CN110989623A - 地面无人作业设备及控制其移动的方法和装置、存储介质 - Google Patents

地面无人作业设备及控制其移动的方法和装置、存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施方式提供一种地面无人作业设备及控制其移动的方法和装置、存储介质，属于无人控制领域。所述方法包括：对所述地面无人作业设备前方的作业路径进行检测；在检测到所述作业路径上存在障碍物的情况下，识别所述障碍物类型；以及在确定所述障碍物为可通过型障碍物的情况下，控制所述地面无人作业设备按照初始的作业路径移动。在上述技术方案中，通过检测并识别地面无人作业设备的作业路径上出现的障碍物，可以确定该障碍物是否为可通过型障碍物。在确定该障碍物为可通过型障碍物时，可以无需执行局部避障路径进行避障，从而降低地面无人作业设备进行避障的次数，因此提高了地面无人作业设备的作业效率并降低了作业成本。

Description

地面无人作业设备及控制其移动的方法和装置、存储介质
技术领域
本发明涉及无人控制领域，具体地涉及一种地面无人作业设备及控制其移动的方法和装置、存储介质。
背景技术
无人车等地面无人作业设备在进行定点移动过程中，当遇到障碍物时，需要重新规划作业路径以实现避障。在现有的方案中，无人车通过安装避障传感器来检测在设定的安全距离内是否存在障碍物。当确定安全距离内存在障碍物时，无人车会规划局部避障路径，并按照该局部避障路径移动以绕过障碍物。然而，当无人车在户外环境下作业时，例如无人车在丛林中作业时，由于丛林中存在大量绿植，当无人车的作业路径上出现从这些绿植上下垂的叶子和枝丫等可以直接通过的障碍物时，无人车也会因为检测到前方存在障碍物而重新规划路线进行绕行，而频繁地绕行会使无人车较大程度地偏离最优作业路径，从而导致无人车的行驶路程大量增加，进而使得无人车的作业效率降低、作业成本增加。
发明内容
为了至少部分地解决现有技术中存在的上述问题，本发明实施方式的目的是提供一种地面无人作业设备及控制其移动的方法和装置、存储介质。
为了实现上述目的，在本发明实施方式的第一方面，提供一种用于控制地面无人作业设备移动的方法，所述方法包括：对所述地面无人作业设备前方的作业路径进行检测；在检测到所述作业路径上存在障碍物的情况下，识别所述障碍物类型；以及在确定所述障碍物为可通过型障碍物的情况下，控制所述地面无人作业设备按照初始的作业路径移动。
可选地，所述方法还包括：在确定所述障碍物为不可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径；以及控制所述地面无人作业设备按照所述局部避障路径行驶，以绕过所述障碍物。
可选地，所述方法还包括：在确定所述障碍物为所述可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径并将所述地面无人作业设备的当前位置记录为标记位置；在所述地面无人作业设备移动至所述障碍物所在位置的情况下，确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物；以及在确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物的情况下，退回至所述标记位置并按照所述局部避障路径行驶以绕过所述障碍物。
可选地，所述地面无人作业设备包括行走轮，所述确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物包括：检测所述行走轮的转速；以及在所述转速低于预设转速阈值的情况下，确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物。
可选地，所述确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物包括：确定所述地面无人作业设备在所述障碍物所在位置的停留时间；以及在所述停留时间超过预设时间阈值的情况下，确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物。
可选地，所述识别所述障碍物类型包括：获取所述障碍物的特征信息；将所述特征信息输入至预定的识别模型以对所述障碍物进行识别，其中所述识别模型基于所述可通过型障碍物的特征信息的样本建立；以及根据识别结果确定所述障碍物类型。
可选地，所述特征信息包括点云数据信息或图像数据信息。
在本发明实施方式的第二方面，还提供一种用于控制地面无人作业设备移动的装置，所述装置包括：通信模块，被配置为获取所述地面无人作业设备前方的作业路径的检测数据；识别模块，被配置为在根据所述检测数据确定所述作业路径上存在障碍物的情况下，识别所述障碍物类型；以及控制模块，被配置为在确定所述障碍物为可通过型障碍物的情况下，控制所述地面无人作业设备按照初始的作业路径移动。
可选地，所述控制模块还被配置为：在确定所述障碍物为不可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径；以及控制所述地面无人作业设备按照所述局部避障路径行驶，以绕过所述障碍物。
