CN110412618A - 一种基于结构光传感器的四周障碍物检测方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于结构光传感器的四周障碍物检测方法和装置，其特征在于，包括：结构光传感器，陀螺仪，软件系统；所述结构光传感器是部署在汽车或载具四周的能够向指定方向发射结构光来获取深度信息的传感器；所述陀螺仪是用以获得当前用户（载体或载具）的轴向和\或加速度等运动信息的装置；所述软件系统是根据配置信息、陀螺仪信息和各个结构光传感器返回的数据来计算四周深度信息、并且能够标记和储存的系统。本发明可用于自动泊车或无人仓库中对周边进行碰撞检测和定位，以及为自主学习寻路提供数据基础。
Description
技术领域
本公开涉及智能激光测距测绘技术领域，尤其涉及一种基于结构光传感器的四周障碍物检测方法和装置。
背景技术
本公开用于解决一种附近四周物体检测的方法和装置，可用于自动泊车中对四周的测距，以便进行通过性判断，无人仓库对环境的感知和识别。本发明特别是为人与机器人共同协作的无人仓库，以及仓库中障碍物会动态的增减（人为或非人为因素引起的）的情况中，用来提供自主学习避让来提供数据基础。
发明内容
一种基于结构光传感器的四周障碍物检测方法和装置，其特征在于，包括：结构光传感器，陀螺仪，软件系统。
所述结构光传感器是部署在汽车或载具四周的能够向指定方向发射结构光来获取深度信息的传感器。
所述陀螺仪是用以获得当前用户（载体或载具）的轴向和\或加速度等运动信息的装置。
所述软件系统是根据配置信息、陀螺仪信息和各个结构光传感器返回的数据来计算四周深度信息、并且能够标记和储存的系统。
优选地，所述结构光可以为呈条纹式、网格式、散斑式、编码式等图案。
优选地，结构光传感器数量可以是4个也可以根据需求和具体结构光传感器的视域大小（fov）来增减数量。
优选地，结构光传感器的数据发送方式可以是有线或无线网络，连接线路等。
可选地，作为一种可选的实施方式，可以对每个结构光传感器增加一个同方向的摄像头以收集该方向的图像信息，此图像信息可以与当前信息一并存储。
优选地，所述软件系统可以从配置文件中读取出自身的包容盒。
优选地，所述相对偏移可以是相对于包容盒中心点的偏移坐标。
一种基于结构光传感器的四周障碍物检测方法，其特征在于，包括：
步骤一：结构光传感器收集周围的物体距离深度信息，并将信息发送给所述软件系统。
步骤二：软件系统根据各个结构光传感器的编号来知道各个结构光传感器的朝向和相对偏移，然后结合陀螺仪读数将每个结构光传感器的深度信息按照其方向和相对偏移来进行转换，以达到还原周围深度信息和碰撞信息的目的。
优选地，对各个部署的各个结构光传感器进行编号，并且记录下各个结构光传感器的相对位置偏移，用于软件系统加载。
优选地，将各个结构光传感器收集的数据（深度图像、时间和自身编号）发送到软件系统中。
优选地，所述软件系统根据每个结构光传感器的编号来检索到此结构光传感器的朝向、相对偏移等信息。
优选地，所述软件系统将根据每个结构光传感器的朝向、相对偏移信息来对深度图像的深度信息进行处理和转化，生成局部坐标系的3D深度信息。
优选地，所述软件系统将每个结构光传感器的转化后的深度信息拼在一起，对可能出现的部分重叠的深度信息做取舍处理，最终生成四周的3D深度信息。
进一步地，作为一种可选的实施方式，在对重叠部分的深度信息进行取舍时，使用最近的深度值（最亮的深度值）覆盖掉相对远（暗）的深度值。
优选地，所述软件系统根据陀螺仪数据中的轴向角度和加速度信息来得到当前的局部坐标系的轴向角度或\和载具的相对位移，用以标记当前获得的周围的3D深度信息，这种经过陀螺仪标记的3D深度信息可以为机器人在封闭场景中自主学习寻路来提供相关数据基础。
可选地，作为一种可选的实施方式，如果由于结构光传感器探测范围重叠而出现了3D深度数据重叠的话，在处理数据重叠时，使用最近的深度信息覆盖稍远的深度信息。
优选地，作为一种可选的实施方式，陀螺仪每帧的数据中包含有时间、角度、加速度，使用加速度乘以每帧的时间间隔，可以得到这一帧的速度变化偏移，将这些速度变化偏移累加起来就可以得到瞬间（每帧）的速度值，用这个累加后的瞬间速度值计算出的平均速度乘以每帧的时间间隔就能得到每帧的位移的偏移值，记录和累加这些偏移值就可以知道车辆或载具的位移。
优选地，作为一种可选的实施方式，如果能够从陀螺仪中读取出陀螺仪的位移则不在软件系统中计算位移，具体根据陀螺仪硬件情况来调整位移获取方式。
优选地，作为一种可选的实施方式，结构光传感器获取的深度信息首先按照深度值还原浮点型数据（具体过程参照结构光传感器的技术参数和使用说明，将图像颜色值换算成深度方向的距离），然后将数据按照结构光传感器的方向的角度旋转（乘以轴向旋转矩阵），再加上结构光传感器的偏移（相对于载具包容盒中心的偏移坐标），来得到相对于包容盒中心点为原点的局部坐标系的坐标。
