【技术实现步骤摘要】
本申请涉及线激光，尤其涉及基于线激光数据的行走面识别方法。
技术介绍
1、当扫地机器人清扫遇到地毯的时候，如果没有适当的识别方法和运行手段，很有可能会被地毯的边缘卡住。只有识别到地毯，采用适当的运行方法和策略，才能让机器人更顺利地运行和清扫，扫地机器人识别地毯尤为重要。目前使用图像识别算法来区分地毯和其余地面材质，需要使用多帧图像进行特征匹配运算，会增加识别障碍物所需消耗的设备资源，而且，扫地机器人在环境光较暗的情况下视觉图像处理技术无法准确识别出行走面。
技术实现思路
1、基于线激光数据的行走面识别方法，机器人上安装线激光传感器，机器人在行走面上移动；线激光传感器用于沿机器人行走方向的斜下方发射线激光，线激光传感器还用于采集线激光经行走面反射形成的激光点；所述行走面识别方法包括：机器人通过线激光传感器采集一帧线激光数据，再在该帧线激光数据中提取出各个激光点的高度值，然后通过对相邻两个激光点的高度差值绝对值进行累加计算，获得高度差累加值；判断机器人计算获得的高度差累加值是否小于参考高度差累计阈值；在机器人计算获得的高度差累加值小于参考高度差累计阈值的情况下，机器人将其行走面识别为包括地板；在机器人计算获得的高度差累加值大于或等于参考高度差累计阈值的情况下，若检测到所述一帧线激光数据内各个激光点的连线呈现预设形态，机器人将其行走面识别为包括地毯。
2、与现有技术相比，本技术方案通过一帧线激光数据进行各个激光点的检测，在激光点的高度信息计算出的高度差累加值小于参考高度差累计
3、进一步地，所述行走面识别方法还包括：在机器人计算获得的高度差累加值大于或等于参考高度差累计阈值的情况下，若检测到所述一帧线激光数据内各个激光点的连线不是呈现预设形态，机器人确定其行走面存在障碍物，其中，障碍物表面反射回的激光点的高度大于地板的表面反射回的激光点的高度。本技术方案在确定高度差累加值与参考高度差累计阈值大小关系的基础上，通过检测所述一帧线激光数据内各个激光点的连线是否呈现预设形态来区分出障碍物和地毯。
4、进一步地，在所述一帧线激光数据中，机器人依次对各个激光点进行连线，再计算各个激光点的连线的总长度，并将总长度标记为高度连接线长度；在机器人计算获得的高度差累加值小于参考高度差累计阈值的情况下，机器人计算的高度连接线长度小于预设连线长度阈值，机器人将其计算的高度连接线长度记为地表高度连接线长度；在机器人计算获得的高度差累加值大于或等于参考高度差累计阈值的情况下，机器人计算的高度连接线长度大于或等于预设连线长度阈值。
5、进一步地，在机器人计算的高度连接线长度大于或等于预设连线长度阈值的情况下，若所述一帧线激光数据内各个激光点的连线不是呈现预设形态，则机器人识别到障碍物，机器人将其计算的高度连接线长度记为障碍高度连接线长度；在机器人计算的高度连接线长度大于或等于预设连线长度阈值的情况下，若所述一帧线激光数据内各个激光点的连线呈现预设形态，则机器人识别到地毯，机器人将其计算的高度连接线长度记为地毯高度连接线长度。对于同一探测宽度内采集的一帧线激光数据，计算得到的障碍高度连接线长度和地毯高度连接线长度均大于地表高度连接线长度。从而使用高度连接线长度来在行走面识别出地毯之前排除地板的干扰，进而使用提前设置的预设形态区分出地毯和障碍物。
6、进一步地，检测所述一帧线激光数据内各个激光点的连线呈现预设形态的方法包括：机器人通过线激光传感器采集一帧线激光数据，再在该帧线激光数据中提取出各个激光点的高度值，并确定高度值最大的激光点和高度值最小的激光点；然后在该帧线激光数据中，依次计算相邻两个激光点的高度差绝对值，并通过对高度差绝对值累加计算获得高度差累加值；根据高度值最大的激光点与高度值最小的激光点之间的高度差与高度差累加值的关系，检测所述一帧线激光数据内各个激光点的连线是否呈现预设形态；当机器人检测到所述一帧线激光数据内各个激光点的连线呈现预设形态时，机器人将其行走面识别为包括地毯。因此，本技术方案在考虑高度值最大的激光点与高度值最小的激光点之间的高度差与高度差累加值的关系的基础上进行各个激光点的连线的检测，以实现抵消高度值最大的激光点与高度值最小的激光点之间的高度差的影响后进行地毯和障碍物的区分，避免地毯误识别。
7、进一步地，所述根据高度值最大的激光点与高度值最小的激光点之间的高度差与高度差累加值的关系，检测所述一帧线激光数据内各个激光点的连线是否呈现预设形态的方法包括：在一帧线激光数据中计算出所述高度差累加值后，控制所述高度差累加值减去所述一帧线激光数据中的最高点与最低点的高度差，得到的差值是待判断高度差值；其中，所述一帧线激光数据中的最高点是高度值最大的激光点，所述一帧线激光数据中的最低点是高度值最小的激光点；然后判断待判断高度差值是否大于预设地毯高度差阈值，是则确定机器人识别出地毯并确定所述一帧线激光数据内各个激光点的连线呈现预设形态，并确定所述高度差累加值大于或等于参考高度差累计阈值。
