[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

说明书

本发明提供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。采用本发明的技术方案，机器人可以识别当前行走路段的拥挤度，并及时通知其它机器人，提供建设性意见，有助于其它机器人合理规划路径以避开拥挤路段，解决拥堵问题，提升用户体验。

技术领域

本公开涉及机器人技术领域，尤其涉及一种机器人配送场景识别拥堵的方法、一种机器人、一种配送系统以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

餐饮配送机器人是从事送餐、回盘及接待等工作的商用服务机器人，主要应用于餐厅、酒店等商业场景，具备自动驾驶、语音交互等功能，同时能够满足大重量食品及餐具的承载需求。当多台机器人在场景中运行时，其中一台机器人在行进过程中，遇到行人或机器人较多的路段，该机器人能根据现场环境进行避障及重新规划路径，但是，其它机器人不能及时获知该段路况，如果继续前往此路段，会加剧拥堵，增加任务耗时，影响配送效率。因此，如何识别拥堵、提前调度、进而优化路径等，是目前需解决的问题。

背景技术部分的内容仅仅是公开发明人所知晓的技术，并不当然代表本领域的现有技术。

发明内容

有鉴于现有技术的一个或多个缺陷，本发明涉及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。

根据本发明的一个方面，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。

根据本发明的一个方面，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。

根据本发明的一个方面，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。

根据本发明的一个方面，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。

根据本发明的一个方面，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。

根据本发明的一个方面，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。

根据本发明的一个方面，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。