本發(fā)明屬于機(jī)器人避障技術(shù)領(lǐng)域，具體是涉及一種基于深度傳感器的機(jī)器人避障方法。

背景技術(shù)：
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機(jī)器人的誕生和機(jī)器人學(xué)的建立和發(fā)展是20世紀(jì)自動(dòng)控制最具說(shuō)服力的成就之一，是20世紀(jì)人類(lèi)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的重大成果。機(jī)器人從20世紀(jì)60年代誕生以來(lái)，隨著電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號(hào)處理和人工智能技術(shù)的發(fā)展，在短短的幾十年內(nèi)取得了巨大進(jìn)步。隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的具有智能化特點(diǎn)的機(jī)器人深入到我們的生產(chǎn)生活中。避障是機(jī)器人導(dǎo)航的基礎(chǔ)，避障主要包括障礙檢測(cè)和繞行，機(jī)器人在一定的場(chǎng)景中進(jìn)行活動(dòng)，它的行走路徑是由直線段和圓弧段組成的，避障是指機(jī)器人如何從出發(fā)點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)過(guò)程中避開(kāi)障礙物。

目前，機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的避障功能主要是基于超聲波測(cè)距或紅外線測(cè)距技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。其中，紅外自動(dòng)避障是基于三角原理來(lái)檢測(cè)的，缺點(diǎn)是檢測(cè)的最小距離太大，對(duì)于近似黑體的物體無(wú)法檢測(cè)距離。超聲波避障技術(shù)是發(fā)出超聲波再檢測(cè)到發(fā)出的超聲波的回波，同時(shí)根據(jù)聲速計(jì)算出物體的距離，缺點(diǎn)是聲音的速度受溫度和風(fēng)向的干擾，有可能被吸音面給吸收，最近測(cè)量距離較小。且基于超聲波測(cè)距和基于紅外線測(cè)距技術(shù)的自動(dòng)避障方法都屬于單點(diǎn)檢測(cè)，不能檢測(cè)障礙物的形狀，規(guī)劃路徑很困難。機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的避障功能也有采用激光雷達(dá)掃描來(lái)實(shí)現(xiàn)，但是這種方法設(shè)備昂貴，而且激光存在著一定的安全隱患。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
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為此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于現(xiàn)有技術(shù)中用于機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的避障方法屬于單點(diǎn)檢測(cè)，不能檢測(cè)障礙物的形狀，規(guī)劃路徑很困難，設(shè)備昂貴，從而提出一種基于深度傳感器的機(jī)器人避障方法。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于深度傳感器的機(jī)器人避障方法，包括如下步驟：

S1：在機(jī)器人上安裝深度傳感器，并對(duì)設(shè)備進(jìn)行初始化。

S2：開(kāi)啟所述深度傳感器，并根據(jù)所述深度傳感器獲取視野內(nèi)的多個(gè)障礙物的深度信息。

S3：根據(jù)步驟S2中的所述多個(gè)障礙物的深度信息計(jì)算多個(gè)障礙物的距離和形狀。

S4：結(jié)合步驟S3中的多個(gè)障礙物的距離和形狀以及機(jī)器人自身體積，規(guī)劃多條避障行進(jìn)路線。

S5：根據(jù)時(shí)間和距離綜合選取所述多條避障行進(jìn)路線中的最佳路線，機(jī)器人根據(jù)所述最佳路線進(jìn)行導(dǎo)航行進(jìn)。

作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述深度傳感器包括紅外發(fā)射器和紅外攝像機(jī)，所述紅外發(fā)射器和所述紅外攝像機(jī)平行水平設(shè)置。

作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述步驟S2具體包括如下步驟：

S21：所述紅外發(fā)射器按錐形規(guī)整的放射紅外線，每條紅外線在環(huán)境中照射出唯一形狀紅外光斑。

S22：紅外攝像機(jī)拍攝環(huán)境圖像，所述環(huán)境圖像中包括多個(gè)紅外光斑。

S23：根據(jù)攝像機(jī)透視矩陣和三角函數(shù)計(jì)算步驟S22中的多個(gè)紅外光斑的深度信息。

S24：根據(jù)所述多個(gè)紅外光斑的深度信息獲取視野內(nèi)多個(gè)障礙物的深度信息。

作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述步驟S23中紅外光斑的深度信息計(jì)算方法如下：