可选地，所述控制模块还被配置为：在确定所述障碍物为所述可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径并将所述地面无人作业设备的当前位置记录为标记位置；在所述地面无人作业设备移动至所述障碍物所在位置的情况下，确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物；以及在确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物的情况下，退回至所述标记位置并按照所述局部避障路径行驶以绕过所述障碍物。
可选地，所述地面无人作业设备包括行走轮，所述控制模块确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物包括：获取所述行走轮的转速；以及在所述转速低于预设转速阈值的情况下，确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物。
可选地，所述控制模块确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物包括：确定所述地面无人作业设备在所述障碍物所在位置的停留时间；以及在所述停留时间超过预设时间阈值的情况下，确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物。
可选地，所述识别模块识别所述障碍物类型包括：获取所述障碍物的特征信息；将所述特征信息输入至预定的识别模型以对所述障碍物进行识别，其中所述识别模型基于所述可通过型障碍物的特征信息的样本建立；以及根据识别结果确定所述障碍物类型。
可选地，所述特征信息包括点云数据信息或图像数据信息。
在本发明实施方式的第三方面，提供一种地面无人作业设备，所述地面无人作业设备包括：障碍物检测装置，被配置为检测所述地面无人作业设备的作业路径上的障碍物；以及上述的用于控制地面无人作业设备移动的装置。
可选地，所述障碍物检测装置包括激光传感器或图像传感器。
在本发明实施方式的第四方面，提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于在被处理器执行时使得所述处理器能够执行上述的用于控制地面无人作业设备移动的方法。
在上述技术方案中，通过检测并识别地面无人作业设备的作业路径上出现的障碍物，可以确定该障碍物是否为可通过型障碍物。在确定该障碍物为可通过型障碍物时，可以无需执行局部避障路径进行避障，从而降低地面无人作业设备进行避障的次数，因此提高了地面无人作业设备的作业效率并降低了作业成本。
本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：
图1示例性示出了本发明一种实施方式提供的用于控制地面无人作业设备移动的方法的流程图；
图2示例性示出了本发明一种可选实施方式提供的用于控制地面无人作业设备移动的方法的流程图；
图3示例性示出了本发明一种具体实施方式提供的用于控制地面无人作业设备移动的方法的流程图；以及
图4示例性示出了本发明一种实施方式提供的用于控制地面无人作业设备移动的装置的框图。
附图标记说明
10 通信模块 20 识别模块
30 控制模块
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
需要说明，若本发明实施方式中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，若本发明实施方式中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施方式之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
图1示例性示出了本发明一种实施方式提供的用于控制地面无人作业设备移动的方法的流程图。如图1所示，本发明实施方式提供一种用于控制地面无人作业设备移动的方法，该方法可以包括：
步骤S11，对地面无人作业设备前方的作业路径进行检测。
步骤S12，在检测到作业路径上存在障碍物的情况下，识别障碍物类型。
步骤S13，在确定障碍物为可通过型障碍物的情况下，控制地面无人作业设备按照初始的作业路径移动。
如此，通过检测并识别地面无人作业设备的作业路径上出现的障碍物，可以确定该障碍物是否为可通过型障碍物。在确定该障碍物为可通过型障碍物时，可以无需执行局部避障路径进行避障，从而降低地面无人作业设备进行避障的次数，因此提高了地面无人作业设备的作业效率并降低了作业成本。
