CN111722234A - 基于超声波雷达的障碍物定位方法、装置和计算机设备 - Google Patents

基于超声波雷达的障碍物定位方法、装置和计算机设备 Download PDF

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CN111722234A CN202010401213.0A CN202010401213A CN111722234A CN 111722234 A CN111722234 A CN 111722234A CN 202010401213 A CN202010401213 A CN 202010401213A CN 111722234 A CN111722234 A CN 111722234A
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吴天桂
夏红峰
徐耀飞
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Abstract

本申请涉及一种基于超声波雷达的障碍物定位方法、装置和计算机设备，其中，该基于超声波雷达的障碍物定位方法包括：根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及机器人的车身尺寸，将障碍物探测区域划分成多个子区域；分别控制第一超声波雷达和第二超声波雷达对障碍物进行探测，得到第一探测距离以及第二探测距离；根据第一探测距离和第二探测距离，确定障碍物所在的子区域，解决了使用超声波雷达进行障碍物定位成本和精度难以兼顾的问题。

Description

基于超声波雷达的障碍物定位方法、装置和计算机设备
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种基于超声波雷达的障碍物定位方法、装置和计算机设备。
背景技术
机器人普遍使用超声波雷达进行避障，用一个或多个超声波雷达对机器人前方障碍物的距离进行测定。由于超声波雷达探测范围较宽，这种方式只能得到障碍物的距离信息，而得不到方向信息，只能得知机器人和障碍物之间的直线距离。更进一步的现有技术对障碍物所在的区域进行了划分识别，但是在雷达数量有限的情况下划分的区域较少，只能得到一个大致的所在区域位置。可能存在机器人前进的路径上无障碍，但前进路径旁有障碍而被雷达测到的情形，此种情形机器人无法通过。
在相关技术中，使用两个超声波雷达探测障碍物所在的位置，将障碍物所在的位置划分成三个区域。区域划分不够细致，定位精度不是很高，依然达不到很好的识别和避障效果。按此方法若要提升定位精度就需要增加雷达的数量，会造成成本的增加。
目前针对相关技术中，使用超声波雷达进行障碍物定位成本和精度难以兼顾的问题，尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于超声波雷达的障碍物定位方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中使用超声波雷达进行障碍物定位成本和精度难以兼顾的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于超声波雷达的障碍物定位方法，应用于机器人，所述机器人上安装有第一超声波雷达和第二超声波雷达，所述障碍物定位方法包括：
根据所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及所述机器人的车身尺寸，将障碍物探测区域划分成多个子区域；
分别控制所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达对障碍物进行探测，得到第一探测距离以及第二探测距离；
根据所述第一探测距离和所述第二探测距离，确定所述障碍物所在的子区域。
在其中一些实施例中，所述车身尺寸包括车身宽度，所述根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及机器人的车身宽度，将障碍物探测区域划分成多个子区域包括：
根据所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达的安装位置以及探测范围，将所述障碍物探测区域划分为单独探测区域、重叠探测区域和探测盲区；
根据所述机器人的车身宽度，将所述单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将所述重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将所述探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区。
在其中一些实施例中，所述探测范围的参数包括探测角度和探测距离，所述根据所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达的安装位置以及探测范围，将所述障碍物探测区域划分为单独探测区域、重叠探测区域和探测盲区包括：
根据所述第一超声波雷达的安装位置、第一探测角度曲线LA1和第二探测角度曲线LA2，确定所述第一超声波雷达的探测范围；
根据所述第二超声波雷达的安装位置、第三探测角度曲线LB1和第四探测角度曲线LB2，确定所述第二超声波雷达的探测范围；
根据所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达的探测范围，将所述障碍物探测区域划分为单独探测区域、重叠探测区域和探测盲区。
在其中一些实施例中，所述根据所述机器人的车身宽度，将所述单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将所述重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将所述探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区包括：
根据所述车身宽度，确定所述机器人车身前侧两个端点的位置；
根据两个所述端点的位置，得到垂直于两个所述端点的直线，分别为第一端点直线和第二端点直线；
