CN113580197A - 移动机器人卡住检测方法、***及芯片 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种移动机器人卡住检测方法、***及芯片,所述方法通过外置摄像头拍摄的连续帧数的环境图像中移动机器人的位置变化情况来判断移动机器人是否被卡住;当移动机器人无法在连续帧数的环境图像中识别到自身位置时,让移动机器人移动到指定位置后再进行判断,可以避免误判。
Description
技术领域
本发明涉及智能机器人领域,具体涉及一种移动机器人卡住检测方法、***及芯片。
背景技术
在实际家庭环境中,大多数家庭都有立地电风扇、门槛和吧台座椅等等,有些办公地方还有一些凳脚是U型的座椅,该座椅接触地面的凳脚是U型的不锈钢管,管的横截面为扁圆形状。扫地机器人在进行清扫工作时,容易被立地电风扇底座、门槛、吧台座椅的底座或者U型凳脚卡住,导致机器人出现打滑或者被卡住无法移动的问题,从而影响了机器人构建地图的准确性,导航准确性也因此大大降低。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了一种移动机器人卡住检测方法、***及芯片,借助外置摄像头可以快速判断移动机器人是否被卡住。本发明的具体技术方案如下:
移动机器人卡住检测方法,所述方法包括如下步骤:步骤S1,移动机器人在工作的过程中,每隔预设时间向当前区域对应的外置摄像头请求环境图像,并在所述环境图像中识别出自身;步骤S2,移动机器人进行判断,若可以在连续预设帧数的环境图像中都识别到自身且自身位置没有产生变化,则判定移动机器人被卡住,若无法在连续预设帧数的环境图像中识别到自身,则进入步骤S3;步骤S3,移动机器人提取一张无法识别到自身的环境图像,然后处理所述环境图像构建平面地图并选取一个空旷点;步骤S4,移动机器人移动到所述空旷点上,然后向外置摄像头请求当前时刻的环境图像,若移动机器人无法在当前时刻的环境图像中识别到自身,则判定移动机器人被卡住。
与现有技术相比,本技术方案通过外置摄像头拍摄的连续帧数的环境图像中移动机器人的位置变化情况来判断移动机器人是否被卡住;当移动机器人无法在连续帧数的环境图像中识别到自身位置时,让移动机器人移动到指定位置后再进行判断,可以避免误判。
进一步地,所述步骤S1中,移动机器人通过识别所述环境图像内移动机器人的特征实现自身的识别;其中,移动机器人的特征至少包括移动机器人的机身特殊标记、颜色或形状中任一种。
进一步地,所述步骤S2中,移动机器人判断自身位置是否产生变化的方法包括:移动机器人将连续预设帧数的环境图像进行叠加,若移动机器人自身能够完全重叠或不重叠部分在预设浮动范围内,则表明移动机器人自身位置没有产生变化。
进一步地,所述步骤S3中,处理所述环境图像构建平面地图的方法具体包括,将所述环境图像进行图像变换处理,变换为顶视图,然后顶视图通过图像转换生成平面地图。
进一步地,所述步骤S3中的空旷点满足,在以所述空旷点为圆心、预设长度为半径的圆内不存在障碍物。在周围不存在障碍物的空旷点处,可以确保移动机器人不会被遮挡。
进一步地,所述步骤S4中,在移动机器人移动到所述空旷点之前,移动机器人对移动前的位置进行记录。
移动机器人卡住检测***,该***用于实现所述移动机器人卡住检测方法,所述***包括移动机器人和外置摄像头;其中,所述移动机器人包括:请求模块,用于向外置摄像头请求环境图像;识别模块,用于在所述环境图像中识别出自身;平面地图构建模块,用于处理所述环境图像并生成平面地图;卡住检测模块,用于判断移动机器人是否被卡住;所述外置摄像头包括:响应模块,用于响应移动机器人对于环境图像的请求。
与现有技术相比,本技术方案通过外置摄像头拍摄的连续帧数的环境图像中移动机器人的位置变化情况来判断移动机器人是否被卡住,实现过程简单快速,具有较高的实用性。
一种芯片,该芯片储存有计算机程序代码,所述计算机程序代码被执行时实现所述移动机器人卡住检测方法的步骤。所述芯片可以使得移动机器人快速地检测是否被卡住。
附图说明
图1为本发明一种实施例所述移动机器人卡住检测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在实际家庭环境中,大多数家庭都有立地电风扇、门槛和吧台座椅等等,有些办公地方还有一些凳脚是U型的座椅,该座椅接触地面的凳脚是U型的不锈钢管,管的横截面为扁圆形状。扫地机器人在进行清扫工作时,容易被立地电风扇底座、门槛、吧台座椅的底座或者U型凳脚卡住,导致机器人出现打滑或者被卡住无法移动的问题,从而影响了机器人构建地图的准确性,导航准确性也因此大大降低。
因此,本发明实施例提供一种移动机器人卡住检测方法,所述方法包括如下步骤:
步骤S1,移动机器人在工作的过程中,每隔预设时间向当前区域对应的外置摄像头请求环境图像,并在所述环境图像中识别出自身。
在执行步骤S1的过程中,移动机器人通过识别所述环境图像内移动机器人的特征实现自身的识别;其中,移动机器人的特征至少包括移动机器人的机身特殊标记、颜色或形状中任一种。
需要说明的是,所述外置摄像头设置于能够完整监控到当前区域的位置处。优选地,外置摄像头设置于当前区域的上方的天花板处。但是,外置摄像头并不限定只能作为当前区域对应的摄像头,比如在使用广角摄像头的情况下,因为该摄像头能够拍摄到多个区域,所以该摄像头也可以作为其他区域对应的摄像头,即多个区域共用一个外置摄像头。
步骤S2,移动机器人进行判断,若可以在连续预设帧数的环境图像中都识别到自身且自身位置没有产生变化,则判定移动机器人被卡住,若无法在连续预设帧数的环境图像中识别到自身,则进入步骤S3。
在执行步骤S2的过程中,只要判断到移动机器人的位置产生变化,就可以认为移动机器人没有被卡住。而如果移动机器人无法在连续预设帧数的环境图像中识别到自身位置,则表明移动机器人被障碍物遮挡,但是可能并没有被卡住,需要进一步判断。其中,移动机器人判断自身位置是否产生变化的方法包括:移动机器人将连续预设帧数的环境图像进行叠加,若移动机器人自身能够完全重叠或不重叠部分在预设浮动范围内,则表明移动机器人自身位置没有产生变化。
步骤S3,移动机器人提取一张无法识别到自身的环境图像,然后处理所述环境图像构建平面地图并选取一个空旷点。
