[发明专利]障碍物地图构建方法、清洁机器人及存储介质

权利要求书

1.一种障碍物地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取清洁机器人行进方向上的图像信息；将得到的所述图像信息输入至预设的障碍物检测模型中，通过所述障碍物检测模型检测所述图像信息中的障碍物信息；当检测到所述图像信息中存在目标障碍物时，判断清洁机器人行进方向上存在所述目标障碍物；其中，所述障碍物检测模型通过样本障碍物图像数据对初始障碍物检测模型进行训练得到，所述样本障碍物图像数据中标注了对应的目标障碍物；

在根据所述图像信息判断所述清洁机器人行进方向上存在目标障碍物的情况下，确定所述目标障碍物的位置信息；

将所述位置信息加入至清洁区域的格栅地图中以构建障碍物地图；通过所述障碍物检测模型获取所述目标障碍物的标签信息，所述标签信息包括所述目标障碍物的名称类别；将所述位置信息和所述标签信息加入至清洁区域的格栅地图中，构建得到所述障碍物地图；

获取所述目标障碍物的三维数据，即判断所述目标障碍物的类型信息；当检测到所述目标障碍物为低矮障碍物、黑色障碍物时，通过所述障碍物检测模型获取所述目标障碍物的所述标签信息；当检测到所述目标障碍物为普通障碍物时，基于线激光传感器获取所述目标障碍物的线激光点云信息，根据得到的所述线激光点云信息获得所述目标障碍物的三维数据；并将所述目标障碍物的三维数据添加至所述障碍物地图中。

2.根据权利要求1所述的障碍物地图构建方法，其特征在于，所述将得到的所述图像信息输入至预设的障碍物检测模型中，通过所述障碍物检测模型检测所述图像信息中的障碍物信息，包括：

将通过清洁机器人上设置的摄像机得到清洁机器人行进方向上的图像信息，输入预先设置的障碍物检测模型中进行检测，以判断图像信息中是否存在目标障碍物。

3.根据权利要求1所述的障碍物地图构建方法，其特征在于，所述通过所述障碍物检测模型获取所述目标障碍物的标签信息，所述标签信息包括所述目标障碍物的名称类别，包括：

障碍物检测模型中预设有目标障碍物的标签信息，当障碍物检测模型检测到图像信息中存在目标障碍物时，即时得到目标障碍物的标签信息；

目标障碍物的标签信息包括目标障碍物的名称、类别、外形信息。

4.根据权利要求1所述的障碍物地图构建方法，其特征在于，所述将所述位置信息和所述标签信息加入至清洁区域的格栅地图中，构建得到所述障碍物地，包括：

在已经构建好的清洁区域的格栅地图中，不断加入得到的目标障碍物的位置信息和标签信息，以将清洁区域中所有的目标障碍物信息自动地加入至格栅地图中，构建得到该清洁区域的完整的障碍物地图。

5.根据权利要求1所述的障碍物地图构建方法，其特征在于，所述通过所述障碍物检测模型获取所述目标障碍物的所述标签信息，包括：

通过所述障碍物检测模型中已经标记好的标签信息直接对清洁区域中存在的所述目标障碍物进行标记，并将得到的所述目标障碍物的位置信息加入至格栅地图中。

6.根据权利要求2所述的障碍物地图构建方法，其特征在于，所述障碍物检测模型设为神经网络检测模型。

7.根据权利要求1所述的障碍物地图构建方法，其特征在于，所述获取所述目标障碍物的位置信息，包括：

计算所述目标障碍物与清洁机器人之间的距离信息；

根据所述目标障碍物在所述图像信息中的图像坐标、所述距离信息及摄像机的内参数和外参数，确定所述目标障碍物的所述位置信息。