CN112258489A - 扫地机器人路面凹陷的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种扫地机器人路面凹陷的检测方法，包括如下步骤：通过相机对扫地机器人前方的路面进行拍摄，获得路面的图像，将图像旋转θ0，使旋转后的图像的坐标系与世界坐标系重合；测试量摄像头到地面的高度H0，将深度点云图按高度轴分割，保留Z轴小于‑H0的点云图像；使用体素滤波法过滤掉深度图像检测到的噪声点；剩余的点云即为路面的凹陷部分；从剩余的点云中提取聚类，输出每一个聚类，一个聚类为一个凹陷部分的点云数据；对每个凹陷部分的点云计算凹陷深度及凹陷半径。所述方法可有效的检测路面的凹陷，进而避开凹陷，提高了所述机器人运行的安全性和稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及扫地机器人导航技术领域，尤其涉及一种扫地机器人路面凹陷的检测方法。
背景技术
扫地机器人将人们从繁重的扫地劳动中解放出来，受到人们的欢迎。目前的许多扫地机器人在扫地、前进、避障等过程中通过摄像头采集环境图像，通过一定的算法实现自身位置的定位并执行行动，但是现有技术中出现的各种扫地机器人并没有能够实现对路面凹陷的检测以及避障，进而造成自身在清扫的过程中可能倾倒，在使用的过程中具有一定的安全隐患。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是如何提供一种可有效的检测路面的凹陷，进而避开凹陷的扫地机器人路面凹陷的检测方法。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种扫地机器人路面凹陷的检测方法，其特征在于包括如下步骤：
将深度相机安装到扫地机器人的前方，并使相机倾斜向下一个角度θ0，使得相机能够对所述机器人前方的路面进行图像采集；
通过相机对扫地机器人前方的路面进行拍摄，获得路面的图像，将图像旋转θ0，使旋转后的图像的坐标系与世界坐标系重合；
测试量摄像头到地面的高度H0，将深度点云图按高度轴分割，保留Z轴小于-H0的点云图像；
使用体素滤波法过滤掉深度图像检测到的噪声点；
剩余的点云即为路面的凹陷部分；
从剩余的点云中提取聚类，输出每一个聚类，一个聚类为一个凹陷部分的点云数据；
对每个凹陷部分的点云进行计算，获得凹陷深度及凹陷半径。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：所述方法实现了对地面凹陷的检测，相比与传统的通过距离传感器的检测结果，该方法能对凹陷位置、凹陷出大小、凹陷深度有准确的度量。使各类型机器人在对防跌落功能开发时，根据机器人大小越障能力等特性，筛选出对机器人运行有影响的凹陷路面，极大的提高了机器人在防跌落功能上的稳定性和对环境的适应能力，真正做到智能防跌落。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明实施例所述方法的流程图。
具体实施方式
下面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，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示，本发明实施例公开了一种扫地机器人路面凹陷的检测方法，包括如下步骤：
将深度相机安装到扫地机器人的前方，并使相机倾斜向下一个角度θ0，使得相机能够对所述机器人前方的路面进行图像采集；
通过相机对扫地机器人前方的路面进行拍摄，获得路面的图像，将图像旋转角度θ0，使旋转后的图像的坐标系与世界坐标系重合；
测试量摄像头到地面的高度H0，将深度点云图按高度轴分割，保留Z轴小于-H0的点云图像；
使用体素滤波法过滤掉深度图像检测到的噪声点，剩余的点云即为路面的凹陷部分；
从剩余的点云中提取聚类，输出每一个聚类，一个聚类为一个凹陷部分的点云数据；
对每个凹陷部分的点云进行计算，获得凹陷深度及凹陷半径。
所述方法实现了对地面凹陷的检测，相比与传统的通过距离传感器的检测结果，该方法能对凹陷位置、凹陷出大小、凹陷深度有准确的度量。使各类型机器人在对防跌落功能开发时，根据机器人大小越障能力等特性，筛选出对机器人运行有影响的凹陷路面，极大的提高了机器人在防跌落功能上的稳定性和对环境的适应能力，真正做到智能防跌落。
Claims (1)
1.一种扫地机器人路面凹陷的检测方法，其特征在于包括如下步骤：
将深度相机安装到扫地机器人的前方，并使相机倾斜向下一个角度θ0，使得相机能够对所述机器人前方的路面进行图像采集；
通过相机对扫地机器人前方的路面进行拍摄，获得路面的图像，将图像旋转θ0，使旋转后的图像的坐标系与世界坐标系重合；
测试量摄像头到地面的高度H0，将深度点云图按高度轴分割，保留Z轴小于-H0的点云图像；
使用体素滤波法过滤掉深度图像检测到的噪声点；
剩余的点云即为路面的凹陷部分；
从剩余的点云中提取聚类，输出每一个聚类，一个聚类为一个凹陷部分的点云数据；
对每个凹陷部分的点云进行计算，获得凹陷深度及凹陷半径。
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