[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

说明书

本申请涉及一种机器人、动态障碍物运动状态估计方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。机器人获取障碍物在不同时刻的点云数据和位置；依据不同时刻的点云数据和位置，在环境地图中绘制出障碍物时间图像和静态概率图像；基于障碍物时间图像与静态概率图像，确定障碍物是否为动态障碍物；若障碍物为动态障碍物，基于障碍物时间图像与静态概率图像生成动态障碍物时间图像；基于动态障碍物时间图像，获得动态障碍物的运动状态。当障碍物是动态运动状态时，目标点云与背景点云分割的准确度高，导致目标的状态估计更精确。

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，特别是涉及一种机器人、动态障碍物状态估计方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

在机器人导航领域，对障碍物的检测和运动估计是一重要的任务。常用的方法是基于多目标跟踪，其基本流程依次是，目标检测、目标关联及目标跟踪。在目标检测的过程中，其主要是使用目标分割的方式区分目标数据与背景数据。

在传统的技术中，当障碍物是动态运动状态时，目标点云与背景点云容易造成错误分割，导致目标的状态估计错误。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高动态障碍物状态估计准确度的机器人的动态障碍物运动状态估计方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种机器人，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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：