[发明专利]基于激光网络的避障方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种基于激光网络的避障方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括实时在终端前进方向上投影网络线，获取预置的左视角及右视角的场景图像，分别得到左视角及右视角的场景图像；通过预置的畸变矫正算法对所述场景图像进行像素坐标矫正，得到矫正图像；对所述矫正图像进行二值化处理，得到二值化图像；对所述二值化图像中相邻的两个像素点进行连接，得到网格图像；检测所述网格图像中的线是否发现形变，若是则根据所述网格图像进行三维重建，得到障碍物的三维坐标；基于所述三维坐标确定所述终端与障碍物的相对位置，根据所述相对位置调整终端前进方向避开障碍物。该方法结合激光网格及图像识别技术，满足高实时检测需求。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于激光网络的避障方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，在社区生活中，智能化、无人化设备已经成为应用的主流，如各种清洁机器人，安防机器人等，这一类设备采用复杂的感应系统，采集雷达信号，图像信号，SLAM(同步定位与建图)信息，结构光等实现避障，该方法虽然具有较高的普适性，但是成本较高。在实际应用中，地下车场的空间是相对固定，可以采用更简易的装置及算法，达到避障需求。

与雷达信号避障方法相比，立体视觉法利用相机图片进行分析，成本较低，且可检测更多的环境信息，但是传统的立体视觉法依赖正平面图像，且随着图像复杂度增加，提升了图像分析的复杂性，无法满足高实时要求的检测需求。

发明内容

本发明实施例提供了一种避障方法、装置、计算机设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中无法满足高实时要求的检测需求的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种避障方法，其包括：

实时在终端前进方向上投影网络线，获取预置的左视角及右视角的场景图像，分别得到左视角及右视角的场景图像，所述场景图像中的网格完整，所述场景图像为标定图像；

通过预置的畸变矫正算法对所述场景图像进行像素坐标矫正，得到矫正图像；

对所述矫正图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像中相邻的两个像素点进行连接，得到网格图像；

检测所述网格图像中的线是否发现形变，若是则根据所述网格图像进行三维重建，得到障碍物的三维坐标；

基于所述三维坐标确定所述终端与障碍物的相对位置，根据所述相对位置调整终端前进方向避开障碍物。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于激光网格的避障装置，其包括：

获取模块，用于实时在终端前进方向上投影网络线，获取预置的左视角及右视角的场景图像，分别得到左视角及右视角的场景图像，所述场景图像中的网格完整，所述场景图像为标定图像；

矫正模块，用于通过预置的畸变矫正算法对所述场景图像进行像素坐标矫正，得到矫正图像；

二值化模块，用于对所述矫正图像进行二值化处理，得到二值化图像；

构建模块，用于对所述二值化图像中相邻的两个像素点进行连接，得到网格图像；

检测模块，用于检测所述网格图像中的线是否发现形变，若是则根据所述网格图像进行三维重建，得到障碍物的三维坐标；

调整模块，用于基于所述三维坐标确定所述终端与障碍物的相对位置，根据所述相对位置调整终端前进方向避开障碍物。

第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的基于激光网络的避障方法。