CN114152950A - 一种超声波数据判断方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种超声波数据判断方法、装置、设备和介质,包括:在机器人扫描目标环境的过程中,获取设置在机器人上的超声波传感器在预设时间间隔内产生的超声波数据,以及设置在机器人上的激光雷达在预设时间间隔内产生的激光数据;确定超声波数据中的超声重合数据与激光数据中的激光重合数据之间的差异值;根据差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定超声波数据是否为有效数据。本实施例获取机器上超声波传感器产生的超声波数据,以及激光雷达产生的激光数据,以激光数据为基准,确定超声波数据的有效性,进而可以提高超声波数据的准确度,以提高机器人躲避障碍物的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域,尤其涉及一种超声波数据判断方法、装置、设备和介质。
背景技术
超声波传感器是将超声波信号转换成其它能量信号(通常是电信号)的传感器。超声波是振动频率高于20kHz的机械波,具有频率高、波长短、绕射现象小的特点,还具有方向性好、能够成为射线而定向传播等特点。超声波对液体、固体的穿透本领很大,尤其是在不透明的固体中。超声波碰到杂质或分界面会产生显著反射形成反射回波,碰到活动物体能产生多普勒效应。
虽然超声波传感器的适用范围较广,性价比较高,但是其检测精度较低。例如,当超声波传感器应用于机器人上时,由于超声波传感器检测的数据有效性不稳定,导致机器人躲避障碍物的准确性较低,存在安全隐患。
发明内容
本申请实施例通过提供一种超声波数据判断方法、装置、设备和介质,解决了现有技术中超声波传感器检测的数据有效性不稳定,导致机器人躲避障碍物的准确性较低的技术问题,实现了识别超声波传感器检测的数据的有效性,提高机器人躲避障碍物的准确性的技术效果。
第一方面,本申请提供了一种超声波数据判断方法,方法包括:
在机器人扫描目标环境的过程中,获取设置在机器人上的超声波传感器在预设时间间隔内产生的超声波数据,以及设置在机器人上的激光雷达在预设时间间隔内产生的激光数据;
确定超声波数据中的超声重合数据与激光数据中的激光重合数据之间的差异值,其中,超声重合数据和激光重合数据为超声波传感器和激光雷达的重合扫描范围的扫描数据;
根据差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定超声波数据是否为有效数据。
进一步地,根据差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定超声波数据是否为有效数据,包括:
判断差异值是否小于预设差异阈值;
当差异值小于预设差异阈值时,确定超声波数据在预设时间间隔内的第一变化趋势,确定目标激光数据在预设时间间隔内的第二变化趋势;
根据第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度,确定超声波数据是否为有效数据。
进一步地,根据第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度,确定超声波数据是否为有效数据,包括:
当第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度超过预设相似阈值时,确定超声波数据为有效数据;
当第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度未超过预设相似阈值时,确定超声波数据为无效数据。
进一步地,在确定超声波数据为无效数据之后,方法还包括:
判断超声波数据是否是超声波传感器的预设扫描范围的极限值;
当超声波数据是极限值时,确定超声波传感器处于目标状态,其中,所述目标状态包括脏污状态和损坏状态。
进一步地,在确定超声波数据为无效数据之后,方法还包括:
判断超声波数据在预设时间间隔内的波动幅度是否超出预设波动范围;
当波动幅度超出预设波动范围时,确定超声波传感器处于被干扰状态。
进一步地,在确定超声波数据为有效数据之后,方法还包括:
判断超声波数据是否是超声波传感器的预设扫描范围的最大值;
当超声波数据是最大值时,确定机器人当前所处位置无障碍物。
进一步地,在确定超声波数据为有效数据之后,方法还包括:
判断超声波数据在预设时间间隔内的波动幅度是否超出预设波动范围;
当波动幅度未超出预设波动范围时,确定机器人当前所处位置有障碍物。
第二方面,本申请提供了一种超声波数据判断装置,装置包括:
数据获取模块,用于在机器人扫描目标环境的过程中,获取设置在机器人上的超声波传感器在预设时间间隔内产生的超声波数据,以及设置在机器人上的激光雷达在预设时间间隔内产生的激光数据;
差异值确定模块,用于确定超声波数据中的超声重合数据与激光数据中的激光重合数据之间的差异值,其中,超声重合数据和激光重合数据为超声波传感器和激光雷达的重合扫描范围的扫描数据;
