申请/专利权人：珠海一微半导体股份有限公司

申请日：2020-10-26

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN112347876B

主分类号：G06V20/58

分类号：G06V20/58;G06V10/44;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.10.29#著录事项变更;2021.03.02#实质审查的生效;2021.02.09#公开

摘要：本发明公开一种基于TOF摄像头的障碍物识别方法、清洁机器人，该障碍物识别方法包括：控制移动机器人的TOF摄像头采集其探测视角范围内的一目标障碍物的深度图像，再根据这个目标障碍物的深度图像计算出这个目标障碍物深度信息及其尺寸大小，再选择性地结合TOF摄像头实时输出的与目标障碍物相匹配的亮度图像数据，识别出目标障碍物的类型；其中，TOF摄像头设置在移动机器人的机体前方，用于探测移动机器人的前进方向上的目标障碍物；其中，所述目标障碍物的尺寸大小包括所述目标障碍物的轮廓线的高度信息。比现有技术的障碍物归类处理方法更适应于规划出室内实际活动环境下的无障碍物可通行区域，减轻机器人识别障碍物的运行负载。

主权项：1.一种基于TOF摄像头的障碍物识别方法，其特征在于，包括：控制移动机器人的TOF摄像头采集其探测视角范围内的一目标障碍物的深度图像，再根据这个目标障碍物的深度图像计算出这个目标障碍物深度信息及其尺寸大小，再选择性地结合TOF摄像头实时输出的与目标障碍物相匹配的亮度图像数据，识别出目标障碍物的类型；其中，TOF摄像头设置在移动机器人的机体前方，用于探测移动机器人的前进方向上的目标障碍物；其中，所述目标障碍物的尺寸大小包括所述目标障碍物的轮廓线的高度信息；所述障碍物识别方法具体包括：步骤S1、判断所述目标障碍物的轮廓线在预设水平宽度内的各个位置点的高度是否都处于门槛阈值高度范围内，是则进入步骤S2；步骤S2、判断所述目标障碍物的轮廓线在预设水平宽度内的各个位置点的高度的方差是否满足第一缠绕物条件，是则将所述目标障碍物识别为缠绕物，否则进入步骤S3；步骤S3、判断所述目标障碍物的轮廓线在预设水平宽度内的各个位置点对应深度图像的像素点的深度与相匹配的亮度图像的像素点灰度的乘积的方差是否满足第二缠绕物条件，是则将所述目标障碍物识别为缠绕物，否则进入步骤S4；步骤S4、判断所述目标障碍物所占空间的水平宽度是否小于预设孤岛宽度，是则进入步骤S5，否则将所述目标障碍物识别为可跨越的门槛；步骤S5、判断所述目标障碍物所占空间的竖直高度是否小于预设孤岛高度，是则将所述目标障碍物识别为孤岛障碍物；其中，门槛阈值高度范围内的所有高度都小于移动机器人的机体高度；预设水平宽度是大于移动机器人的机体宽度；预设孤岛高度落入所述门槛阈值高度范围，预设孤岛宽度小于或等于预设水平宽度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 珠海一微半导体股份有限公司 一种基于TOF摄像头的障碍物识别方法、清洁机器人

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