8、综上，前述技术方案根据高度最大的激光点与高度最小的激光点之间的高度差与高度差累加值的关系检测各个激光点的连线是否呈现预设形态，从而积累起来的所述高度差累加值在抵消最高点与最低点的高度差的影响后，量化描述同一帧线激光数据中的各个激光点连线的跳变状态；当所述待判断高度差值大于或等于预设地毯高度差阈值时，确定各个激光点的连线呈现连续起伏变化状态；当所述待判断高度差值小于预设地毯高度差阈值时，确定各个激光点的连线呈现相对少次数的起伏变化状态（例如一至两次），从而确定机器人在行走面中区分出地毯和障碍物，也防止对地毯的误识别。
9、进一步地，所述在该帧线激光数据中，依次计算相邻两个激光点的高度差绝对值，并通过对高度差绝对值累加计算获得高度差累加值的方法包括：步骤a、在一帧线激光数据所提取的各个激光点中，从距离光亮区段在机体中轴线的垂直方向的一端最近的激光点开始遍历相邻的一个激光点，再计算相邻两个激光点的高度差绝对值，得到高度差累加值；然后执行步骤b；步骤b、从步骤a最新遍历的一个激光点开始遍历相邻一个未参与高度差绝对值计算的激光点，再计算先后遍历的相邻两个激光点的高度差绝对值，再将步骤a计算出的高度差累加值与当前计算出的高度差绝对值相加，得到新高度差累加值，再控制新高度差累加值更新为步骤a所述的高度差累加值；步骤c、重复执行步骤b，直至遍历完一帧线激光数据所提取的各个激光点，并通过对高度差绝对值累加计算来更本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于线激光数据的行走面识别方法，其特征在于，机器人上安装线激光传感器，机器人在行走面上移动；线激光传感器用于沿机器人行走方向的斜下方发射线激光，线激光传感器还用于采集线激光经行走面反射形成的激光点；
2.根据权利要求1所述行走面识别方法，其特征在于，所述行走面识别方法还包括：在机器人计算获得的高度差累加值大于或等于参考高度差累计阈值的情况下，若检测到所述一帧线激光数据内各个激光点的连线不是呈现预设形态，机器人确定其行走面存在障碍物，其中，障碍物表面反射回的激光点的高度大于地板的表面反射回的激光点的高度。
3.根据权利要求2所述行走面识别方法，其特征在于，在所述一帧线激光数据中，机器人依次对各个激光点进行连线，再计算各个激光点的连线的总长度，并将总长度标记为高度连接线长度；
4.根据权利要求3所述行走面识别方法，其特征在于，在机器人计算的高度连接线长度大于或等于预设连线长度阈值的情况下，若所述一帧线激光数据内各个激光点的连线不是呈现预设形态，则机器人识别到障碍物，机器人将其计算的高度连接线长度记为障碍高度连接线长度；
5.根据权利
6.根据权利要求5所述行走面识别方法，其特征在于，所述根据高度值最大的激光点与高度值最小的激光点之间的高度差与高度差累加值的关系，检测所述一帧线激光数据内各个激光点的连线是否呈现预设形态的方法包括：
7.根据权利要求6所述行走面识别方法，其特征在于，所述在该帧线激光数据中，依次计算相邻两个激光点的高度差绝对值，并通过对高度差绝对值累加计算获得高度差累加值的方法包括：
8.根据权利要求7所述行走面识别方法，其特征在于，在一帧线激光数据所提取的各个激光点是不包括所述光亮区段的边缘处分布的激光点，并确定所述光亮区段在机体中轴线的垂直方向的两端处分布的激光点不存在于一帧线激光数据所提取的各个激光点当中。
9.根据权利要求6所述行走面识别方法，其特征在于，各个激光点的连线呈现的预设形态包括：
10.根据权利要求9所述行走面识别方法，其特征在于，所述待判断高度差值越大，表示在一个探测宽度内，一帧线激光数据中的各个激光点的连线在机体中轴线的垂直方向上的跳变次数越多；
...【技术特征摘要】
1.基于线激光数据的行走面识别方法，其特征在于，机器人上安装线激光传感器，机器人在行走面上移动；线激光传感器用于沿机器人行走方向的斜下方发射线激光，线激光传感器还用于采集线激光经行走面反射形成的激光点；
2.根据权利要求1所述行走面识别方法，其特征在于，所述行走面识别方法还包括：在机器人计算获得的高度差累加值大于或等于参考高度差累计阈值的情况下，若检测到所述一帧线激光数据内各个激光点的连线不是呈现预设形态，机器人确定其行走面存在障碍物，其中，障碍物表面反射回的激光点的高度大于地板的表面反射回的激光点的高度。
3.根据权利要求2所述行走面识别方法，其特征在于，在所述一帧线激光数据中，机器人依次对各个激光点进行连线，再计算各个激光点的连线的总长度，并将总长度标记为高度连接线长度；
4.根据权利要求3所述行走面识别方法，其特征在于，在机器人计算的高度连接线长度大于或等于预设连线长度阈值的情况下，若所述一帧线激光数据内各个激光点的连线不是呈现预设形态，则机器人识别到障碍物，机器人将其计算的高度连接线长度记为障碍高度连接线长度；
5.根据权利要求2所述行走面识...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢一光，李永勇，
申请(专利权)人：珠海一微半导体股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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