有效性确定模块,用于根据差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定超声波数据是否为有效数据。
第三方面,本申请提供了一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,处理器被配置为执行以实现一种超声波数据判断方法。
第四方面,本申请提供了一种非临时性计算机可读存储介质,当存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行实现一种超声波数据判断方法。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请通过获取机器上超声波传感器产生的超声波数据,以及激光雷达产生的激光数据,以激光数据为基准,确定超声波数据的有效性,进而可以提高超声波数据的准确度,以提高机器人躲避障碍物的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请提供的一种超声波数据判断方法的流程示意图;
图2为激光传感器和超声波传感器的扫描范围的示意图;
图3为本申请提供的一种超声波数据判断装置的结构示意图;
图4为本申请提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种超声波数据判断方法,解决了现有技术中超声波传感器检测的数据为有效数据性不稳定,导致机器人躲避障碍物的准确性较低的技术问题。
本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题,总体思路如下:
一种超声波数据判断方法,方法包括:在机器人扫描目标环境的过程中,获取设置在机器人上的超声波传感器在预设时间间隔内产生的超声波数据,以及设置在机器人上的激光雷达在预设时间间隔内产生的激光数据;确定超声波数据中的超声重合数据与激光数据中的激光重合数据之间的差异值,其中,超声重合数据和激光重合数据为超声波传感器和激光雷达的重合扫描范围的扫描数据;根据差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定超声波数据是否为有效数据。
本实施例获取机器上超声波传感器产生的超声波数据,以及激光雷达产生的激光数据,以激光数据为基准,确定超声波数据的有效性,进而可以提高超声波数据的准确度,以提高机器人躲避障碍物的准确性。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
首先说明,本文中出现的术语“和/或”,仅仅是一种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。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本实施例提供了如图1所示的一种超声波数据判断方法,方法包括步骤S11-步骤S13。
步骤S11,在机器人扫描目标环境的过程中,获取设置在机器人上的超声波传感器在预设时间间隔内产生的超声波数据,以及设置在机器人上的激光雷达在预设时间间隔内产生的激光数据。
虽然超声波传感器的适用范围较广,性价比较高,但是其检测精度较低。当超声波传感器应用于机器人上时,由于超声波传感器的检测精度较低,导致机器人躲避障碍物的准确性较低,进而存在安全隐患。
当机器人上设置有超声波传感器时,可以在机器人上设置激光雷达,使得激光雷达和超声波传感器配合使用。激光雷达的精度较高,可以依赖于激光雷达的激光数据验证超声波传感器的数据是否为有效数据。
在机器人上设置超声波传感器和激光雷达,使用超声波传感器和激光雷达对目标环境进行扫描的过程中,超声波传感器会产生相应的超声波数据,激光雷达会产生相应的激光数据。
本实施例提供的超声波数据判断方法可以应用于机器人的控制器,也可以应用于云端服务器,本实施例对此不作限制。本实施例后续以应用于机器人的控制器为例进行说明。
控制器从超声波传感器获取超声波数据,还从激光雷达获取激光数据,以对超声波数据和激光雷达数据进行后续处理。
步骤S12,确定超声波数据中的超声重合数据与激光数据中的激光重合数据之间的差异值,其中,超声重合数据和激光重合数据为超声波传感器和激光雷达的重合扫描范围的扫描数据。
由于单个激光雷达的扫描范围比单个超声波传感器的扫描范围更大,所以单个激光雷达的扫描范围与单个超声波传感器的扫描范围是部分重合的,激光雷达产生的激光数据中只有部分数据是与超声波传感器的超声波数据对应的,只有与超声波数据对应的激光数据才能用于验证超声波数据是否为有效数据。
当然,若机器人上设置多个激光雷达和多个超声波传感器时,多个激光雷达和多个超声波传感器也是有数据重合的。
因此,本实施例将超声波数据中与激光数据重合的超声波数据记为超声重合数据,将激光数据中与超声波数据重合的激光数据记为激光重合数据。
