CN114445440B 一种应用于自行走设备的障碍物识别方法及自行走设备 （苏州科瓴精密机械科技有限公司）

一种应用于自行走设备的障碍物识别方法本申请涉及一种自行走设备的障碍物识别2将所述亮度通道图像进行预处理及边缘处理将所述色度通道图像进行直方图统计以获取预设色度区间范围内的颜色占比最多的将所述色度通道图像进行分割处理及轮廓处理以获取色度分割统计所述边缘图像和所述轮廓图像中对应所将所述maxH、所述特征值与预先设定的障碍物识别判定条件进行比较处理其中，所述特征值包括轮廓大小特征值、平均粗糙度值和所述特征值包括轮廓大小特征值、平均粗糙度值、色度分割阈值范围内所述统计所述边缘图像和所述轮廓图像中对应所述轮廓区块的将所述轮廓区块的位置信息与预设位置阈值进行比较处理以获取目统计所述边缘图像和所述轮廓图像中对应所述目将所述maxH、所述特征值与预先设定的障碍物识别判定条件进行比述色度通道图像进行直方图统计以获取预设色度区间范围内的颜色占比最多的像素个数3述y轴坐标值表示对应的所述轮廓区块与无人割草机自行走设备的位置7.一种自行走设备，包括存储器和处理器，所述存于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-6中任一项所述应用于自行走设备执行时实现权利要求1-6中任一项所述应用于自行走设备的障碍物识4[0008]上述的方法均容易发生漏判的情况，而且现有的防碰撞方法均需要搭建边界系[0009]本发明为解决现有技术中自行走设备的防碰撞方法需要搭建边界系统，费时费[0014]将所述色度通道图像进行直方图统计以获取预设色度区间范围内的颜色占比最5[0021]本方案中的自行走设备通过对采集的行走方向前方的环境的图像分离色度通道计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例的第一方面所述应用于自行走设备的障碍[0025]图2(a)～图2(c)为某一个具体实施方式下对应的自行走设备前方的RGB图像、分[0026]图3(a)～图3(c)为另一个具体实施方式下对应的自行走设备前方的RGB图像、分[0034]S4:将所述色度通道图像进行直方图统计以获取预设色度区间范围内的颜色占比[0035]S5:将所述色度通道图像进行分割处理及轮廓处理以获取色度分割阈值与轮廓图[0038]S8:将所述maxH、所述特征值与预先设定的障碍物识别判定条件进行比较处理以6数。对得到的色度分量直方图orgLabelsMat进行滤波处理，得到去噪平滑的直方图[0046]统计所述边缘图像和所述轮廓图像中对应所述轮廓区块的特征值，将所述特征、AContoursi7[0055]若AContoursi.diagonal>105或AContoursi.height>80，并满足maxH>300且设备前方的RGB图像，图2(b)为图像分割后获得的分割图像，图2(c)为编号8的轮廓图像。[0060]通过判断可知，上述条件满足AContoursi.height>80，并满足maxH>300且[0065]以上实施方式中预先设定的障碍物识别判定条件只是本实施例列出的一个较佳[0068]S72:将所述轮廓区块的位置信息与预设位置阈值进行比较处理以获取目标轮廓8右下角y轴坐标值YContoursi，根据所述YContoursi的大小，合理选择避障时机。其中，YContoursi表示自行走设备前方图像中的轮廓位置与自行走设备的下角y轴坐标值YContoursi，可以将自行走设备前方图像进行图像轮廓检测时得到的轮廓[0081]AContours18.diagonal＝164.07，YContours18＝114，SContours18＝0.28，[0082]通过判断可知，上述条件满足AContours18.height>80，并满足maxH>300且HContoursi<0.24，同时满足条件c，因此，可以判定图像中存在非草坪区域，又因为程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1所述应用于自行走设备的障碍物识理器执行时实现实施例1所述应用于自行走设备的障碍物识别方法9现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0091]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程