根据所述第一端点直线和所述第二端点直线，将所述单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将所述重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将所述探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区。
在其中一些实施例中，所述探测范围包括最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax，所述根据所述第一探测距离和所述第二探测距离，确定所述障碍物所在的子区域包括：
若所述第一探测距离和所述第二探测距离均大于所述最大探测距离Lmax，则确定所述障碍物位于探测盲区；
若所述第一探测距离和/或所述第二探测距离小于所述最小探测距离Lmin，则确定所述障碍物位于探测盲区；
若所述第一探测距离和所述第二探测距离均在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则确定所述障碍物位于所述重叠探测区域；
若所述第一探测距离或所述第二探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则确定所述障碍物位于所述单独探测区域。
在其中一些实施例中，所述方法还包括：
根据第一探测距离、所述第二探测距离与障碍物坐标的映射关系，确定所述障碍物的坐标。
在其中一些实施例中，所述若所述第一探测距离和所述第二探测距离均在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则所述障碍物位于所述重叠探测区域包括：
根据所述车身宽度，确定所述机器人车身所在的坐标区间；
若所述障碍物的坐标在所述机器人车身所在的坐标区间内，则确定所述障碍物位于所述第一重叠探测区域；
若所述障碍物的坐标在所述机器人车身所在的坐标区间外，则确定所述障碍物位于所述第二重叠探测区域。
在其中一些实施例中，所述第一探测角度曲线LA1与所述第一端点直线相交于点C，所述第一超声波雷达与点C之间的距离为LAC，所述第四探测角度曲线LB2与所述第一端点直线相交于点D，所述第一超声波雷达与点D之间的距离为LBD；所述第一探测距离或所述第二探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则确定所述障碍物位于所述单独探测区域包括：
若所述第一探测距离大于所述最小探测距离Lmin且小于LAC，则确定所述障碍物位于所述第一单独探测区域，若所述第一探测距离大于LAC，则确定所述障碍物位于所述第二单独探测区域；或
若所述第二探测距离大于所述最小探测距离Lmin且小于LBD，则确定所述障碍物位于所述第一单独探测区域，若所述第二探测距离大于LBD，则确定所述障碍物位于所述第二单独探测区域。
在其中一些实施例中，所述方法还包括：
根据所述障碍物所在的子区域，确定所述机器人是否能直行通过；
若无法直行通过，则根据所述障碍物的坐标，采取避障动作。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于超声波雷达的障碍物定位装置，所述障碍物定位装置包括：
区域划分模块，用于根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及机器人的车身宽度，将障碍物探测区域划分成多个子区域；
数据探测模块，用于分别控制所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达对障碍物进行探测，得到第一探测距离以及第二探测距离；
区域定位模块，用于根据所述第一探测距离和所述第二探测距离，确定所述障碍物所在的子区域。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法。
相比于相关技术，本申请实施例提供的一种基于超声波雷达的障碍物定位方法、装置和计算机设备。通过根据所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及所述机器人的车身尺寸，将障碍物探测区域划分成多个子区域；分别控制所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达对障碍物进行探测，得到第一探测距离以及第二探测距离；根据所述第一探测距离和所述第二探测距离，确定所述障碍物所在的子区域，解决了使用超声波雷达进行障碍物定位成本和精度难以兼顾的问题。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例中基于超声波雷达的障碍物定位方法的流程图；
图2为本申请实施例中障碍物探测区域划分的流程图；
图3为本申请实施例中障碍物探测区域划分的示意图一；
图4为本申请实施例中确定障碍物所在的子区域的流程图；
图5为本申请实施例中障碍物探测坐标系的示意图；
图6为本申请实施例中障碍物探测区域划分的示意图二；
图7为本申请实施例中基于超声波雷达的障碍物定位装置的结构框图；
图8为根据本申请实施例的障碍物定位设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
本申请所涉及基于超声波雷达的障碍物定位方法、装置和计算机设备可以但不限于应用于无人驾驶汽车、机器人等。
下面将以机器人为例对本申请实施例进行说明。
本实施例提供一种基于超声波雷达的障碍物定位方法，应用于机器人，机器人上安装有第一超声波雷达和第二超声波雷达，图1为本申请实施例中基于超声波雷达的障碍物定位方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S110，根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及机器人的车身尺寸，将障碍物探测区域划分成多个子区域。
第一超声波雷达和第二超声波雷达可以安装在机器人的两侧。根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置以及探测范围对障碍物探测区域进行初步区域划分。进一步地，根据机器人的车身尺寸对初步区域划分之后的障碍物探测区域作进一步细化，得到多个子区域。其中，多个子区域的数量大于三个。
