一種機器人自動避障方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種機器人自動避障方法，所述方法包括：根據(jù)深度傳感器獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理；根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。本發(fā)明通過采集深度數(shù)據(jù)，不容易出現(xiàn)測試盲區(qū)，并且只需要進行簡單的對比，對二值化后的深度數(shù)據(jù)進行平均值計算，處理較為簡單，處理速度快，對系統(tǒng)要求和成本較低。
【專利說明】
一種機器人自動避障方法和裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明屬于機器人領(lǐng)域，尤其涉及一種機器人自動避障方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著智能控制技術(shù)的發(fā)展，越來越多的智能機器人進入到了人們的生活。比如，掃地機器人、擦窗機器人等家庭服務(wù)機器人，可以自動高效的幫助人們完成日常的掃地或者擦窗工作，為人們生活帶來了極大的便利性。
[0003]在家庭服務(wù)機器人工作過程中，通常需要在室內(nèi)或者室外自動行走。在行走過程中，必然會遇到各種障礙物，比如家具、墻壁、樹木等。因此，在家庭服務(wù)機器人工作時，如何高效、精確的躲避障礙物，是保證智能機器人服務(wù)質(zhì)量的重要技術(shù)點。
[0004]目前的家庭服務(wù)機器人主要是通過超聲波、紅外線、激光等傳感器探測前方是否有障礙物，并且避障算法加入勢場法來指導(dǎo)機器人避開障礙物?，F(xiàn)有技術(shù)雖然可以實現(xiàn)機器人自動避障，但由于在使用超場波、紅外線等傳感器測量時，存在測量盲區(qū)且容易受環(huán)境影響，影響避障的準確度;而使用激光傳感器進行測量時，由于激光傳感器對系統(tǒng)的要求高，產(chǎn)品成本較高，并且避障處理的速度較慢。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種機器人自動避障方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)的機器人自動避障時，避障準確度不高，或者對系統(tǒng)要求高，產(chǎn)品成本較高，處理速度較慢的問題。
[0006]第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種機器人自動避障方法，所述方法包括:
[0007]根據(jù)深度傳感器獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)；
[0008]根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理；
[0009]根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0010]結(jié)合第一方面，在第一方面的第一種可能實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物最遠的區(qū)域作為機器人移動的方向步驟包括:
[0011]將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域；
[0012]根據(jù)所述二值化處理的后的深度數(shù)據(jù)，計算所述預(yù)定個數(shù)的區(qū)域的平均值或求和值；
[0013]根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0014]結(jié)合第一方面，在第一方面的第二種可能實現(xiàn)方式中，在所述根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向步驟包括:
[0015]將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域按照多種不同的方式劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域；
[0016]計算多種方式所劃分的區(qū)域中的二值化處理的深度數(shù)據(jù)的平均值或求和值；
[0017]根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0018]結(jié)合第一方面、第一方面的第一種可能實現(xiàn)方式或第一方面的第二種可能實現(xiàn)，在第一方面的第三種可能實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理步驟包括:
[0019]將獲取的深度數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定的深度閾值進行比較，如果獲取的深度數(shù)據(jù)大于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為I，如果獲取的深度數(shù)據(jù)小于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為O。
[0020]結(jié)合第一方面，在第一方面的第四種可能實現(xiàn)方式中，在所述根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理步驟之前，所述方法還包括:
[0021]根據(jù)獲取的深度數(shù)據(jù)的計算深度平均值，將所計算的深度的平均值作為深度閾值。
[0022 ]第二方面，本發(fā)明實施例提供了一種機器人自動避障裝置，所述裝置包括:
[0023]深度數(shù)據(jù)獲取單元，用于根據(jù)深度傳感器獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)；
[0024]二值化處理單元，用于根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理；
[0025]移動單元，用于根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0026]結(jié)合第二方面，在第二方面的第一種可能實現(xiàn)方式中，所述移動單元包括:
[0027]第一區(qū)域劃分子單元，用于將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域；
[0028]第一計算子單元，用于根據(jù)所述二值化處理的后的深度數(shù)據(jù)，計算所述預(yù)定個數(shù)的區(qū)域的平均值或求和值；
[0029]第一方向確定子單元，用于根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0030]結(jié)合第二方面，在第二方面的第二種可能實現(xiàn)方式中，所述移動單元包括:
[0031]第二區(qū)域劃分子單元，用于將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域按照多種方式劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域；
[0032]第二計算子單元，用于計算多種方式所劃分的區(qū)域中的二值化處理的深度數(shù)據(jù)的平均值或求和值；
[0033]第二方向確定子單元，用于根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0034]結(jié)合第二方面、第二方面的第一種可能實現(xiàn)方式或第二方面的第二種可能實現(xiàn)方式，在第二方面的第三種可能實現(xiàn)方式中，所述二值化處理單元具體用于:
[0035]將獲取的深度數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定的深度閾值進行比較，如果獲取的深度數(shù)據(jù)大于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為I，如果獲取的深度數(shù)據(jù)小于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為O。
[0036]結(jié)合第二方面，在第二方面的第四種可能實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括:
[0037]深度閾值確定單元，用于根據(jù)獲取的深度數(shù)據(jù)的計算深度平均值，將所計算的深度的平均值作為深度閾值。
[0038]在本發(fā)明中，通過獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理，對二值化處理后的區(qū)域計算平均值或求和值，根據(jù)計算的平均值或求和值即可確定機器人距離障礙物較遠的區(qū)域作為移動方向。由于本發(fā)明通過采集深度數(shù)據(jù)，不容易出現(xiàn)測試盲區(qū)，并且只需要進行簡單的對比，對二值化后的深度數(shù)據(jù)進行平均值或求和值計算，處理較為簡單，處理速度快，對系統(tǒng)要求和成本較低。
【附圖說明】
[0039]圖1是本發(fā)明第一實施例提供的機器人自動避障方法的實現(xiàn)流程圖；
[0040]圖2是本發(fā)明第二實施例提供的機器人自動避障方法的實現(xiàn)流程圖；
[0041]圖3是本發(fā)明第三實施例提供的機器人自動避障方法的實現(xiàn)流程圖；
[0042]圖4為本發(fā)明第四實施例提供的機器人自動避障裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0043]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0044]本發(fā)明實施例的目的在于提供一種機器人自動避障方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的機器人進行障礙物識別時，使用紅外傳感器或者超聲波進行識別時，可能會存在檢測盲區(qū)，而且檢測時容易受到環(huán)境的影響，影響避障的準確度，或者使用激光傳感器進行測量時，由于激光傳感器對系統(tǒng)的要求高，增加了產(chǎn)品成本，并且避障處理較為復(fù)雜，處理速度較慢，避障的效率不高。下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明作進一步的說明。
[0045]實施例一:
[0046]圖1示出了本發(fā)明第一實施例提供的機器人自動避障方法的實現(xiàn)流程，詳述如下:
[0047]在步驟SlOl中，根據(jù)深度傳感器獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)。
[0048]具體的，本發(fā)明實施例所述深度傳感器，可以使用3D傳感器。比如，可以使用雙目攝像機分別進行圖像的采集，根據(jù)雙目攝像機的設(shè)置參數(shù)，以及圖像之間的差異信息，獲取圖像中的物體的深度數(shù)據(jù)。
