CN208766529U

CN208766529U - 多传感器融合的避障系统及包含其的机器人

Info

Publication number: CN208766529U
Application number: CN201821615625.9U
Authority: CN
Inventors: 支涛; 胡泉
Original assignee: Beijing Yunji Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Yunji Technology Co Ltd
Priority date: 2018-09-30
Filing date: 2018-09-30
Publication date: 2019-04-19
Anticipated expiration: 2028-09-30

Abstract

本申请提供了一种多传感器融合的避障系统及机器人。其中避障系统包括本体；激光传感器，其设置在本体上，激光传感器在检测平面上的第一角度范围内探测周围的障碍物；深度摄像头，其设置在本体上，深度摄像头在第二角度范围内探测不同高度的障碍物；处理单元，其采集激光传感器的测量数据和深度摄像头拍摄的图像，对障碍物进行定位和建图。避障系统结合了激光传感器测量距离远、角度大、精度高，以及深度摄像头可以识别近处的不同高度的障碍物及测量一定角度的立体范围的物体的优点，能够识别室内的复杂环境，比如桌子，椅子，架子等不规则障碍物。从而解决了相关技术中机器人在运动过程中单一的激光传感器无法有效的识别不规则障碍物的技术问题。

Description

多传感器融合的避障系统及包含其的机器人

技术领域

本申请涉及自动控制技术领域，具体而言，涉及一种多传感器融合的避障系统及包含其的机器人。

背景技术

随着机器人技术的迅速发展，机器人应用越来越广泛，例如，迎宾机器人、送餐机器人以及教育机器人、仿生机器人等等。机器人是自动执行工作的机器装置，它可以接受人类指挥，也可以运行预先编排的程序，还可以依据人工智能技术制定的原则行动。

激光传感器是一种普遍的传感方式应用于机器人进行建图、定位及障碍物检测。然而受制于传感器以及机器人结构所限，目前的机器人大多只能安装一个激光传感器，用于识别一个平面高度上的障碍物。但是对于不规则的障碍物，比如桌面，椅子，架子等，往往在激光传感器的识别高度上是没有障碍的，但是在其他的高度上会有碰撞危险，这种情况下对于机器人的自动导航避障就很受限。

当前室外机器人也有采用多线激光的方式识别不同高度的障碍物，但是一方面多线激光价格太高，另一方面多线激光是基本从同一点发出到不同角度的光平面，对于机器人很近的障碍物盲区很大，难以适应室内复杂环境的自动导航避障。

对于上述的技术问题尚没有可靠的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种机器人产品，以解决相关技术中机器人在运动过程中单一的激光传感器无法有效的识别不规则障碍物的技术问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，本申请提供了一种多传感器融合的避障系统。

所述避障系统包括：

本体；

激光传感器，其设置在所述本体上，所述激光传感器在检测平面上的第一角度范围内探测周围的障碍物；

深度摄像头，其设置在所述本体上，所述深度摄像头在第二角度范围内探测不同高度的障碍物；

处理单元，其采集所述激光传感器的测量数据和所述深度摄像头拍摄的图像，对障碍物进行定位和建图。

进一步的，所述激光传感器的数量为一个或多个。

进一步的，所述深度摄像头的数量为一个或多个。

进一步的，所述避障系统包括1个激光传感器和1个深度摄像头。

进一步的，所述避障系统还包括设置在所述本体上的红外传感器和/或超声传感器。

进一步的，所述避障系统包括1个激光传感器、2个深度摄像头和2个红外传感器。

进一步的，所述第一角度为120°-360°。

进一步的，所述第二角度为30-90°。

根据本申请的另一个方面，本申请还提供了一种机器人。

该机器人包括本申请提供的上述的多传感器融合的避障系统。

进一步的，所述机器人包括外壳、驱动轮和随动轮，所述避障系统安装在所述外壳上。

在本申请实施例提供的多传感器融合的避障系统，结合了激光传感器测量距离远、角度大、精度高，以及深度摄像头可以识别近处的不同高度的障碍物，可以测量一定角度的立体范围的物体的优点，利用各自的优点以应对复杂的路面，能够识别室内的复杂环境，比如桌子，椅子，架子等不规则障碍物，使得机器人行走避障更加自如，不容易因为传感盲区而和环境或人发生碰撞事故。从而解决了相关技术中机器人在运动过程中单一的激光传感器无法有效的识别不规则障碍物的技术问题。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图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是本申请实施例的一种多传感器融合的避障系统的结构示意图；

图2是本申请实施例的另一种多传感器融合的避障系统的结构示意图；

图3是本申请实施例的再一种多传感器融合的避障系统的结构示意图；以及

图4是本申请实施例提供的机器人的结构示意图。

图中：

1、多传感器融合的避障系统；101、本体；102、激光传感器；103、深度摄像头；104、处理单元；105、红外传感器；106、超声传感器；2、外壳；3、驱动轮；4、随动轮。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本申请中，术语“上”、“下”、“内”、“中”、“外”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。

并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。

此外，术语“设置”、“连接”、“设有”、“固定”、“封装”应做广义理解。例如，“连接”可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