步骤S120，分别控制第一超声波雷达和第二超声波雷达对障碍物进行探测，得到第一探测距离以及第二探测距离。
步骤S130，根据第一探测距离和第二探测距离，确定障碍物所在的子区域。
需要说明的是，根据第一探测距离和第二探测距离的数值大小以及第一超声波雷达和第二超声波雷达的探测范围，确定障碍物所在的子区域。
通过上述步骤S110至步骤S130，根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及机器人的车身尺寸，将障碍物探测区域进行细化，得到了多个子区域，分别控制第一超声波雷达和第二超声波雷达对障碍物进行探测；根据探测到的第一探测距离和第二探测距离，确定障碍物所在的子区域，实现了更加细致的区域划分，使得障碍物定位更加精确，解决了使用超声波雷达进行障碍物定位成本和精度难以兼顾的问题。
在其中一些实施例中，图2为本申请实施例中障碍物探测区域划分的流程图，如图2所示，车身尺寸包括车身宽度，步骤S110包括步骤S210和步骤S220，其中：
步骤S210，根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置以及探测范围，将障碍物探测区域划分为单独探测区域、重叠探测区域和探测盲区。
应当理解的是，单独探测区域表示第一超声波雷达或第二超声波雷达的探测范围内的子区域。重叠探测区域表示第一超声波雷达和第二超声波雷达的探测范围内的子区域。探测盲区表示第一超声波雷达和/或第二超声波雷达的探测范围之外的子区域。
步骤S220，根据机器人的车身宽度，将单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区。
需要说明的是，根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置以及探测范围，将障碍物探测区域进行初步划分，得到了单独探测区域、重叠探测区域和探测盲区。根据机器人的车身宽度对障碍物探测区域作进一步划分，得到了直行区域和非直行区域。通过将两次划分得到的多个区域进行组合，得到了多个子区域。可以先根据机器人的车身宽度进行区域划分，也可以根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置以及探测范围进行区域划分，本实施例对两次区域划分的顺序不作限制。
具体地，第一单独探测区域表示直行区域和单独探测区域重叠的子区域。第二单独探测区域表示非直行区域和单独探测区域重叠的子区域。第一重叠探测区域表示直行区域和重叠探测区域重叠的子区域。第二重叠探测区域表示非直行区域和重叠探测区域重叠的子区域。第一探测盲区表示直行区域和探测盲区重叠的子区域。第二探测盲区表示非直行区域和探测盲区重叠的子区域。
通过上述步骤S210至步骤S220，根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置以及探测范围，对障碍物探测区域进行初次区域划分，并根据机器人的车身宽度，将单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区。通过两次区域划分，得到了多个子区域，使得区域划分更加严谨细致。
在其中一些实施例中，探测范围的参数包括探测角度和探测距离，步骤S210包括步骤S211至步骤S213，其中：
步骤S211，根据第一超声波雷达的安装位置、第一探测角度曲线LA1和第二探测角度曲线LA2，确定第一超声波雷达的探测范围。
需要说明的是，探测范围的参数包括探测角度和探测距离。探测范围包括最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax。根据第一超声波雷达的安装位置以及探测角度的范围，确定第一探测角度曲线LA1和第二探测角度曲线LA2之间的区域，进一步地，根据最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax，确定第一超声波雷达的探测范围。
步骤S212，根据第二超声波雷达的安装位置、第三探测角度曲线LB1和第四探测角度曲线LB2，确定第二超声波雷达的探测范围。
同理，根据第二超声波雷达的安装位置以及探测角度的范围，确定第三探测角度曲线LB1和第四探测角度曲线LB2之间的区域，进一步地，根据最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax，确定第二超声波雷达的探测范围。
步骤S213，根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的探测范围，将障碍物探测区域划分为单独探测区域、重叠探测区域和探测盲区。
图3为本申请实施例中障碍物探测区域划分的示意图一，如图3所示，A表示第一超声波雷达所在的位置，B表示第二超声波雷达所在的位置，根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的探测范围，将障碍物探测区域划分为单独探测区域1、重叠探测区域2和探测盲区3。可以理解的是，单独探测区域1表示第一超声波雷达或第二超声波雷达的探测范围内，且在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内的区域。重叠探测区域2表示第一超声波雷达和第二超声波雷达的探测范围内，且在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内的区域。探测盲区3表示第一超声波雷达和第二超声波雷达的探测范围外，或在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间外的区域。
通过上述步骤S211至步骤S213，根据第一超声波雷达的安装位置、第一探测角度曲线LA1和第二探测角度曲线LA2，确定第一超声波雷达的探测范围；根据第二超声波雷达的安装位置、第三探测角度曲线LB1和第四探测角度曲线LB2，确定第二超声波雷达的探测范围，得到了更加准确的探测范围，从而根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的探测范围，将障碍物探测区域划分为单独探测区域1、重叠探测区域2和探测盲区3，使得对障碍物探测区域的划分更加准确。
