[发明专利]机器人的楼梯检测方法、机器人以及存储介质

说明书

本发明提供一种机器人的楼梯检测方法、机器人以及存储介质，该检测方法包括：S101：获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据，根据原始点云数据角度信息确定有效点云数据范围，并过滤有效点云数据范围内的离群点以得到有效点云数据，激光雷达为单线激光雷达；S102：提取有效点云数据中的直线特征，根据直线特征、运动方向得到楼梯检测数据。本发明能够基于二维平面数据，实现机器人运行方向上的楼梯场景的识别，且获取的数据丰富，不容易受到环境干扰，便于实现轻量化数据的稳定检测，稳定性好、成本低，促进了机器人在国际健康驿站中的应用。

技术领域

本发明涉及机器人障碍检测领域，尤其涉及一种机器人的楼梯检测方法、机器人以及存储介质。

背景技术

目前驿站管理存在超大场地和超多房间管理难度大、时间效率低、人员负荷高与成本高、人工作业感染风险高等痛点。

为解决上述痛点，引入智能配送机器人、医用消毒机器人、消毒舱等智能设备，让机器人代替医护人员从事低附加值、高疲劳度、高重复性的物品配送及消毒工作，实现物资配送与环境空气消毒无人化，减少人员接触，避免交叉感染的风险，为建设现代化驿站贡献一份力量。

然而，机器人由于成本和技术成熟度等原因，环境感知都属于二维平面感知。这种环境感知在国际健康驿站的室内环境下，尤其是高楼层运用环境下，对室内走廊的楼梯这类在地面以下的环境是缺乏感知的，在没有其他安全措施的情况下，机器人在定位丢失或者避障运行的情况下存在着跌落的安全隐患。

常规的红外或者超声传感器视角有限，往往要在很接近有落差位置才能识别出来，容易造成停车不及时；红外或者超声传感器反馈的数据有限，不容易区分楼梯这种地面下的场景，同时数据容易受到环境干扰，不稳定，容易误触发影响机器人运行的流畅性，而3D激光雷达的成本高昂，因此，室内移动机器人需要一种低成本的，可以稳定识别楼梯的方法。

发明内容

为了克服机器人在国际健康驿站中的不足，本发明提出一种机器人的楼梯检测方法、机器人以及存储介质，获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据，根据角度信息、离群点的信息对原始点云数据进行区间裁剪、过滤形成有效点云数据，并提取有效点云数据中的直线特征，根据直线特征、运动方向得到楼梯检测数据，能够基于二维平面数据，实现机器人运行方向上的楼梯场景的识别，且获取的数据丰富，不容易受到环境干扰，便于实现轻量化数据的稳定检测，稳定性好、成本低，促进了机器人在国际健康驿站中的应用。

为解决上述问题，本发明采用的一个技术方案为：一种机器人的楼梯检测方法，所述机器人的楼梯检测方法包括：S101：获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据，根据所述原始点云数据角度信息确定有效点云数据范围，并过滤所述有效点云数据范围内的离群点以得到有效点云数据，所述激光雷达为单线激光雷达；S102：提取所述有效点云数据中的直线特征，根据所述直线特征、运动方向得到楼梯检测数据。

进一步地，所述获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据的步骤具体包括：获取所述激光雷达的极坐标，并以预设频率循环获取所述激光雷达的原始点云数据。

进一步地，所述根据所述原始点云数据角度信息确定有效点云数据范围，并过滤所述有效点云数据范围内的离群点以得到有效点云数据的步骤具体包括：根据所述原始点云的角度信息提取所述原始点云数据中位于预设角度范围的数据，并剔除位于所述预设角度范围内的数据中的离群点形成有效点云数据。

进一步地，所述剔除位于所述预设角度范围内的数据中的离群点形成有效点云数据的步骤具体包括：获取所述预设角度范围的数据中每个点周围预设距离内的邻近点的数量，并将邻近点的数量小于预设阈值的点确定为离群点，剔除所述离群点。

进一步地，所述提取所述有效点云数据中的直线特征的步骤之前还包括：根据所述机器人的实时位姿将所述有效点云数据转换到地图坐标系进行表示。