[发明专利]一种基于视觉与激光雷达的智能购物小车及控制方法

说明书

本发明涉及一种基于视觉与激光雷达的智能购物小车及控制方法，智能购物小车包括购物小车本体，控制模块，分别与控制模块通信连接的检测模块、导航模块和运动模块，电源模块为智能购物小车提供工作电源；检测模块包括深度相机和单目相机，导航模块包括激光雷达传感器、陀螺仪和加速度计，运动模块包括两个主动轮和一个万向轮。与现有技术相比，本发明采用CNN卷积神经网络进行行人检测，通过语义分割提取购物者的特征数据，结合购物者的特征数据实现自动跟随，精度更高，鲁棒性好；基于深度相机和激光雷达传感器构建全局栅格地图，能满足智能购物小车对轻量化和精度和需求，为自动跟随和自主导航提供了依据。

技术领域

本发明涉及智慧小车领域，尤其是涉及一种基于视觉与激光雷达的智能购物小车及控制方法。

背景技术

随着人们物质生活水平的提高和生活节奏的加快，超市购物变得越来越普遍。现有的超市购物车，大多是手推式，顾客需要花费精力推动购物车，而且，完成购物后需要人工将购物车归还至指定位置，降低了用户体验度。为了解决上述问题，智能购物车应运而生，智能购物车主要应用在大型的超市、商场和购物中心等公共场所，能够大大提高人们的购物体验，市场前景巨大。

专利号为CN201811365223.2的中国发明专利公开了一种智能购物车导购系统，购物者通过应用端、云端数据处理系统的数据以及智能购物车三者之间的数据交互实现所需商品的定位、导航及结算，减轻了购物者的购物负担，减小购物场所的管理难度，但是，使用RFID作为防盗标签，价格昂贵，不易于安装，不能广泛用于市场，而且购物车并不具备在复杂的商场环境下行动自如的能力。

专利号为CN201810742833.3的中国发明专利公开了一种智能购物车、智能购物车管理系统及其使用方法，能够自动跟随使用者，并且能够根据使用者的手势信息完成交互功能，给使用者尤其是一些年老体弱者购物带来了极大的方便，但是，并未公开如果基于目标跟踪特征信息和手势特征信息进行运动，在复杂环境下的鲁棒性较差。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于视觉与激光雷达的智能购物小车及控制方法，采用CNN卷积神经网络进行行人检测，通过语义分割提取购物者的特征数据，结合购物者的特征数据实现自动跟随，精度更高，鲁棒性好；基于深度相机和激光雷达传感器构建全局栅格地图，能满足智能购物小车对轻量化和精度和需求，为自动跟随和自主导航提供了依据。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于视觉与激光雷达的智能购物小车，包括购物小车本体，安装在购物小车本体上的控制模块、检测模块、导航模块、运动模块和电源模块，所述控制模块分别与检测模块、导航模块和运动模块通信连接，所述电源模块用于为智能购物小车提供工作电源；

所述检测模块包括深度相机和单目相机，所述导航模块包括激光雷达传感器、陀螺仪和加速度计，所述运动模块包括两个主动轮和一个万向轮。

进一步的，所述控制模块根据购物者的特征数据、训练好的行人检测模型和检测模块获取的图像信息确定购物者的位置。

进一步的，所述导航模块还包括距离检测传感器。

更进一步的，所述特征数据包括面部特征数据和身体特征数据。

更进一步的，所述行人检测模型为CNN卷积神经网络。

进一步的，所述智能购物小车还包括云端数据库，所述控制模块与云端数据库通信连接。

一种基于视觉与激光雷达的智能购物小车控制方法，包括以下步骤：

S1：基于深度相机以及激光雷达传感器构建全局栅格地图；

S2：选择智能购物小车的工作模式，所述工作模型包括自动跟模式和自主导航模式，如果工作模式为自动跟随模式，则检测模块获取购物者的特征数据，执行步骤S3，否则，执行步骤S4；