例如,以机器人上设置单个激光雷达和单个超声波传感器为例,如图2所示,O点为超声波传感器和激光雷达的设置位置,其中,Z1区域为超声波传感器的检测范围,Z2区域为激光雷达的检测范围,激光雷达的检测范围比超声波传感器的检测范围更大。
因此,在控制器在接收到超声波数据和激光数据之后,需要先从激光数据中筛选出与超声波数据对应的目标激光数据。具体地,可以根据超声波传感器的束波角、超声波传感器在机器人上的安装位置和激光雷达的扫描范围,确定重合扫描范围,根据重合扫描范围就能确定目标激光数据。
在超声波传感器正常工作的情况下,超声波传感器产生的超声波数据应当与激光雷达产生的目标激光数据是匹配的。若超声波数据和目标激光数据不匹配,则可以验证超声波数据的有效性。
因此,本实施例先确定超声波数据与激光数据中的目标激光数据之间的差异值,再验证超声波数据的有效性。
其中,差异值可以是根据目标激光数据中的某一时刻的激光数据与超声波数据中对应时刻的超声波数据确定的,也可以是根据目标激光数据在预设时间间隔内的平均值与超声波数据在预设时间间隔内的平均值确定的,本实施例对此不作限制。
步骤S13,根据差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定超声波数据是否为有效数据。
具体地,步骤S13可以分解为步骤S21-步骤S23。
步骤S21,判断差异值是否小于预设差异阈值。
当差异值大于等于预设差异值时,意味着超声波数据与目标激光数据之间的差异性较大,超声波数据的准确性较低,此时可以认为超声波数据是无效的。其中,预设差异阈值可以根据实际情况进行设定。
当差异值小于预设差异值时,认为超声波数据与目标激光数据之间的差异性较小,但这并不意味着超声波数据就一定是有效的,还需要对超声波数据的有效性进行进一步确认。
例如,在当前时刻,机器人前方没有障碍物,超声波数据保持在扫描范围的最大值,目标激光数据也是超声波数据对应的最大值(或最大值附近的数值),此时超声波数据与目标激光数据之间的差异性就很小,目前来看,超声波数据是有效的。但是在下一时刻,机器人前方出现了障碍物,目标激光数据出现了变化,而超声波数据仍然是扫描范围的最大值,此时,超声波数据与目标激光数据之间的差异较大,超声波数据是无效的。
因此,当差异值小于预设差异值时,还需要对超声波数据的有效性进行进一步确认,即执行步骤S22。
步骤S22,当差异值小于预设差异阈值时,确定超声波数据在预设时间间隔内的第一变化趋势,确定目标激光数据在预设时间间隔内的第二变化趋势。
第一变化趋势和第二变化趋势可以通过曲线体现,也可以通过时刻与数据对应的表格体现,本实施例对此不作限制。
步骤S23,根据第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度,确定超声波数据是否为有效数据。
具体地,步骤S23可以分解为步骤S31和步骤S32。
步骤S31,当第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度超过预设相似阈值时,确定超声波数据为有效数据。
在步骤S22中,已经确定超声波数据与目标激光数据之间的差异值小于预设差异值,意味着超声波数据与目标激光数据的数值差异性不大。在此基础上,当第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度超过预设相似阈值,也就意味着超声波数据与激光数据是相互匹配的,超声波数据是有效的。
在确定超声波数据为有效数据之后,方法还包括步骤S41-步骤S44。
步骤S41,判断超声波数据是否是超声波传感器的预设扫描范围的最大值;
步骤S42,当超声波数据是最大值时,确定机器人当前所处位置无障碍物。
超声波传感器的扫描范围是由最近值(也即最小值)和最远值(也即最大值)确定的,其中,当超声波数据为最大值,意味着机器人当前位置的扫描范围内没有障碍物,机器人可以继续前行。
步骤S43,判断超声波数据在预设时间间隔内的波动幅度是否超出预设波动范围;
步骤S44,当波动幅度未超出预设波动范围时,确定机器人当前所处位置有障碍物。
当超声波数据在预设时间间隔内是浮动的,例如,预设波动范围是处于扫描范围内的数值范围,具体地,可以是扫描范围最小值与障碍物距离构成的范围(其中,障碍物距离是指机器人到当前障碍物之间的距离,可以通过激光数据进行确定),当然,也可以根据实际情况进行设定。
当超声波数据在最小值与障碍物距离值两个数值中跳动时,则认为机器人当前所处位置有障碍物。
步骤S32,当第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度未超过预设相似阈值时,确定超声波数据为无效数据。
当第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度没有超过预设相似阈值,虽然超声波数据与目标激光数据的数值差异性不大,但也意味着超声波数据与激光数据不相互匹配,超声波数据是无效的。
