[发明专利]避障方法、机器人和存储介质

说明书

本申请提供了一种避障方法、机器人和存储介质，首先通过从获取的环境图像数据中提取出待识别障碍物的三维点云信息；并利用预先训练完成的障碍物识别深度学习模型对所述环境图像数据进行推理运算，得到所述待识别障碍物的类别和位置框；再将三维点云信息、类别和位置框相结合，确定对待识别障碍物的检测结果；最后根据检测结果进行避障。实现了将三维点云信息、类别和位置框相结合来确定对待识别障碍物的检测结果，机器人对环境中障碍物识别的准确性，进而根据检测结果进行避障，以使机器人能够有效进行避障、降低碰撞或者被卡的概率。

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，尤其涉及一种避障方法、机器人和存储介质。

背景技术

目前，机器人在家庭生活中已得到了普遍的应用。这是由于机器人可以代替人们完成一些家庭工作，例如扫地机器人。但是由于居家环境的复杂，在使用扫地机器人时，现有简单的避障技术使机器人很容易会卡在例如衣物、电线或风扇底座之类的物体上。因此，进来AI识别技术也逐步融入到家居机器人的避障系统中。然而现有的AI识别技术普遍依赖于二维图片作为输入，该技术容易受到居家环境中复杂背景或者变形物体的干扰，导致机器人对障碍物识别的准确性不高，容易出现被卡的现象。

发明内容

本申请提供了一种避障方法、机器人和存储介质，通过将待识别障碍物的三维点云信息、类别以及位置框相结合，旨在提高机器人对环境中障碍物识别的准确性，以使机器人能够有效防止被卡的现象。

第一方面，本申请实施例提供了一种避障方法，所述方法包括：

获取环境图像数据，从所述环境图像数据中提取出待识别障碍物的三维点云信息；

利用预先训练完成的障碍物识别深度学习模型对所述环境图像数据进行推理运算，得到所述待识别障碍物的类别和位置框；

根据所述三维点云信息、所述类别和所述位置框，确定对所述待识别障碍物的检测结果；

根据所述检测结果进行避障。

第二方面，本申请实施例提供了一种机器人，包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现如上第一方面所述避障方法的步骤。

第三方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上第一方面所述避障方法的步骤。

本申请实施例提供了一种避障方法、机器人和存储介质，首先通过从获取的环境图像数据中提取出待识别障碍物的三维点云信息；并利用预先训练完成的障碍物识别深度学习模型对所述环境图像数据进行推理运算，得到所述待识别障碍物的类别和位置框；再将三维点云信息、类别和位置框相结合，确定对待识别障碍物的检测结果；最后根据检测结果进行避障。实现了将三维点云信息、类别和位置框相结合来确定对待识别障碍物的检测结果，机器人对环境中障碍物识别的准确性，进而根据检测结果进行避障，以使机器人能够有效进行避障、降低碰撞或者被卡的概率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请实施例的公开内容。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提供的避障方法的应用场景示意图；

图2是图1中处理器的结构示意图；

图3是本申请实施例提供的障碍物识别方法的流程示意图；