CN119439121A 基于线激光的线类障碍物识别方法 （珠海一微半导体股份有限公司）

本申请公开基于线激光的线类障碍物识别步骤1采集的每帧线激光数据中的激光斜坡、以及重复角度数量与占据角度总数量之间的大小是通过统计步骤1依次采集的两帧线激光数据中2步骤2、结合步骤1采集的每帧线激光数据中的激光斜坡、以及重复其中，重复角度数量与占据角度总数量均是通过统计步骤1依次采集的两帧线激光数骤1采集的每帧线激光数据中的激光斜坡、以及重复角度数量与占据角度总数量之间的大步骤21、机器人检测到至少一帧线激光数据中步骤22、统计依次采集的两帧线激光数据中标度数量与所述占据角度总数量均是通过统计步骤1依次采集的两帧线激光数据中的障碍物步骤23、根据所述重复角度数量与所述占据角度总其中，机器人将每帧线激光数据当中的高度大于参考高度的激光点标记为障碍物点，机器人不将每帧线激光数据当中的高度小于或等于参考高度的激4.根据权利要求3所述线类障碍物识别方法，其特征在于，若依次采集到两帧合法数据帧，则将该两帧合法数其中，第二预设观测角度数量阈值小于所述第一预3通过所述步骤22统计所述重复角度数量和所述占据角度观测角度范围的多个激光点中选择角度值最小的一个激光点配置为占据当前一个观测角机器人将所述依次采集的两帧线激光数据划分为在先采集的一帧线激光数据和当前机器人依次控制所述在先采集的一帧线激光数据中每个激光点对应的障碍物标记逻辑信息和所述当前采集的一帧线激光数据中占据同一观测角度范围的激光点对应的障碍逻辑运算结果，再统计障碍物标记逻辑运算结果为逻辑1的激光点所占据的观测角度范围其中，机器人将每帧线激光数据当中标记为障碍物点信息设置为逻辑1；机器人将每帧线激光数据当中不标记为障碍物点的激光点对应的障碍机器人将所述依次采集的两帧线激光数据划分为在先采集的一帧线激光数据和当前机器人依次控制所述在先采集的一帧线激光数据中每个激光点对应的障碍物标记逻辑信息和所述当前采集的一帧线激光数据中占据同一观测角度范围的激光点对应的障碍逻辑运算结果，再统计障碍物标记逻辑运算结果为逻辑1的激光点所占据的观测角度范围其中，机器人将每帧线激光数据当中标记为障碍物点信息设置为逻辑1；机器人将每帧线激光数据当中不标记为障碍物点的激光点对应的障碍8.根据权利要求6或7所述线类障碍物识别方法，其特机器人将其获取所述当前采集的一帧线激光数据时所处的机器人沿着所述导航方向从第一位置行走至第二位置的过4表面识别为存在坎类障碍物,否则确定机器人检测到至少一帧线激光数据中存在不同走向其中，所述坎类障碍物存在沿着一个预设方向保持同在机器人保持沿着所述导航方向行走的过程中，在所述依次采集的两帧线激光数据在机器人采集的所述一帧线激光数据中，检测是否存在占据连在机器人采集的所述一帧线激光数据中，检测是否存在占据连5合步骤1采集的每帧线激光数据中的激光斜坡、以及重复角度数量与占据角度总数量之间度总数量均是通过统计步骤1依次采集的两帧线激光数据中的障碍物点重复占据角度的情角度总数量之间的大小关系识别出所述线类障碍物，避免误识别为其它类型的障碍物干[0005]图2是本申请的一种实施例公开线激光传感器102在机器人101前方的探测区域6[0010]图7是本申请的一种实施例公开机器人在图5中采集的一帧线激光数据和在图6中采集的一帧线激光数据按照预设探测角度范围内依次划分出的观测角度范围进行逻辑处[0012]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行详细描了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方器相对于机体中心的安装方向与所述导航方向平行，导航方向设置为平行于机体中轴线7[0016]启动线激光传感器，图2是本申请的一种实施例公开线激光传感器102在机器人统计步骤1依次采集的两帧线激光数据中的障帧线激光数据中的激光点重复占据角度的情况，在待测物体表面识别出所述线类障碍物，连续的绳子（属于线类障碍物为了减少单独对比分析激光点的高度信息带来的误判问8步骤21、机器人检测到至少一帧线激光数据中存在不同走向的两种激光斜坡时，观测角度范围只计数一次，实现在两帧线激光数据当中的角度重复区域筛选出障碍物点；计步骤1依次采集的两帧线激光数据中的障碍物点重复占据角度的情况获得；然后执行步机器人不将每帧线激光数据当中的高度小于或等于参考高度的激9到图7中获得的所述占据角度总数量等于数值20；第四行的方格中填充黑色的方格表示第一帧线激光数据和第二帧线激光数据当中的角度重复区域内被标记为障碍物点的激光点息获取所述重复角度数量与所述占据角度总数量，基于此能够在所述重复角度数量和/或碍物的识别。