步骤S32具体可以分解为步骤S51-步骤S54。
步骤S51,判断超声波数据是否是超声波传感器的预设扫描范围的极限值;
步骤S52,当超声波数据是极限值时,确定超声波传感器处于目标状态,其中,所述目标状态包括脏污状态和损坏状态。
在确定超声波数据为无效数据之后,通过判断超声波数据是超声波传感器的预设扫描范围的极限值,确定超声波传感器的运行状态。其中预设扫描范围的极限值包括超声波传感器的扫描范围的最小值和最大值。
也就是说,当超声波数据一直保持在最小值或最大值时,意味着超声波传感器处于目标状态,其中,所述目标状态包括脏污状态和损坏状态。例如,当超声波传感器的检测窗口存在污点,超声波传感器就会检测到该污点,并将该污点视为障碍物。
除此之外,当超声波数据保持在一个无效值时,也可以认为超声波传感器处于目标状态,其中,所述目标状态包括脏污状态和损坏状态。
步骤S53,判断超声波数据在预设时间间隔内的波动幅度是否超出预设波动范围;
步骤S54,当波动幅度超出预设波动范围时,确定超声波传感器处于被干扰状态。
当超声波数据在预设时间间隔内是浮动的,例如,在一定范围内波动。若超声波数据的波动幅度超出了预设波动范围,也就意味着超声波传感器被环境噪声影响较大,此时只要消除环境噪声,超声波数据还是可以用的。需要注意的是,预设波动范围是处于扫描范围内的数值范围,具体可以根据实际情况进行设定。
综上所述,本实施例获取机器上超声波传感器产生的超声波数据,以及激光雷达产生的激光数据,以激光数据为基准,确定超声波数据的有效性,进而可以提高超声波数据的准确度,以提高机器人躲避障碍物的准确性。
基于同一发明构思,本申请提供了如图3所示的一种超声波数据判断装置,装置包括:
数据获取模块31,用于在机器人扫描目标环境的过程中,获取设置在机器人上的超声波传感器在预设时间间隔内产生的超声波数据,以及设置在机器人上的激光雷达在预设时间间隔内产生的激光数据;
差异值确定模块32,用于确定超声波数据中的超声重合数据与激光数据中的激光重合数据之间的差异值,其中,超声重合数据和激光重合数据为超声波传感器和激光雷达的重合扫描范围的扫描数据;
有效性确定模块33,用于根据差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定超声波数据是否为有效数据。
有效性确定模块33包括:
判断子模块,用于判断差异值是否小于预设差异阈值;
变化趋势确定子模块,用于当差异值小于预设差异阈值时,确定超声波数据在预设时间间隔内的第一变化趋势,确定目标激光数据在预设时间间隔内的第二变化趋势;
有效性确定子模块,用于根据第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度,确定超声波数据是否为有效数据。有效性确定子模块具体用于当第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度超过预设相似阈值时,确定超声波数据为有效数据;当第一变化趋势与第二变化趋势的相似程度未超过预设相似阈值时,确定超声波数据为无效数据。
装置还包括:
判断模块,用于在确定超声波数据为无效数据之后,判断超声波数据是否是超声波传感器的预设扫描范围的极限值;
确定模块,用于当超声波数据是极限值时,确定超声波传感器处于目标状态,其中,所述目标状态包括脏污状态和损坏状态。
判断模块,还用于在确定超声波数据为无效数据之后,判断超声波数据在预设时间间隔内的波动幅度是否超出预设波动范围;
确定模块,还用于当波动幅度超出预设波动范围时,确定超声波传感器处于被干扰状态。
判断模块,还用于在确定超声波数据为有效数据之后,判断超声波数据是否是超声波传感器的预设扫描范围的最大值;
确定模块,还用于当超声波数据是最大值时,确定机器人当前所处位置无障碍物。
判断模块,还用于在确定超声波数据为有效数据之后,判断超声波数据在预设时间间隔内的波动幅度是否超出预设波动范围;
确定模块,还用于当波动幅度未超出预设波动范围时,确定机器人当前所处位置有障碍物。
基于同一发明构思,本实施例提供了如图4所示的一种电子设备,包括:
处理器41;
用于存储处理器41可执行指令的存储器42;
其中,处理器41被配置为执行以实现一种超声波数据判断方法。
基于同一发明构思,本实施例提供了一种非临时性计算机可读存储介质,当存储介质中的指令由电子设备的处理器41执行时,使得电子设备能够执行实现一种超声波数据判断方法。
由于本实施例所介绍的电子设备为实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备,故而基于本申请实施例中所介绍的信息处理的方法,本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式,所以在此对于该电子设备如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备,都属于本申请所欲保护的范围。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种超声波数据判断方法,其特征在于,所述方法包括:
在机器人扫描目标环境的过程中,获取设置在所述机器人上的超声波传感器在预设时间间隔内产生的超声波数据,以及设置在所述机器人上的激光雷达在所述预设时间间隔内产生的激光数据;
确定所述超声波数据中的超声重合数据与所述激光数据中的激光重合数据之间的差异值,其中,所述超声重合数据和所述激光重合数据为所述超声波传感器和所述激光雷达的重合扫描范围的扫描数据;
根据所述差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定所述超声波数据是否为有效数据。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定所述超声波数据是否为有效数据,包括:
判断所述差异值是否小于所述预设差异阈值;
当所述差异值小于所述预设差异阈值时,确定所述超声波数据在所述预设时间间隔内的第一变化趋势,确定所述目标激光数据在所述预设时间间隔内的第二变化趋势;
根据所述第一变化趋势与所述第二变化趋势的相似程度,确定所述超声波数据是否为有效数据。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一变化趋势与所述第二变化趋势的相似程度,确定所述超声波数据是否为有效数据,包括:
当所述第一变化趋势与所述第二变化趋势的相似程度超过预设相似阈值时,确定所述超声波数据为有效数据;
当所述第一变化趋势与所述第二变化趋势的相似程度未超过所述预设相似阈值时,确定所述超声波数据为无效数据。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在确定所述超声波数据为无效数据之后,所述方法还包括:
判断所述超声波数据是否是所述超声波传感器的预设扫描范围的极限值;
当所述超声波数据是所述极限值时,确定所述超声波传感器处于目标状态,其中,所述目标状态包括脏污状态和损坏状态。
5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在确定所述超声波数据为无效数据之后,所述方法还包括:
判断所述超声波数据在所述预设时间间隔内的波动幅度是否超出预设波动范围;
当所述波动幅度超出所述预设波动范围时,确定所述超声波传感器处于被干扰状态。
6.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在确定所述超声波数据为有效数据之后,所述方法还包括:
判断所述超声波数据是否是所述超声波传感器的预设扫描范围的最大值;
当所述超声波数据是所述最大值时,确定所述机器人当前所处位置无障碍物。
7.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在确定所述超声波数据为有效数据之后,所述方法还包括:
判断所述超声波数据在所述预设时间间隔内的波动幅度是否超出预设波动范围;
当所述波动幅度未超出所述预设波动范围时,确定所述机器人当前所处位置有障碍物。
8.一种超声波数据判断装置,其特征在于,所述装置包括:
数据获取模块,用于在机器人扫描目标环境的过程中,获取设置在所述机器人上的超声波传感器在预设时间间隔内产生的超声波数据,以及设置在所述机器人上的激光雷达在所述预设时间间隔内产生的激光数据;
差异值确定模块,用于确定所述超声波数据中的超声重合数据与所述激光数据中的激光重合数据之间的差异值,其中,所述超声重合数据和所述激光重合数据为所述超声波传感器和所述激光雷达的重合扫描范围的扫描数据;
有效性确定模块,用于根据所述差异值与获取的预设差异阈值之间的关系,确定所述超声波数据是否为有效数据。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的一种超声波数据判断方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行实现如权利要求1至7中任一项所述的一种超声波数据判断方法。
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2021
- 2021-11-29 CN CN202111435881.6A patent/CN114152950A/zh active Pending
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CB02 | Change of applicant information | ||
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