申请/专利权人：北京克莱明科技有限公司

申请日：2019-06-27

公开（公告）日：2020-03-20

公开（公告）号：CN110231035B

主分类号：G01C21/20(20060101)

分类号：G01C21/20(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.03.20#授权;2019.10.15#实质审查的生效;2019.09.13#公开

摘要：本发明涉及一种攀爬移动机器人路径引导方法，涉及机器人技术领域，用于解决现有技术中机器人的图像数据更新速度缓慢的技术问题。本发明的攀爬移动机器人路径引导方法，通过对双目立体相机获得的三维点云数据进行降噪处理能够过滤掉噪点，从而使获得的三维点云数据比较准确；而通过对双目立体相机获得的三维点云数据进行过滤处理则能够减少数据量，降低计算量，从而提高三维点云数据的更新速度，使攀爬移动机器人的移动速度得以提高。

主权项：1.一种攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过攀爬移动机器人上的双目立体相机获得环境图像，并对所述环境图像进行计算，获得三维点云数据，三维点云数据的单位是mm；S2：对所述三维点云数据进行降噪和过滤处理，并利用降噪和过滤后的三维点云数据进行物体检测，以识别环境中的目标和障碍；S3：使攀爬移动机器人根据检测到的信息进行直线行走和或跨越；步骤S3包括以下子步骤：S31：若步骤S2中识别的平面数量为一个，则将该平面的点云边界的方向作为机器人直线行走的方向使攀爬移动机器人进行直线行走；S32：判断攀爬移动机器人的行走方向与所述平面的点云边界的方向是否一致，若否，则对攀爬移动机器人的的前足和后足均进行方向纠偏处理。

