[发明专利]机器人行驶中危险区域检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种机器人行驶中危险区域检测方法，应用于判断机器人是否处于自动扶梯边缘的危险区域场景，其特征在于，包括：

获取机器人拍摄的视觉图像和拍摄时间；

基于所述视觉图像，确定自动扶梯在所述图像中的位置信息，作为第一位置信息；

获取与所述拍摄时间匹配的激光数据，并基于预设数据转化方式，对所述激光数据进行转换，得到激光图像；

根据所述激光图像进行人腿识别，得到人腿边界信息；

对所述第一位置信息、人腿边界信息和所述激光数据进行融合，得到自动扶梯的精准信息。

2.如权利要求1所述的机器人行驶中危险区域检测方法，其特征在于，所述基于所述视觉图像，确定自动扶梯在所述图像中的位置信息，作为第一位置信息包括：

将所述视觉图像输入到训练好的检测网络中，通过所述训练好的检测网络进行识别检测，得到自动扶梯在所述视觉图像中的位置(x1,y1,x2,y2)，其中(x1,y1)为自动扶梯边界框的左上角坐标，(x2,y2)为自动扶梯边界框的右下角坐标；

基于所述自动扶梯在所述视觉图像中的位置，计算出自动扶梯在机器人当前视角下的方向角度(θ1,θ2)，其中θ1为左侧视角对应的角度，θ2则为右侧视角对应的角度；

将所述自动扶梯在所述视觉图像中的位置和所述自动扶梯在机器人当前视角下的方向角度，作为所述第一位置信息。

3.如权利要求2所述的机器人行驶中危险区域检测方法，其特征在于，所述根据所述激光图像进行人腿识别，得到人腿边界信息包括：

将所述激光图像输入到识别网络中，采用所述识别网络对所述激光图像进行识别，得到人腿识别区域(a1,b1,a2,b2)，其中(a1,b1)为人腿识别区域的左上角坐标，(a2,b2)为人腿识别区域的右下角坐标；

计算人腿识别区域的左右边界相对于所述激光图像的包围角度(q1,q2)；

将所述人腿识别区域和所述包围角度，作为所述人腿边界信息。

4.如权利要求3所述的机器人行驶中危险区域检测方法，其特征在于，所述对所述第一位置信息、人腿边界信息和所述激光数据进行融合，得到自动扶梯的精准信息包括：

从所述激光数据中，获取处于所述自动扶梯在机器人当前视角下的方向角度之间的数据信息，作为有效数据；

从所述激光数据中，获取所述人腿边界信息中包围角度内的数据信息，作为干扰数据；

从所述有效数据中剔除掉所述干扰数据，得到目标数据；

通过所述目标数据计算每条激光距离的最短值，并基于得到的结果生成自动扶梯的精准信息。

5.如权利要求1至4任一项所述的机器人行驶中危险区域检测方法，其特征在于，所述基于预设数据转化方式，对所述激光数据进行转换，得到激光图像包括：

按照预设比例，将所述激光数据转换为二值化数据；

基于所述二值化数据，生成二值化图像，将所述二值化图像作为所述激光图像。

6.一种机器人行驶中危险区域检测装置，应用于判断机器人是否处于自动扶梯边缘的危险区域场景，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取机器人拍摄的视觉图像和拍摄时间；

位置确定模块，用于基于所述视觉图像，确定自动扶梯在所述图像中的位置信息，作为第一位置信息；

第二获取模块，用于获取与所述拍摄时间匹配的激光数据，并基于预设数据转化方式，对所述激光数据进行转换，得到激光图像；

边界确定模块，用于根据所述激光图像进行人腿识别，得到人腿边界信息；

精准信息生成模块，用于对所述第一位置信息、人腿边界信息和所述激光数据进行融合，得到自动扶梯的精准信息。