CN113643344A - 机器人获取天花板轮廓的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种识别天花板轮廓的方法，该方法包括以下步骤：S1：机器人寻找房间中的开阔区域，然后移动到开阔区域中；S2：机器人获取天花板与地面之间的高度，然后从不同的角度来获取若干张深度图像；S3：机器人从深度图像中提取直线，并根据直线的端点的高度与天花板与地面之间的高度的关系来过滤直线；S4：机器人根据直线在图像中位置来从过滤后的直线中选取相应的直线，并根据选取出来的直线得到天花板的轮廓。与现有技术相比，本申请可以通过获取天花板的轮廓来得到房间准确的轮廓，不会被房间中的障碍物阻挡，实现性高，提高用户的使用体验。

Description

机器人获取天花板轮廓的方法
技术领域
本发明涉及智能机器人技术领域，具体涉及一种机器人获取天花板轮廓的方法。
背景技术
随着技术的发展，现在机器人可以通过传感器融合计算，实现对物理空间的建图和探索，实现更高一层次的智能。目前主流的建图技术有视觉、激光等，在一些低端应用，地图的轮廓采用二维激光来实现，可以扫出来开阔空间的地图，而对于房子的户型就无能为力了，因为在房子中的家具等，会阻挡激光，使机器人获取到的轮廓不是真正的房子轮廓。
发明内容
为解决上述问题，本发明公开一种机器人获取天花板轮廓的方法，通过获取天花板的轮廓来得到房间准确的轮廓，提高用户的使用体验。具体技术方案如下：
一种机器人获取天花板轮廓的方法，该方法包括以下步骤：S1：机器人寻找房间中的开阔区域，然后移动到开阔区域中；S2：机器人从不同位置获取传感器信息，然后从传感器信息中获取天花板边缘和点特征的深度，并计算最佳天花板深度；S3：机器人从深度图像中提取直线，并根据直线的端点的高度与天花板和地面之间的高度的关系来过滤直线；S4：机器人根据直线在图像中位置来从过滤后的直线中选取相应的直线，并根据选取出来的直线得到天花板的轮廓。与现有技术相比，本申请可以通过获取天花板的轮廓来得到房间准确的轮廓，不会被房间中的障碍物阻挡，实用性高，提高用户的使用体验。
进一步地，步骤S1中，机器人在寻找开阔区域前，先基于行走地图进行定位，来确定自身的位置。先通过对自身进行定位，使机器人后续获取的数据更加准确。
进一步地，步骤S1中，机器人根据自身与周围障碍物之间的距离来判断该区域是否为开阔区域，判断开阔区域时，机器人获取环境中的障碍物之间的距离，若机器人自身与最近的障碍物之间的距离大于设定的距离，则判断自身位于开阔区域。
进一步地，步骤S2中，机器人根据传感器信息通过针孔模型来获取天花板边缘和点特征的深度，并计算最佳天花板深度。
进一步地，通过针孔成像模型来获取天花板边缘和点特征的深度，并计算最佳天花板深度包括以下步骤：
机器人移动设定的直线距离，然后根据直线距离L和两组像素坐标(u1,v1),(u2,v2)通过深度数据计算公式：
Figure BDA0003188102940000011
其中，f为焦距，Z为深度数据；获取若干深度数据Z，然后对获取的深度数据进行排序，选取设定长度的序列来获取序列中深度数据之间的最大差值，若最大差值在设定范围内，则将该序列中深度数据Z的平均值作为最佳天花板深度，并将最佳天花板深度作为天花板与地面之间的高度。
进一步地，深度数据计算公式根据针孔成像模块的基本公式获得：
Figure BDA0003188102940000012
Figure BDA0003188102940000013
其中，f为焦距，X，Y，Z是全局坐标，c是相机的中心点，u和v是成像的像素坐标。
进一步地，步骤S2中，机器人先通过摄像头随机获取一张图像，然后摄像头竖直向上随机获取两张图片。
进一步地，步骤S3中，机器人过滤掉端点的高度低于天花板与地面之间的高度的直线。
进一步地，步骤S4中，机器人从过滤后的直线中选取位于深度图像最外圈的直线作为天花板与墙面的交界线。
进一步地，步骤S4中，机器人将交界线的端点的三维坐标投影到机器人的行走地图上，然后将位于同一交界线且投影在行走地图上的端点相连来得到天花板的轮廓。
一种机器人建立户型图的方法，包括如下步骤:根据上述的机器人获取天花板轮廓的方法，获取天花板的轮廓；生成与天花板的轮廓相同的户型图。
