[发明专利]基于室内三维场景的机器人运动轨迹生成方法及存储介质

说明书

本发明公开了基于室内三维场景的机器人运动轨迹生成方法及存储介质，方法包括：获取室内三维场景中预设高度的深度图；基于深度图生成障碍物信息图，障碍物信息图中的像素被划分为障碍像素或非障碍像素；对障碍物信息图进行区域分割，得到对应每个房间的障碍物信息图，将每个房间的障碍物信息图作为子区域图；根据每个子区域图生成对应的高精度网格图和低精度网格图；基于每个子区域图对应的高精度网格图和低精度网格图生成各个子区域图对应的子区域全覆盖路径。本发明能够生成符合各类机器人所需的运动轨迹，以便于快速制作海量机器人训练数据集。

技术领域

本发明属于机器人仿真领域，具体涉及一种基于室内三维场景的机器人运动轨迹生成方法。

背景技术

近年来，随着科学技术水平的发展以及人们生活水平的日益提升，人们对于室内服务机器人的需求也越来越迫切，基于这种需求，室内服务机器人尤其是扫地机器人有了飞速发展。而影响这种室内服务机器人性能的一大要素就是其自动规划轨迹以及识别、规避障碍物的能力，SLAM(Simultaneous localization and mapping)算法赋予了机器人这项能力，而一个优秀的SLAM算法从设计到验证需要有海量的数据集进行测试，例如Kitti数据集、EuRoC数据集等，但这些数据集都依赖于人工从真实场景中采集，不仅耗时耗力，而且很难保证数据集的覆盖面足够广。对于室内服务机器人来说更是如此，家居户型繁杂，家具摆放更是千差万别，几乎不可能依靠人力从真实场景中获取足够丰富的数据集，而数据集覆盖面不够广会导致设计的算法在实际使用时遇到很多corner case而影响用户体验。

现有技术如专利公开号为CN113067986A的中国专利文献，提出了一种可编辑的自动化相机轨迹生成方案，主要功能是可以根据自定义的轨迹参数和相机参数计算相机位姿，从而行成相机运动轨迹。但该方法并不能很好地适配室内机器人的需求。不同类型的机器人对于同一场景有着不同的可行驶区域，使用相同的场景图生成的轨迹，并不能适配所有类型的机器人，因此仍然无法解决现有技术中室内机器人的训练受限于数据集的问题。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种基于室内三维场景的机器人运动轨迹生成方法，生成符合各类机器人所需的运动轨迹，以便于快速制作海量机器人训练数据集。

为实现上述目的，本发明所采取的技术方案为：

一种基于室内三维场景的机器人运动轨迹生成方法，所述基于室内三维场景的机器人运动轨迹生成方法，包括：

S1、获取室内三维场景中预设高度的深度图；

S2、基于所述深度图生成障碍物信息图，所述障碍物信息图中的像素被划分为障碍像素或非障碍像素；

S3、对所述障碍物信息图进行区域分割，得到对应每个房间的障碍物信息图，将每个房间的障碍物信息图作为子区域图；

S4、根据每个子区域图生成对应的高精度网格图和低精度网格图，包括：

S41、判断子区域图中以每个像素为中心、以机器人直径为边长的正方形区域内是否含障碍像素，将含障碍像素的各像素值设为第一单值，否则设为第二单值，遍历每个像素后得到的二值图像作为高精度网格图；

S42、将高精度网格图中的像素按照以机器人直径为边长的正方形区域进行依次划分，将中心像素为非障碍像素的正方形区域内的像素值设为第二单值，否则设为第一单值，遍历每个正方形区域后得到的二值图像作为低精度网格图；

S5、基于每个子区域图对应的高精度网格图和低精度网格图生成各个子区域图对应的子区域全覆盖路径，包括：

S51、以低精度网格图为主、高精度网格图为辅采用全覆盖路径规划算法生成每个房间的全覆盖路径；