具体地，地面无人作业设备可以例如为无人车或无人作业机器人等。以无人车为例，该无人车在进行移动作业时，可以先按照根据作业任务规划的初始作业路径进行移动，该初始作业路径一般为最优的作业路径。在无人车上可以设有用于检测障碍物的避障传感器，从而可以实时检测无人车前方的作业路径上的物体信息。当避障传感器检测到无人车前方的作业路径上存在障碍物时，可以通过用于识别障碍物的识别模块识别该障碍物的类型，以确定地面无人车是否可以通过该障碍物。在确定该障碍物属于可通过型障碍物时，即确定无人车可以通过该障碍物时，则无人车无需绕行避障，从而减少了无人车的行驶路程，提高了无人车的作业效率并降低无人车的作业成本。在确定该障碍物为不可通过型障碍物时，即确定无人车无法通过该障碍物时，可以生成局部避障路径，并控制无人车按照该局部避障路径行驶，以绕过障碍物，并在绕过障碍物后继续按照初始的作业路径的剩余部分进行移动。所述的通过型障碍物例如作物树叶，软枝干等。
图2示例性示出了本发明一种可选实施方式提供的用于控制地面无人作业设备移动的方法的流程图。如图2所示，在本发明一种可选实施方式中，用于控制地面无人作业设备移动的方法还可以包括：
步骤S21，在确定障碍物为可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径并将地面无人作业设备的当前位置记录为标记位置。
步骤S22，在地面无人作业设备移动至障碍物所在位置的情况下，确定地面无人作业设备是否能够通过障碍物。
步骤S23，在确定地面无人作业设备无法通过障碍物的情况下，退回至标记位置并按照局部避障路径行驶以绕过障碍物。
具体地，以无人车为例，在检测到无人车前方的作业路径上存在障碍物后，无论该障碍物是可通过型障碍物还是不可通过型障碍物，均可以先进行局部路径规划以找出最优的局部避障路径，并将该最优的局部避障路径及无人车当前所在的位置(即标记位置)记录下来。如果确定检测到的障碍物属于不可通过型障碍物，则按照刚刚记录下来的局部避障路径进行移动，以绕过障碍物；如果确定检测到的障碍物属于可通过型障碍物，则可先按照初始的最优作业路径进行移动，无需执行刚刚记录下来的局部避障路径，在无人车继续向前行驶的过程中，如果无人车与该可通过型障碍物直接接触后，通过无人车的控制系统和/或定位系统等确定无人车无法通过该可通过型障碍物，则原路后退至先前记录的标记位置，然后按照局部避障路径移动，以绕过障碍物。如此，在将作业路径上的障碍物误判为可通过型障碍物的情况下，能够及时发现错误，并快速地绕过该障碍物。
其中，可以根据无人车的行走轮的转速或无人车的定位信息等来判断无人车在接触障碍物后是否能够通过。例如，可以检测无人车的行走轮的转速，并在行走轮的转速低于预设转速阈值的情况下，确定无人车无法通过障碍物。或者，还可以通过无人车上的定位装置确定无人车在障碍物所在位置的停留时间，并在该停留时间超过预设时间阈值的情况下，确定无人车无法通过障碍物。其中，预设转速阈值和预设时间阈值可以根据实际情况和经验进行确定。
举例来说，如图3所示，假设无人车以初始规划的最优作业路径A进行移动作业，在行驶至位置p处检测到无人车前方的安全距离H内有障碍物，则执行局部避障路径规划操作来找出最优的局部避障路径B，并将该局部避障路径B及当前无人车所在的位置p记录下来，同时启动识别模块对障碍物进行识别。如果通过识别模块确定障碍物为不可通过型障碍物，则执行刚刚记录的局部避障路径B。如果确定障碍物为可通过型障碍物，则可按照最初的最优作业路径A进行移动，无需执行刚刚记录下来的局部避障路径B。在无人车确定障碍物为可通过型障碍物而继续向前行驶的过程中，如果无人车和障碍物直接接触后，检测到无人车无法通过该障碍物，则按照原路退回至位置p处，然后按照局部避障路径B进行移动以绕过该障碍物，并在绕过障碍物后，继续按照最优作业路径A的剩余部分进行移动。
在本发明一种可选实施方式中，可以通过获取障碍物的特征信息，并将该特征信息输入至预定的识别模型来对障碍物进行识别，随后根据识别结果确定障碍物类型。其中，识别模型可以基于可通过型障碍物的特征信息的样本建立，障碍物的特征信息可以包括点云数据信息或图像数据信息等。
具体地，以无人车为例，可以通过在无人车上设置避障传感器来实时检测无人车前方的物体信息。其中，当选用不同的避障传感器时，避障传感器所采集到的物体信息的类型也不同。举例来说，避免传感器可以为激光传感器或图像传感器(例如相机或摄像头)等，当避障传感器为激光传感器时，采集到的是点云数据信息，当避障传感器为图像传感器时，采集到的是图像数据信息。其中，通过激光传感器采集数据可以使得测距定位精度高，但是数据较稀疏，且容易受环境中的粉尘颗粒影响。通过图像传感器采集数据可以使数据稠密，但是测距定位精度较低，容易受光线等环境因素的影响。本发明实施方式中的避障传感器可以采用上述任意一种传感器，也可以使用其他类型的传感器，只要其采集的数据信息能作为用于识别障碍物的原始数据即可。其中，无人车的前方视角范围可根据使用的传感器的类型及数量情况自行设定。
