[发明专利]一种无人密闭空间的检测方法、装置和机器人

说明书

本发明公开了一种无人密闭空间的检测方法、装置和机器人，检测过程中机器人持续原地旋转以确保激光能够360°覆盖目标空间，然后将目标空间划分为多个待检测区域，通过激光连续性检测方法识别出当前帧激光数据的所有分割点，再结合机器人底盘上的轮式编码器数据确定每个分割点对应的待检测区域，并根据待检测区域是否包含分割点判断每个待检测区域的密闭状态，最后将所有待检测区域的状态按逻辑与的方式进行合并以判断目标空间的状态是否为无人密闭，整个检测过程快速、准确，保证了采用机器人进行消杀的及时性和安全性，提高了用户体验。

技术领域

本发明涉及智能机器人领域，尤其涉及一种无人密闭空间的检测方法、装置和机器人。

背景技术

受新型冠状病毒的影响，医院、写字楼、酒店等场景的日常消毒已成为防疫攻坚战中不可或缺的措施。由于近些年国内在服务机器人行业的技术积累，涌现出一批公司推出的智能消毒机器人产品，以解决疫情下传统人工消毒面临的人力短缺和人身安全等问题。然而，像医院、写字楼、酒店等场景通常都是含有垂直电梯工具的，由于垂直电梯空间的密闭性、人员频繁接触等因素导致垂直电梯成为室内环境消杀中的重点区域。为避免消毒机器人在垂直电梯中消杀时喷洒的消毒药品和照射紫外光时对周围的行人产生影响，需要对电梯的运行状态进行判断，当检测出电梯为无人且关门密闭时，才可以采用消毒药品或紫外线光对电梯空间进行消杀。

发明内容

本发明提供了一种无人密闭空间的检测方法、装置和机器人，解决了现有技术中难以快速、准确地对电梯等空间进行密闭无人检测的技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种无人密闭空间的检测方法，包括以下步骤：

S1，将目标空间分割为多个待检测区域；

S2，控制目标机器人在所述目标空间持续原地旋转，获取连续的多帧激光点云数据；

S3，对每帧激光点云数据中的分割点进行识别，并确定每个分割点所属的待检测区域，所述分割点为每帧激光点云数据中距离大于预设值的两个相邻激光点；

S4，判断每个待检测区域是否存在分割点，若存在任一分割点，则标记所述待检测区域为非密闭状态，否则，标记所述待检测区域为密闭状态；

S5，当所有待检测区域均为密闭状态时，判断所述目标空间为密闭空间，否则，判断所述目标空间为非密闭空间。

在一个优选实施方式中，所述将目标空间分割为多个待检测区域，具体为：采用四象限法将目标空间分割为直角坐标系下的四个待检测区域，并将所述目标机器人的位置作为所述直角坐标系的原点。

在一个优选实施方式中，所述对每帧激光点云数据中的分割点进行识别，具体包括以下步骤：

S301，采用预设聚类算法对每帧激光点云数据中的所有激光点进行聚类，生成N个表示不同识别目标的簇；

S302，计算相邻两簇的端点之间的距离，若所述距离大于所述预设值，则将两端点标记为所述分割点。

在一个优选实施方式中，所述确定每个分割点对应的待检测区域，具体为：

根据目标机器人的轮式编码器数据获取所述分割点相对激光坐标系的方位角；

将所述方位角投影到所述直角坐标系，根据投影结果确定所述分割点所属的待检测区域。

在一个优选实施方式中，当判断所述目标空间为非密闭空间时，还包括行人识别步骤，具体为：

获取所述分割点所在的目标激光点云数据，对所述目标激光点云数据进行滤波处理，并采用局部最小化算法去除相似对象，然后将处理后的目标激光点云数据与预设人腿模板进行聚类匹配，生成多个用于表示不同人腿的激光点簇，所述预设人腿模板包括两条腿平行时的单腿宽度和两腿间距、两条腿并拢时的两腿宽度之和以及两条腿交错时的单腿宽度。