在其中一些实施例中，步骤S220包括步骤S221至步骤S223，其中：
步骤S221，根据车身宽度，确定机器人车身前侧两个端点的位置。
步骤S222，根据两个端点的位置，得到垂直于两个端点的直线，分别为第一端点直线和第二端点直线。
步骤S223，根据第一端点直线和第二端点直线，将单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区。
需要说明的是，根据第一端点直线和第二端点直线，将障碍物探测区域划分直行区域和非直行区域。其中，直行区域表示第一端点直线和第二端点直线之间的区域。第一单独探测区域表示单独探测区域与直行区域的重叠区域。第二单独探测区域表示单独探测区域与非直行区域的重叠区域。第一重叠探测区域表示重叠探测区域与直行区域的重叠区域。第二重叠探测区域表示重叠探测区域与非直行区域的重叠区域。第一探测盲区表示探测盲区与直行区域的重叠区域。第二探测盲区表示探测盲区与非直行区域的重叠区域。
通过上述步骤S221至步骤S223，根据第一端点直线和第二端点直线，将单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区，实现了更加细致的区域划分。
图4为本申请实施例中确定障碍物所在的子区域的流程图，如图4所示，探测范围包括最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax，步骤S130包括步骤S310至步骤S340，其中：
步骤S310，若第一探测距离和第二探测距离均大于最大探测距离Lmax，则确定障碍物位于探测盲区。
需要说明的是，第一探测距离表示第一超声波雷达探测到的障碍物距离。第二探测距离表示第二超声波雷达探测到的障碍物距离。当障碍物距离超出第一超声波雷达和第二超声波雷达的最大探测距离Lmax时，障碍物在第一超声波雷达和第二超声波雷达探测范围之外。
步骤S320，若第一探测距离和/或第二探测距离小于最小探测距离Lmin，则确定障碍物位于探测盲区。
可以理解，当障碍物距离小于第一超声波雷达和第二超声波雷达的最小探测距离Lmin时，障碍物在第一超声波雷达和第二超声波雷达的自身盲区内，第一超声波雷达和第二超声波雷达能识别出自身盲区内有无障碍物，但不能探测到障碍物的具体位置。
步骤S330，若第一探测距离和第二探测距离均在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则确定障碍物位于重叠探测区域。
具体地，当第一探测距离和第二探测距离均在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间时，第一超声波雷达和第二超声波雷达均能探测到障碍物的位置，确定障碍物位于重叠探测区域内。
步骤S340，若第一探测距离或第二探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则确定障碍物位于单独探测区域。
可以理解，当第一探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，第二探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间外时，因此第一超声波雷达能够探测到障碍物的位置，第二超声波雷达无法探测到障碍物的位置，确定障碍物位于单独探测区域。同理，当第一探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间外，第二探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内时，确定障碍物位于单独探测区域。
通过上述步骤S310至步骤S340，将第一探测距离和第二探测距离分别与最小探测距离Lmin以及最大探测距离Lmax比较，确定障碍物所在的子区域，实现了对障碍物位置的准确定位。
在其中一些实施例中，该基于超声波雷达的障碍物定位方法还包括步骤S140：
步骤S140，根据第一探测距离、第二探测距离与障碍物坐标的映射关系，确定障碍物的坐标。
具体地，如图5所示，以机器人车身左侧顶点为坐标原点，建立障碍物探测坐标系，A表示第一超声波雷达所在的位置，B表示第二超声波雷达所在的位置，L1表示第一探测距离，L2表示第二探测距离，障碍物在坐标系中的坐标为(x,y)。第一超声波雷达A与第二超声波雷达B之间的距离为35cm，车身宽度为110cm。根据第一超声波雷达所在的位置A和第二超声波雷达所在的位置B，将机器人车身的前方区域划分成区域一、区域二和区域三，根据第一探测距离L1、第二探测距离L2以及障碍物坐标(x,y)，分别得到区域一、区域二和区域三内障碍物坐标表达式：
区域一：
Figure BDA0002489544180000101
区域二：
Figure BDA0002489544180000111
区域三：
Figure BDA0002489544180000112
求解得到区域一、区域二和区域三内，第一探测距离L1、第二探测距离L2以及障碍物坐标(x,y)的映射关系：
Figure BDA0002489544180000113
将实际探测得到的第一探测距离和第二探测距离代入上述公式(4)，求解得到障碍物的坐标。
在其中一些实施例中，步骤S330包括步骤S331至步骤S333，其中：
步骤S331，根据车身宽度，确定机器人车身所在的坐标区间；
步骤S332，若障碍物的坐标在机器人车身所在的坐标区间内，则确定障碍物位于第一重叠探测区域。
步骤S333，若障碍物的坐标在机器人车身所在的坐标区间外，则确定障碍物位于第二重叠探测区域。
例如车身宽度为110cm，机器人车身所在的坐标区间为(0,110)。根据公式(4)，当第一探测距离和第二探测距离均在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间时，确定障碍物位于重叠探测区域内，第一超声波雷达和第二超声波雷达均能探测到障碍物的位置，能够根据第一探测距离和第二探测距离计算出障碍物的坐标。当障碍物的坐标在机器人车身所在的坐标区间(0,110)内时，障碍物位于机器人的直行区域内，障碍物在重叠探测区域和直行区域的重叠区域内，确定障碍物位于第一重叠探测区域。同理，当障碍物的坐标在机器人车身所在的坐标区间外时，障碍物位于机器人的非直行区域内，障碍物在重叠探测区域和非直行区域的重叠区域内，确定障碍物位于第二重叠探测区域。