以下以避障传感器为激光传感器为例，对本实施方式中的障碍物的识别过程进行说明。当无人车在初始规划的最优作业路径上移动的过程中，在作业路径上存在障碍物的情况下，可以通过激光传感器采集该障碍物的特征信息。其中，该特征信息为该障碍物的点云数据信息，该点云数据信息可以包括点在真实世界中的三维坐标信息和点的反射强度信息。随后，可以将该点云数据信息输入至识别模块以进行障碍物的识别。其中，识别模块可以包括基于可通过型障碍物的特征信息的样本预先建立的识别模型。具体地，可以采用基于深度学习技术的方法，根据实时性的要求，搭建轻量化卷积神经网络，然后通过可通过型障碍物的特征信息的样本进行训练和检测识别，最终得到识别模型。其中，可根据实际情况和所使用的传感器类型来确定所采集的特征信息和训练所需的样本的数据类型。例如，可以选择纯点云三维坐标数据、点云三维坐标数据和点云反射强度数据的融合、纯图片数据或者点云数据和图片数据的融合等。
在本发明一种具体实施方式中，为了识别障碍物类型，可以先建立障碍物的识别模型。具体地，可以首先收集丛林间或者特定户外区域的常见的可通过型障碍物的点云数据信息或者图像数据信息的样本。然后对样本数据进行清洗，剔除一些在采样过程中出现的噪声干扰较大的样本，随后选择合适的标定工具对清洗后的样本进行标定。最后将标定好的数据输入至搭建好的轻量化卷积神经网络进行训练，从而得到能够识别可通过型障碍物的识别模型。在无人车按照初始的最优路径行驶时，在检测到前方的安全距离内存在障碍物时，可以采集该障碍物的特征信息，并将该特征信息输入至识别模型进行识别，如果确定该障碍物为可通过型障碍物，则无人车仍按照当前的最优作业路径移动，如果确定该障碍物不为可通过型障碍物，即该障碍物为不可通过型障碍物，则规划局部避障路径以绕过该障碍物。其中，无人车的安全距离可根据具体应用场景或者经验值来设定。
图4示例性示出了本发明一种实施方式提供的用于控制地面无人作业设备移动的装置的框图。如图4所示，本发明实施方式还提供一种用于控制地面无人作业设备移动的装置，该装置可以包括通信模块10、识别模块20和控制模块30。其中，通信模块10被配置为获取地面无人作业设备前方的作业路径的检测数据。识别模块20被配置为在根据检测数据确定作业路径上存在障碍物的情况下，识别障碍物类型。控制模块30被配置为在确定障碍物为可通过型障碍物的情况下，控制地面无人作业设备按照初始的作业路径移动。
在本发明一种可选实施方式中，控制模块30还被配置为：在确定障碍物为不可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径，并控制地面无人作业设备按照局部避障路径行驶，以绕过障碍物。
在本发明一种可选实施方式中，控制模块30还被配置为：在确定障碍物为可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径并将地面无人作业设备的当前位置记录为标记位置；在地面无人作业设备移动至障碍物所在位置的情况下，确定地面无人作业设备是否能够通过障碍物，并在确定地面无人作业设备无法通过障碍物的情况下，退回至标记位置并按照局部避障路径行驶以绕过障碍物。
在本发明一种可选实施方式中，地面无人作业设备可以包括行走轮，控制模块30可以获取行走轮的转速，并在行走轮的转速低于预设转速阈值的情况下，确定地面无人作业设备无法通过障碍物。
在本发明一种可选实施方式中，控制模块30可以确定地面无人作业设备在障碍物所在位置的停留时间，并在该停留时间超过预设时间阈值的情况下，确定地面无人作业设备无法通过障碍物。
在本发明一种可选实施方式中，识别模块20可以获取障碍物的特征信息，并将该特征信息输入至预先确定的识别模型中，以对障碍物进行识别，并根据识别结果确定障碍物类型。其中，障碍物的特征信息可以包括点云数据信息或图像数据信息，识别模型可以基于可通过型障碍物的特征信息的样本建立，该识别模型可以存储于识别模块20中，也可以存储在能够与识别模块20进行通信的本地存储单元或远程存储单元中。
本发明实施方式还提供一种地面无人作业设备，该地面无人作业设备可以包括障碍物检测装置和上述的用于控制地面无人作业设备移动的装置。障碍物检测装置被配置为检测地面无人作业设备的作业路径上的障碍物，该障碍物检测装置可以包括激光传感器或图像传感器(例如相机或摄像头)等。其中，该地面无人作业设备可以为无人车或无人作业机器人等，例如该地面无人作业设备可以为植保无人车。
本发明实施方式还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于在被处理器执行时使得处理器能够执行上述的用于控制地面无人作业设备移动的方法。
通过本发明上述技术方案，地面无人作业设备在户外(例如丛林中)执行任务或行驶的过程中可以对安全距离内的障碍物进行检测与识别，并通过识别结果来判断作业路径上出现的障碍物是否为可通过型障碍物，从而决定地面无人作业设备是否需要执行局部避障路径以进行避障，如此避免了地面无人作业设备无意义的避障行为，在一定程度上提高了地面无人作业设备的作业效率，并降低了作业成本。
以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施方式方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (17)

1.一种用于控制地面无人作业设备移动的方法，其特征在于，所述方法包括：
对所述地面无人作业设备前方的作业路径进行检测；
