[发明专利]道路边缘检测方法及机器人

权利要求书

1.一种道路边缘检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取深度数据、机器人位姿、拓扑地图；

根据所述深度数据和所述机器人位姿建立静态障碍物地图；

计算所述静态障碍物地图的灰度值；

根据所述机器人位姿、所述拓扑地图和所述灰度值计算道路边缘。

2.如权利要求1所述的道路边缘检测方法，其特征在于，所述根据所述深度数据和所述机器人位姿建立静态障碍物地图的步骤之后，包括：

对所述静态障碍物地图设置多个测量网格，所述测量网格的分辨率与所述静态障碍物地图的分辨率相同，将所述多个测量网格与所述静态障碍物地图进行位置对齐；

由所述机器人位姿将所述深度数据的深度点云从机器人坐标系转换到世界坐标系下，并向地面投影；

根据所述测量网格中是否具有所述深度点云，对所述测量网格进行标记；

所述测量网格内具有所述深度点云时，所述测量网格对应区域的所述静态障碍物地图的栅格值增加第一特征值，所述测量网格内不具有所述深度点云时，所述测量网格对应区域的所述静态障碍物地图的栅格值减少第二特征值。

3.如权利要求2所述的道路边缘检测方法，其特征在于，所述计算所述静态障碍物地图的灰度值，具体包括：

融合连续若干帧所述静态障碍物地图的所述栅格值增加所述第一特征值或者减少所述第二特征值后，计算得出所述灰度值。

4.如权利要求2所述的道路边缘检测方法，其特征在于，所述根据所述测量网格中是否具有所述深度点云，对所述测量网格进行标记，具体包括：

将具有所述深度点云的所述测量网格标记为1，将不具有所述深度点云的所述测量网格标记为0。

5.如权利要求1所述的道路边缘检测方法，其特征在于，所述根据所述机器人位姿、所述拓扑地图和所述灰度值计算道路边缘，具体包括：

根据所述机器人位姿在所述拓扑地图中找到所述机器人当前所在道路的拓扑路径；

沿着所述拓扑路径以特定的空间间隔进行采样；

以所述采样位置为起始点，沿着所述拓扑路径的法线方向查询所述灰度值；

当所述灰度值大于阈值时，记录对应的坐标位置；

将若干所述坐标位置拟合成直线。

6.如权利要求5所述的道路边缘检测方法，其特征在于，所述将若干所述坐标位置拟合成直线，具体包括：

采用随机抽样一致算法拟合所述直线。

7.如权利要求6所述的道路边缘检测方法，其特征在于，所述采用随机抽样一致算法拟合所述直线，具体包括：

计算所述直线的置信度；

挑选所述拓扑地图两侧评分最高的所述直线作为所述道路边缘。

8.如权利要求7所述的道路边缘检测方法，其特征在于，所述计算所述直线的置信度，具体包括：

所述置信度的计算方法为：

其中，n为所述直线覆盖在所述静态障碍物地图中的像素数量，V为所述像素的像素值。

9.如权利要求1所述的道路边缘检测方法，其特征在于，所述深度数据通过深度相机获取。

10.一种机器人，其特征在于，应用如权利要求1-9任一项所述的道路边缘检测方法。