通过上述步骤S331至步骤S333，根据障碍物的坐标和机器人车身所在的坐标区间，进一步确定障碍物所在的具体区域，得到了更加准确的障碍物位置。
在其中一些实施例中，图6为本申请实施例中障碍物探测区域划分的示意图二，如图6所示，第一探测角度曲线LA1与第一端点直线相交于点C，第一超声波雷达与点C之间的距离为LAC，第四探测角度曲线LB2与第一端点直线相交于点D，第一超声波雷达与点D之间的距离为LBD，步骤S340包括：
若第一探测距离大于最小探测距离Lmin且小于LAC，则确定障碍物位于第一单独探测区域，若第一探测距离大于LAC，则确定障碍物位于第二单独探测区域；或
若第二探测距离大于最小探测距离Lmin且小于LBD，则确定障碍物位于第一单独探测区域，若第二探测距离大于LBD，则确定障碍物位于第二单独探测区域。
需要说明的是，根据步骤S340可知，当第一探测距离或第二探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，确定障碍物位于单独探测区域。进一步地，当第一探测距离大于最小探测距离Lmin且小于LAC时，障碍物在直行区域内，因此障碍物在单独探测区域和直行区域的重叠区域内，因此确定第一单独探测区域；当若第一探测距离大于LAC时，障碍物在非直行区域内，因此障碍物在单独探测区域和非直行区域的重叠区域内，因此确定第二单独探测区域。
同理，当第二探测距离大于最小探测距离Lmin且小于LBD时，障碍物在直行区域内，因此障碍物在单独探测区域和直行区域的重叠区域内，因此确定第一单独探测区域；当第二探测距离大于LBD时，障碍物在非直行区域内，因此障碍物在单独探测区域和非直行区域的重叠区域内，因此确定第二单独探测区域。
在其中一些实施例中，该基于超声波雷达的障碍物定位方法还包括步骤S150和步骤S160，其中：
步骤S150，根据障碍物所在的子区域，确定机器人是否能直行通过。
步骤S160，若无法直行通过，则根据障碍物的坐标，采取避障动作。
需要说明的是，若障碍物位于第一单独探测区域，则机器人不能直行通过；若障碍物位于第二单独探测区域时，机器人能直行通过；若障碍物位于第一重叠探测区域，则机器人不能直行通过；若障碍物位于第二重叠探测区域时，机器人能直行通过；若障碍物位于第一探测盲区或第二探测盲区时，机器人能直行通过。
通过上述步骤S150至步骤S160，正在移动的机器人可以通过识别出障碍物是否阻挡在前进的路径上，并判断是否能够直行通过，若无法直行通过，则根据障碍物的坐标，采取避障动作，提高了机器人的移动性能。
下面通过优选实施例对本申请实施例进行描述和说明。
在本优选实施例中，该基于超声波雷达的障碍物定位方法包括如下步骤：
步骤S401，根据图6所示的障碍物探测区域划分的示意图二，根据机器人的车身宽度，将障碍物探测区域划分直行区域和非直行区域，GH为直行区域内的最远检测界线，根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置以及探测范围、机器人的车身宽度、最小探测距离Lmin以及最远检测界线GH，将障碍物探测区域划分为七个子区域，分别为子区域1、子区域2、子区域3、子区域4、子区域5、子区域6和子区域7。区域1表示第一超声波雷达和第二超声波雷达探测范围外或最远检测界线GH外的子区域。区域2表示第一超声波雷达和第二超声波雷达探测范围内，且在直行区域内的子区域。区域3表示第一超声波雷达或第二超声波雷达探测范围内，且在直行区域内的子区域。区域4表示第一超声波雷达或第二超声波雷达探测范围外，且在非直行区域内的子区域。区域5表示第一超声波雷达和第二超声波雷达探测范围内，且在非直行区域内的子区域。区域6表示第一超声波雷达或第二超声波雷达的自身盲区的子区域。区域7表示第一超声波雷达和第二超声波雷达探测范围外，且在直行区域内的子区域。
步骤S402，分别控制第一超声波雷达和第二超声波雷达对障碍物进行探测，得到第一探测距离L1以及第二探测距离L2。
步骤S403，根据第一超声波雷达的安装位置、第一探测角度曲线LA1、第二探测角度曲线LA2、最小探测距离Lmin以及最大探测距离Lmax，确定第一超声波雷达的探测范围。根据第二超声波雷达的安装位置、第三探测角度曲线LB1、第四探测角度曲线LB2、最小探测距离Lmin以及最大探测距离Lmax，确定第二超声波雷达的探测范围。∠CAF和∠EBD内的范围可近似看成第一超声波雷达和第二超声波雷达的探测范围。
步骤S404，根据第一探测距离L1、第二探测距离L2与障碍物坐标的映射关系，确定障碍物的坐标。
步骤S405，根据障碍物所在的子区域，确定机器人是否能直行通过。若障碍物在子区域1，机器人能直行通过；若障碍物在子区域2，机器人不能直行通过；若障碍物在子区域3，机器人不能直行通过；若障碍物在子区域4，机器人能直行通过；若障碍物在子区域5，机器人不能直行通过；若障碍物在子区域6，机器人不能直行通过；若障碍物在子区域7，机器人能直行通过。
步骤S406，若无法直行通过，则根据障碍物的坐标，采取避障动作。
需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本实施例还提供了一种基于超声波雷达的障碍物定位装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图7为本申请实施例中基于超声波雷达的障碍物定位装置的结构框图，如图7所示，障碍物定位装置包括：
区域划分模块710，用于根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及机器人的车身宽度，将障碍物探测区域划分成多个子区域。
数据探测模块720，用于分别控制第一超声波雷达和第二超声波雷达对障碍物进行探测，得到第一探测距离以及第二探测距离。
区域定位模块730，用于根据第一探测距离和第二探测距离，确定障碍物所在的子区域。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