全文数据：攀爬移动机器人路径引导方法技术领域本发明涉及机器人技术领域，特别地涉及一种攀爬移动机器人路径引导方法。背景技术机器人若想要实现自主移动，就需要在环境中进行导航定位。自主导航作为一项核心技术，是赋予机器人感知和行动能力的关键，其涉及到定位和路径规划问题。视觉导航定位是将通过机器人本体上的传感装置获取图像，并有计算机来完成图像识别以及路径规划等高层决策。针对高空作业的攀爬机器人，其工作环境较为复杂，因此获得的图像数据量非常大，从而导致计算量巨大，使机器人的每一步数据更新都非常缓慢，严重影响机器人的移动速度。发明内容本发明提供一种攀爬移动机器人路径引导方法，用于解决现有技术中机器人的图像数据更新速度缓慢的技术问题。本发明提供一种攀爬移动机器人路径引导方法，包括以下步骤：S1：攀爬移动机器人上的双目立体相机获得环境图像，对所述环境图像进行计算，获得三维点云数据，三维点云数据的单位是mm；S2：对所述三维点云数据进行降噪和过滤处理，并利用降噪和过滤后的三维点云数据进行物体检测，以识别环境中的目标和障碍；S3：使攀爬移动机器人根据检测到的信息进行直线行走和或跨越。在一个实施方式中，步骤S2中，通过识别平面的数量来识别环境中的目标和障碍。在一个实施方式中，步骤S2中，基于随机抽样一致算法提取平面。在一个实施方式中，步骤S3包括以下子步骤：S31：若步骤S2中识别的平面数量为一个，则将该平面的点云边界的方向作为机器人直线行走的方向使攀爬移动机器人进行直线行走；S32：判断攀爬移动机器人的行走方向与所述平面的点云边界的方向是否一致，若否，则对攀爬移动机器人的的前足和后足均进行方向纠偏处理。在一个实施方式中，步骤S3包括以下子步骤：S31：若步骤S2中识别的平面数量为两个，则攀爬移动机器人根据两个平面的夹角进行跨越，并且将其中一个平面的点云边界的方向作为也攀爬移动机器人行走的方向使攀爬移动机器人进行直线行走；S32：判断攀爬移动机器人的行走方向与所述平面的点云边界的方向是否一致，若否，则对攀爬移动机器人的的前足和后足均进行方向纠偏处理。在一个实施方式中，步骤S2包括以下子步骤：S21：采用直通滤波算法和统计滤波算法去除所述三维点云数据中的噪点；S22：通过体素网格下采样算法对去除噪点的三维点云数据进行过滤，获得过滤后的三维点云数据；S23：利用步骤S22中获得的三维点云数据来识别环境中的目标和障碍。在一个实施方式中，所述双目立体相机上设置有激光位移传感器，所述激光位移传感器用来测量其到地面的距离，并调整相机的深度阈值。在一个实施方式中，所述激光位移传感器设置在所述双目立体相机外壳上的中间位置处，所述激光位移传感器方向发射的激光的方向与所述双目立体相机的光轴方向平行。在一个实施方式中，所述双目立体相机包括左相机和右相机，所述左相机的光轴与地面的夹角为50°-60°。在一个实施方式中，所述三维点云数据是以所述左相机光心为原点，经过坐标系变换，形成以攀爬机器人的足部为原点的三维数据。与现有技术相比，本发明的优点在于：通过对双目立体相机获得的三维点云数据进行降噪处理能够过滤掉噪点，从而使获得的三维点云数据比较准确；而通过对双目立体相机获得的三维点云数据进行过滤处理则能够减少数据量，降低计算量，从而提高三维点云数据的更新速度，使攀爬移动机器人的移动速度得以提高。附图说明在下文中将基于实施例并参考附图来对本发明进行更详细的描述。图1是本发明的实施例中攀爬移动机器人的立体结构示意图；图2是本发明的实施例中双目相机采集的图像；图3是本发明的实施例中根据双目相机采集的图像获得的三维点云数据图；图4是本发明的实施例中具有一个平面的三维点云数据图；图5是图4所示的平面中提取的直线的三维点云数据图；图6是是本发明的实施例中具有两个平面的三维点云数据图；图7是本发明的实施例中攀爬移动机器人路径引导方法的流程图。附图标记：1-双目立体相机；2-激光位移传感器，3-攀爬移动机器人。具体实施方式下面将结合附图对本发明作进一步说明。如图1和7所示，根据本发明的第一个方面，本发明提供一种攀爬移动机器人路径引导方法，包括以下步骤。第一步，通过攀爬移动机器人3上的双目立体相机1获得环境图像，并对环境图像进行计算，从而获得三维点云数据，其中，三维点云数据的单位是mm。具体地，如图1所示，双目立体相机1包括平行地设置在攀爬移动机器人3的头部的左相机和右相机，左相机和右相机相当于攀爬移动机器人3的两只眼睛。双目相机采集环境中的图像，如图2所示，其采集到的图像经过计算机的处理形成三维点云数据，如图3所示。其中，三维点云数据是以左相机的光心为原点，并经过坐标系变换，形成以攀爬机器人的足部为原点的三维数据。通过这种方法采集到的数据含有很多噪点，会影响图像识别，因此需要对这些三维数据进行降噪处理。第二步，对三维点云数据进行降噪和过滤处理，并利用降噪和过滤后的三维点云数据进行物体检测，以识别环境中的目标和障碍。首先，对本发明中降噪处理的过程进行详细地说明。先利用直通滤波算法来过滤掉一部分噪点。具体地，分别设定数据中x、y和z方向上的距离范围，把不在这个范围内的噪点过滤掉。然后利用统计滤波的方法去除离群点。具体地，滤波思想为对每一个点的邻域进行一个统计分析，计算它到所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状是由均值和标准差决定，那么平均距离在标准范围由全局距离平均值和方差定义之外的点，可以被定义为离群点并从数据中去除。