CN112213728A - 一种超声测距方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 - Google Patents

一种超声测距方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 Download PDF

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Abstract

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种超声测距方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法获取预设的超声传感器检测到的超声测距数据；对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据；判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件，所述目标采样点为所述过滤后的超声测距数据中的任意一个采样点；若所述目标采样点的距离测量值满足所述稳定性判定条件，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。通过本发明，在对超声测距数据进行过滤处理后，又进一步通过预先设置的稳定性判定条件来对超声测距数据中的各个采样点的距离测量值进行判断，极大降低了发生误报的概率，减少了机器人导航过程中出现的怪异行为。

Description

一种超声测距方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
技术领域
本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种超声测距方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。
背景技术
机器人运动过程中需要根据测距结果来进行避障操作，通常用于测距的传感器有雷达、RGBD、超声、红外等等。上述传感器中，只有超声传感器能检测玻璃类的透明障碍物，所以超声传感器在机器人中是必不可少的一种传感器。但是超声测距又特别容易产生误报，误报产生的原因包括超声传感器结构装配方面的因素、同一场地上其他设备(如其他机器人)对着照射过来的超声波干扰因素、特定环境下超声波自身多次反射后回到接收器上的超声波干扰因素等等。发生误报后，会导致机器人导航行为会很怪异，有时候，明明可以直线快速通过的地方，误报的超声测距结果会让机器人认为前方有障碍物，导致机器人出现旋转、绕道、停顿等怪异行为。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种超声测距方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决现有技术中超声测距容易产生误报，导致机器人导航行为怪异的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种超声测距方法，可以包括：
获取预设的超声传感器检测到的超声测距数据；
对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据；
判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件，所述目标采样点为所述过滤后的超声测距数据中的任意一个采样点；
若所述目标采样点的距离测量值满足所述稳定性判定条件，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
进一步地，所述判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件可以包括：
判断所述目标采样点的距离测量值是否满足如下所示的稳定性判定条件：
(Dis-PreDis)2＜Threshold
其中，Dis为所述目标采样点的距离测量值，PreDis为所述目标采样点的前一个采样点的距离测量值，Threshold为预设的稳定性判定阈值。
进一步地，所述超声测距方法还可以包括：
若所述目标采样点的距离测量值不满足所述稳定性判定条件，则获取与所述目标采样点对应的雷达测距数据；
判断所述目标采样点的距离测量值与所述雷达测距数据之间的差值是否处于预设的差值区间；
若所述差值处于所述差值区间，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
可选地，所述对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据包括：
根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的均值偏差：
Figure BDA0002126112860000021
其中，n为所述超声测距数据中的各个采样点的序号，Data(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的距离测量值，K为预设的过滤窗的窗长参数，abs为求绝对值函数，AvgDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的均值偏差；
从所述超声测距数据中过滤掉均值偏差大于预设的均值偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。
可选地，所述对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据包括：
根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的方差偏差：
Figure BDA0002126112860000031
其中，n为所述超声测距数据中的各个采样点的序号，Data(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的距离测量值，K为预设的过滤窗的窗长参数，abs为求绝对值函数，VarDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的方差偏差；
从所述超声测距数据中过滤掉方差偏差大于预设的方差偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。
本发明实施例的第二方面提供了一种超声测距装置，可以包括：
超声测距数据获取模块，用于获取预设的超声传感器检测到的超声测距数据；
数据过滤模块，用于对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据；
第一判断模块，用于判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件，所述目标采样点为所述过滤后的超声测距数据中的任意一个采样点；
第一输出模块，用于若所述目标采样点的距离测量值满足所述稳定性判定条件，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