因而需要采用步骤21至步骤23作正式识别线类障碍物之前所作的多梯度筛区域，作为判断所述重复角度数量与所述占据角度总数量之间的大小关系的角度范围基重复角度数量与所述占据角度总数量之间的大小关系识两帧线激光数据中，第一帧线激光数据反射自待测物体表面的一部分角度区间内的轮廓，[0035]在本实施例中可以使用依次采集的两帧线激光数据中的激光点重复占据角度的出依次采集的两帧线激光数据中的障碍物点重复占据的角度数量和各自单独占据的角度否小于所述占据角度总数量与预设缩小系数的比值，才能确定是否识别到所述线类障碍据中，若检测到激光点占据的观测角度范围的数量大于或等于第二预设观测角度数量阈帧合法数据帧标记为获得所述重复角度数量与所述占据角度总数量所需依次采集的两帧正式统计相关的观测角度范围的数量之前需通过障碍物点所占据的角度数量信息确认一[0038]具体地，所述第二预设观测角度数量阈值小于所述第一预设观意味着一帧线激光数据中障碍物点占据的观测角度范围的数量过小也明显不是所述线类[0040]图2是本申请的一种实施例公开线激光传感器102在机器人101前方的探测区域103与线激光传感器102的预设探测角度范围的示意图，预设探测角度范围是以机体中心O角AOB的左半部分的角度范围是从0至30度，右边的角度范围则是从330度到360度回到0度以覆盖相应角度上的激光点，不是相对于线激光传感器102形成的角度。但是从0至30度和将预设探测角度范围按照既定时针方向依次划分为目标探测数量个观测角度范围，例如既观测角度范围的角度跨度是1度，按照逆时针方向，将60度的夹角AOB自右向左依次划分出60个观测角度范围，依次计量形成0度至1度形成的观测角度范围、1度至2度形成的观测角解为计量所需的角度步长是1度；则线激光传感器采集的一帧线激光数据存在的120个激光点，120个激光点可以分布到60个观测角度范围内，一个观测角度范围内落入至少1个激光点。应的障碍物标记逻辑信息为逻辑1并将该激光点标记为障碍物点，使机器人获知一帧线激[0044]对应到图7中，一个所述观测角度范围由frame1或frame2所在一行中的一个方格[0045]图7中每一列的方格表示同一个角度值的观测角度范围；每一行累计存在60个方激光传感器探测线类障碍物106产生的障碍物标记情况，frame2所在一行的方格的标记情是在一行方格的右侧，与图6中光条104右侧存在的较长的黑色加粗矩形分布特征相符合，[0046]需要说明的是，线激光传感器采集的多个激光点一般会落入一个观测角度范围占据来表示一个激光点占据一个观测角度范围，或理解为一个激光点占据/落入一个观测一个激光点配置为占据当前一个观测角度范围的激光点。在一帧线激光数据中的120个激光点分布在60个观测角度范围的场景下，按照逆时针方向将图2所示的夹角AOB配置成0度机器人将依次采集的两帧线激光数据划分为在先采集的一帧线激光数据和当前线激光数据当中标记为障碍物点的激光点对应的障碍物标记逻辑信息设置为逻辑1；机器人将每帧线激光数据当中不标记为障碍物点的激光点对应的障碍物标记逻辑信息设置为[0048]机器人依次控制在先采集的一帧线激光数据中每个激光点对应的障碍物标记逻辑信息和当前采集的一帧线激光数据中占据同一观测角度范围的激光点对应的障碍物标运算结果，再统计障碍物标记逻辑运算结果为逻辑1的激光点所占据的观测角度范围的数[0049]图7是本申请的一种实施例公开机器人在图5中采集的一帧线激光数据和在图6中采集的一帧线激光数据按照预设探测角度范围内依次划分出的探测角度进行逻辑处理的[0050]frame2所在一行方格表示机