本申请涉及一种碰撞判断方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取测试区域中的目标对象的待处理运动数据以及目标对象的基础数据；根据待处理运动数据以及基础数据计算得到目标对象的目标重心；根据待处理运动数据计算得到待处理区域；根据目标重心以及待处理区域将目标对象进行分类；对属于目标分类的目标对象进行碰撞测试。采用本方法能够减少模拟机器人的行走训练次数，以减少资源占用。以减少资源占用。以减少资源占用。
【技术实现步骤摘要】
碰撞判断方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及机器人
，特别是涉及一种碰撞判断方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着机器人领域内技术的发展，机器人从在平整路段进行简单移动逐渐的演变为可以在不平整的非结构化的环境进行移动，可以适应复杂的路况，实现更多元化的动作。
[0003]为了保持机器人在复杂路段行走及做复杂动作的稳定性，在机器人投入使用之前，需要对机器人进行多场景行走训练，来模拟生活中可能发生的情况，以此来学习，哪些动作在某些场景中会导致机器人摔倒，进而避免机器人行走的不稳定。
[0004]然而，目前的模拟机器人的行走训练的实验次数多，导致了计算量大的后果。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够减少模拟机器人的行走训练次数，以减少资源占用的碰撞判断方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0006]一种碰撞判断方法，所述方法包括：
[0007]获取测试区域中的目标对象的待处理运动数据以及所述目标对象的基础数据；
[0008]根据所述待处理运动数据以及所述基础数据计算得到所述目标对象的目标重心；
[0009]根据所述待处理运动数据计算得到待处理区域；
[0010]根据所述目标重心以及所述待处理区域将所述目标对象进行分类；
[0011]对属于目标分类的所述目标对象进行碰撞测试。
[0012]在其中一个实施例中，所述根据所述待处理运动数据以及所述基础数据计算得到所述目标对象的目标重心，包括：
[0013]根据所述基础数据计算得到包围所述目标对象的最小包围盒；
[0014]计算所述最小包围盒的包围盒重心，并基于所述待处理运动数据对所述包围盒重心进行调整；
[0015]将调整后的所述包围盒重心垂直映射在所述测试区域得到所述目标对象的目标重心。
[0016]在其中一个实施例中，所述根据所述待处理运动数据计算得到待处理区域，包括：
[0017]根据所述待处理运动数据计算得到最小区域，并将所述最小区域作为待处理区域；
[0018]所述根据所述目标重心以及所述待处理区域将所述目标对象进行分类，包括：
[0019]根据所述目标对象的重心以及所述最小区域，将所述目标对象进行分类得到所述目标重心在所述最小区域外的目标对象分类以及所述目标重心在所述最小区域内的目标对象分类，并将所述目标重心在所述最小区域内的目标对象分类分组作为目标分类。
[0020]在其中一个实施例中，所述根据所述待处理运动数据计算得到待处理区域，包括：
[0021]根据所述待处理运动数据计算得到最大区域，并将所述最大区域作为一待处理区域；
[0022]所述根据所述目标重心以及所述待处理区域将所述目标对象进行分类，包括：
[0023]根据所述目标重心以及所述最大区域，将所述目标对象进行分类得到所述目标重心在所述最大区域外的目标对象分类以及所述目标重心在所述最大区域内的目标对象分类，并将所述目标重心不在所述最大区域内的目标对象分类作为非目标分类。
[0024]在其中一个实施例中，所述根据所述待处理运动数据计算得到待处理区域，包括：
[0025]根据所述目标重心从所述待处理运动数据中确定目标运动数据；
[0026]根据所述目标运动数据计算得到非目标稳定区域，并将所述非目标稳定区域作为一待处理区域；
[0027]所述根据所述目标对象的重心以及所述待处理区域将所述目标对象进行分类，包括：
[0028]根据所述目标重心以及所述非目标稳定区域，将所述目标对象进行分类得到所述目标重心在所述非目标稳定区域外的目标对象分类以及所述目标重心在所述非目标稳定区域内的目标对象分类，并将所述目标重心不在所述非目标稳定区域内的目标对象分类作为非目标分类。
[0029]在其中一个实施例中，所述目标对象至少包括四个支撑部件，根据四个支撑部件的待处理运动数据计算得到最大区域、最小区域及非目标稳定区域；所述根据所述待处理运动数据计算得到所述目标对象对应的最小区域，包括：
[0030]分别根据所述四个支撑部件的待处理运动数据确定所述四个支撑部件投影至所述测试区域的投影点；
[0031]获取根据所述投影点的坐标生成至少两个边与目标方向平行的矩形，获取所述矩形的重叠区域作为最小区域；
[0032]所述最大区域的计算方式包括：
[0033]获取根据所述投影点的坐标中的横坐标的最大值以及最小值，纵坐标最大值和最小值，基于所述横坐标的最大值以及最小值，纵坐标最大值和最小值得到的最大区域作为所述目标对象对应的最大区域。
