[发明专利]机器人配送场景识别拥堵的方法、机器人以及配送系统

权利要求书

1.一种机器人配送场景识别拥堵的方法，包括：

采集所述机器人行进方向上的至少一个时刻的点云信息，检测预设面积内的障碍物数量，获取第一量值；

基于所述第一量值和第一阈值，获取第一拥挤度；

采集所述机器人行进方向上的至少一帧图像，识别所述至少一帧图像中的障碍物数量，获取第二量值；

基于所述第二量值与第二阈值，获取第二拥挤度；和

基于所述第一拥挤度与所述第二拥挤度，获取所述预设面积内的当前拥挤度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述获取第一量值的步骤包括：根据机器人的当前速度和位姿，将所述至少一个时刻的点云信息与栅格地图对应，比较相邻时刻各栅格的占用情况，并基于所述占用情况获取所述预设面积内的与障碍物数量对应的第一量值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述获取第一量值的步骤包括：将所述至少一个时刻的点云信息投影到实时图像中，比较相邻时刻的像素差异，获取所述预设面积内的与障碍物数量对应的第一量值。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：通过增加预设面积内的障碍物，获取达到预设感知拥堵时的障碍物数量，作为所述第一阈值，其中所述获取第一拥挤度的步骤包括：基于所述第一量值和第一阈值的比值，获取第一拥挤度。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述获取第二量值的步骤包括：基于神经网络，识别所述至少一帧图像中的障碍物轮廓，获取与所述障碍物轮廓的数量对应的第二量值。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括：通过增加预设面积内的障碍物，识别障碍物轮廓的数量，获取达到预设感知拥堵时的障碍物数量，作为所述第二阈值，其中所述获取第二拥挤度的步骤包括：基于所述第二量值与所述第二阈值的比值，获取第二拥挤度。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中所述获取所述预设面积内的当前拥挤度的步骤包括：基于所述第一拥挤度、所述第二拥挤度以及所述第一拥挤度和第二拥挤度的预设权重，获取所述预设面积内的当前拥挤度。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，还包括：基于所述机器人的当前行进速度与最大行进速度，获取第三拥挤度。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述获取所述预设面积内的当前拥挤度的步骤包括：基于所述第一拥挤度、所述第二拥挤度、所述第三拥挤度以及所述第一拥挤度、第二拥挤度和第三拥挤度的预设权重，获取所述预设面积内的当前拥挤度。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：针对不同配送场景，训练和/或选择所述预设权重。

11.根据权利要求9所述的方法，还包括：

基于多个时刻的当前拥挤度的平均值，获取当前路段的拥挤度；和

基于所述当前路段的拥挤度，确定当前路段对应的拥堵等级，并且当所述拥堵等级达到预设等级时，发送提示消息。

12.一种机器人，包括：

激光雷达，配置为采集所述机器人行进方向上的点云信息；

图像采集器，配置为采集所述机器人行进方向上的图像；

处理器，与所述图像采集器和所述激光雷达耦接，配置为实施如权利要求1-11中任一项所述的方法。

13.一种配送系统，包括：

一个或多个配送机器人，包括激光雷达和图像采集器，其中所述激光雷达配置为采集所述机器人行进方向上的点云信息，所述图像采集器配置为采集所述机器人行进方向上的图像；和

调度服务器，与所述配送机器人通信，并配置成实施如权利要求1-11中任一项所述的方法，以确定配送场景中不同区域的当前拥挤度，并且当一个区域的当前拥挤度超过阈值时，避免其他配送机器人进入该区域。

14.一种计算机可读存储介质，包括存储于其上的计算机可执行指令，所述可执行指令在被处理器执行时实施如权利要求1-11中任一项所述的方法。