进一步地，虽然把噪点去除了，但由于数据量非常庞大，因此会影响计算速度，则需要通过体素网格下采样算法来减少数据，并且对数据的精度影响不大。具体来说，针对去除噪点后的点云数据创建一个三维体素栅格体素栅格可以看做是于一个微小的空间三维立方体的集合，然后在每个体素即每个三维立方体内，用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素就内所有点就用一个重心点表示，对于所有体素处理后得到过滤后的三维点云数据，通过上述过滤能够大大减少计算量，从而提高计算的速度。需要说明的是，上述三维点云数据在攀爬移动机器人3每走一步就会更新一次。其次，本发明中通过识别平面的数量来识别环境中的目标和障碍。下面对本发明中识别平面的过程进行详细地说明。如图4所示，利用上述过滤后的三维点云数据，识别为一个平面。基于ANSAC随机抽样一致算法提取平面。具体地，随机在过滤后的三维点云数据中选择n个点，将这n个点记为内点；其余的点则记为外点。利用这n个内点拟合一个平面，设定一个点到平面的距离阈值d1，如果外点到这个平面的距离小于d1，则将该外点标记为内点，并记录其到这个平面的距离误差error；随机重复上述过程，并迭代k次，选出误差error最小的平面，并且这个误差error最小的平面中内点大于一定数量m。进一步地，确定迭代次数k。若p表示迭代过程中从上述数据集内随机选取出的点均为内点的概率，那么1-p表示迭代过程中从上述数据集内随机选取出的点至少有一个点为外点的概率；若q表示每次从数据集中选取一个内点的概率，假设估计模型需要选定n个点，qn是所有n个点均为内点的概率；那么1-qn是n个点中至少有一个点为外点的概率，此时表明从数据集中估计出了一个不好的模型。1-qnk表示算法永远都不会选择到“n个点均为内点”的概率，其与1-p相同，即：1-qnk＝1-p；对上式的两边取对数，可知k满足下列表达式：根据提取到的平面的数量，为攀爬移动机器人3的下一步动作提供信息。第三步，使攀爬移动机器人3根据检测到的信息进行直线行走和或跨越。在一个实施例中，若上一步中识别的平面数量为一个，则将该平面的点云边界的方向作为机器人直线行走的方向使攀爬移动机器人3进行直线行走。如图4所示，三维数据点云中有一个平面，如果识别出一个平面，则攀爬移动机器人3进行直线行走。攀爬移动机器人3的行走的方向是根据该平面的两条边线来确定，并根据这个方向调整攀爬移动机器人3的位置。如图5所示，红色的点黑白线条图中显示为颜色更深的点是该平面边界点。具体从该平面中提取直线的方法如下。首先将上述的三维点云数据用kd-treek-dimensional树表示，并计算三维点云数据的法线特征，然后估计出边界点，再根据随机抽样一致算法的原理提取出直线，并作为攀爬移动机器人3下一步行走的方向。进一步地，判断攀爬移动机器人3的行走方向与平面的点云边界的方向是否一致，若否，则对攀爬移动机器人3的的前足和后足均进行方向纠偏处理，若是，则可将继续行走。在一个实施例中，若上一步中识别的平面数量为两个，则攀爬移动机器人3根据两个平面的夹角进行跨越，并且将其中一个平面的点云边界的方向作为也攀爬移动机器人3行走的方向使攀爬移动机器人3进行直线行走。如图6所示，三维点云数据中含有两个平面，如果识别出两个平面，则计算出两个平面的角度以及攀爬移动机器人3的原点到这两个平面交线之间的距离，从而为机器人的跨越行走提供信息，使机器人采取不同的跨越策略。进一步地，判断攀爬移动机器人3的行走方向与平面的点云边界的方向是否一致，若否，则对攀爬移动机器人3的的前足和后足均进行方向纠偏处理，若是，则可将继续行走。在一个实施例中，双目立体相机1上设置有激光位移传感器2，激光位移传感器2可以测到其到地面的距离，由于双目立体相机1和激光位移传感器2的位置是确定的，从而可以得到双目立体相机1到地面的距离，从而调整双目立体相机1形成三维点云时的距离阈值，使双目立体相机1处于能够工作的状态，从而提高工作效率。具体地，激光位移传感器2设置在双目立体相机1外壳上的中间位置处，如图1所示，激光位移传感器1发射的激光的方向与双目立体相机1的光轴方向平行。进一步地，左相机的光轴与地面的夹角为50°-60°，例如55°。由于双目立体相机1需要安装在合适的高度和角度才会得到合适的视场，因此通过激光位移传感器2采集的距离数据，能够便于调节双目立体相机1的角度，并测量双目立体相机1的深度范围。在一个实施例中，左相机和右相机的基线为100mm，焦距为3.6mm，分辨率为752×480。综上所述，本发明的攀爬移动机器人路径引导方法能够实现对攀爬机器人的实时定位、位置纠偏以及路径规划，其具有精度高、计算速度快、可靠性高等特点。其中，双目立体相机1为机器人的行走、攀爬、跨越提供视觉信息，而通过降噪和过滤处理，能够大大降低计算量，从而将提取出的有用信息发给攀爬移动机器人的控制系统，使其根据收到的信息进行识别物体，以实现实时定位和路径规划。虽然已经参考优选实施例对本发明进行了描述，但在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。本发明并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。