进一步地，机器人获取天花板图像，然后从图像中获取天花板与墙面的交界线，再将交界线的端点投影到行走地图上并相连来得到天花板的轮廓；将天花板的轮廓和行走地图相合并，然后将不重叠部分设置为障碍区域，来得到与天花板的轮廓相同的户型图。
附图说明
图1为本发明一种实施例中所述机器人获取天花板轮廓的方法的的流程图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
参照图1可知，一种识别天花板轮廓的方法，该方法包括以下步骤：S1：机器人寻找房间中的开阔区域，然后移动到开阔区域中；S2：：机器人从不同位置获取传感器信息，然后从传感器信息中获取天花板边缘和点特征的深度，并计算最佳天花板深度；S3：机器人从深度图像中提取直线，并根据直线的端点的高度与天花板和地面之间的高度的关系来过滤直线；S4：机器人根据直线在图像中位置来从过滤后的直线中选取相应的直线，并根据选取出来的直线得到天花板的轮廓。采用深度相机来识别天花板，可以直接获得天花板的三维空间，计算复杂度小。也可以通过单个广角摄像头，通过slam定位的方式，来识别和计算出来天花板的轮廓，达到一样的效果。与现有技术相比，本申请可以通过获取天花板的轮廓来得到房间准确的轮廓，不会被房间中的障碍物阻挡，实用性高，提高用户的使用体验。
作为其中一种实施例，步骤S1中，机器人在寻找开阔区域前，先基于行走地图进行定位，来确定自身的位置。先通过对自身进行定位，使机器人后续获取的数据更加准确。步骤S1中，机器人根据自身与周围障碍物之间的距离来判断该区域是否为开阔区域，在判断是否位于开阔区域时，机器人获取环境中的障碍物之间的距离，若机器人自身与最近的障碍物之间的距离大于设定的距离，则判断自身位于开阔区域，这时机器人可以直接进行下一步骤的工作，或者轻微调整一下位置，远离最近的障碍物一定的距离。也可以将房间的中心区域作为开阔区域。
作为其中一种实施例，步骤S2中，机器人根据传感器信息通过针孔模型来获取天花板边缘和点特征的深度，并计算最佳天花板深度。通过针孔成像模型来获取天花板边缘和点特征的深度，并计算最佳天花板深度包括以下步骤：机器人移动设定的直线距离，然后根据直线距离L和两组像素坐标(u1,v1),(u2,v2)通过深度数据计算公式：
Figure BDA0003188102940000021
其中，f为焦距，Z为深度数据；获取若干深度数据Z，然后对获取的深度数据进行排序，选取设定长度的序列来获取序列中深度数据之间的最大差值，若最大差值在设定范围内，则将该序列中深度数据Z的平均值作为最佳天花板深度，并将最佳天花板深度作为天花板与地面之间的高度。深度数据计算公式根据针孔成像模块的基本公式获得：
Figure BDA0003188102940000022
Figure BDA0003188102940000023
其中，f为焦距，X，Y，Z是全局坐标，c是相机的中心点，u和v是成像的像素坐标。
作为其中一种实施例，步骤S2中，机器人先通过摄像头随机获取一张图像，然后摄像头竖直向上随机获取两张图片。步骤S3中，机器人过滤掉端点的高度低于天花板与地面之间的高度的直线。步骤S4中，机器人从过滤后的直线中选取位于深度图像最外圈的直线作为天花板与墙面的交界线。步骤S4中，机器人将交界线的端点的三维坐标投影到机器人的行走地图上，然后将位于同一交界线且投影在行走地图上的端点相连。获取后的天花板轮廓可以与机器人的行走地图进行合并，将行走地图中与天花板轮廓构成的图形的不重叠部分标注为障碍物，使机器人的行走地图更加完整和准确，可为用户带来更为直观的感受。
一种机器人建立户型图的方法，包括如下步骤:根据上述的机器人获取天花板轮廓的方法，获取天花板的轮廓；生成与天花板的轮廓相同的户型图。
进一步地，机器人获取天花板图像，然后从图像中获取天花板与墙面的交界线，再将交界线的端点投影到行走地图上并相连来得到天花板的轮廓；将天花板的轮廓和行走地图相合并，然后将不重叠部分设置为障碍区域，来得到与天花板的轮廓相同的户型图。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上各实施例仅表达了本发明的几种实施例，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (12)

