[发明专利]机器人前进路径的规划方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种机器人前进路径的规划方法，其特征在于，所述机器人前进路径的规划方法包括：

在机器人处于预设场景识别模式下时，结合机器人的预设摄像头和预设激光雷达，得到在所述预设场景识别模式下的障碍物的属性信息和运行信息；

根据所述障碍物的属性信息和运行信息，对所述机器人的前进路径进行规划，得到目标规划路径。

2.如权利要求1所述的机器人前进路径的规划方法，其特征在于，所述在机器人处于预设场景识别模式下时，结合机器人的预设摄像头和预设激光雷达，得到在所述预设场景识别模式下的障碍物的属性信息和运行信息的步骤，包括：

在机器人处于预设场景识别模式下时，利用所述预设摄像头和所述预设激光雷达，分别采集所述预设场景识别模式下的不同场景图像信息；

对所述不同的场景图像信息进行信息融合处理，得到在所述预设场景识别模式下的场景图像数据；

根据所述场景图像数据，提取障碍物的属性信息和运行信息。

3.如权利要求2所述的机器人前进路径的规划方法，其特征在于，所述预设场景识别模式包括障碍物场景模式，所述属性信息包括障碍物的类型和识别号；

所述根据所述场景图像数据，提取障碍物的属性信息和运行信息的步骤，包括：

从所述机器人的场景图像数据中提取所述障碍物的类型以及所述障碍物的识别号，并提取所述障碍物的运动参数；

通过所述预设激光雷达识别所述障碍物的轮廓信息，基于不同时间段变化的所述轮廓信息，确定所述障碍物的运动信息；

整合所述障碍物的运动参数以及所述障碍物的运动信息，得到所述障碍物的运行信息。

4.如权利要求3所述的机器人前进路径的规划方法，其特征在于，所述障碍物的运动参数包括障碍物的运动方向，所述提取所述障碍物的运动参数的步骤，包括：

基于所述场景图像数据，确定场景道路，并确定所述障碍物与所述场景道路的接触点；

基于所述场景图像数据，确定所述障碍物在场景图像上的投影高度和所述预设摄像头距离所述场景道路的安装高度，并确定所述预设摄像头的成像距离，以得到所述障碍物到所述预设摄像头的相对距离；

根据所述相对距离和所述预设摄像头的标定参数，得到所述障碍物的相对坐标；

对所述障碍物的相对坐标进行跟踪，确定所述障碍物的运动方向。

5.如权利要求3所述的机器人前进路径的规划方法，其特征在于，所述障碍物的运动信息包括障碍物的运动轨迹和运动速度，所述通过所述预设激光雷达识别所述障碍物的轮廓信息，基于不同时间段变化的所述轮廓信息，确定所述障碍物的运动信息的步骤，包括：

通过所述预设激光雷达，识别所述障碍物的轮廓，以得到所述障碍物的轮廓信息，根据所述障碍物的轮廓信息确定所述障碍物的质心；

获取不同时间段内所述障碍物的质心的位置变化，确定所述障碍物的运动轨迹和运动速度。

6.如权利要求3所述的机器人前进路径的规划方法，其特征在于，所述从所述机器人的场景图像数据中提取所述障碍物的类型以及所述障碍物的识别号的步骤，包括：

比对所述场景图像数据中相邻两帧的场景图像，得到所述场景图像中的障碍物，对每一个所述障碍物进行编码，得到所述障碍物的识别号；

获取所述障碍物的图像信息，根据预设训练模型对所述图像信息进行特征提取处理，得到所述障碍物的类型；

其中，所述预设训练模型是基于具有预设类型标签的障碍物数据，对预设基础模型进行迭代训练后，得到的目标模型。

7.如权利要求1所述的机器人前进路径的规划方法，其特征在于，所述根据所述障碍物的属性信息和运行信息，对所述机器人的前进路径进行规划，得到目标规划路径的步骤，包括：

获取目的地信息，根据目的地信息对前进路径进行规划，得到初始路径；

根据所述障碍物的属性信息和运行信息，对所述初始路径重新规划并调整，得到目标规划路径。