[发明专利]用于智能机器人的路径规划方法及装置

说明书

本发明公开了一种用于智能机器人的路径规划方法，所述智能机器人安装有机器人操作系统，该方法包括：获取视角内的具有三维深度信息的视觉三维点云；在视平面上，在视角内划分出多个投影区域；对所述具有三维深度信息的视觉三维点云在每个投影区域的投影进行最近点迭代处理，将最近点作为该投影区域的激光二维数据点，进而得到与所述视觉三维点云对应的激光二维点云；利用激光SLAM算法和所得到的激光二维点云进行路径规划。本发明实施例通过将利用深度视觉摄像头获取的视觉三维点云转换成激光二维点云，可以将激光SLAM算法与视觉传感器结合使用，完成机器人的路径规划和导航，有效的提高了使用视觉传感器的机器人的路径规划稳定性。

技术领域

本发明涉及智能机器人领域，尤其涉及一种用于智能机器人的路径规划方法及装置。

背景技术

随着计算机、传感器、控制技术、人工智能等技术的飞速发展，机器人虽然只经历了短短50多年的发展，但在需求的牵引下作为一种新兴的产业和技术，机器人技术已经得到了很好的发展。因为机器人的种类繁多、功能各不相同，所以能够广泛地应用在工业、民用等各个领域。

同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM)技术，是近几十年里机器人领域中的重大发展研究方向。作为机器人的核心技术，SLAM技术在机器人导航、控制、生产等方面都有着重要的研究意义。一般而言，SLAM技术分为两种主要的技术模式即：激光SLAM和视觉SLAM(包括双目SLAM、单目SLAM和RGBD-SLAM)。在两种技术模式中，视觉SLAM有其优势所在：视觉传感器价格便宜、无穿透性，并且易于在机器人硬件结构上实现。然而，目前的视觉SLAM算法相比激光SLAM算法来说还不成熟，且开源代码较为匮乏，在稳定性上也远远劣于激光SLAM算法。

因此，亟需提供一种具有良好的稳定性、快速性的用于智能机器人的路径规划解决方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题之一是需要提供一种具有良好的稳定性、快速性的用于智能机器人的路径规划解决方案。

为了解决上述技术问题，本申请的实施例首先提供了一种用于智能机器人的路径规划方法，所述智能机器人安装有机器人操作系统，该方法包括：获取视角内的具有三维深度信息的视觉三维点云；在视平面上，在视角内划分出多个投影区域；对所述具有三维深度信息的视觉三维点云在每个投影区域的投影进行最近点迭代处理，将最近点作为该投影区域的激光二维数据点，进而得到与所述视觉三维点云对应的激光二维点云；利用激光SLAM算法和所得到的激光二维点云进行路径规划。

优选地，该方法还包括如下步骤：对获取的视觉三维点云数据进行滤波和/或平滑处理以修复丢失的深度数据。

优选地，在视角内平均划分出多个投影区域，在每个投影区域内利用预设的几何模型对所述具有三维深度信息的视觉三维点云进行投影。

优选地，该方法还包括如下步骤：基于路径规划进行导航。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种用于智能机器人的路径规划装置，所述智能机器人安装有机器人操作系统，该装置包括：视觉三维点云获取模块，其获取视角内的具有三维深度信息的视觉三维点云；投影区域划分模块，其在视平面上，在视角内划分出多个投影区域；激光二维点云获取模块，其对所述具有三维深度信息的视觉三维点云在每个投影区域的投影进行最近点迭代处理，将最近点作为该投影区域的激光二维数据点，进而得到与所述视觉三维点云对应的激光二维点云；路径规划模块，其利用激光SLAM算法和所得到的激光二维点云进行路径规划。

优选地，所述视觉三维点云获取模块，其进一步对获取的视觉三维点云数据进行滤波和/或平滑处理以修复丢失的深度数据。

优选地，所述投影区域划分模块，其进一步在视角内平均划分出多个投影区域；所述激光二维点云获取模块，其还在每个投影区域内利用预设的几何模型对所述具有三维深度信息的视觉三维点云进行投影。