[发明专利]斜坡检测方法及驱动设备、存储介质

说明书

本申请涉及智能机器人技术领域，公开了一种斜坡检测方法及驱动设备、存储介质，该方法包括：获取单线激光雷达探测障碍物得到的第一坐标值，其中第一坐标值参考单线激光雷达的坐标系确定；对第一坐标值进行坐标转换得到第二坐标值，其中第二坐标值参考驱动设备的坐标系确定；基于第二坐标值确定障碍物是否为斜坡。本申请通过单线激光雷达采集若干探测点的极坐标值，再经坐标系转换和坐标原点转换后得到参考驱动设备坐标系的笛卡尔坐标值，再基于该坐标中的纵坐标值筛选障碍物点进行线性拟合分析，以实现斜坡检测目的；本申请还能够进一步确定除斜坡的坡度或坡角，准确率高，灵敏性强，利于提高机器人避障性能，并且实施成本低廉。

技术领域

本申请涉及智能机器人技术领域，特别涉及一种斜坡检测方法及驱动设备、存储介质。

背景技术

智能驱动设备，例如无人驾驶机器人，可以用在巡检、卫生清洁、快递服务、用餐服务等各个领域，无人驾驶机器人的出现更是大大解放了劳动力，让人工智能为人们的生活带来更多的便利。

为了满足各种使用场景的需要，无人驾驶机器人一般需要具备各种感知能力，例如在行进过程中感知障碍物进行避障的能力。

现有的多线三维激光雷达传感器一般通过向量区间柱图法(Vector FieldHistogram，VFH)基于传感器返回的三维点云信息提取障碍物特征从而确定障碍物目标进行避障，这种避障技术虽然也能够识别出斜坡障碍，但由于这种多线三维激光雷达成本高昂，不宜普遍推广应用，并且目前大部分多线三维激光雷达在机器人上的安装位置都会存在不同程度的检测盲区，使得机器人无法感知低矮障碍物或斜坡，使得多线三维激光雷达的使用比较受限。对于物流、卫生清洁等基础服务领域的机器人，由于多线三维激光雷达实现斜坡检测方案的实现成本过高，因此一般只采用低成本的单线激光雷达进行避障。

在通过单线激光雷达实现的避障方案中，只能探测到机器人的行进方向上是否存在障碍物，而对障碍物的具体特征很难做出分析预测。例如当机器人在行进过程中遇到斜坡时，由于斜坡具有许多障碍物的特征，因此当前技术中许多机器人会将所遇到的斜坡确定为障碍物进行避绕。例如，具有一定爬坡能力的清洁机器人在清洁过程中遇到坡度较小的斜坡原本能够爬坡前进，而由于该清洁机器人将斜坡判断为障碍物而停止前进或避让绕行，因此直接影响到该清洁机器人的工作效果。

发明内容

本申请实施例提供了一种斜坡检测方法及驱动设备、存储介质，通过单线激光雷达采集机器人等驱动设备的行进方向上以及周围环境中的地面、所遇障碍等上的若干探测点的原始点云极坐标，再经坐标系转换和坐标原点转换后得到参考驱动设备坐标原点的笛卡尔坐标，然后基于转换得到的笛卡尔坐标从原始点云中筛选障碍物点进行线性拟合分析，最终基于对障碍物点的线性拟合结果确定机器人行进方向上所遇障碍是否为斜坡。本申请的斜坡检测方法，还能够在确定机器人所遇障碍为斜坡时，进一步计算除斜坡的坡度或坡角，以供机器人参考确定爬坡方案或绕行方案。本申请的斜坡检测方法所采用的单线激光雷达结构简单，成本低廉，当机器人上安装的单线激光雷达数量较多时，本申请的斜坡检测方案能够具有较高的准确率和灵敏度，利于提高机器人的避障性能，同时机器人的生产成本也可控。

第一方面，本申请实施例提供了一种斜坡检测方法，应用于包括单线激光雷达的驱动设备，包括：获取所述单线激光雷达探测障碍物得到的第一坐标值，其中所述第一坐标值参考所述单线激光雷达的坐标系确定；对所述第一坐标值进行坐标转换得到第二坐标值，其中所述第二坐标值参考所述驱动设备的坐标系确定；基于所述第二坐标值确定所述障碍物是否为斜坡。

即通过单线激光雷达采集驱动设备的行进方向上或者周围环境中的地面、所遇障碍物上的若干探测点，形成上述原始点云极坐标。其中，原始点云为各探测点的集合。单线激光雷达扫描到地面则可以返回地面上的若干探测点坐标，单线激光雷达扫描到障碍物则可以返回障碍物表面上的若干探测点坐标，地面上的若干探测点坐标和障碍物表面上的若干探测点坐标共同组成原始点云坐标，其中障碍物表面上的若干探测点坐标为确定障碍物是否为斜坡的有效坐标，即为上述第一坐标值。