[发明专利]一种障碍物检测方法、图像获取装置及机器人

说明书

本发明公开一种障碍物检测方法、图像获取装置及机器人，S1：使第一摄像头和第二摄像头分别获取相同环境的图像，其中，第一摄像头和第二摄像头的对焦距离不相同；S2：对第一摄像头和第二摄像头的图像进行图像处理来获取第一摄像头和第二摄像头的图像中的边缘值；S3：分别将第一摄像头和第二摄像头的图像分成若干个区块，然后通过每个区块的边缘值来获取每个区块的边缘计算值；S4：比较第一摄像头和第二摄像头的图像中的相同区块的边缘计算值，然后根据比较结果来确定机器人与障碍物之间的距离关系。本申请通过采用对焦距离不同的方式，通过清晰度来检测障碍物，成本低，感知范围大。

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，具体涉及一种障碍物检测方法、图像获取装置及机器人。

背景技术

机器人本质是通过各种传感器来感知外部的世界，其中距离传感器发挥着重要的作用，机器人依靠距离传感器来实现障碍物的检测和躲避。现在市面上有很多的距离传感器可以使用，例如双目摄像头、结构光、3d-tof等。这些距离传感器中，能够直接检测面状的距离传感器，相对价格也比较高，而双目摄像头的成本虽然相对比较低，但是存在水平方向检测不到的问题，还有视差大时，盲区也比较大。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开一种障碍物检测方法、图像获取装置及机器人，本申请通过采用对焦距离不同的方式，通过清晰度来检测障碍物，成本低，感知范围大。具体技术方案如下：

一种障碍物检测方法，该方法包括以下步骤：S1：使第一摄像头和第二摄像头分别获取相同环境的图像，其中，第一摄像头和第二摄像头的对焦距离不相同；S2：对第一摄像头和第二摄像头的图像进行图像处理来获取第一摄像头和第二摄像头的图像中的边缘值；S3：分别将第一摄像头和第二摄像头的图像分成若干个区块，然后通过每个区块的边缘值来获取每个区块的边缘计算值；S4：比较第一摄像头和第二摄像头的图像中的相同区块的边缘计算值，然后根据比较结果来确定机器人与障碍物之间的距离关系。

进一步地，步骤S2中，对第一摄像头和第二摄像头的图像进行图像处理来获取第一摄像头和第二摄像头的图像中的边缘值，包括以下步骤：设置索贝尔卷积因子，然后将第一摄像头或第二摄像头的图像与索贝尔卷积因子进行平面卷积，得到第一摄像头或第二摄像头的图像的横向和纵向的图像灰度值，将横向和纵向的边缘值相加，得到图像总的边缘值。

进一步地，步骤S3中，分别将第一摄像头和第二摄像头的图像分成若干个区块，然后通过每个区块的边缘值来获取每个区块的边缘计算值，包括以下步骤：将第一摄像头或第二摄像头的图像处理结果分成N*M个大小相同的区块，然后将每个区块的边缘值的平均值作为边缘计算值；其中，N和M为正整数。

进一步地，步骤S3中，通过每个区块的边缘值来获取每个区块的边缘计算值后，对第一摄像头和第二摄像头的图像的区块的边缘计算值进行线性滤波。

进一步地，对第一摄像头和第二摄像头的图像的区块的边缘计算值进行线性滤波为均值滤波，包括以下步骤：设置A*A的计算模板，然后以每个区块依次作为计算模板的中心，然后以计算模板中的边缘计算值的平均值作为该区块的边缘计算值；其中，A为奇数。

进一步地，所述第一摄像头的对焦距离为超焦距，所述第二摄像头的对焦距离为设定距离，且所述第一摄像头的对焦距离大于第二摄像头的对焦距离。

进一步地，步骤S4中，比较第一摄像头和第二摄像头的图像中的相同区块的边缘计算值，包括以下步骤：比较第一摄像头和第二摄像头的图像中的相同区块的边缘计算值，若第二摄像头的图像中的边缘计算值大于第一摄像头的图像的相同区块中的边缘计算值，则将该第二摄像头的图像的区块设为近点区块；若近点区块的数量大于数量阈值，则判断机器人与障碍物之间的距离关系为需要进行避障的距离。

进一步地，若第一摄像头和第二摄像头的图像中的相同区块的边缘计算值的差值在设定范围，则判断机器人与障碍物之间的距离关系为需要减速的距离。