[发明专利]一种障碍物识别方法及装置

权利要求书

1.一种障碍物识别方法，其特征在于，包括：

根据机器人的行进能力参数，从所述机器人行进前方空间内的三维点云数据中，获取位于所述机器人行进能力可达范围内的三维点云数据；

平面拟合位于所述机器人行进能力可达范围内的三维点云数据，以获得平面拟合结果；

根据所述平面拟合结果，识别所述机器人行进前方空间内的三维点云数据中的障碍物数据点，包括：

若所述平面拟合结果为拟合出一空间平面，根据所述空间平面的倾斜角度，识别位于所述机器人行进前方空间内的三维点云数据中的障碍物数据点，具体包括：

计算所述空间平面的法向量与所述机器人所在坐标系中的z轴之间的夹角；

若所述夹角小于或等于预设夹角阈值，从位于所述机器人行进前方空间内的三维点云数据中，获取与所述空间平面的距离大于预设距离阈值的数据点作为所述障碍物数据点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据机器人的行进能力参数，从所述机器人行进前方空间内的三维点云数据中，获取位于所述机器人行进能力可达范围内的三维点云数据，包括：

通过安装在所述机器人上的传感器，采集所述机器人行进前方空间内的三维点云数据；

根据所述传感器所在坐标系与所述机器人所在坐标系之间的转换关系，对所述机器人行进前方空间内的三维点云数据进行坐标转换，以获得所述机器人所在坐标系下的三维点云数据；

根据所述行进能力参数，从所述机器人所在坐标系下的三维点云数据中，选择位于所述机器人行进能力可达范围内的三维点云数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述传感器所在坐标系与所述机器人所在坐标系之间的转换关系，对所述机器人行进前方空间内的三维点云数据进行坐标转换，以获得所述机器人所在坐标系下的三维点云数据之前，所述方法还包括：

根据所述传感器在所述机器人上的安装角度，构建所述传感器所在坐标系；

以地平面以及所述机器人的站立方向，构建所述机器人所在坐标系；

根据所述传感器所在坐标系与所述机器人所在坐标系中相应坐标轴之间的夹角，计算所述传感器所在坐标系与所述机器人所在坐标系之间的转换关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述传感器所在坐标系与所述机器人所在坐标系中相应坐标轴之间的夹角，计算所述传感器所在坐标系与所述机器人所在坐标系之间的转换关系，包括：

根据所述传感器所在坐标系的原点与所述机器人所在坐标系的原点的距离，确定平移矩阵；

根据所述传感器所在坐标系与所述机器人所在坐标系中相应坐标轴之间的夹角，确定旋转矩阵；

根据所述平移矩阵和所述旋转矩阵，确定所述转换关系对应的转换矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述夹角大于预设夹角阈值，确定位于所述机器人行进前方空间内的三维点云数据均为所述障碍物数据点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述平面拟合结果为未拟合出空间平面，确定位于所述机器人行进前方空间内的三维点云数据均为障碍物数据点。

7.一种障碍物识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于根据机器人的行进能力参数，从所述机器人行进前方空间内的三维点云数据中，获取位于所述机器人行进能力可达范围内的三维点云数据；

拟合模块，用于平面拟合所述位于所述机器人行进能力可达范围内的三维点云数据，以获得平面拟合结果；

识别模块，用于根据所述平面拟合结果，识别所述机器人行进前方空间内的三维点云数据中的障碍物数据点；

所述识别模块，具体还用于若所述平面拟合结果为拟合出一空间平面，根据所述空间平面的倾斜角度，识别位于所述机器人行进前方空间内的三维点云数据中的障碍物数据点；

所述识别模块，具体还用于计算所述空间平面的法向量与所述机器人所在坐标系中的z轴之间的夹角；若所述夹角小于或等于预设夹角阈值，从位于所述机器人行进前方空间内的三维点云数据中，获取与所述空间平面的距离大于预设距离阈值的数据点作为所述障碍物数据点。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

采集单元，用于通过安装在所述机器人上的传感器，采集所述机器人行进前方空间内的三维点云数据；

转换单元，用于根据所述传感器所在坐标系与所述机器人所在坐标系之间的转换关系，对所述机器人行进前方空间内的三维点云数据进行坐标转换，以获得所述机器人所在坐标系下的三维点云数据；

选择单元，用于根据所述行进能力参数，从所述机器人所在坐标系下的三维点云数据中，选择位于所述机器人行进能力可达范围内的三维点云数据。