由三角函數(shù)可知：

$tan\left(\mathrm{\α}\right)=\frac{D}{L},$

$tan\left(\mathrm{\β}\right)=\frac{D}{R},$

L+R＝B，

即可得：

$D=\frac{B}{\frac{1}{\tan \mathrm{\β}}+\frac{1}{\tan \mathrm{\α}}}.$

其中，α為紅外發(fā)射器到投射點(diǎn)P的角度，所述紅外發(fā)射器到投射點(diǎn)P的角度是預(yù)設(shè)設(shè)計(jì)好的，所以?shī)A角α為已知。D為投射點(diǎn)P的深度，即投影點(diǎn)到基線的距離。L為紅外發(fā)射器到垂直點(diǎn)P’的距離，垂直點(diǎn)P’為投射點(diǎn)P垂直投影到基線上的點(diǎn)。R為紅外攝像機(jī)到垂直點(diǎn)P’的距離。B為紅外發(fā)射器與紅外攝像機(jī)之間的基線距離，所述基線距離是安裝時(shí)候確定的，所以基線距離B為已知。β為紅外攝像機(jī)到投射點(diǎn)P的角度。

作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，紅外攝像機(jī)到投射點(diǎn)P的角度β的計(jì)算方式如下：

由三角函數(shù)和攝像機(jī)透視矩陣可得：

$sin\mathrm{\β}=\frac{y}{l},$

$l=\sqrt{x^2+y^2+f^2},$

即可得：

$\mathrm{\β}={\sin }^{-1}\frac{y}{\sqrt{x^2+y^2+f^2}},$

其中，x為投射點(diǎn)P在攝像機(jī)圖像平面中的圖像點(diǎn)P”的橫坐標(biāo)。y為投射點(diǎn)P在攝像機(jī)圖像平面中的圖像點(diǎn)P”的縱坐標(biāo)。f為紅外攝像機(jī)的焦距。

本發(fā)明的有益效果在于：其通過(guò)設(shè)置的深度傳感器，可以一次采集獲取機(jī)器人整個(gè)視野內(nèi)的深度信息，通過(guò)所述深度信息可以計(jì)算出障礙物的距離和形狀，從而使得機(jī)器人提前規(guī)劃避障路線，同時(shí)可以對(duì)環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)建模。本發(fā)明不需要昂貴的設(shè)備，檢測(cè)效果好，規(guī)劃路徑方便，準(zhǔn)確性高，大大提高了機(jī)器人的響應(yīng)速度和避障的合理性，使機(jī)器人在快速變化的環(huán)境中自由安全的行走。

附圖說(shuō)明：

以下附圖僅旨在于對(duì)本發(fā)明做示意性說(shuō)明和解釋?zhuān)⒉幌薅ū景l(fā)明的范圍。其中：

圖1為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的一種基于深度傳感器的機(jī)器人避障方法流程圖；

圖2為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的深度傳感器的工作原理示意圖；

圖3為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的求光斑深度信息的示意圖；

圖4為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的機(jī)器人避障線路示意圖。

圖中符號(hào)說(shuō)明：

1-紅外發(fā)射器，2-紅外攝像機(jī)，3-光斑，4-環(huán)境，5-機(jī)器人，6-第一障礙物，7-第二障礙物，8-第三障礙物，9-第一避障路線，10-第二避障路線，11-第一深度信息，12-第二深度信息，13-第三深度信息。

具體實(shí)施方式：

如圖1所示，本發(fā)明的一種基于深度傳感器的機(jī)器人避障方法，包括如下步驟：

S1：在機(jī)器人上安裝深度傳感器，并對(duì)設(shè)備進(jìn)行初始化。如圖2所示，所述深度傳感器包括紅外發(fā)射器1和紅外攝像機(jī)2，所述紅外發(fā)射器和所述紅外攝像機(jī)平行水平設(shè)置。深度傳感器類(lèi)似于雙目識(shí)別，不過(guò)其中一個(gè)攝像機(jī)變?yōu)榧t外發(fā)射器，另一個(gè)變?yōu)榧t外攝像機(jī)，紅外攝像機(jī)在環(huán)境4中會(huì)照射出多個(gè)光斑3。

S2：開(kāi)啟所述深度傳感器，并根據(jù)所述深度傳感器獲取視野內(nèi)的多個(gè)障礙物的深度信息。圖3為求光斑的深度信息的示意圖，所述步驟S2具體包括如下步驟：

