申请/专利权人：诺亚机器人科技(上海)有限公司

申请日：2021-08-05

公开（公告）日：2022-09-23

公开（公告）号：CN113524193B

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.23#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明提供了一种机器人运动空间标记方法，包括：采集机器人在运动空间下的探测数据帧，并根据所述探测数据帧建立所述运动空间下的3D点云地图、2D地图；利用所述3D点云地图、机器人高度，获取机器人高度所在平面以下的第一点云地图；根据机器人工作数据，在所述2D地图上确定机器人运动的起点、终点及运动路线；对所述运动路线进行采样，并结合机器人轮廓数据，计算机器人在所述运动路线上的轮廓点云；根据所述第一点云地图、轮廓点云获取机器人运动的风险点，并标记所述风险点，从而解决机器人运动路线规划中过于依赖工程人员经验的问题。

主权项：1.一种机器人运动空间标记方法，其特征在于，包括：采集机器人在运动空间下的探测数据帧，并根据所述探测数据帧建立所述运动空间下的3D点云地图、2D地图；利用所述3D点云地图、机器人高度，获取机器人高度所在平面以下的第一点云地图；根据机器人工作数据，在所述2D地图上确定机器人运动的起点、终点及运动路线；对所述运动路线进行采样，并结合机器人轮廓数据，计算机器人在所述运动路线上的轮廓点云；根据所述第一点云地图、轮廓点云获取机器人运动的风险点，并标记所述风险点；其中，所述根据所述第一点云地图、轮廓点云获取机器人运动的风险点，并标记所述风险点具体包括：根据所述轮廓点云、第一点云地图获取机器人运动的第一风险点集合；根据所述运动路线、第一点云地图获取机器人运动的第二风险点集合；在机器人运动空间标记所述第一风险点集合和所述第二风险点集合；所述根据所述轮廓点云、第一点云地图获取机器人运动的第一风险点集合具体包括：遍历所述轮廓点云中的每个点，获取所述轮廓点云中每个点距离根据所述第一点云地图构造的KD树的距离；获取所述轮廓点云中距离所述KD树的第一最近距离及所述第一最近距离对应的点；当所述第一最近距离小于预设的第一距离阈值时，将所述轮廓点云上的所述第一最近距离对应的点作为第一风险点；将所述第一风险点保存于所述第一风险点集合中。

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权利要求：

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