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 深圳优地科技有限公司 | 一种速度控制方法、装置、机器人及存储介质 |
CN111152217B (zh) * | 2019-12-30 | 2021-09-17 | 深圳优地科技有限公司 | 一种速度控制方法、装置、机器人及存储介质 |
CN111157996A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-05-15 | 珠海丽亭智能科技有限公司 | 一种停车机器人行驶安全检测方法 |
CN112629520A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-04-09 | 北京集光通达科技股份有限公司 | 一种机器人导航与定位方法、系统、设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106680832B (zh) | 2019-07-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106680832A (zh) | 一种移动机器人的障碍物检测方法、装置和移动机器人 | |
CN112292711B (zh) | 关联lidar数据和图像数据 | |
Larson et al. | Lidar based off-road negative obstacle detection and analysis | |
Weon et al. | Object Recognition based interpolation with 3d lidar and vision for autonomous driving of an intelligent vehicle | |
WO2020215194A1 (zh) | 用于移动目标物体检测的方法、系统以及可移动平台 | |
EP2372642B1 (en) | Method and system for detecting moving objects | |
GB2558716A (en) | Road sign recognition | |
US11077756B2 (en) | Area occupancy determining device | |
US11703334B2 (en) | Mobile robots to generate reference maps for localization | |
US10872228B1 (en) | Three-dimensional object detection | |
US10449956B2 (en) | Object tracking by unsupervised learning | |
CN107798699A (zh) | 用立体图像进行深度图估计 | |
CN112883820B (zh) | 基于激光雷达点云的道路目标3d检测方法及系统 | |
US11823461B1 (en) | Systems and methods for perceiving a scene around a mobile device | |
US11460855B1 (en) | Systems and methods for sensor calibration | |
US20220350018A1 (en) | Data driven resolution function derivation | |
CN108021899A (zh) | 基于双目相机的车载智能前车防撞预警方法 | |
KR20210061971A (ko) | 차량용 장애물 회피 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 저장 매체 | |
US20240151855A1 (en) | Lidar-based object tracking | |
CN115930946A (zh) | 室内外交变环境下动态障碍物多特征描述的方法 | |
CN116051818A (zh) | 自动驾驶系统的多传感器信息融合方法 | |
CN114841263A (zh) | 一种用于自动驾驶的目标航向角的信息融合方法及存储介质 | |
US20240386593A1 (en) | Apparatus for determining a height of an object outside a vehicle and a method for the same | |
EP4131175A1 (en) | Systems and methods for image based perception | |
US20240361764A1 (en) | Autonomous truck loading or unloading for mining and construction applications |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CP03 | Change of name, title or address |
Address after: Unit 7-11, 6th Floor, Building B2, No. 999-8 Gaolang East Road, Wuxi Economic Development Zone, Wuxi City, Jiangsu Province, China 214000 Patentee after: Youdi Robot (Wuxi) Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 5D, Building 1, Tingwei Industrial Park, No. 6 Liufang Road, Xingdong Community, Xin'an Street, Bao'an District, Shenzhen City, Guangdong Province Patentee before: UDITECH Co.,Ltd. Country or region before: China |
|
CP03 | Change of name, title or address |