在检测到所述作业路径上存在障碍物的情况下，识别所述障碍物类型；以及
在确定所述障碍物为可通过型障碍物的情况下，控制所述地面无人作业设备按照初始的作业路径移动。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在确定所述障碍物为不可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径；以及
控制所述地面无人作业设备按照所述局部避障路径行驶，以绕过所述障碍物。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在确定所述障碍物为所述可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径并将所述地面无人作业设备的当前位置记录为标记位置；
在所述地面无人作业设备移动至所述障碍物所在位置的情况下，确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物；以及
在确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物的情况下，退回至所述标记位置并按照所述局部避障路径行驶以绕过所述障碍物。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述地面无人作业设备包括行走轮，所述确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物包括：
检测所述行走轮的转速；以及
在所述转速低于预设转速阈值的情况下，确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物包括：
确定所述地面无人作业设备在所述障碍物所在位置的停留时间；以及
在所述停留时间超过预设时间阈值的情况下，确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物。
6.根据权利要求1至5中任意一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述识别所述障碍物类型包括：
获取所述障碍物的特征信息；
将所述特征信息输入至预定的识别模型以对所述障碍物进行识别，其中所述识别模型基于所述可通过型障碍物的特征信息的样本建立；以及
根据识别结果确定所述障碍物类型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括点云数据信息或图像数据信息。
8.一种用于控制地面无人作业设备移动的装置，其特征在于，所述装置包括：
通信模块，被配置为获取所述地面无人作业设备前方的作业路径的检测数据；
识别模块，被配置为在根据所述检测数据确定所述作业路径上存在障碍物的情况下，识别所述障碍物类型；以及
控制模块，被配置为在确定所述障碍物为可通过型障碍物的情况下，控制所述地面无人作业设备按照初始的作业路径移动。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述控制模块还被配置为：
在确定所述障碍物为不可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径；以及
控制所述地面无人作业设备按照所述局部避障路径行驶，以绕过所述障碍物。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述控制模块还被配置为：
在确定所述障碍物为所述可通过型障碍物的情况下，生成局部避障路径并将所述地面无人作业设备的当前位置记录为标记位置；
在所述地面无人作业设备移动至所述障碍物所在位置的情况下，确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物；以及
在确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物的情况下，退回至所述标记位置并按照所述局部避障路径行驶以绕过所述障碍物。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述地面无人作业设备包括行走轮，所述控制模块确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物包括：
获取所述行走轮的转速；以及
在所述转速低于预设转速阈值的情况下，确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述控制模块确定所述地面无人作业设备是否能够通过所述障碍物包括：
确定所述地面无人作业设备在所述障碍物所在位置的停留时间；以及
在所述停留时间超过预设时间阈值的情况下，确定所述地面无人作业设备无法通过所述障碍物。
13.根据权利要求8至12中任意一项权利要求所述的装置，其特征在于，所述识别模块识别所述障碍物类型包括：
获取所述障碍物的特征信息；
