[发明专利]一种车位检测方法、装置、系统及机器人和存储介质

说明书

本发明涉及一种车位检测方法、装置、系统及机器人和存储介质，属于机器人控制领域，包括以下步骤：步骤S1、构建二维栅格地图；步骤S2、获取车位边界框位置信息并建立二维栅格地图与三维地图的映射关系；步骤S3、将车位边界框位置信息与二维栅格地图结合，通过二维栅格地图与三维地图的映射关系，计算车位的位置信息。本发明提供一种车位检测方法、装置、系统及存储介质，通过构建二维栅格地图并直接对二维栅格地图进行识别处理，从而可直接在二维栅格地图上识别并计算出三维车位区域信息，降低技术实现难度的同时降低成本。

技术领域

本发明涉及机器人控制领域，尤其是涉及一种车位检测方法、装置、系统及机器人和存储介质。

背景技术

随着科技的进步，驾驶式清洁机器人已经越来越多的被自动式清洁机器人取代。在自动泊车和地库清洁机器人相关领域需要对车位进行识别，以便对车位区域和通道区域实行不同的清扫方式和清扫强度。

目前自动识别使用的方法一般是通过车载摄像头采集彩色图片并利用计算机视觉识别技术进行检测识别。但是该方式最多只能得到车位在二维彩色图像上的像素位置信息，如果想要进一步应用该信息，一般还想要将该二维信息通过其他手段变换到真实的三维空间坐标系，这个变换过程通常包含非常复杂的环境检测传感器内外参标定和各种复杂的计算过程，整体实现难度较大，而且由于彩色图像容易受光照等环境因素影响导致整体非常不稳定。

因此，需要提出一种新的技术方案来解决上述技术问题。

发明内容

本发明的目的一是提供一种车位检测方法及装置，通过构建二维栅格地图并直接对二维栅格地图进行识别处理，从而可直接在二维栅格地图上识别并计算出三维车位区域信息，降低技术实现难度的同时降低成本。

本发明的上述一发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种车位检测方法，包括以下步骤：

步骤S1、构建二维栅格地图；

步骤S2、获取车位边界框位置信息并建立二维栅格地图与三维地图的映射关系；

步骤S3、将车位边界框位置信息与二维栅格地图结合，通过二维栅格地图与三维地图的映射关系，计算车位的位置信息。

通过采用上述技术方案，通过清洁机器人在移动的过程中对停车场所内的环境进行扫描，根据扫描的图像结果构建出二维栅格地图，同时在扫描的图像中获取车位边界框信息，再通过二维栅格地图与三维地图的映射关系，从而快速得到三维空间信息，将车位边界框信息在二维栅格地图上结合，使得车位信息在二维栅格地图上体现，再利用二维栅格地图与三维地图之间的映射关系，从而得到车位在三维空间内的位置信息，降低技术实现难度的同时降低成本。

本发明进一步设置为：所述步骤S1中，构建二维栅格地图，包括以下步骤：

步骤S11、获取环境信息，通过环境检测传感器扫描得到停车场所内的环境信息；

步骤S12、数据处理，对所述环境检测传感器扫描到的环境信息以点云数据的形式进行存储处理；

步骤S13、二维栅格地图的构建，根据所述环境检测传感器扫描到的环境信息以导航地图的构建方式构建出二维栅格地图。

通过采用上述技术方案，通过在清洁机器人上设置环境检测传感器对停车场所环境进行扫描，在使用常规的导航地图的构建方式将扫描到的环境信息构建出二维栅格地图，利用二维栅格地图分辨率的已知行，从而便于三维地图与二维栅格地图对应关系的构建。

本发明进一步设置为：所述步骤S2中，通过使用神经网络物体检测方法对二维栅格地图进行识别处理从而获取车位边界框位置信息。

通过采用上述技术方案，通过神经网络物体检修方法直接对二维栅格地图进行识别处理，降低神经网络在检测过程中的难度。