[发明专利]工作环境分析方法、装置及机器人

说明书

本申请涉及机器人技术领域，具体而言，涉及一种工作环境分析方法、装置及机器人。工作环境分析方法，包括：获取机器人所在工作环境的可行区域图像，以及可行区域图像中，每个通道空间点对应的通道宽度值，并确定出经过机器人的预规划路线的所有通道空间点，作为第一目标空间点，再根据每个第一目标空间点对应的通道宽度值，对机器人所在工作环境的可行区域进行宽度分析，获得分析结果。本申请实施例提供的工作环境分析方法能够提高机器人的工作环境分析效率。

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，具体而言，涉及一种工作环境分析方法、装置及机器人。

背景技术

机器人是自动执行工作的机器装置，它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动，能够应用于服务业、生产业、建筑业，以协助或取代人类工作。现有技术中，机器人往往是通过深度学习实现工作环境分析，以根据分析结果确定行进策略的。但，深度学习方式对于计算资源的消耗较大，因此，也存在分析效率低下的弊端。

发明内容

本申请实施例的目的在于，提供一种工作环境分析方法、装置及机器人，以提高机器人的工作环境分析效率。

第一方面，本申请实施例提供了一种工作环境分析方法，包括：

获取机器人所在工作环境的可行区域图像；

获得所述可行区域图像中，每个通道空间点对应的通道宽度值；

确定出经过所述机器人的预规划路线的所有通道空间点，作为第一目标空间点；

根据每个所述第一目标空间点对应的通道宽度值，对所述机器人所在工作环境的可行区域进行宽度分析，获得分析结果。

本申请实施例提供的工作环境分析方法，能够获取机器人所在工作环境的可行区域图像，以及可行区域图像中，每个通道空间点对应的通道宽度值，再确定出经过机器人的预规划路线的所有通道空间点，作为第一目标空间点，根据每个第一目标空间点对应的通道宽度值，对机器人所在工作环境的可行区域进行宽度分析，获得分析结果。显然，本申请实施例中提供的工作环境分析方法，能够通过获取的每个第一目标空间点对应的通道宽度值，实现对机器人的工作环境进行分析的目的，相对于现有技术中，通过深度学习实现对机器人的工作环境进行分析的方案而言，降低了计算资源的消耗，因此，能够有效提高机器人的工作环境分析效率。

结合第一方面，本申请实施例还提供了第一方面的第一种可选的实施方式，所述获取机器人所在工作环境的可行区域图像，包括：

获取所述机器人所在工作环境的栅格图像；

对所述栅格图像进行二值化处理，获得二值图像，所述二值图像中包括第一边缘线、第二边缘线，以及位于所述第一边缘线和所述第二边缘线之间的可行区域；

在所述二值图像中，对所述可行区域中包括的每个可行空间点进行距离变换处理，获得所述可行区域图像。

本申请实施例中，获取机器人所在工作环境的可行区域图像，包括：获取机器人所在工作环境的栅格图像，对栅格图像进行二值化处理，获得二值图像，二值图像中包括第一边缘线、第二边缘线，以及位于第一边缘线和第二边缘线之间的可行区域，以及在二值图像中，对可行区域中包括的每个可行空间点进行距离变换处理，获得可行区域图像。显然，获得可行区域图像主要包括对栅格图像进行二值化处理，以及对可行区域中包括的每个可行空间点进行距离变换处理，整个处理过程相对简单快捷，因此，能够有效提高机器人的工作环境分析效率。

结合第一方面的第一种可选的实施方式，本申请实施例还提供了第一方面的第二种可选的实施方式，所述对所述可行区域中包括的每个可行空间点进行距离变换处理，获得所述可行区域图像，包括：

针对每个所述可行空间点，获得所述可行空间点与所述第一边缘线和所述第二边缘线之间的最小距离值，作为参考距离值；