[发明专利]机器人、动态障碍物状态估计方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种机器人，其特征在于，所述机器人包括存储器和处理器，所述存储器用于存储可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器用于执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

获取障碍物在不同时刻的点云数据和位置；

依据不同时刻的所述点云数据和所述位置，在环境地图中绘制出所述障碍物的障碍物时间图像和所述障碍物的静态概率图像；

基于所述障碍物时间图像与所述静态概率图像，确定所述障碍物是否为动态障碍物；

若所述障碍物为动态障碍物，基于所述障碍物时间图像与所述静态概率图像生成所述动态障碍物的动态障碍物时间图像；

基于所述动态障碍物时间图像，获得所述动态障碍物的运动状态。

2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述依据不同时刻的所述点云数据和所述位置，在环境地图中绘制出所述障碍物的障碍物时间图像和所述障碍物的静态概率图像，包括：

获取第一环境地图与第二环境地图；

按照不同的图像数值变化趋势，将各时刻的所述点云数据和所述位置依次转换为所述第一环境地图的图像数值和所述第二环境地图的图像数值，得到所述障碍物时间图像和所述静态概率图像。

3.根据权利要求2所述的机器人，其特征在于，所述障碍物在不同时刻的点云数据和位置是实时采集的；所述将各时刻的所述点云数据和所述位置转换为所述第一环境地图的图像数值和所述第二环境地图的图像数值，得到所述障碍物时间图像和所述静态概率图像，包括：

每当获取到实时采集的点云数据和位置时，降低所述第一环境地图中各区域的图像数值，得到降值后的第一环境地图；

将所述实时采集的点云数据和位置投影到所述第二环境地图和所述降值后的第一环境地图中；

基于所述第一环境地图中的投影结果，确定所述第一环境地图中图像数值设定为时间图像预设值的区域，得到所述障碍物时间图像；

基于所述第二环境地图中的投影结果，确定所述第二环境地图中图像数值增加和/或减少的区域，得到所述静态概率图像。

4.根据权利要求3所述的机器人，其特征在于，所述点云数据和位置是通过传感器实时采集的；所述将所述实时采集的点云数据和位置投影到所述第二环境地图和所述降值后的第一环境地图中，包括：

按照所述传感器的参数，将所述障碍物点云数据和位置转换到机器人坐标系中，得到所述机器人坐标系下的障碍物数据；

按照所述机器人的位姿，对所述机器人坐标系下的障碍物数据进行坐标系转换，得到目标坐标系下的障碍物数据；

将所述目标坐标系下的障碍物数据，分别投影到所述第二环境地图与所述降值后的第一环境地图。

5.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述基于所述障碍物时间图像与所述静态概率图像，确定所述障碍物是否为动态障碍物，包括：

对所述静态概率图像中所述位置对应的图像数值进行二值化处理，得到静态图像；

基于所述静态图像与所述障碍物时间图像，确定所述障碍物是否为动态障碍物。

6.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述运动状态包括所述动态障碍物的速度方向和速度值，所述障碍物在不同时刻的点云数据和位置是按照传感器的感知间隔采集的；所述基于所述动态障碍物时间图像，获得所述动态障碍物的运动状态，包括：

在所述动态障碍物时间图像的多个障碍物区域中，分别获取与点云数据和位置的采集时刻相关的图像数值；

基于所述图像数值获取各所述障碍物区域的方向值与轨迹值；

按照所述方向值确定所述速度方向；

依据所述轨迹值，确定所述多个障碍物区域中的临界区域；

根据所述临界区域与所述感知间隔，计算出所述速度值。