[发明专利]充电桩识别方法、装置、机器人及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种充电桩识别方法，应用于机器人中，其特征在于，包括：

获取所述机器人的雷达扫描数据；

根据所述雷达扫描数据判断在所述机器人的雷达扫描范围内是否存在圆弧形物体；

若在所述机器人的雷达扫描范围内存在所述圆弧形物体，则将所述圆弧形物体确定为充电桩；

所述根据所述雷达扫描数据判断在所述机器人的雷达扫描范围内是否存在圆弧形物体包括：

从所述雷达扫描数据中获取各个采样点；

判断是否存在N个采样点满足预设的第一条件，N为大于1的整数，所述第一条件为各个第一误差值的绝对值之和小于预设的第一阈值，所述第一误差值为所述采样点到基准点的距离与预设的基准距离之差，所述基准点为所述雷达扫描范围内的任意一点；

若存在N个采样点满足所述第一条件，则判定在所述机器人的雷达扫描范围内存在所述圆弧形物体。

2.根据权利要求1所述的充电桩识别方法，其特征在于，若存在N个采样点满足所述第一条件，在判定在所述机器人的雷达扫描范围内存在所述圆弧形物体之前，还包括：

判断所述N个采样点是否满足预设的第二条件，所述第二条件为各个第二误差值的平均值小于预设的第二阈值，所述第二误差值为所述第一误差值与基准误差值之差的平方，所述基准误差值为所述第一误差值的平均值；

若所述N个采样点满足所述第二条件，则判定在所述机器人的雷达扫描范围内存在所述圆弧形物体。

3.根据权利要求2所述的充电桩识别方法，其特征在于，若所述N个采样点满足所述第二条件，在判定在所述机器人的雷达扫描范围内存在所述圆弧形物体之前，还包括：

获取所述机器人的当前位置点；

计算从所述机器人的当前位置点到所述基准点的第一向量；

计算目标采样点到所述基准点的第二向量，所述目标采样点为所述N个采样点中的任意一个采样点；

判断所述第一向量与所述第二向量之间的夹角是否大于预设的角度阈值；

若所述第一向量与所述第二向量之间的夹角大于所述角度阈值，则判定在所述机器人的雷达扫描范围内存在所述圆弧形物体。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的充电桩识别方法，其特征在于，还包括：

若在所述机器人的雷达扫描范围内不存在所述圆弧形物体，则控制所述机器人的底盘旋转预设的角度，返回执行所述获取所述机器人的雷达扫描数据的步骤及其后续步骤，直至在所述机器人的雷达扫描范围内存在所述圆弧形物体或者耗时超过预设的时间阈值为止。

5.一种充电桩识别装置，应用于机器人中，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取所述机器人的雷达扫描数据；

圆弧形物体判断模块，用于根据所述雷达扫描数据判断在所述机器人的雷达扫描范围内是否存在圆弧形物体；

充电桩确定模块，用于若在所述机器人的雷达扫描范围内存在所述圆弧形物体，则将所述圆弧形物体确定为充电桩；

所述圆弧形物体判断模块包括：

采样点获取单元，用于从所述雷达扫描数据中获取各个采样点；

第一判断单元，用于判断是否存在N个采样点满足预设的第一条件，N为大于1的整数，所述第一条件为各个第一误差值的绝对值之和小于预设的第一阈值，所述第一误差值为所述采样点到基准点的距离与预设的基准距离之差，所述基准点为所述雷达扫描范围内的任意一点。

6.根据权利要求5所述的充电桩识别装置，其特征在于，所述圆弧形物体判断模块还包括：

第二判断单元，用于判断所述N个采样点是否满足预设的第二条件，所述第二条件为各个第二误差值的平均值小于预设的第二阈值，所述第二误差值为所述第一误差值与基准误差值之差的平方，所述基准误差值为所述第一误差值的平均值。

7.一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的充电桩识别方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的充电桩识别方法的步骤。