另外，结合图1描述的本申请实施例基于超声波雷达的障碍物定位方法可以由障碍物定位设备来实现。图8为根据本申请实施例的障碍物定位设备的硬件结构示意图。
障碍物定位设备可以包括处理器81以及存储有计算机程序指令的存储器82。
具体地，上述处理器81可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(AppLication Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器85可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器85可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SoLidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(UniversaL SeriaLBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器85可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器85可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器85是非易失性(Non-VoLatiLe)存储器。在特定实施例中，存储器85包括只读存储器(Read-OnLy Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(ProgrammabLe Read-OnLy Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(ErasabLe ProgrammabLeRead-OnLy Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(ELectricaLLy ErasabLe ProgrammabLeRead-OnLy Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(ELectricaLLy ALterabLe Read-OnLyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器85可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器82所执行的可能的计算机程序指令。
处理器81通过读取并执行存储器82中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种基于超声波雷达的障碍物定位方法。
在其中一些实施例中障碍物定位设备还可包括通信接口83和总线80。其中，如图8所示，处理器81、存储器82、通信接口83通过总线80连接并完成相互间的通信。
通信接口83用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信端口83还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线80包括硬件、软件或两者，将障碍物定位的部件彼此耦接在一起。总线80包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(ControL Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(LocaL Bus)。举例来说而非限制，总线80可包括图形加速接口(AcceLerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChanneLArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(PeripheraL Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SeriaL AdvancedTechnoLogy Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ELectronicsStandards Association LocaL Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线80可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该障碍物定位设备可以基于获取到的第一探测距离和第二探测距离，执行本申请实施例中的基于超声波雷达的障碍物定位方法，从而实现结合图1描述的基于超声波雷达的障碍物定位方法。
另外，结合上述实施例中的基于超声波雷达的障碍物定位方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于超声波雷达的障碍物定位方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种基于超声波雷达的障碍物定位方法，应用于机器人，所述机器人上安装有第一超声波雷达和第二超声波雷达，其特征在于，所述障碍物定位方法包括：
根据所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及所述机器人的车身尺寸，将障碍物探测区域划分成多个子区域；
分别控制所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达对障碍物进行探测，得到第一探测距离以及第二探测距离；
根据所述第一探测距离和所述第二探测距离，确定所述障碍物所在的子区域。
2.根据权利要求1所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法，其特征在于，所述车身尺寸包括车身宽度，所述根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及机器人的车身宽度，将障碍物探测区域划分成多个子区域包括：
