[发明专利]一种充电座识别方法在审
| 申请号： | 201810136224.3 | 申请日： | 2018-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN108398947A | 公开（公告）日： | 2018-08-14 |
| 发明（设计）人： | 勾震;罗方龙;许少强 | 申请（专利权）人： | 弗徕威智能机器人科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人： | 俞涤炯 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 充电座 特征结构 分组 激光数据 特征属性 激光雷达扫描 机器人领域 移动机器人 表面设置 模型筛选 中心处 准确率 聚类 加工 | ||
1.一种充电座识别方法，适用于设有一激光雷达的移动机器人识别充电座，其特征在于，所述充电座的表面设有一呈条带状的特征结构区域，还包括以下步骤：
步骤S1，通过所述激光雷达扫描所述移动机器人的当前环境得到多个激光数据点；
步骤S2，对所述激光数据点进行聚类获得多个分组；
步骤S3，获得每个所述分组的特征属性；
步骤S4，根据每一所述分组的所述特征属性，通过一分选模型筛选出表征所述特征结构区域的所述分组；
步骤S5，将表征所述特征结构区域的所述分组的中心处的位置作为所述充电座的所在位置。
2.根据权利要求1所述的充电座识别方法，其特征在于，在所述步骤S5之后，重复所述步骤S1～步骤S5，对比获得的每一所述充电座的所在位置：
若每一所述充电座的所在位置都相同，则所述移动机器人移动至所述充电座的所在位置；
否则，所述移动机器人变换位置后进行所述步骤S1～步骤S5。
3.根据权利要求1所述的充电座识别方法，其特征在于，所述分选模型采用随机森林算法。
4.根据权利要求3所述的充电座识别方法，其特征在于，所述特征属性包括所述分组的方差、标准差、宽度和高度。
5.根据权利要求1所述的充电座识别方法，其特征在于，所述特征结构区域包括一矩形的凹槽。
6.根据权利要求1所述的充电座识别方法，其特征在于，所述特征结构区域包括多个凸弧面，每一所述凸弧面相接。
7.根据权利要求1所述的充电座识别方法，其特征在于，所述特征结构区域包括多个锯齿形的凸台。
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