[0049]所述機器人所在場景的可運動區(qū)域，即在機器人所在的平面中，比如掃地機器人所在的平面，即機器人所在的地面，對于擦玻璃機器人，即機器人所在的玻璃平面。所述可運動區(qū)域一般為機器人所在平面中，在該平面的360度任意方向。
[0050]所述深度數(shù)據(jù)，也就是圖像中的物體距離機器人的距離值?？梢愿鶕?jù)深度傳感器，獲取機器人所在場景的圖像中的每個像素點的深度數(shù)據(jù)。
[0051]在步驟S102中，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理。
[0052]具體的，本發(fā)明實施例所述中所述深度閾值，可以根據(jù)機器人所在場景的不同，而選用與場景相匹配的深度閾值。比如在臥室等較為擁擠的環(huán)境中，可以選用數(shù)值較小的深度閾值，而對于較為開闊的環(huán)境中，可以設(shè)定較大數(shù)值的深度閾值。
[0053]根據(jù)選定的數(shù)據(jù)對獲取的所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理時，可以通過簡單的比較，即可得到每個深度數(shù)據(jù)對應(yīng)的二值化結(jié)果。
[0054]比如，將獲取的深度數(shù)據(jù)的數(shù)值大于深度閾值的二值化結(jié)果設(shè)定為1，將獲取的深度數(shù)據(jù)的數(shù)值小于深度閾值的二值化結(jié)果設(shè)定為O。那么，對于獲取的深度數(shù)據(jù)，可以全部由數(shù)值“O”和數(shù)值“I”進行表示。
[0055]當然，上述表示方式只是本發(fā)明其中一種實施方式，也可以將獲取的深度數(shù)據(jù)的數(shù)值小于深度閾值的二值化結(jié)果設(shè)定為I，將獲取的深度數(shù)據(jù)的數(shù)值大于深度閾值的二值化結(jié)果設(shè)定為O。在此不作具體的限定。
[0056]在步驟S103中，根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0057]在確定了機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)對應(yīng)的二值化數(shù)據(jù)后，可對于機器人可運動的任一方向?qū)?yīng)的區(qū)域的深度值進行計算，比如通過“O”和“I”表示的二值化深度數(shù)據(jù)，可以非常迅速的計算得到任一方向?qū)?yīng)的區(qū)域的二值化處理的深度值的平均值或求和值。
[0058]比如，當二值化處理后的深度值“I”表示獲取的深度數(shù)據(jù)的數(shù)值大于深度閾值時，則當所述平均值或求和值越大，則表示障礙物距離機器人的距離越遠，可以更為有效的躲避障礙物。
[0059]本發(fā)明通過獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理，對二值化處理后的區(qū)域計算平均值或求和值，根據(jù)計算的平均值或求和值即可確定機器人距離障礙物較遠的區(qū)域作為移動方向。由于本發(fā)明通過采集深度數(shù)據(jù)，不容易出現(xiàn)測試盲區(qū)，并且只需要進行簡單的對比，對二值化后的深度數(shù)據(jù)進行平均值或求和值計算，處理較為簡單，處理速度快，對系統(tǒng)要求和成本較低。
[0060]實施例二:
[0061]圖2示出了本發(fā)明第二實施例提供的機器人自動避障方法的實現(xiàn)流程，詳述如下:
[0062]在步驟S201中，根據(jù)深度傳感器獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)。
[0063]在步驟S202中，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理。
[0064]本發(fā)明實施例中步驟S201-S202與實施例一中的步驟S101-S102基本相同，在此不作重復(fù)贅述。
[0065]在步驟S203中，將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域。
[0066]在本發(fā)明實施例中，可根據(jù)機器人當前的朝向，將可運動范圍平均劃分若干個區(qū)域，比如可以將可運動范圍平均劃分為11個區(qū)域，每個區(qū)域中包括一定數(shù)量的深度數(shù)據(jù)。
[0067]當然，本發(fā)明實施例中所述步驟S202和步驟S203不用限定嚴格按照先后執(zhí)行，還可以先劃分區(qū)域，然后再對劃分后的區(qū)域中的深度數(shù)據(jù)進行二值化處理。
[0068]作為本發(fā)明進一步優(yōu)化的實施方式中，還可以按照多種不同的劃分方式，得到更為豐富的區(qū)域劃分方式。比如方式一以當前機器人朝向開始劃分為第一區(qū)域。而方式二則在方式一的基礎(chǔ)上偏移預(yù)定的角度值，比如偏移I度。因此，根據(jù)精度的需要，可以劃分更多個包括不同像素的區(qū)域，得到的深度的平均值或求和值也可能不盡相同。
[0069]在步驟S204中，根據(jù)所述二值化處理的后的深度數(shù)據(jù)，計算所述預(yù)定個數(shù)的區(qū)域的平均值或求和值。
[0070]當系統(tǒng)采用一種方式對可運動范圍的圖像進行劃分時，對于劃分后的區(qū)域中二值化數(shù)據(jù)，可以快速的計算得到區(qū)域的二值化數(shù)據(jù)的平均值或求和值。