根据所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达的安装位置以及探测范围，将所述障碍物探测区域划分为单独探测区域、重叠探测区域和探测盲区；
根据所述机器人的车身宽度，将所述单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将所述重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将所述探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区。
3.根据权利要求2所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法，其特征在于，所述探测范围的参数包括探测角度和探测距离，所述根据所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达的安装位置以及探测范围，将所述障碍物探测区域划分为单独探测区域、重叠探测区域和探测盲区包括：
根据所述第一超声波雷达的安装位置、第一探测角度曲线LA1和第二探测角度曲线LA2，确定所述第一超声波雷达的探测范围；
根据所述第二超声波雷达的安装位置、第三探测角度曲线LB1和第四探测角度曲线LB2，确定所述第二超声波雷达的探测范围；
根据所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达的探测范围，将所述障碍物探测区域划分为单独探测区域、重叠探测区域和探测盲区。
4.根据权利要求3所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法，其特征在于，所述根据所述机器人的车身宽度，将所述单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将所述重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将所述探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区包括：
根据所述车身宽度，确定所述机器人车身前侧两个端点的位置；
根据两个所述端点的位置，得到垂直于两个所述端点的直线，分别为第一端点直线和第二端点直线；
根据所述第一端点直线和所述第二端点直线，将所述单独探测区域划分为第一单独探测区域和第二单独探测区域，将所述重叠探测区域划分为第一重叠探测区域和第二重叠探测区域，将所述探测盲区划分为第一探测盲区和第二探测盲区。
5.根据权利要求4所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法，其特征在于，所述探测范围包括最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax，所述根据所述第一探测距离和所述第二探测距离，确定所述障碍物所在的子区域包括：
若所述第一探测距离和所述第二探测距离均大于所述最大探测距离Lmax，则确定所述障碍物位于探测盲区；
若所述第一探测距离和/或所述第二探测距离小于所述最小探测距离Lmin，则确定所述障碍物位于探测盲区；
若所述第一探测距离和所述第二探测距离均在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则确定所述障碍物位于所述重叠探测区域；
若所述第一探测距离或所述第二探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则确定所述障碍物位于所述单独探测区域。
6.根据权利要求5所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据第一探测距离、所述第二探测距离与障碍物坐标的映射关系，确定所述障碍物的坐标。
7.根据权利要求6所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法，其特征在于，所述若所述第一探测距离和所述第二探测距离均在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则所述障碍物位于所述重叠探测区域包括：
根据所述车身宽度，确定所述机器人车身所在的坐标区间；
若所述障碍物的坐标在所述机器人车身所在的坐标区间内，则确定所述障碍物位于所述第一重叠探测区域；
若所述障碍物的坐标在所述机器人车身所在的坐标区间外，则确定所述障碍物位于所述第二重叠探测区域。
8.根据权利要求7所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法，其特征在于，所述第一探测角度曲线LA1与所述第一端点直线相交于点C，所述第一超声波雷达与点C之间的距离为LAC，所述第四探测角度曲线LB2与所述第一端点直线相交于点D，所述第一超声波雷达与点D之间的距离为LBD；所述第一探测距离或所述第二探测距离在最小探测距离Lmin与最大探测距离Lmax的区间内，则确定所述障碍物位于所述单独探测区域包括：
若所述第一探测距离大于所述最小探测距离Lmin且小于LAC，则确定所述障碍物位于所述第一单独探测区域，若所述第一探测距离大于LAC，则确定所述障碍物位于所述第二单独探测区域；或
若所述第二探测距离大于所述最小探测距离Lmin且小于LBD，则确定所述障碍物位于所述第一单独探测区域，若所述第二探测距离大于LBD，则确定所述障碍物位于所述第二单独探测区域。
9.根据权利要求6所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述障碍物所在的子区域，确定所述机器人是否能直行通过；
若无法直行通过，则根据所述障碍物的坐标，采取避障动作。
10.一种基于超声波雷达的障碍物定位装置，其特征在于，所述障碍物定位装置包括：
区域划分模块，用于根据第一超声波雷达和第二超声波雷达的安装位置、探测范围以及机器人的车身宽度，将障碍物探测区域划分成多个子区域；
数据探测模块，用于分别控制所述第一超声波雷达和所述第二超声波雷达对障碍物进行探测，得到第一探测距离以及第二探测距离；
