[发明专利]门槛检测方法、移动机器人及存储介质

说明书

本发明涉及机器人领域，公开了一种门槛检测方法、移动机器人及存储介质，通过对获取到点云数据进行平面拟合处理，得到至少两个点云识别面，判断至少两个点云识别面中是否存在目标点云识别面，在判断存在目标点云识别面时，从至少两个点云识别面中获取门槛边缘点云识别面；基于对点云数据形成识别面后，从中识别出门槛边缘，从而实现了门槛的提前识别，基于提前识别的结果，对移动机器人的驱动动力进行适当的调整，辅助翻越门槛，这样不仅避免了控制延时的问题，还提高了对移动机器人翻越门槛的控制精度，同时也减少了移动机器人控制异常现象的发生，提升了智能性。

技术领域

本发明涉及机器人领域，尤其涉及一种门槛检测方法、移动机器人及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，机器人的应用已越来越多，尤其是可以实现自由行走的移动机器人，在移动机器人的控制中，对于障碍物或者门槛的检测和跨越，则实现自由行走的实现难点之一。

目前，实现移动机器人识别门槛的方式大多是结合惯性测量单元(interialmeasurement unit，IMU)的角度来判断，但该方法只能在机器到达门槛的时候才能判断，无法提前识别，使得机器在越过门槛时无法提供足够的动力而出现异常。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有的门槛识别方案中无法提前识别判断门槛边缘，而导致机器人控制延时的技术问题。

本发明第一方面提供了一种门槛检测方法，应用于移动机器人，所述门槛检测方法包括：

获取点云数据；

对所述点云数据中的点数据进行平面拟合，得到至少两个点云识别面；

判断所述至少两个点云识别面中，是否存在目标点云识别面，其中，所述目标点云识别面距离所述移动机器人所处地面的高度小于或等于所述移动机器人的预设可跨越的最高高度；

当判断存在所述目标点云识别面时，根据所述目标点云识别面从所述至少两个点云识别面中获取门槛边缘点云识别面。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，在所述对所述点云数据中的点数据进行平面拟合，得到至少两个点云识别面之前，还包括：

计算所述点云数据中的每个点数据在垂直所述移动机器人所处地面的方向上的坐标值；

根据所述坐标值，从所述点云数据中筛选出坐标值等于地面的坐标值的点数据，得到地面点云数据；

根据所述地面点云数据从所述点云数据中获取非地面点云数据。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述对所述点云数据中的点数据进行平面拟合，得到至少两个点云识别面包括：

根据所述移动机器人的预设可识别高度，从所述非地面点云数据中筛选出所述坐标值大于所述预设可识别高度的点数据，得到第一点云数据，其中，所述第一点云数据为非门槛点云数据；

将所述第一点云数据从所述非地面点云数据中剔除，得到第二点云数据，其中，所述第二点云数据为包括坐标值小于所述预设可识别高度且不小于地面的坐标值的点数据的点云数据；

利用预设的平面模型对所述第二点云数据进行平面拟合处理，得到至少两个点云识别面。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述判断所述至少两个点云识别面中，是否存在目标点云识别面包括：

计算各所述点云识别面的每个点数据在垂直所述地面的方向上的坐标值，并筛选所述坐标值中的最大坐标值和最小坐标值；

根据各点云识别面的最大坐标值和最小坐标值，确定各点云识别面的坐标区间；