[发明专利]一种基于深度视觉和单线激光雷达的栅格地图标记方法

说明书

本公开的实施例提供了一种基于深度视觉和单线激光雷达的栅格地图标记方法、系统、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取激光雷达数据和深度视觉数据；在激光处理层中，更新障碍物信息同时根据所述激光雷达数据进行障碍物删除，并标记所有被删除的障碍物在栅格地图中的位置；在深度视觉数据处理层中，更新障碍物信息同时根据所述深度视觉数据清除深度视觉视野内在所述栅格地图中已进行标记的障碍物；将所述激光处理层和所述视觉数据处理层进行融合，形成带有高度信息的障碍物层。以此方式，可以在路径规划时能够更完善的考虑到立体障碍物的影响。

技术领域

本公开的实施例一般涉及数据处理领域，并且更具体地，涉及一种基于深度视觉和单线激光雷达的栅格地图标记方法、系统、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

目前市场上现有的机器人导航避障策略大多是基于激光雷达信息在栅格地图上标记障碍物，在导航规划时参考栅格地图上的信息从而实现避障和绕障。还有一些方法是加入了深度视觉的信息，实现立体避障，做法是将深度视觉的三维点云信息投影到一个平面转换为和激光雷达相同的二维信息，忽略其高度信息。

上述方法虽然能实现避障，但是效果不是很好，牺牲了很多导航通过性，主要存在以下问题：

如图3所示，如果一个障碍物的实际高度比机器人还要高，但是被深度视觉捕捉到且直接标记在栅格地图上，此时机器人原本可以通过，但是由于缺少另外一个维度(高度)的信息，所以导致机器人只能绕开或停车，甚至有些狭窄地方直接无法通行。

同时，当前的在栅格地图上标记障碍物的方法，不具备完善的记忆功能(记忆功能是指在传感器视角以外的障碍物信息要予以保留)，所以很多情况下不应该清除的障碍物信息也被清除掉，会导致规划路线不合理甚至发生碰撞。

发明内容

本公开旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，在本公开的第一方面，提供了一种基于深度视觉和单线激光雷达的栅格地图标记方法。该方法包括：

获取激光雷达数据和深度视觉数据；

在激光处理层中，更新障碍物信息同时根据所述激光雷达数据进行障碍物删除，并标记所有被删除的障碍物在栅格地图中的位置；

在深度视觉数据处理层中，更新障碍物信息同时根据所述深度视觉数据清除深度视觉视野内在所述栅格地图中已进行标记的障碍物；

将所述激光处理层和所述视觉数据处理层进行融合，形成带有高度信息的碍物层。

进一步地，所述深度视觉数据包括障碍物高度信息。

进一步地，所述根据所述激光雷达数据进行障碍物删除包括：

根据所述激光雷达数据将激光中心位置到每一个激光点位置的连线上的障碍物删除。

进一步地，所述根据所述深度视觉数据清除深度视觉视野内在所述栅格地图中已进行标记的障碍物包括：

判断障碍物是否在所述深度视觉视野内；其中，所述深度视觉视野包括俯视图视角和侧视图视角；

若是，则根据所述深度视觉数据清除在所述栅格地图中已进行标记的障碍物。

进一步地，所述判断障碍物是否在所述深度视觉视野内包括：

判断所述障碍物是否在所述俯视图视角内和侧视图视角内；

其中，判断所述障碍物是否在所述俯视图视角内包括：

若所述障碍物与俯视图视角的中线的夹角小于第一预设值，则所述障碍物在所述俯视图视角内；

判断所述障碍物是否在所述侧视图视角内包括：