区域定位模块，用于根据所述第一探测距离和所述第二探测距离，确定所述障碍物所在的子区域。
11.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9中任一项所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的基于超声波雷达的障碍物定位方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112485797A (zh) * 2020-10-27 2021-03-12 湖北亿咖通科技有限公司 用于pdc系统的障碍物距离计算方法、装置和计算机设备
CN112954868A (zh) * 2021-02-02 2021-06-11 微山县微山湖微电子产业研究院有限公司 一种基于双超声波模块的灯控装置
CN112946575A (zh) * 2021-02-02 2021-06-11 微山县微山湖微电子产业研究院有限公司 一种基于双超声波模块的灯控方法和装置
CN113343907A (zh) * 2021-06-28 2021-09-03 深圳市银星智能科技股份有限公司 障碍物检测方法、障碍物检测模组及自移动设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102009028300A1 (de) * 2009-08-06 2011-02-10 Robert Bosch Gmbh Sensoreinrichtung
WO2018040853A1 (zh) * 2016-08-30 2018-03-08 陈武强 设置微波雷达和超声波传感器的汽车盲区探测系统及方法
CN108733041A (zh) * 2017-04-21 2018-11-02 苏州宝时得电动工具有限公司 自动移动设备及其超声避障方法
CN109417893A (zh) * 2017-08-30 2019-03-05 苏州宝时得电动工具有限公司 自移动设备
CN109633662A (zh) * 2018-12-28 2019-04-16 百度在线网络技术（北京）有限公司 障碍物定位方法、装置和终端
CN109738905A (zh) * 2018-12-28 2019-05-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 超声波传感器安装位的确定方法、装置及设备
CN110161510A (zh) * 2019-06-27 2019-08-23 北京智行者科技有限公司 基于超声波雷达的障碍物定位方法及装置
US20190265724A1 (en) * 2016-08-31 2019-08-29 Positec Power Tools (Suzhou) Co., Ltd. Autonomous Lawn Mower, Self-Moving Device, and Method for Recognizing Obstacle By Same

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102009028300A1 (de) * 2009-08-06 2011-02-10 Robert Bosch Gmbh Sensoreinrichtung
WO2018040853A1 (zh) * 2016-08-30 2018-03-08 陈武强 设置微波雷达和超声波传感器的汽车盲区探测系统及方法
US20190265724A1 (en) * 2016-08-31 2019-08-29 Positec Power Tools (Suzhou) Co., Ltd. Autonomous Lawn Mower, Self-Moving Device, and Method for Recognizing Obstacle By Same
CN108733041A (zh) * 2017-04-21 2018-11-02 苏州宝时得电动工具有限公司 自动移动设备及其超声避障方法
CN109417893A (zh) * 2017-08-30 2019-03-05 苏州宝时得电动工具有限公司 自移动设备
CN109633662A (zh) * 2018-12-28 2019-04-16 百度在线网络技术（北京）有限公司 障碍物定位方法、装置和终端
CN109738905A (zh) * 2018-12-28 2019-05-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 超声波传感器安装位的确定方法、装置及设备
CN110161510A (zh) * 2019-06-27 2019-08-23 北京智行者科技有限公司 基于超声波雷达的障碍物定位方法及装置

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112485797A (zh) * 2020-10-27 2021-03-12 湖北亿咖通科技有限公司 用于pdc系统的障碍物距离计算方法、装置和计算机设备
CN112485797B (zh) * 2020-10-27 2021-08-03 湖北亿咖通科技有限公司 用于pdc系统的障碍物距离计算方法、装置和计算机设备
CN112954868A (zh) * 2021-02-02 2021-06-11 微山县微山湖微电子产业研究院有限公司 一种基于双超声波模块的灯控装置
CN112946575A (zh) * 2021-02-02 2021-06-11 微山县微山湖微电子产业研究院有限公司 一种基于双超声波模块的灯控方法和装置
CN113343907A (zh) * 2021-06-28 2021-09-03 深圳市银星智能科技股份有限公司 障碍物检测方法、障碍物检测模组及自移动设备
CN113343907B (zh) * 2021-06-28 2024-03-26 深圳银星智能集团股份有限公司 障碍物检测方法、障碍物检测模组及自移动设备

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