[发明专利]障碍物识别方法、装置及自移动设备

说明书

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种障碍物识别方法、装置及自移动设备。上述障碍物识别方法包括：获取原始图像和点云数据，对上述原始图像和上述点云数据进行融合，得到融合点云图像；对上述融合点云图像进行筛选，获取符合预设高度要求的目标点云图像；对上述目标点云图像进行图像识别，确定上述目标点云图像中的待确认物体以及上述待确认物体对应的待确认点云图像；确定上述待确认点云图像的空间分布特征；若上述空间分布特征与预设分布特征匹配，则确认上述待确认物体为非障碍物。本申请通过对识别后的待确认点云图像的空间分布特征来确定待确认物体是否为非障碍物，能够准确地识别非障碍物与障碍物，提高了识别障碍物的准确率。

技术领域

本申请涉及自移动控制技术领域，尤其涉及一种障碍物识别方法、装置及自移动设备。

背景技术

随着人工智能的发展，越来越多的机器人被用在生产生活的方方面面，大大减轻了人力，提高了生产/工作效率。割草机器人用于草地的修剪维护工作，可以脱离人们的操作，在一定范围内自动走动并执行工作。

然而，机器人比如割草机器人在室外的草地上进行避障操作时，由于难以区分草地上各别较高的草与普通高度的草，导致无法在草地上做出良好的避障反应，智能程度较低，因此，有必要提供一种障碍物识别方法，正确地区分草与障碍物的方法以提高割草机器人的避障准确率，从而提高割草机器人的智能化程度。

发明内容

本申请实施例提供了一种障碍物识别方法、装置及自移动设备，能够准确地识别非障碍物与障碍物，有效地提高了自移动设备进行避障的准确率。

第一方面，本申请提供一种障碍物识别方法，包括：获取原始图像和点云数据，并对上述原始图像和上述点云数据进行融合，得到融合点云图像；对上述融合点云图像进行筛选，获取符合预设高度要求的目标点云图像；对上述目标点云图像进行图像识别，确定上述目标点云图像中的待确认物体以及所述待确认物体对应的待确认点云图像；确定上述待确认点云图像的空间分布特征；若上述空间分布特征与预设分布特征匹配，则确认上述待确认物体为非障碍物。

本申请实施例通过对获取到的原始图像和点云数据进行融合，得到融合点云图像，并对该融合点云图像进行筛选，获取符合预设高度要求的目标点云图像，在对该目标点云图像进行识别后，确定目标点云图像中的待确认物体以及待确认物体对应的待确认点云图像，再确定该待确认点云图像的空间分布特征，若所确定的空间分布特征与预设分布特征匹配，则确认该待确认物体为非障碍物。通过对识别后的待确认物体，进一步通过空间分布特征来确定待确认物体是否为障碍物，能够准确地识别非障碍物与障碍物，提高了识别障碍物的准确率，从而有效地提高了自移动设备进行避障的准确率。

在一实施例中，上述方法还包括：

若上述空间分布特征与预设分布特征不匹配时，则确定上述待确认物体为障碍物。

在一实施例中，上述确定上述待确认点云图像的空间分布特征，包括：

遍历上述待确认点云图像中的像素点，统计上述待确认点云图像中的像素点坐标在X方向和Y方向上的最大值和最小值；

根据预设分辨率、上述待确认点云图像中的像素点坐标在X方向和Y方向上的最大值和最小值确定XY平面并对所述XY平面进行区域划分，得到多个目标区域；

将上述待确认点云图像投影至XY平面，根据上述多个目标区域的投影结果，确定上述空间分布特征。

在一实施例中，上述根据上述多个目标区域的投影结果，确定上述空间分布特征，包括：

统计上述多个目标区域中的投影点的数量；

根据上述多个目标区域中的投影点的投影数量，确定上述空间分布特征。

在一实施例中，上述根据上述多个目标区域中的投影点的投影数量，确定上述空间分布特征，包括：