进一步地，所述第一判断模块具体用于判断所述目标采样点的距离测量值是否满足如下所示的稳定性判定条件：
(Dis-PreDis)2＜Threshold
其中，Dis为所述目标采样点的距离测量值，PreDis为所述目标采样点的前一个采样点的距离测量值，Threshold为预设的稳定性判定阈值。
进一步地，所述超声测距装置还可以包括：
雷达测距数据获取模块，用于若所述目标采样点的距离测量值不满足所述稳定性判定条件，则获取与所述目标采样点对应的雷达测距数据；
第二判断模块，用于判断所述目标采样点的距离测量值与所述雷达测距数据之间的差值是否处于预设的差值区间；
第二输出模块，用于若所述差值处于所述差值区间，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
可选地，所述数据过滤模块可以包括：
第一计算单元，用于根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的均值偏差：
Figure BDA0002126112860000041
其中，n为所述超声测距数据中的各个采样点的序号，Data(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的距离测量值，K为预设的过滤窗的窗长参数，abs为求绝对值函数，AvgDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的均值偏差；
第一过滤单元，用于从所述超声测距数据中过滤掉均值偏差大于预设的均值偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。
可选地，所述数据过滤模块可以包括：
第二计算单元，用于根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的方差偏差：
Figure BDA0002126112860000042
其中，n为所述超声测距数据中的各个采样点的序号，Data(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的距离测量值，K为预设的过滤窗的窗长参数，abs为求绝对值函数，VarDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的方差偏差；
第二过滤单元，用于从所述超声测距数据中过滤掉方差偏差大于预设的方差偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。
本发明实施例的第三方面提供了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可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述任一种超声测距方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述任一种超声测距方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例获取预设的超声传感器检测到的超声测距数据；对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据；判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件，所述目标采样点为所述过滤后的超声测距数据中的任意一个采样点；若所述目标采样点的距离测量值满足所述稳定性判定条件，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。通过本发明实施例，在对超声测距数据进行过滤处理后，又进一步通过预先设置的稳定性判定条件来对超声测距数据中的各个采样点的距离测量值进行判断，只有满足该稳定性判定条件的采样点的距离测量值才会被记录并输出，从而极大降低了发生误报的概率，减少了机器人导航过程中出现的怪异行为。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例中一种超声测距方法的一个实施例流程图；
图2为将超声测距结果与雷达测距数据进行比对的示意流程图；
图3为本发明实施例中一种超声测距装置的一个实施例结构图；
图4为本发明实施例中一种机器人的示意框图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中一种超声测距方法的一个实施例可以包括：
步骤S101、获取预设的超声传感器检测到的超声测距数据。
所述超声传感器可以采用直接反射式的检测模式，位于传感器前面的被检测物通过将发射的声波部分地发射回传感器的接收器，从而使传感器检测到被测物。所述超声传感器的有效测距范围取决于其使用的波长和频率，波长越长，频率越小，有效测距范围越大。在本实施例中，优选采用有效测距范围为150cm的超声传感器，当然，也可以根据实际情况选用其它有效测距范围的超声传感器，本实施例对此不作具体限定。所述超声传感器检测到的超声测距数据都是有效测距范围内的值，对于超出有效测距范围之外的数据，均将其设置为无效值。
步骤S102、对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据。
在本实施例的一种具体实现中，可以首先根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的均值偏差：
Figure BDA0002126112860000071
其中，n为所述超声测距数据中的各个采样点的序号，Data(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的距离测量值，K为预设的过滤窗的窗长参数，可以根据实际情况进行设置，例如，可以将其设置为2、3、5或者其它取值，abs为求绝对值函数，AvgDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的均值偏差。
然后从所述超声测距数据中过滤掉均值偏差大于预设的均值偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。所述均值偏差阈值可以根据实际情况进行设置，例如，可以将其设置为5、10、15或者其它取值。
在本实施例的另一种具体实现中，还可以首先根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的方差偏差：
Figure BDA0002126112860000072
其中，VarDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的方差偏差。
然后从所述超声测距数据中过滤掉方差偏差大于预设的方差偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。所述均值偏差阈值可以根据实际情况进行设置，例如，可以将其设置为20、50、100或者其它取值。