在执行步骤S3的过程中,处理所述环境图像构建平面地图的方法具体包括,将所述环境图像进行图像变换处理,变换为顶视图,然后顶视图通过图像转换生成平面地图。在平面地图上随机选取一个空旷点,所述空旷点满足,在以所述空旷点为圆心、预设长度为半径的圆内不存在障碍物,在周围不存在障碍物的空旷点处,可以确保移动机器人不会被遮挡。
步骤S4,移动机器人移动到所述空旷点上,然后向外置摄像头请求当前时刻的环境图像,若移动机器人无法在当前时刻的环境图像中识别到自身,则判定移动机器人被卡住。
在执行步骤S4的过程中,如果移动机器人无法在当前时刻的环境图像中识别到自身位置,那么表明移动机器人被卡住从而无法移动到指定位置(但移动机器人认为自己已经到指定位置了)。需要说明的是,在移动机器人移动到所述空旷点之前,移动机器人对移动前的位置进行记录,方便返回。
与现有技术相比,本技术方案通过外置摄像头拍摄的连续帧数的环境图像中移动机器人的位置变化情况来判断移动机器人是否被卡住;当移动机器人无法在连续帧数的环境图像中识别到自身位置时,让移动机器人移动到指定位置后再进行判断,可以避免误判。
本发明还提供一种移动机器人卡住检测***,该***用于实现所述移动机器人卡住检测方法,所述***包括移动机器人和外置摄像头;其中,所述移动机器人包括:请求模块,该模块为虚拟模块,用于向外置摄像头请求环境图像;识别模块,该模块为虚拟模块,用于在所述环境图像中识别出自身;平面地图构建模块,该模块为虚拟模块,用于处理所述环境图像并生成平面地图;卡住检测模块,该模块为虚拟模块,用于判断移动机器人是否被卡住;所述外置摄像头包括:响应模块,该模块为虚拟模块,用于响应移动机器人对于环境图像的请求。
与现有技术相比,本技术方案通过外置摄像头拍摄的连续帧数的环境图像中移动机器人的位置变化情况来判断移动机器人是否被卡住,实现过程简单快速,具有较高的实用性。
本发明还公开一种芯片,该芯片用于存储计算机程序代码,并可以设置在前述的移动机器人内,所述计算机程序代码被执行时实现前述移动机器人卡住检测方法的步骤。或者,所述芯片执行所述计算机程序代码时实现上述移动机器人实施例中各个模块的功能。示例性的,所述计算机程序代码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/单元被存储在所述芯片中,并由所述芯片执行,以完成本申请。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代码在所述移动机器人中的执行过程。例如,所述计算机程序代码可以被分割成:前述移动机器人内的请求模块、识别模块、平面地图构建模块和卡住检测模块,以及外置摄像头内的响应模块。所述芯片可以使得移动机器人快速地检测是否被卡住。
显然,上述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例,各个实施例之间的技术方案可以相互结合。此外,如果实施例中出现“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等术语,其指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。如果实施例中出现“第一”、“第二”、“第三”等术语,是为了便于相关特征的区分,不能理解为指示或暗示其相对重要性、次序的先后或者技术特征的数量。
所述集成的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,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各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,或者对其中部分或者全部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范围。
Claims (8)
1.移动机器人卡住检测方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
步骤S1,移动机器人在工作的过程中,每隔预设时间向当前区域对应的外置摄像头请求环境图像,并在所述环境图像中识别出自身;
步骤S2,移动机器人进行判断,若可以在连续预设帧数的环境图像中都识别到自身且自身位置没有产生变化,则判定移动机器人被卡住,若无法在连续预设帧数的环境图像中识别到自身,则进入步骤S3;
步骤S3,移动机器人提取一张无法识别到自身的环境图像,然后处理所述环境图像构建平面地图并选取一个空旷点;
步骤S4,移动机器人移动到所述空旷点上,然后向外置摄像头请求当前时刻的环境图像,若移动机器人无法在当前时刻的环境图像中识别到自身,则判定移动机器人被卡住。
2.根据权利要求1所述的移动机器人卡住检测方法,其特征在于,所述步骤S1中,移动机器人通过识别所述环境图像内移动机器人的特征实现自身的识别;其中,移动机器人的特征至少包括移动机器人的机身特殊标记、颜色或形状中任一种。
3.根据权利要求1所述的移动机器人卡住检测方法,其特征在于,所述步骤S2中,移动机器人判断自身位置是否产生变化的方法包括:
移动机器人将连续预设帧数的环境图像进行叠加,若移动机器人自身能够完全重叠或不重叠部分在预设浮动范围内,则表明移动机器人自身位置没有产生变化。
4.根据权利要求1所述的移动机器人卡住检测方法,其特征在于,所述步骤S3中,处理所述环境图像构建平面地图的方法具体包括,将所述环境图像进行图像变换处理,变换为顶视图,然后顶视图通过图像转换生成平面地图。
5.根据权利要求1所述的移动机器人卡住检测方法,其特征在于,所述步骤S3中的空旷点满足,在以所述空旷点为圆心、预设长度为半径的圆内不存在障碍物。
6.根据权利要求1所述的移动机器人卡住检测方法,其特征在于,所述步骤S4中,在移动机器人移动到所述空旷点之前,移动机器人对移动前的位置进行记录。
7.移动机器人卡住检测***,该***用于实现权利要求1-6任一项所述移动机器人卡住检测方法,其特征在于,所述***包括移动机器人和外置摄像头;其中,
所述移动机器人包括:
请求模块,用于向外置摄像头请求环境图像;