S21：所述紅外發(fā)射器按錐形規(guī)整的放射紅外線，每條紅外線在環(huán)境中照射出唯一形狀紅外光斑。

S22：紅外攝像機(jī)拍攝環(huán)境圖像，所述環(huán)境圖像中包括多個(gè)紅外光斑。

S23：根據(jù)攝像機(jī)透視矩陣和三角函數(shù)計(jì)算步驟S22中的多個(gè)紅外光斑的深度信息。

所述步驟S23中紅外光斑的深度信息計(jì)算方法如下：

由三角函數(shù)可知：

$tan\left(\mathrm{\α}\right)=\frac{D}{L},$

$tan\left(\mathrm{\β}\right)=\frac{D}{R},$

L+R＝B，

即可得：

$D=\frac{B}{\frac{1}{\tan \mathrm{\β}}+\frac{1}{\tan \mathrm{\α}}}.$

其中，α為紅外發(fā)射器到投射點(diǎn)P的角度，所述紅外發(fā)射器到投射點(diǎn)P的角度是預(yù)設(shè)設(shè)計(jì)好的，所以?shī)A角α為已知。D為投射點(diǎn)P的深度，即投影點(diǎn)到基線的距離。L為紅外發(fā)射器到垂直點(diǎn)P’的距離，垂直點(diǎn)P’為投射點(diǎn)P垂直投影到基線上的點(diǎn)。R為紅外攝像機(jī)到垂直點(diǎn)P’的距離。B為紅外發(fā)射器與紅外攝像機(jī)之間的基線距離，所述基線距離是安裝時(shí)候確定的，所以基線距離B為已知。β為紅外攝像機(jī)到投射點(diǎn)P的角度。圖3中，Rx表示紅外光束，S表示攝像機(jī)視線，紅外發(fā)射器和紅外攝像機(jī)是平行水平放置，所以紅外光束Rx、視線S、基線B在同一個(gè)平面上，基線距離B由安裝距離確定。

紅外攝像機(jī)到投射點(diǎn)P的角度β的計(jì)算方式如下：

由三角函數(shù)和攝像機(jī)透視矩陣可得：

$\sin \mathrm{\β}=\frac{y}{l},$

$l=\sqrt{x^2+y^2+f^2},$

即可得：

$\mathrm{\β}={\sin }^{-1}\frac{y}{\sqrt{x^2+y^2+f^2}},$

其中，x為投射點(diǎn)P在攝像機(jī)圖像平面中的圖像點(diǎn)P”的橫坐標(biāo)。y為投射點(diǎn)P在攝像機(jī)圖像平面中的圖像點(diǎn)P”的縱坐標(biāo)。f為紅外攝像機(jī)的焦距。

S24：根據(jù)所述多個(gè)紅外光斑的深度信息獲取視野內(nèi)多個(gè)障礙物的深度信息。

S3：根據(jù)步驟S2中的所述多個(gè)障礙物的深度信息計(jì)算多個(gè)障礙物的距離和形狀。

S4：結(jié)合步驟S3中的多個(gè)障礙物的距離和形狀以及機(jī)器人自身體積，規(guī)劃多條避障行進(jìn)路線。如圖4所示，在機(jī)器人5的前方設(shè)置有第一障礙物6、第二障礙物7、第三障礙物8，通過(guò)上述計(jì)算獲取機(jī)器人5到第一障礙物6的第一深度信息11，到第二障礙物7的第二深度信息12，到第三障礙物8的第三深度信息13，本實(shí)施例中，根據(jù)所述深度信息，機(jī)器人可以獲取第一避障路線9和第二避障路線10。

S5：根據(jù)時(shí)間和距離綜合選取所述多條避障行進(jìn)路線中的最佳路線，機(jī)器人根據(jù)所述最佳路線進(jìn)行導(dǎo)航行進(jìn)。

本實(shí)施例所述的一種基于深度傳感器的機(jī)器人避障方法，深度傳感器相當(dāng)于一個(gè)紅外線陣列，能獲取視野范圍內(nèi)的深度信息，每個(gè)像素點(diǎn)的值是障礙物離攝像機(jī)成像平面的距離。通過(guò)深度傳感器能檢測(cè)障礙物的形狀，一次信息采集就可以規(guī)劃一條或多條避障路線，大大提高機(jī)器人的響應(yīng)速度和避障的合理性，使機(jī)器人在快速變化的環(huán)境中自由安全的行走成為可能。

顯然，上述實(shí)施例僅僅是為清楚地說(shuō)明所作的舉例，而并非對(duì)實(shí)施方式的限定。對(duì)于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在上述說(shuō)明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動(dòng)。這里無(wú)需也無(wú)法對(duì)所有的實(shí)施方式予以窮舉。而由此所引伸出的顯而易見(jiàn)的變化或變動(dòng)仍處于本發(fā)明創(chuàng)造的保護(hù)范圍之中。