[发明专利]一种检测微小障碍的方法、装置及介质

权利要求书

1.一种检测微小障碍的方法，应用于扫地机器人，其特征在于，包括：

获取所述扫地机器人所摄取的图像数据所对应的第一3D点云；

从所述第一3D点云中提取出属于地面区域的第二3D点云；

从所述第二3D点云中提取出高度值位于设定高度范围内的第三3D点云；

计算所述第三3D点云的地面投影点云；

确定所述地面投影点云中的形态学联通区域；

将面积小于预设值的形态学联通区域作为微小障碍所在的区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述扫地机器人的传感器采集的第一惯性测量单元数据；

从所述第一3D点云中提取出属于地面区域的第二3D点云，包括：

在映射集合中查找与所述第一惯性测量单元数据最相近的第二惯性测量单元数据；

根据所述映射集合确定所述第二惯性测量单元数据所对应的平面信息；

根据所述平面信息从所述第一3D点云中提取出属于地面区域的第二3D点云；

其中，映射集合中包括第二惯性测量单元数据与平面信息的映射关系，所述平面信息用于表示世界坐标系下的一平面。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述扫地机器人的传感器采集的第一惯性测量单元数据；

从所述第一3D点云中提取出属于地面区域的第二3D点云，包括：

将所述第一惯性测量单元数据输入第一模型，获得所述第一模型输出的平面信息；

根据所述平面信息从所述第一3D点云中提取出属于地面区域的第二3D点云；

所述平面信息用于表示世界坐标系下的一平面。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用训练数据集对学习模型进行训练，得到所述第一模型；

所述训练数据集中一一对应训练输入数据和训练输出数据分别是：所述扫地机器人在同一历史时刻的惯性测量单元数据和3D点云中地面数据对应的平面信息。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过以下任一种方法对所述地面投影点云进行拟合处理：随机抽样一致算法、非线性优化算法。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过形态学开运算以及形态学闭运算，对所述地面投影点云进行噪声消除处理。

7.一种检测微小障碍的装置，应用于扫地机器人，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取所述扫地机器人所摄取的图像数据所对应的第一3D点云；

第一提取模块，用于从所述第一3D点云中提取出属于地面区域的第二3D点云；

第二提取模块，用于从所述第二3D点云中提取出高度值位于设定高度范围内的第三3D点云；

计算模块，用于计算所述第三3D点云的地面投影点云；

第一确定模块，用于确定所述地面投影点云中的形态学联通区域；

第二确定模块，用于将面积小于预设值的形态学联通区域作为微小障碍所在的区域。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取所述扫地机器人的传感器采集的第一惯性测量单元数据；

所述第一提取模块包括：

查找模块，用于在映射集合中查找与所述第一惯性测量单元数据最相近的第二惯性测量单元数据；映射集合中包括第二惯性测量单元数据与平面信息的映射关系；

第三确定模块，用于根据所述映射集合确定所述第二惯性测量单元数据所对应的平面信息；

第三提取模块，用于根据所述平面信息从所述第一3D点云中提取出属于地面区域的第二3D点云。