【技术实现步骤摘要】
本公开涉及自移动机器人，具体而言，涉及一种障碍物识别方法、装置以及自移动机器人的控制方法。
技术介绍
1、自移动机器人在行进时需要应对复杂的周围环境。例如，自移动机器人在执行清扫任务时，经常需要应对各种障碍物，根据障碍物的不同类型，具体的应对方式可能是跨越或者避让。如果自移动机器人无法准确识别和应对障碍物，可能导致机器人被障碍物卡住或在清扫过程中无意推动障碍物，特别是对于那些外观独特且位置多变的非常规障碍物，机器人正确识别和绕开这类障碍物的难度更大，严重影响机器人执行任务的效率和效果。
2、因此，如何有效识别各种类型的障碍物成为目前有待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本公开一些实施例提供一种障碍物识别方法、装置以及自移动机器人的控制方法，能够有效识别各种类型的障碍物，尤其是识别一些非常规的或者是可移动的障碍物。
2、本公开实施例提供一种障碍物识别方法，包括：获得待识别障碍物的特征信息；根据所述特征信息，将所述待识别障碍物与已标注障碍物进行特征点匹配，得到特征点匹配率；判断所述特征点匹配率是否大于或等于匹配阈值，其中，所述匹配阈值根据所述已标注障碍物的避让权重确定；当所述特征点匹配率大于或等于匹配阈值时，所述待识别障碍物属于已标注障碍物。
3、在一些实施例中，进一步包括：当所述特征点匹配率小于匹配阈值时，发送标注请求以及根据该标注请求的反馈信息设置该待识别障碍物的避让权重。
4、在一些实施例中，所述发送标注请求以及根据该标注请求的反
5、在一些实施例中，所述匹配阈值与所述已标注障碍物的避让权重负相关。
6、在一些实施例中，所述避让权重根据障碍物的避让类型确定，所述避让类型越严格，所对应的避让权重越高。
7、在一些实施例中，所述获得待识别障碍物的特征信息的步骤中，所述待识别障碍物的特征信息包括待识别障碍物的图像信息。
8、在一些实施例中，所述根据所述特征信息，将所述待识别障碍物与已标注障碍物进行特征点匹配，得到特征点匹配率的步骤中，所述已标注障碍物的特征点的数量与该已标注障碍物的避让权重正相关。
9、在一些实施例中，当所述待识别障碍物为已标注障碍物时，判断该已标注障碍物所在的位置是否改变；若位置改变，在该已标注障碍物的当前位置设置电子禁区，删除该已标注障碍物原有位置的电子禁区。
10、在一些实施例中，所述在该已标注障碍物的当前位置设置电子禁区的步骤包括：根据该已标注障碍物对应的避让权重生成电子禁区，其中，所述电子禁区的范围与所述避让权重正相关。
11、本公开实施例提供一种自移动机器人的控制方法，包括：获得待识别障碍物的特征信息；根据所述特征信息，将所述待识别障碍物与已标注障碍物进行特征点匹配，得到特征点匹配结果；基于所述待识别障碍物与已标注障碍物的匹配结果，确定所述待识别障碍物所在的位置是否改变；若所述位置改变，在该待识别障碍物的当前位置设置电子禁区，对新设置的电子禁区进行避障操作。
12、在一些实施例中，该控制方法还包括：删除该待识别障碍物原有位置的电子禁区，并对删除的电子禁区执行清洁操作。
13、本公开实施例提供一种障碍物识别装置，包括：特征信息获取单元，用于获得待识别障碍物的特征信息；特征点匹配单元，用于根据所述特征信息，将所述待识别障碍物与已标注障碍物进行特征点匹配，得到特征点匹配率；比较单元，用于判断所述特征点匹配率是否大于或等于匹配阈值，其中，所述匹配阈值根据所述已标注障碍物的避让权重确定；障碍物确定单元，用于当所述特征点匹配率大于或等于匹配阈值时，所述待识别障碍物属于已标注障碍物。
14、本公开实施例提供一种自移动机器人，包括：存储器，所述存储器存储有程序或指令；以及控制器，所述控制器执行所述程序或指令时实现所述的障碍物识别方法。
15、与现有技术相比，本公开实施例提供的障碍物识别方法、装置以及自移动机器人的控制方法，能够有效识别各种类型的障碍物，尤其是识别一些非常规的或者是可移动的障碍物。
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1.一种障碍物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述发送标注请求以及根据该标注请求的反馈信息设置该待识别障碍物的避让权重的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述匹配阈值与所述已标注障碍物的避让权重负相关。
5.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述避让权重根据障碍物的避让类型确定，所述避让类型越严格，所对应的避让权重越高。
6.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述获得待识别障碍物的特征信息的步骤中，所述待识别障碍物的特征信息包括待识别障碍物的图像信息。
7.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述根据所述特征信息，将所述待识别障碍物与已标注障碍物进行特征点匹配，得到特征点匹配率的步骤中，所述已标注障碍物的特征点的数量与该已标注障碍物的避让权重正相关。
8.根据权利要求1-7任一项权利要求所述的障碍物识别方法
9.根据权利要求8所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述在该已标注障碍物的当前位置设置电子禁区的步骤包括：
10.一种自移动机器人的控制方法，其特征在于，包括：
11.根据权利要求10所述的控制方法，其特征在于，该控制方法还包括：
12.一种障碍物识别装置，其特征在于，包括：
13.一种自移动机器人，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种障碍物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述发送标注请求以及根据该标注请求的反馈信息设置该待识别障碍物的避让权重的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述匹配阈值与所述已标注障碍物的避让权重负相关。
5.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述避让权重根据障碍物的避让类型确定，所述避让类型越严格，所对应的避让权重越高。
6.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述获得待识别障碍物的特征信息的步骤中，所述待识别障碍物的特征信息包括待识别障碍物的图像信息。
【专利技术属性】
技术研发人员：王恺靖，
申请(专利权)人：北京石头创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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