[发明专利]障碍物检测的方法、装置、机器人和存储介质

说明书

本申请涉及一种障碍物检测的方法、装置、机器人和计算机可读存储介质。所述方法包括：通过深度相机获取当前时刻的深度图像，根据深度图像生成当前时刻的检测静态图；根据上一时刻的输出静态图，对当前时刻的检测静态图进行更新，得到当前时刻的输出静态图；对当前时刻的输出静态图进行二值化处理，得到当前时刻的输出静态图中的障碍物信息。从而准确识别出地形环境中的障碍物信息，帮助机器人顺利通过复杂地形。

技术领域

本申请涉及机器人视觉技术领域，特别是涉及一种障碍物检测的方法、装置、机器人和存储介质。

背景技术

随着机器人技术的快速发展，机器人的应用范围也越来越广泛。对于机器人来说，利用传感器进行障碍物的识别是其核心技术，机器人只有准确对障碍物进行识别，才能躲避障碍物，并顺利通过各种复杂的地形。机器人避障中的障碍物识别与地形环境中的障碍物分布、形状、状态等有着密切相关，如何实时准确的对地形环境中的障碍物进行识别，是机器人能否顺利通过复杂地形的关键，也是机器人领域中的一个热点研究课题，受到了越来越多人们的重视。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实时准确的对地形环境中的障碍物进行识别的障碍物检测的方法、装置、机器人和计算机可读存储介质。

第一方面，本申请提供了一种障碍物检测的方法。所述方法包括：

通过深度相机获取当前时刻的深度图像，根据深度图像生成当前时刻的检测静态图；

根据上一时刻的输出静态图，对当前时刻的检测静态图进行更新，得到当前时刻的输出静态图；

对当前时刻的输出静态图进行二值化处理，得到当前时刻的输出静态图中的障碍物信息。

在其中一个实施例中，上一时刻的输出静态图包括原始静态图和/或对原始静态图变换后得到的静态图；

当上一时刻的输出静态图为通过原始静态图变换后得到的静态图时，在根据上一时刻的输出静态图之前，包括：

通过定位传感器获取当前时刻定位数据和上一时刻定位数据，根据当前时刻定位数据和上一时刻定位数据，确定上一时刻定位数据与当前时刻定位数据之间的变换关系；

根据变换关系对原始静态图进行变换，得到上一时刻的输出静态图。

在其中一个实施例中，根据深度图像生成当前时刻的检测静态图，包括：

将深度图像转换为对应的点云数据，将点云数据从深度相机坐标系转换到机器人坐标系中，得到机器人坐标系下的第一点云数据；

将第一点云数据转换到世界坐标系中，得到第二点云数据；

将第二点云数据转换到地图坐标系中，得到第三点云数据；

将第三点云数据映射到栅格地图中，根据映射结果获取当前时刻的检测静态图。

在其中一个实施例中，根据当前时刻定位数据和上一时刻定位数据，确定上一时刻定位数据与当前时刻定位数据之间的变换关系，包括：

将上一时刻的定位数据映射至栅格地图中，将当前时刻的定位数据映射至栅格地图中；

根据上一时刻的定位数据在栅格地图中的映射结果和当前时刻的定位数据在栅格地图中的映射结果，确定上一时刻的定位数据与当前时刻的定位数据之间的位移信息；位移信息为变换关系，包括平移量和旋转量。

在其中一个实施例中，将第三点云数据映射到栅格地图中，根据映射结果获取当前时刻的检测静态图，包括：

根据第三点云数据在栅格地图中的映射结果，计算栅格地图中每一栅格对应的栅格值，并由栅格地图中每一栅格对应的栅格值构成当前时刻的检测静态图。