权利要求：1.一种攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过攀爬移动机器人上的双目立体相机获得环境图像，并对所述环境图像进行计算，获得三维点云数据，三维点云数据的单位是mm；S2：对所述三维点云数据进行降噪和过滤处理，并利用降噪和过滤后的三维点云数据进行物体检测，以识别环境中的目标和障碍；S3：使攀爬移动机器人根据检测到的信息进行直线行走和或跨越。2.根据权利要求1所述的攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，步骤S2中，通过识别平面的数量来识别环境中的目标和障碍。3.根据权利要求2所述的攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，步骤S2中，基于随机抽样一致算法提取平面。4.根据权利要求1-3中任一项所述的攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，步骤S3包括以下子步骤：S31：若步骤S2中识别的平面数量为一个，则将该平面的点云边界的方向作为机器人直线行走的方向使攀爬移动机器人进行直线行走；S32：判断攀爬移动机器人的行走方向与所述平面的点云边界的方向是否一致，若否，则对攀爬移动机器人的的前足和后足均进行方向纠偏处理。5.根据权利要求1-3中任一项所述的攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，步骤S3包括以下子步骤：S31：若步骤S2中识别的平面数量为两个，则攀爬移动机器人根据两个平面的夹角进行跨越，并且将其中一个平面的点云边界的方向作为也攀爬移动机器人行走的方向使攀爬移动机器人进行直线行走；S32：判断攀爬移动机器人的行走方向与所述平面的点云边界的方向是否一致，若否，则对攀爬移动机器人的的前足和后足均进行方向纠偏处理。6.根据权利要求1-3中任一项所述的攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，步骤S2包括以下子步骤：S21：采用直通滤波算法和统计滤波算法去除所述三维点云数据中的噪点；S22：通过体素网格下采样算法对去除噪点的三维点云数据进行过滤，获得过滤后的三维点云数据；S23：利用步骤S22中获得的三维点云数据来识别环境中的目标和障碍。7.根据权利要求1-3中任一项所述的攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，所述双目立体相机上设置有激光位移传感器，所述激光位移传感器用于测量其到地面的距离，并调整双目立体相机的深度阈值。8.根据权利要求7所述的攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，所述激光位移传感器设置在所述双目立体相机外壳上的中间位置处，所述激光位移传感器发射的激光的方向与所述双目立体相机的光轴方向平行。9.根据权利要求7所述的攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，所述双目立体相机包括左相机和右相机，所述左相机的光轴与地面的夹角为50°-60°。10.根据权利要求9所述的攀爬移动机器人路径引导方法，其特征在于，所述三维点云数据是以所述左相机光心为原点，经过坐标系变换，形成以攀爬机器人的足部为原点的三维数据。

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