[0034]在其中一个实施例中，所述获取测试区域中的目标对象的待处理运动数据之前，包括：
[0035]对所述目标对象进行拆分和/或重组以得到多个待处理部分；
[0036]所述获取测试区域中的目标对象的待处理运动数据，包括：
[0037]获取测试区域中的目标对象的多个待处理部分的待处理运动数据。
[0038]在其中一个实施例中，所述获取测试区域中的目标对象的待处理运动数据之前，包括：
[0039]对所述目标对象进行电机驱动扭矩范围测量及肢体受力形变模拟；
[0040]配置所述测试区域的地图数据；
[0041]对所述目标对象及所述地图数据进行调用测试；
[0042]当所述调用测试通过后，则继续获取测试区域中的目标对象的待处理运动数据。
[0043]一种碰撞判断装置，所述装置包括：
[0044]获取模块，用于获取测试区域中的目标对象的待处理运动数据以及所述目标对象的基础数据；
[0045]目标重心计算模块，用于根据所述待处理运动数据以及所述基础数据计算得到所述目标对象的目标重心；
[0046]待处理区域计算模块，用于根据所述待处理运动数据计算得到待处理区域；
[0047]分类模块，用于根据所述目标重心以及所述待处理区域将所述目标对象进行分类；
[0048]测试模块，用于对属于目标分类的所述目标对象进行碰撞测试。
[0049]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
[0050]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
[0051]上述碰撞判断方法、装置、计算机设备和存储介质，根据待处理运动数据以及基础数据计算得到目标对象的目标重心，根据待处理运动数据计算得到待处理区域，根据目标对象的目标重心以及待处理区域将目标对象进行分类，对属于目标分类的目标对象进行碰撞测试，减少了不属于目标分类的目标对象的碰撞测试，由此减少了模拟机器人的行走训练的实验次数，进而较少了资源的占用量。
附图说明
[0052]图1为一个实施例中碰撞判断方法的流程示意本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种碰撞判断方法，其特征在于，所述方法包括：获取测试区域中的目标对象的待处理运动数据以及所述目标对象的基础数据；根据所述待处理运动数据以及所述基础数据计算得到所述目标对象的目标重心；根据所述待处理运动数据计算得到待处理区域；根据所述目标重心以及所述待处理区域将所述目标对象进行分类；对属于目标分类的所述目标对象进行碰撞测试。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理运动数据以及所述基础数据计算得到所述目标对象的目标重心，包括：根据所述基础数据计算得到包围所述目标对象的最小包围盒；计算所述最小包围盒的包围盒重心，并基于所述待处理运动数据对所述包围盒重心进行调整；将调整后的所述包围盒重心垂直映射在所述测试区域得到所述目标对象的目标重心。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理运动数据计算得到待处理区域，包括：根据所述待处理运动数据计算得到最小区域，并将所述最小区域作为待处理区域；所述根据所述目标重心以及所述待处理区域将所述目标对象进行分类，包括：根据所述目标对象的重心以及所述最小区域，将所述目标对象进行分类得到所述目标重心在所述最小区域外的目标对象分类以及所述目标重心在所述最小区域内的目标对象分类，并将所述目标重心在所述最小区域内的目标对象分类分组作为目标分类。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理运动数据计算得到待处理区域，包括：根据所述待处理运动数据计算得到最大区域，并将所述最大区域作为一待处理区域；所述根据所述目标重心以及所述待处理区域将所述目标对象进行分类，包括：根据所述目标重心以及所述最大区域，将所述目标对象进行分类得到所述目标重心在所述最大区域外的目标对象分类以及所述目标重心在所述最大区域内的目标对象分类，并将所述目标重心不在所述最大区域内的目标对象分类作为非目标分类。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理运动数据计算得到待处理区域，包括：根据所述目标重心从所述待处理运动数据中确定目标运动数据；根据所述目标运动数据计算得到非目标稳定区域，并将所述非目标稳定区域作为一待处理区域；所述根据所述目标对象的重心以及所述待处理区域将所述目标对象进行分类，包括：根据所述目标重心以及所述非目标稳定区域，将所述目标对象进行分类得到所述目标重心在所述非目标稳定区域外的目标对象分类以及所述目标重心在所...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏博维，杨洋，
申请(专利权)人：上海浦东发展银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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