优选地，作为一种可选的实施方式，可以将计算出的结构光传感器的深度数据和陀螺仪读数和计算出的相对位移按照某个条件（例如间隔半秒或移动半米）来储存。
优选地，作为一种可选的实施方式，可以通过记录每个位置的陀螺仪读数和四周深度信息来描绘出所在场景的静态信息，并将信息存入数据库中，以备使用。
可选地，作为一种可选的实施方式，可以增加摄像头，以根据深度信息和深度信息生成对应的3D立体图片信息，存入用以作为训练神经网络、深度神经网络或卷积神经网络的数据库或信息库。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1
步骤1：软件系统读取配置，读取到正前方有一个结构光传感器（编号001），轴向转角是y轴转90度，偏移是（0，0，0.3），正后方有一个结构光传感器（编号002），轴向转角是y轴转270度，偏移是（0，0，-0.5）。
步骤2：软件系统收集到编号001和编号002传感器的深度信息，按照两个传感器的轴向旋转（001编号的按照y轴旋转90度，002编号的按照y轴旋转270度），在加上两个传感器的偏移，来得到在载具包容盒所属的局部坐标系中的深度信息。
步骤3：软件系统根据陀螺仪数据计算出过去某段时间的位移，将上面计算出来的深度信息和陀螺仪读数以及某个时间开始的位移信息进行存盘。
以上是本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围不应局限于此。任何熟悉本领域的技术人员在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此本发明的保护范围应以权利要求书所限定的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于结构光传感器的四周障碍物检测方法和装置，其特征在于，包括：结构光传感器，陀螺仪，软件系统；
所述结构光传感器是部署在汽车或载具四周的能够向指定方向发射结构光来获取深度信息的传感器；
所述陀螺仪是用以获得当前用户（载体或载具）的轴向和\或加速度等运动相关信息的装置；
所述软件系统是根据配置信息、陀螺仪信息和各个结构光传感器返回的数据来计算四周深度信息、并且能够标记和储存的系统。
2.一种基于结构光传感器的四周障碍物检测方法，其特征在于，包括：
步骤一：结构光传感器收集周围的物体距离深度信息，并将信息发送给所述软件系统；
步骤二：软件系统根据各个结构光传感器的编号来知道各个结构光传感器的朝向和相对偏移，然后结合陀螺仪读数将每个结构光传感器的深度信息按照其方向和相对偏移来进行转换，以达到还原周围深度信息和碰撞信息的目的。
3.根据权利要求2所述的“步骤一”，其特征在于，结构光传感器收集周围的物体距离深度信息，并将信息发送给所述软件系统，包括：
对各个部署的各个结构光传感器进行编号，并且记录下各个结构光传感器的相对位置偏移，用于软件系统加载；
将各个结构光传感器收集的数据（深度图像、时间和自身编号）发送到软件系统中。
4.根据权利要求2所述的“步骤二”，其特征在于，软件系统根据各个结构光传感器的编号来知道各个结构光传感器的朝向和相对偏移，然后结合陀螺仪读数将每个结构光传感器的深度信息按照其方向和相对偏移来进行转换，以达到还原周围深度信息和碰撞信息的目的，包括：
所述软件系统根据每个结构光传感器的编号来检索到此结构光传感器的朝向、相对偏移等信息；
所述软件系统将根据每个结构光传感器的朝向、相对偏移信息来对深度图像的深度信息进行处理和转化，生成局部坐标系的3D深度信息；
所述软件系统将每个结构光传感器的转化后的深度信息拼在一起，对可能出现的部分重叠的深度信息做取舍处理，最终生成四周的3D深度信息；
所述软件系统根据陀螺仪数据中的轴向角度和加速度信息来得到当前的局部坐标系的轴向角度或\和载具的相对位移，用以标记当前获得的周围的3D深度信息，这种经过陀螺仪标记的3D深度信息可以为机器人在封闭场景中自主学习寻路来提供相关数据基础。
5.一种计算机可读写介质，其上存储有计算机程序和相关数据，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现本发明的相关计算功能和内容。
6.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
一个或多个显卡（可选）；
存储装置，用于存储一个或多个程序。
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