步骤S103、判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件。
所述目标采样点为所述过滤后的超声测距数据中的任意一个采样点。所述稳定性判定条件可以为：
(Dis-PreDis)2＜Threshold
其中，Dis为所述目标采样点的距离测量值，PreDis为所述目标采样点的前一个采样点的距离测量值，Threshold为预设的稳定性判定阈值，其具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以将其设置为3、5、10或者其它取值。
若所述目标采样点的距离测量值满足所述稳定性判定条件，则说明所述目标采样点的距离测量值是稳定可靠的，可以继续执行步骤S104。
步骤S104、记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
此时可以结束对所述目标采样点的距离测量值的分析，输出的所述目标采样点的距离测量值可以应用到机器人的导航模块或者其它模块。
若所述目标采样点的距离测量值不满足所述稳定性判定条件，则说明所述目标采样点的距离测量值是不稳定的，可以先记录下其距离测量值，但暂不做输出，通过如图2所示的过程将其与机器人的雷达测距数据进行进一步的比对：
步骤S201、获取与所述目标采样点对应的雷达测距数据。
具体地，可以控制机器人的雷达对目标方向进行测量，得到所述雷达测距数据，所述目标方向为使用所述超声传感器进行测距时与所述目标采样点对应的方向。
步骤S202、判断所述目标采样点的距离测量值与所述雷达测距数据之间的差值是否处于预设的差值区间。
所述差值区间可以表示为[-Val,Val]，Val的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以将其设置为3、5、10或者其它取值。
若所述差值处于所述差值区间，则说明在超声所测距离附近，雷达也检测到了障碍物，此时可以认为超声检测到的障碍物为有效障碍物，而非误报，则可以执行步骤S203。
若所述差值未处于所述差值区间，则说明在超声所测距离附近，雷达未检测到障碍物，此时可以认为超声检测到的障碍物为无效障碍物，即这是一次误报，则可以执行步骤S204。
步骤S203、记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
步骤S204、输出所述无效值。
结果输出后，则可以结束对所述目标采样点的距离测量值的分析，输出的结果可以应用到机器人的导航模块或者其它模块。
综上所述，本发明实施例本发明实施例获取预设的超声传感器检测到的超声测距数据；对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据；判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件，所述目标采样点为所述过滤后的超声测距数据中的任意一个采样点；若所述目标采样点的距离测量值满足所述稳定性判定条件，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。通过本发明实施例，在对超声测距数据进行过滤处理后，又进一步通过预先设置的稳定性判定条件来对超声测距数据中的各个采样点的距离测量值进行判断，只有满足该稳定性判定条件的采样点的距离测量值才会被记录并输出，从而极大降低了发生误报的概率，减少了机器人导航过程中出现的怪异行为。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的一种超声测距方法，图3示出了本发明实施例提供的一种超声测距装置的一个实施例结构图。
本实施例中，一种超声测距装置可以包括：
超声测距数据获取模块301，用于获取预设的超声传感器检测到的超声测距数据；
数据过滤模块302，用于对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据；
第一判断模块303，用于判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件，所述目标采样点为所述过滤后的超声测距数据中的任意一个采样点；
第一输出模块304，用于若所述目标采样点的距离测量值满足所述稳定性判定条件，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
进一步地，所述第一判断模块具体用于判断所述目标采样点的距离测量值是否满足如下所示的稳定性判定条件：
(Dis-PreDis)2＜Threshold
其中，Dis为所述目标采样点的距离测量值，PreDis为所述目标采样点的前一个采样点的距离测量值，Threshold为预设的稳定性判定阈值。
进一步地，所述超声测距装置还可以包括：
雷达测距数据获取模块，用于若所述目标采样点的距离测量值不满足所述稳定性判定条件，则获取与所述目标采样点对应的雷达测距数据；
第二判断模块，用于判断所述目标采样点的距离测量值与所述雷达测距数据之间的差值是否处于预设的差值区间；
第二输出模块，用于若所述差值处于所述差值区间，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
可选地，所述数据过滤模块可以包括：
第一计算单元，用于根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的均值偏差：
Figure BDA0002126112860000101
其中，n为所述超声测距数据中的各个采样点的序号，Data(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的距离测量值，K为预设的过滤窗的窗长参数，abs为求绝对值函数，AvgDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的均值偏差；
第一过滤单元，用于从所述超声测距数据中过滤掉均值偏差大于预设的均值偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。
可选地，所述数据过滤模块可以包括：
第二计算单元，用于根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的方差偏差：
Figure BDA0002126112860000111
其中，n为所述超声测距数据中的各个采样点的序号，Data(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的距离测量值，K为预设的过滤窗的窗长参数，abs为求绝对值函数，VarDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的方差偏差；
第二过滤单元，用于从所述超声测距数据中过滤掉方差偏差大于预设的方差偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
图4示出了本发明实施例提供的一种机器人的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
