申请/专利权人：广州珠观科技有限公司

申请日：2023-08-25

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117169872B

主分类号：G01S13/86

分类号：G01S13/86;G01C21/00;G01C21/20;H04N13/204;F16L55/48;G06V20/56;G06V10/80;F16L101/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明提供一种基于立体摄像机和毫米波雷达信息融合的机器人自主导航系统及计算机设备。本发明提供的一种基于立体摄像机和毫米波雷达信息融合的机器人自主导航系统，包括：视觉感知模块：用于获取预设物体的图像算出预设物体与机器人的距离数据；毫米波雷达感知模块：用于发射毫米波信号，并且接收到来自障碍物反射回来的信号，获得障碍物数据；视觉和毫米波雷达融合模块：根据获取的数据进行数据处理和融合，生成一个环境感知信息；机器人模块：根据环境感知信息进行自主导航。本发明提供的一种基于立体摄像机和毫米波雷达信息融合的机器人自主导航系统及计算机设备可提高下水道检查的准确性和效率减少人为错误的发生。

主权项：1.一种基于立体摄像机和毫米波雷达信息融合的机器人自主导航系统，其特征在于，包括：视觉感知模块：用于获取预设物体的图像，根据获取的图像大小来计算出预设物体与机器人的距离数据；毫米波雷达感知模块：用于发射毫米波信号，并且接收到来自障碍物反射回来的信号，根据接受回来的信号获得障碍物数据；视觉和毫米波雷达融合模块：根据视觉感知模块获取的距离数据和毫米波雷达感知模块获取的障碍物数据进行数据处理和融合，生成一个环境感知信息；机器人模块：根据环境感知信息进行自主导航；在所述视觉感知模块中，获取预设物体的图像具体为：根据深度学习网络方法处理预设物体的特征像素，然后实现预设物体的自动成像，最后获取预设物体的图像；获取预设物体的图像后，利用canny边缘检测算法对预设图像进行边缘检测，并且对图像中的边点数进行判定，若图像中的边点数NedgeT，则判定机器人非常靠近预设物体，最后使用LC匹配度量计算预设物体和机器人之间的距离数据；若图像中的边点数NedgeT，则停止，并处理下一幅图像；所述LC匹配度量计算具体包括如下步骤：f1，按照如下公式计算机器人左眼图像中两个相邻像素之间的差值：DLx，y＝ILx，y-ILx-1，y,其中，DL为左眼图像相邻像素差值，IL为左眼图像，x为像素在图像水平方向x轴上位置，y为像素在图像垂直方向y轴上位置；f2，按照如下公式计算机器人右眼图像中两个相邻像素之间的差值：DRx，y＝IRx，y-IRx-1，y其中，DR为右眼图像相邻像素差值，IR为右眼图像；f3，按照如下公式计算机器人左眼和右眼中两个相邻像素之间的差值之和来表示区别性，公示如下：Cdx，y＝|DLx，y|+|DRx+d，y|其中，d为水平位移差值，Cd为计算机器人左眼和右眼中两个相邻像素之间的差值之和；f4，按照如下公式计算机器人左眼和右眼中两个相邻像素之间差值的差值绝对值，来表示位移d处的相似处,公式如下：Gdx，y＝|DLx，y+DRx+d，y|其中，Gd为计算机器人左眼和右眼中两个相邻像素之间差值的差值绝对值；f5，按照如下公式计算给定位移d，匹配度量Ed为：Edx，y＝|DLx，y|+|DRx+d，y|-DLx，y-DRx+d，y1其中，Ed为计算在水平位移差值为d的两处像素的相关性；若匹配像素是非特征像素，则水平相邻像素之间的亮度差很小，DLx，y和DRx+d，y都具有较小的值，因此，Ed的价值也很小；相反，若匹配像素是特征像素，则其在水平方向上具有较大的亮度差异，这将导致较大的Ed。

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权利要求：

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