[0071]當系統(tǒng)采用多種方式對于運動范圍的圖像進行劃分時，由于二值化數(shù)據(jù)計算簡單，因此仍然能夠較為快速的得到到區(qū)域的二值化數(shù)據(jù)的平均值或求和值，但是，由于多種方式劃分，包括更多種可能的區(qū)域，因而更有利于得到平均值或求和值更高或者更低的區(qū)域，因而能夠更為精確的確定前進的方向，更為有效的躲避障礙物。
[0072]在步驟S205中，根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0073]比如，當二值化處理后的深度值“I”表示獲取的深度數(shù)據(jù)的數(shù)值大于深度閾值時，則可以將平均值或求和值較大的區(qū)域作為機器人前進的方向，從而可以使得機器人更為有效的對障礙物進行躲避。同理，當二值化處理后的深度值“O”表示獲取的深度數(shù)據(jù)的數(shù)值大于深度閾值時，則將平均值或求和值較小的區(qū)域作為機器人前進的方向。并且，本發(fā)明通過多種劃分區(qū)域的方式，可以更有效的提高前進方向的精度。
[0074]實施例三:
[0075]圖3示出了本發(fā)明第三實施例提供的機器人自動避障方法的實現(xiàn)流程，詳述如下:
[0076]在步驟S301中，根據(jù)深度傳感器獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)。
[0077]在步驟S302中，根據(jù)獲取的深度數(shù)據(jù)的計算深度平均值，將所計算的深度的平均值作為深度閾值。
[0078]具體的，為了使得機器人能夠更為主的適應(yīng)不同場景的深度值的比對要求，本發(fā)明還包括對機器人所在場景的深度數(shù)據(jù)的平均值進行計算。
[0079]在本發(fā)明實施例中所述的深度平均值，可以通過抽樣的方式，選取不同角度的深度數(shù)據(jù)進行平均值的計算。從而能夠有效的提高深度平均值的計算處理效率。在步驟S303中，根據(jù)設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理。
[0080]在步驟S304中，根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0081]本發(fā)明實施例在實施例一的基礎(chǔ)上，增加了對深度閾值的計算步驟，通過選用場景中的平均深度值作為深度閾值，可以免于用戶對不同場景需要調(diào)整深度閾值的麻煩，本發(fā)明通過自主適應(yīng)的方式，可以有效的提高機器人使用的便利性。
[0082]實施例四:
[0083]圖4示出了本發(fā)明第四實施例提供的機器人自動避障裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，詳述如下:
[0084]本發(fā)明實施例所述機器人自動避障裝置，包括:
[0085]深度數(shù)據(jù)獲取單元401，用于根據(jù)深度傳感器獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)；
[0086]二值化處理單元402，用于根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理；
[0087]移動單元403，用于根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0088]優(yōu)選的，第一區(qū)域劃分子單元，用于將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域；
[0089]第一計算子單元，用于根據(jù)所述二值化處理的后的深度數(shù)據(jù)，計算所述預(yù)定個數(shù)的區(qū)域的平均值或求和值；
[0090]第一方向確定子單元，用于根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0091]優(yōu)選的，第二區(qū)域劃分子單元，用于將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域按照多種方式劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域；
[0092]第二計算子單元，用于計算多種方式所劃分的區(qū)域中的二值化處理的深度數(shù)據(jù)的平均值或求和值；
[0093]第二方向確定子單元，用于根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。
[0094]優(yōu)選的，所述二值化處理單元具體用于:
[0095]將獲取的深度數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定的深度閾值進行比較，如果獲取的深度數(shù)據(jù)大于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為I，如果獲取的深度數(shù)據(jù)小于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為O。
[0096]優(yōu)選的，所述裝置還包括:
[0097]深度閾值確定單元，用于根據(jù)獲取的深度數(shù)據(jù)的計算深度平均值，將所計算的深度的平均值作為深度閾值。
[0098]本發(fā)明實施例所述機器人自動避障裝置，與實施例一至三所述機器人自動避障方法對應(yīng)，在此不作重復(fù)贅述。
[0099]在本發(fā)明所提供的幾個實施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。
[0100]所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。