识别模块,用于在所述环境图像中识别出自身;
平面地图构建模块,用于处理所述环境图像并生成平面地图;
卡住检测模块,用于判断移动机器人是否被卡住;
所述外置摄像头包括:
响应模块,用于响应移动机器人对于环境图像的请求。
8.一种芯片,该芯片储存有计算机程序代码,其特征在于,所述计算机程序代码被执行时实现权利要求1-6任一项所述移动机器人卡住检测方法的步骤。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114098536A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-03-01 | 湖南格兰博智能科技有限责任公司 | 一种扫地机器人越障被困检测方法及扫地机器人 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105554472A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-05-04 | 西安电子科技大学 | 覆盖环境的视频监控***及其定位机器人的方法 |
CN106093948A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-11-09 | 南阳中衡智能科技有限公司 | 一种扫地机器人被困检测方法 |
US20170332862A1 (en) * | 2016-05-17 | 2017-11-23 | Lg Electronics Inc. | Mobile robot and method of controlling the same |
CN109827592A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-05-31 | 广东乐生智能科技有限公司 | 一种扫地机器人被困的检测方法 |
CN109864666A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-06-11 | 广东乐生智能科技有限公司 | 清洁机器人被困的判断方法 |
US20200004260A1 (en) * | 2019-08-27 | 2020-01-02 | Lg Electronics Inc. | Robot cleaner for recognizing stuck situation through artificial intelligence and method of operating the same |
CN111061215A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-24 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 控制机器人脱困的方法、装置、机器人 |
CN111504270A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-08-07 | 常州市盈能电气有限公司 | 一种机器人定位装置 |
-
2021
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105554472A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-05-04 | 西安电子科技大学 | 覆盖环境的视频监控***及其定位机器人的方法 |
US20170332862A1 (en) * | 2016-05-17 | 2017-11-23 | Lg Electronics Inc. | Mobile robot and method of controlling the same |
CN106093948A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-11-09 | 南阳中衡智能科技有限公司 | 一种扫地机器人被困检测方法 |
CN109827592A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-05-31 | 广东乐生智能科技有限公司 | 一种扫地机器人被困的检测方法 |
CN109864666A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-06-11 | 广东乐生智能科技有限公司 | 清洁机器人被困的判断方法 |
US20200004260A1 (en) * | 2019-08-27 | 2020-01-02 | Lg Electronics Inc. | Robot cleaner for recognizing stuck situation through artificial intelligence and method of operating the same |
CN111061215A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-24 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 控制机器人脱困的方法、装置、机器人 |
CN111504270A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-08-07 | 常州市盈能电气有限公司 | 一种机器人定位装置 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114098536A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-03-01 | 湖南格兰博智能科技有限责任公司 | 一种扫地机器人越障被困检测方法及扫地机器人 |
Also Published As
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