将所述特征信息输入至预定的识别模型以对所述障碍物进行识别，其中所述识别模型基于所述可通过型障碍物的特征信息的样本建立；以及
根据识别结果确定所述障碍物类型。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述特征信息包括点云数据信息或图像数据信息。
15.一种地面无人作业设备，其特征在于，所述地面无人作业设备包括：
障碍物检测装置，被配置为检测所述地面无人作业设备的作业路径上的障碍物；以及
根据权利要求8至14中任意一项权利要求所述的用于控制地面无人作业设备移动的装置。
16.根据权利要求15所述的地面无人作业设备，其特征在于，所述障碍物检测装置包括激光传感器或图像传感器。
17.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于在被处理器执行时使得所述处理器能够执行根据权利要求1至7中任意一项权利要求所述的用于控制地面无人作业设备移动的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111766870A (zh) * 2020-05-29 2020-10-13 广州极飞科技有限公司 过渡路径和作业路径的规划方法及相关装置
CN115309169A (zh) * 2022-10-11 2022-11-08 天地科技股份有限公司 一种井下无人车控制方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103356136A (zh) * 2013-07-24 2013-10-23 莱克电气股份有限公司 优化机器人吸尘器充电回归对接位置的方法
CN105223952A (zh) * 2015-09-28 2016-01-06 小米科技有限责任公司 平衡车的控制方法及装置
CN107456172A (zh) * 2016-06-06 2017-12-12 北京小米移动软件有限公司 清洁机器人及障碍物跨越方法
CN107943021A (zh) * 2017-10-19 2018-04-20 布法罗机器人科技（成都）有限公司 一种自适应上下楼梯控制系统和方法
CN108427411A (zh) * 2018-02-28 2018-08-21 北京奇虎科技有限公司 一种机器人的脱困处理方法和装置
CN109583384A (zh) * 2018-11-30 2019-04-05 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于无人驾驶车的避障方法和装置
US20190332119A1 (en) * 2016-12-26 2019-10-31 Lg Electronics Inc. Mobile robot and method of controlling the same

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103356136A (zh) * 2013-07-24 2013-10-23 莱克电气股份有限公司 优化机器人吸尘器充电回归对接位置的方法
CN105223952A (zh) * 2015-09-28 2016-01-06 小米科技有限责任公司 平衡车的控制方法及装置
CN107456172A (zh) * 2016-06-06 2017-12-12 北京小米移动软件有限公司 清洁机器人及障碍物跨越方法
US20190332119A1 (en) * 2016-12-26 2019-10-31 Lg Electronics Inc. Mobile robot and method of controlling the same
CN107943021A (zh) * 2017-10-19 2018-04-20 布法罗机器人科技（成都）有限公司 一种自适应上下楼梯控制系统和方法
CN108427411A (zh) * 2018-02-28 2018-08-21 北京奇虎科技有限公司 一种机器人的脱困处理方法和装置
CN109583384A (zh) * 2018-11-30 2019-04-05 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于无人驾驶车的避障方法和装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111766870A (zh) * 2020-05-29 2020-10-13 广州极飞科技有限公司 过渡路径和作业路径的规划方法及相关装置
CN115309169A (zh) * 2022-10-11 2022-11-08 天地科技股份有限公司 一种井下无人车控制方法及装置
CN115309169B (zh) * 2022-10-11 2022-12-20 天地科技股份有限公司 一种井下无人车控制方法及装置

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