[0101]另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。
[0102]所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分。而前述的存儲介質(zhì)包括:U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory),隨機存取存儲器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。
[0103]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1.一種機器人自動避障方法，其特征在于，所述方法包括: 根據(jù)深度傳感器獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)； 根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理； 根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物最遠的區(qū)域作為機器人移動的方向步驟包括: 將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域； 根據(jù)所述二值化處理的后的深度數(shù)據(jù)，計算所述預(yù)定個數(shù)的區(qū)域的平均值或求和值； 根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向步驟包括: 將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域按照多種不同的方式劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域； 計算多種方式所劃分的區(qū)域中的二值化處理的深度數(shù)據(jù)的平均值或求和值； 根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理步驟包括: 將獲取的深度數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定的深度閾值進行比較，如果獲取的深度數(shù)據(jù)大于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為I，如果獲取的深度數(shù)據(jù)小于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為O。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，在所述根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理步驟之前，所述方法還包括: 根據(jù)獲取的深度數(shù)據(jù)的計算深度平均值，將所計算的深度的平均值作為深度閾值。6.一種機器人自動避障裝置，其特征在于，所述裝置包括: 深度數(shù)據(jù)獲取單元，用于根據(jù)深度傳感器獲取機器人所在場景的可運動區(qū)域的深度數(shù)據(jù)； 二值化處理單元，用于根據(jù)預(yù)先設(shè)定的深度閾值，對所述深度數(shù)據(jù)進行二值化處理； 移動單元，用于根據(jù)所述二值化處理的結(jié)果的區(qū)域的平均值或區(qū)域的求和值，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述裝置，其特征在于，所述移動單元包括: 第一區(qū)域劃分子單元，用于將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域； 第一計算子單元，用于根據(jù)所述二值化處理的后的深度數(shù)據(jù)，計算所述預(yù)定個數(shù)的區(qū)域的平均值或求和值； 第一方向確定子單元，用于根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述裝置，其特征在于，所述移動單元包括: 第二區(qū)域劃分子單元，用于將所述機器人所在場景的可運動區(qū)域按照多種方式劃分為預(yù)定個數(shù)的區(qū)域； 第二計算子單元，用于計算多種方式所劃分的區(qū)域中的二值化處理的深度數(shù)據(jù)的平均值或求和值； 第二方向確定子單元，用于根據(jù)所述平均值或求和值的比較結(jié)果，確定機器人當前距離障礙物較遠的區(qū)域作為機器人移動的方向。9.根據(jù)權(quán)利要求6-8任一項所述裝置，其特征在于，所述二值化處理單元具體用于: 將獲取的深度數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定的深度閾值進行比較，如果獲取的深度數(shù)據(jù)大于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為I，如果獲取的深度數(shù)據(jù)小于預(yù)先設(shè)定的深度閾值，則賦值為O。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 深度閾值確定單元，用于根據(jù)獲取的深度數(shù)據(jù)的計算深度平均值，將所計算的深度的平均值作為深度閾值。
【文檔編號】G05D1/02GK106054888SQ201610485153
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月28日
【發(fā)明人】林綠德, 莊永軍
【申請人】旗瀚科技股份有限公司