1.一种机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：机器人寻找房间中的开阔区域，然后移动到开阔区域中；
S2：机器人从不同位置获取传感器信息，然后从传感器信息中获取天花板边缘和点特征的深度，并计算最佳天花板深度；
S3：机器人从深度图像中提取直线，并根据直线的端点的高度与天花板和地面之间的高度的关系来过滤直线；
S4：机器人根据直线在图像中位置来从过滤后的直线中选取相应的直线，并根据选取出来的直线得到天花板的轮廓。
2.根据权利要求1所述的机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，步骤S1中，机器人在寻找开阔区域前，先基于行走地图进行定位，来确定自身的位置。
3.根据权利要求1所述的机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，步骤S1中，机器人根据自身与周围障碍物之间的距离来判断该区域是否为开阔区域，判断开阔区域时，机器人获取环境中的障碍物之间的距离，若机器人自身与最近的障碍物之间的距离大于设定的距离，则判断自身位于开阔区域。
4.根据权利要求1所述的机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，步骤S2中，机器人根据传感器信息通过针孔模型来获取天花板边缘和点特征的深度，并计算最佳天花板深度。
5.根据权利要求4所述的机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，通过针孔成像模型来获取天花板边缘和点特征的深度，并计算最佳天花板深度包括以下步骤：
机器人移动设定的直线距离，然后根据直线距离L和两组像素坐标(u1,v1),(u2,v2)通过深度数据计算公式：
Figure FDA0003188102930000011
其中，f为焦距，Z为深度数据；
获取若干深度数据Z，然后对获取的深度数据进行排序，选取设定长度的序列来获取序列中深度数据之间的最大差值，若最大差值在设定范围内，则将该序列中深度数据Z的平均值作为最佳天花板深度，并将最佳天花板深度作为天花板与地面之间的高度。
6.根据权利要求5所述的机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，深度数据计算公式根据针孔成像模块的基本公式获得：
Figure FDA0003188102930000012
Figure FDA0003188102930000013
其中，f为焦距，X，Y，Z是全局坐标，c是相机的中心点，u和v是成像的像素坐标。
7.根据权利要求1所述的机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，步骤S2中，机器人先通过摄像头随机获取一张图像，然后摄像头竖直向上随机获取两张图片。
8.根据权利要求1所述的机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，步骤S3中，机器人过滤掉端点的高度低于天花板与地面之间的高度的直线。
9.根据权利要求1所述的机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，步骤S4中，机器人从过滤后的直线中选取位于深度图像最外圈的直线作为天花板与墙面的交界线。
10.根据权利要求9所述的机器人获取天花板轮廓的方法，其特征在于，步骤S4中，机器人将交界线的端点的三维坐标投影到机器人的行走地图上，然后将位于同一交界线且投影在行走地图上的端点相连来得到天花板的轮廓。
11.一种机器人建立户型图的方法，其特征在于，包括如下步骤:
根据权利要求1至10中任一项所述的机器人获取天花板轮廓的方法，获取天花板的轮廓；
生成与天花板的轮廓相同的户型图。
12.根据权利要求11所述的机器人建立户型图的方法，其特征在于，
机器人获取天花板图像，然后从图像中获取天花板与墙面的交界线，再将交界线的端点投影到行走地图上并相连来得到天花板的轮廓；
将天花板的轮廓和行走地图相合并，然后将不重叠部分设置为障碍区域，来得到与天花板的轮廓相同的户型图。
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