如图4所示，该实施例的机器人4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个超声测距方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S104。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块301至模块304的功能。
示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述机器人4中的执行过程。
所述机器人4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是机器人4的示例，并不构成对机器人4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人4还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述机器人4的内部存储单元，例如机器人4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述机器人4的外部存储设备，例如所述机器人4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述机器人4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述机器人4所需的其它程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/机器人和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/机器人实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种超声测距方法，其特征在于，包括：
获取预设的超声传感器检测到的超声测距数据；
对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据；
判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件，所述目标采样点为所述过滤后的超声测距数据中的任意一个采样点；
若所述目标采样点的距离测量值满足所述稳定性判定条件，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
2.根据权利要求1所述的超声测距方法，其特征在于，所述判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件包括：
判断所述目标采样点的距离测量值是否满足如下所示的稳定性判定条件：
(Dis-PreDis)2＜Threshold
其中，Dis为所述目标采样点的距离测量值，PreDis为所述目标采样点的前一个采样点的距离测量值，Threshold为预设的稳定性判定阈值。
3.根据权利要求1所述的超声测距方法，其特征在于，还包括：
若所述目标采样点的距离测量值不满足所述稳定性判定条件，则获取与所述目标采样点对应的雷达测距数据；
判断所述目标采样点的距离测量值与所述雷达测距数据之间的差值是否处于预设的差值区间；
若所述差值处于所述差值区间，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的超声测距方法，其特征在于，所述对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据包括：
根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的均值偏差：
Figure FDA0002126112850000021
其中，n为所述超声测距数据中的各个采样点的序号，Data(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的距离测量值，K为预设的过滤窗的窗长参数，abs为求绝对值函数，AvgDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的均值偏差；
从所述超声测距数据中过滤掉均值偏差大于预设的均值偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的超声测距方法，其特征在于，所述对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据包括：
根据下式分别计算所述超声测距数据中的各个采样点的方差偏差：
Figure FDA0002126112850000022
其中，n为所述超声测距数据中的各个采样点的序号，Data(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的距离测量值，K为预设的过滤窗的窗长参数，abs为求绝对值函数，VarDev(n)为所述超声测距数据中的第n个采样点的方差偏差；
从所述超声测距数据中过滤掉方差偏差大于预设的方差偏差阈值的采样点，得到所述过滤后的超声测距数据。
6.一种超声测距装置，其特征在于，包括：
超声测距数据获取模块，用于获取预设的超声传感器检测到的超声测距数据；
数据过滤模块，用于对所述超声测距数据进行过滤处理，得到过滤后的超声测距数据；
第一判断模块，用于判断目标采样点的距离测量值是否满足预设的稳定性判定条件，所述目标采样点为所述过滤后的超声测距数据中的任意一个采样点；
第一输出模块，用于若所述目标采样点的距离测量值满足所述稳定性判定条件，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
7.根据权利要求6所述的超声测距装置，其特征在于，所述第一判断模块具体用于判断所述目标采样点的距离测量值是否满足如下所示的稳定性判定条件：
(Dis-PreDis)2＜Threshold
其中，Dis为所述目标采样点的距离测量值，PreDis为所述目标采样点的前一个采样点的距离测量值，Threshold为预设的稳定性判定阈值。
8.根据权利要求6所述的超声测距装置，其特征在于，还包括：
雷达测距数据获取模块，用于若所述目标采样点的距离测量值不满足所述稳定性判定条件，则获取与所述目标采样点对应的雷达测距数据；
第二判断模块，用于判断所述目标采样点的距离测量值与所述雷达测距数据之间的差值是否处于预设的差值区间；
第二输出模块，用于若所述差值处于所述差值区间，则记录并输出所述目标采样点的距离测量值。
9.一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可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的超声测距方法的步骤。
10.一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至5中任一项所述的超声测距方法的步骤。
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