器人在图6中采集的一帧线激光数据，视为由图示的个障碍物标记逻辑信息设置为逻辑1的激光点占据的方格，所述在先采集的一帧线激光数[0052]所述第二预设观测角度数量阈值是8且所述第三预设观测角度数量阈值是30的情线激光数据中占据的填充黑色的方格均大于或等于8个，且占据的填充黑色的方格均小于[0053]frame1所在一行方格表示机器人在图5中采集的一帧线激光数据，视为由图示的充黑色的方格表示图5中光条104与线类障碍物106的相交位置处产生的黑色加粗矩形（可[0054]frame2所在一行方格表示机器人在图6中采集的一帧线激光数据，视为由图示的充黑色的方格表示图6中光条104与线类障碍物106的相交位置处产生的黑色加粗矩形（可[0055]图6中光条104与线类障碍物106的相交位置处产生的黑色加粗的矩形比图5中光条104与线类障碍物106的相交位置处产生的黑色加粗的矩形多，尤其在光条104的右侧更据当中参与逻辑与运算的占据同一观测角度范围的激光点对应的逻辑值为1的障碍物标记机器人将依次采集的两帧线激光数据划分为在先采集的一帧线激光数据和当前数据当中标记为障碍物点的激光点对应的障碍物标记逻辑信息设置为逻辑1；机器人将每帧线激光数据当中不标记为障碍物点的激光点对应的障碍物标记逻[0058]机器人依次控制在先采集的一帧线激光数据中每个激光点对应的障碍物标记逻辑信息和当前采集的一帧线激光数据中占据同一观测角度范围的激光点对应的障碍物标辑运算结果，再统计障碍物标记逻辑运算结果为逻辑1的激光点所占据的观测角度范围的光数据当中所有障碍物标记逻辑信息设置为逻辑1的激光点占据的观测角度范围的总数量减去前述重复角度数量（障碍物标记逻辑信息设置为逻辑1的激光点重复占据过的观测角[0059]图7是本申请的一种实施例公开机器人在图5中采集的一帧线激光数据和在图6中采集的一帧线激光数据按照预设探测角度范围内依次划分出的探测角度进行逻辑处理的机器人在图6中采集的一帧线激光数据，视为由图示的第二行各个方格表示被对应激光点个障碍物标记逻辑信息设置为逻辑1的激光点占据的方格，所述在先采集的一帧线激光数二预设观测角度数量阈值是8且所述第三预设观测角度数量阈值是30的情况下，无论是所[0061]图6中光条104与线类障碍物106的相交位置处产生的黑色加粗的矩形比图5中光条104与线类障碍物106的相交位置处产生的黑色加粗的矩形多，尤其在光条104的右侧更据当中参与逻辑或运算的占据同一观测角度范围的激光点对应的逻辑值为1的障碍物标记表示)和第二帧线激光数据frame2(由frame2所在一行的各个方格表示)中，每一帧线激光数据中的激光点需要占据的填充黑色的方格是大于或等于8个，且占据的填充黑色的方格将所述待测物体表面识别为存在线类障碍物跨越障碍物高度阈值时，机器人将待测物体表面识别为存在坎类障碍物,否则确定机器人机器人利用每帧线激光数据中各个激光点连线的单调变化特征准确区分出所述线类障碍降激光斜坡时，或每帧线激光数据均呈现为存在下降激光斜坡且不存在上升激光斜坡时，激光点的连线形成。图3中的激光斜坡1041和图4中的激光斜坡1042是同一走向的激光斜[0071]判断到所述依次采集的两帧线激光数据都是有且仅存在同一走[0073]在本实施例中，所述导航方向与线激光传感器投射形成的光条[0074]坎类障碍物如图3所示，图3是本申请的一种实施例公开机器人朝着坎类障碍物105行走的场景下，机器人沿着导航方向OP行走至第一位置时，线激光投射到坎类障碍物角度但不相互垂直，坎类障碍物105的摆放方向视为坎类障碍物105的最长轮廓的延伸方据当中高度小于或等于可跨越障碍物高度阈值的各个激光点连线均存在上升激光斜坡且光斜坡，按照逆时针方向是定义为下降激光斜坡坎类障碍物105的延伸方向与导航方向为下降激光斜坡坎类障碍物105的延伸方向与导航方向OP成一定角度但不相互垂直。坎类障碍物105的最长轮廓的延伸方向与导航方向OP成一定角度但不相互垂直。激光斜坡斜坡1041的左侧分布的直线型激光线的长度短，对应分布的激光点数量减少，激光斜坡1042的右侧分布的直线型激光线的长度比图3的激光斜坡1041的右侧分布的直线型激光线