[发明专利]一种基于机器人的障碍物感测方法

摘要

本发明涉及一种基于机器人的障碍物感测方法，所述机器人包括控制器、超声波距离传感器、摄像机，所述基于机器人的障碍物感测方法包括以下步骤：所述控制器控制机器人沿第一预设方向行走；所述超声波距离传感器预设间隔时间内发射超声波探测前方是否有障碍物，若机器人距前方障碍物的距离小于预设值时，启动所述摄像机；所述摄像机采集障碍物图像，得到障碍物类型；根据所述障碍物类型，获取机器人侧面边缘与所述障碍物的最外轮廓点的连线与所述第一预设方向之间的最大夹角；所述机器人向第一预设方向偏移第一预设夹角的第二预设方向行走，所述第一预设夹角大于所述最大夹角。

主权项

1.一种基于机器人的障碍物感测方法，所述机器人包括定位单元、控制器、超声波距离传感器、摄像机、路径检测单元以及地图数据存储单元，其特征在于，所述基于机器人的障碍物感测方法包括以下步骤：启动机器人，对所述机器人电量进行检测，若电量不足则报警；所述定位单元为自己的当前位置进行定位，取得初始位置数据；所述控制器控制机器人沿第一预设方向行走，所述路径检测单元同时记录自身的行驶路径；所述超声波距离传感器预设间隔时间内发射超声波探测前方是否有障碍物，若机器人距前方障碍物的距离小于预设值时，启动所述摄像机，并通过定位单元对障碍物的位置进行定位；所述摄像机采集障碍物图像，基于彩色图像的阈值分割法对障碍物图像进行分割，障碍物图像为二值图像，用边界跟踪算法找出障碍物图像的轮廓，获得障碍物图像区域，计算出障碍物图像区域的形心，从所述形心向障碍物图像的轮廓画出均匀相同夹角的射线，所述射线与障碍物图像的轮廓之间的焦点作为障碍物特征点；将所述机器人距前方障碍物的距离和所述障碍物特征点输入神经网络，由神经网络进行融合处理，得到障碍物类型和障碍物位置信息，并将障碍物类型和障碍物位置信息存储至地图数据存储单元；根据所述障碍物类型，获取机器人侧面边缘与所述障碍物的最外轮廓点的连线与所述第一预设方向之间的最大夹角；所述机器人向第一预设方向偏移第一预设夹角的第二预设方向行走，所述第一预设夹角大于所述最大夹角；所述超声波距离传感器判断前方是否具有障碍物，若否，所述控制器控制机器人沿第一预设方向行走；若是，所述控制器控制机器人沿所述第二预设方向行走，所述路径检测单元记录机器人避开障碍物的行驶路径，并将行驶路径存储至地图数据存储单元。