【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器人，具体涉及一种机器人打滑检测方法、移动机器人及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着机器人技术的进一步成熟和消费者对自动化服务的需求增加，机器人被应用到越来越多的场景中，如酒店、零售、仓储物流等。正常情况下，移动机器人能够实时识别环境中的障碍物并通过智能路径规划避开障碍物行驶，安全地完成任务。然而，移动机器人在行驶过程中，难免会遇到地面湿滑、缝隙过宽以及坡坎过高等情形而导致出现打滑问题。但是，相关技术中，机器人打滑检测方案存在设计复杂度高、资源消耗大。
技术实现思路
1、本申请提供一种机器人打滑检测方法、移动机器人及计算机可读存储介质，可以降低机器人打滑检测的复杂度，降低资源消耗，提高机器人打滑检测实时性。
2、第一方面，本申请提供一种机器人打滑检测方法，所述方法包括：
3、获取所述机器人的相机拍摄得到的当前图像；
4、对所述当前图像进行易滑区域的红外装置识别，得到所述当前图像的红外装置识别结果；
5、若所述红外装置识别结果为存在红外装置，则获取所述当前图像的累计打滑里程；
6、根据所述累计打滑里程，检测所述机器人是否发生打滑。
7、第二方面，本申请还提供一种移动机器人，所述移动机器人包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行本申请提供的任一种机器人打滑检测方法。
8、第三方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机
9、本申请中，通过对机器人的相机拍摄得到的当前图像进行易滑区域的红外装置识别，在当前图像存在红外装置时，直接获取当前图像的累计打滑里程即可判定机器人是否发生打滑，而无需对比机器人的实际移动里程与里程计数据来判定机器人是否打滑，因此无需检测机器人的实际移动里程，因此可以减少实际移动里程的复杂检测过程(比如，无需对比不同时间所获取的环境观测信息中机器人的位置变化，以获取机器人的实际移动里程)，从而可以降低机器人打滑检测的复杂度，降低资源消耗，提高机器人打滑检测实时性，由此，可以避免机器人长时间打滑，从而减少因机器人打滑而导致定位丢失的情况，提高机器人自主导航任务的执行效率。
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1.一种机器人打滑检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述对所述当前图像进行易滑区域的红外装置识别，得到所述当前图像的红外装置识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述对所述第一子图像进行红外区域识别，得到所述第一子图像的有效红外区域的数量，包括：
4.根据权利要求3所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述获取所述第一红外特征种子点的第一红外区域的第一红外像素点数量，包括：
5.根据权利要求3所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述预设颜色条件为像素点的第一颜色通道值大于第一预设颜色阈值、第二颜色通道值小于第二预设颜色阈值、且第三颜色通道值小于第三预设颜色阈值。
6.根据权利要求2所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述基于所述第一子图像的有效红外区域的数量和所述第二子图像的有效红外区域的数量，确定所述当前图像的红外装置识别结果，包括：
7.根据权利要求1所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述对所述当前图像
8.根据权利要求7所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述基于所述第三红外像素点数量进行判定，得到所述当前图像的红外装置识别结果，包括：
9.根据权利要求7所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述基于所述第三红外像素点数量进行判定，得到所述当前图像的红外装置识别结果，包括：
10.根据权利要求1所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述若所述红外装置识别结果为存在红外装置，则获取所述当前图像的累计打滑里程，包括：
11.根据权利要求1所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述根据所述累计打滑里程，检测所述机器人是否发生打滑，包括：
12.根据权利要求1所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.根据权利要求1所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
14.根据权利要求1所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述机器人的相机设置于所述机器人的顶部、所述机器人的相机与所述机器人的驱动轮位于同一垂直切面上。
15.一种移动机器人，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行如权利要求1至14任一项所述的机器人打滑检测方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至14任一项所述的机器人打滑检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种机器人打滑检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述对所述当前图像进行易滑区域的红外装置识别，得到所述当前图像的红外装置识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述对所述第一子图像进行红外区域识别，得到所述第一子图像的有效红外区域的数量，包括：
4.根据权利要求3所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述获取所述第一红外特征种子点的第一红外区域的第一红外像素点数量，包括：
5.根据权利要求3所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述预设颜色条件为像素点的第一颜色通道值大于第一预设颜色阈值、第二颜色通道值小于第二预设颜色阈值、且第三颜色通道值小于第三预设颜色阈值。
6.根据权利要求2所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述基于所述第一子图像的有效红外区域的数量和所述第二子图像的有效红外区域的数量，确定所述当前图像的红外装置识别结果，包括：
7.根据权利要求1所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述对所述当前图像进行易滑区域的红外装置识别，得到所述当前图像的红外装置识别结果，包括：
8.根据权利要求7所述的机器人打滑检测方法，其特征在于，所述基于所述第三红外像素点数量进行判定，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭睿，王斌，
申请(专利权)人：深圳竹芒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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