实施例1

参见图1，本申请涉及一种多传感器融合的避障系统。多传感器融合的避障系统1包括本体(101)、激光传感器102、深度摄像头(103)和处理单元104，其中

激光传感器(102)设置在本体(101)上，激光传感器(102)在检测平面上的第一角度范围内探测周围的障碍物；

深度摄像头(103)设置在本体(101)上，深度摄像头(103)在第二角度范围内探测不同高度的障碍物；

处理单元104采集激光传感器102的测量数据和深度摄像头103拍摄的图像，对障碍物进行定位和建图。

本申请实施例提供的多传感器融合的避障系统中，激光传感器102具有角度大和精度高的优点，但是其只能测量单一平面上的物体，深度摄像头103可以用于识别近处的不同高度的障碍物，还可以用于测距离，可以测量一定角度的立体范围的物体，但是其缺点是横向和纵向角度偏小，测量距离偏近。所以本申请实施例通过激光传感器102和深度摄像头103的融合，利用各自的优点以应对复杂的路面，能够识别室内的复杂环境，比如桌子，椅子，架子等不规则障碍物，使得行走避障更加自如，不容易因为传感盲区而和环境或人发生碰撞事故。从而解决了相关技术中在运动过程中单一的激光传感器无法有效的识别不规则障碍物的技术问题。

为了减小探测盲区，获得更大的探测范围，在实际安装过程中可以根据不同的场景来调整激光传感器102和深度摄像头103的数量、安装位置和角度。激光传感器102的数量可以为一个或多个，深度摄像头103的数量可以为一个或多个。激光传感器102测量的第一角度为优选为120°-360°，深度摄像头测量的第二角度优选为30-90°。

在一些实施例中，如图1所示，多传感器融合的避障系统包括1个激光传感器102和1个深度摄像头103。

在一些实施例中，如图2所示，多传感器融合的避障系统1还包括设置在本体101上的红外传感器105和超声传感器106。当然也可以设置红外传感器105和超声传感器106二者中的一种，还可以另外设置其他类型的传感器，进一步的减小盲区，应对复杂环境。

在一些实施例中，如图3所示，多传感器融合的避障系统1包括1个激光传感器102、2个深度摄像头103和2个红外传感器105。

处理单元可选择为ARM32控制芯片。

实施例2

本申请实施例提供了一种机器人，包括实施例1提供的多传感器融合的避障系统1。

如图4所示，在本实施例提供的机器人中，还包括外壳2、驱动轮3和随动轮4，避障系统安装在外壳2上。具体的，由图4可以看出激光传感器102和深度摄像头103均安装在机器人的外壳2上。

本实施例的机器人结合了激光传感器102具有角度大和精度高的优点和深度摄像头103具有测量一定角度的立体范围的物体的优点，将二者融合后可以应对复杂的路面，能够识别室内的复杂环境，比如桌子，椅子，架子等不规则障碍物，使得机器人行走避障更加自如，不容易因为传感盲区而和环境或人发生碰撞事故。从而解决了相关技术中机器人在运动过程中单一的激光传感器无法有效的识别不规则障碍物的技术问题。

需要说明的是，本申请中仅仅是列出多传感器融合的避障系统和机器人用于实现避障功能的必须结构，但避障系统或机器人的实际结构并不限于此，例如机器人的底盘上还可以设置驱动组件(如驱动电机、转向电机)、运动组件(如轮组)、减震组件及重心调整组件等等用于实现机器人其他功能的必需结构，本领域技术人员可以根据实际需要和现有技术进行选用，本申请不再赘述。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围内。

Claims

1.一种多传感器融合的避障系统，其特征在于，所述避障系统包括：

本体(101)；

激光传感器(102)，其设置在所述本体(101)上，所述激光传感器(102)在检测平面上的第一角度范围内探测周围的障碍物；

深度摄像头(103)，其设置在所述本体(101)上，所述深度摄像头(103)在第二角度范围内探测不同高度的障碍物；

处理单元(104)，其采集所述激光传感器(102)的测量数据和所述深度摄像头(103)拍摄的图像，对障碍物进行定位和建图。

2.根据权利要求1所述的多传感器融合的避障系统，其特征在于，所述激光传感器(102)的数量为一个或多个。

3.根据权利要求1所述的多传感器融合的避障系统，其特征在于，所述深度摄像头(103)的数量为一个或多个。

4.根据权利要求1所述的多传感器融合的避障系统，其特征在于，所述避障系统包括1个激光传感器(102)和1个深度摄像头(103)。

5.根据权利要求1所述的多传感器融合的避障系统，其特征在于，所述避障系统还包括设置在所述本体(101)上的红外传感器(105)和/或超声传感器(106)。

6.根据权利要求5所述的多传感器融合的避障系统，其特征在于，所述避障系统包括1个激光传感器(102)、2个深度摄像头(103)和2个红外传感器(105)。

7.根据权利要求1所述的多传感器融合的避障系统，其特征在于，所述第一角度为120°-360°。

8.根据权利要求1所述的多传感器融合的避障系统，其特征在于，所述第二角度为30-90°。

9.一种机器人，其特征在于，所述机器人采用如权利要求1-8中任意一项所述的多传感器融合的避障系统(1)。

10.根据权利要求9所述的机器人，其特征在于，所述机器人包括外壳(2)、驱动轮(3)和随动轮(4)，所述避障系统安装在所述外壳(2)上。