【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本公開涉及清潔設備，尤其涉及一種機器人建圖中工作站識別方法。
技術(shù)介紹
1、隨著生活水平的不斷提高和自動化技術(shù)的發(fā)展，掃地機器人的應用也越來越廣泛。而“回充”作為掃地機器人的重要功能之一，其技術(shù)也被不斷地研究發(fā)展，掃地機器人在清潔時，需要不斷地往返基站進行自清潔、充電等。目前，掃地機器人多依靠充電樁的紅外引導信號進行回充(回到充電樁上)，但是一旦充電樁斷電，機器人將無法進行回充，因此我們需要確保機器人在斷電的情況下也能正常回充。目前查到相近專利，機器人及其識別工作站的方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)、工作站，專利公布號cn115587603a：基于坐標信息和反射強度信息對點云數(shù)據(jù)進行聚類，并基于所述標識圖像的區(qū)域信息匹配點云數(shù)據(jù)集，以識別所述工作站，該方法需根據(jù)已知的基站位置，控制機器人移動至對應的預定區(qū)域進行識別，智能化程度不高。
2、相關(guān)技術(shù)中，掃地機器人通常僅配置有一個基站，掃地機器人在構(gòu)建地圖時通常是從該基站出發(fā)開始建圖，因此基站在地圖中的位置是已知的。但是針對掃地機器人雙基站的設計，一個充電基站和一個無源的排污基站，如果掃地機從充電基站上下來進行快速建圖，則無法確定無源基站的位置，由于掃地機器人在進行清潔任務中需要不斷地前往無源的排污基站進行自清潔，因此需要保證在快速建圖中找到無源基站，確保在清潔任務中可以正常執(zhí)行任務，由于快速建圖需要掃地機器人用盡可能短的時間構(gòu)建整體環(huán)境地圖，因此在快速建圖的過程中機器人的行走路徑需要盡可能的少，無法遍歷整個環(huán)境區(qū)域。而且由于雷達蓋柱子的遮擋，機器人基于快速建圖路徑上掃描到的單幀點云
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術(shù)問題，本公開提供了一種機器人建圖中工作站識別方法。
2、第一方面，本公開提供了一種機器人建圖中工作站識別方法，應用于機器人建圖中工作站識別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括一個主機以及至少一個無源基站，包括：
3、在建圖過程中，對所述主機采集的當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行基站特征識別；
4、若所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合識別到疑似基站特征時，對所述主機原地采集的多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到拼接點云數(shù)據(jù)；
5、若所述拼接點云數(shù)據(jù)的聚類集合識別到基站特征時，對所述拼接點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行位置得分計算，得到所述無源基站對應的基站位置和基站得分；
6、基于所述基站位置和所述基站得分，控制所述主機返回所述無源基站進行自清潔。
7、在一些實施例中，所述無源基站設置有反光標識，所述主機配置有激光雷達；
8、其中，在所述對所述主機采集的當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行基站特征識別之前，所述方法還包括：
9、通過所述激光雷達掃描獲取周圍環(huán)境中所述反光標識對應的當前幀點云數(shù)據(jù)，所述當前幀點云數(shù)據(jù)包括位置信息和強度信息；
10、對所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行過濾處理。
11、在一些實施例中，在所述對所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行過濾處理之后，所述方法還包括：
12、通過判斷兩個點云的所述位置信息與第一預設距離閾值之間的關(guān)系，以及判斷所述強度信息與預設強度閾值之間的關(guān)系，對所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行歐式聚類，得到所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合，所述聚類集合包括強聚類集合和弱聚類集合。
13、在一些實施例中，所述對所述主機采集的當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行基站特征識別，包括：
14、基于預設尺寸對所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行集合尺寸過濾；
15、判斷所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合是否識別為基站特征，且所述強聚類集合和弱聚類集合之間的距離是否滿足第二預設距離閾值。
16、在一些實施例中，所述對所述拼接點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行位置得分計算，得到所述無源基站對應的基站位置和基站得分，包括：
17、分別計算所述拼接點云數(shù)據(jù)的聚類集合中各個集合的集合得分，并對各個集合的集合得分進行求和計算，得到所述基站得分；
18、對所述拼接點云數(shù)據(jù)進行最小二乘直線擬合，得到對應的斜率；
19、根據(jù)所述斜率和所述拼接點云數(shù)據(jù)的中心值計算得到所述基站位置。
20、在一些實施例中，在所述對所述主機采集的當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行基站特征識別之后，所述方法還包括：
21、若所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合識別到所述基站特征時，對所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行位置得分計算，得到所述無源基站對應的所述基站位置和所述基站得分。
22、在一些實施例中，所述對所述主機原地采集的多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到拼接點云數(shù)據(jù)，包括：
23、將所述多幀點云數(shù)據(jù)中每幀點云數(shù)據(jù)依次與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，直到得到的不超過預設數(shù)量幀拼接的所述拼接點云數(shù)據(jù)識別到所述基站特征。
24、在一些實施例中，所述對所述主機原地采集的多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到拼接點云數(shù)據(jù)，包括：
25、對所述多幀點云數(shù)據(jù)中每幀點云數(shù)據(jù)依次判斷是否識別到所述基站特征；
26、將識別到所述基站特征的每幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，直到得到不超過預設數(shù)量幀拼接的所述拼接點云數(shù)據(jù)識別到所述基站特征。
27、在一些實施例中，所述若所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合識別到疑似基站特征時，對所述主機原地采集的多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到拼接點云數(shù)據(jù)，包括：
28、若所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合識別到疑似基站特征時，所述主機原地進行左右旋轉(zhuǎn)第一預設角度采集第一多幀點云數(shù)據(jù)，并將所述第一多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到第一拼接點云數(shù)據(jù)；
29、若所述第一拼接點云數(shù)據(jù)的聚類集合未識別到基站特征但識別到增強的所述疑似基站特征時，所述主機原地進行左右旋轉(zhuǎn)第二預設角度采集第二多幀點云數(shù)據(jù)，并將所述第二多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到第二拼接點云數(shù)據(jù)；
30、若所述第二拼接點云數(shù)據(jù)的聚類集合未識別到基站特征但識別到增強的所述疑似基站特征時，所述主機原地進行左右旋轉(zhuǎn)第三預設角度采集第三多幀點云數(shù)據(jù)，并將所述第三多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到第三拼接點云數(shù)據(jù)。
31、在一些實施例中，所述若所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合識別到疑似基站特征時，對所述主機原地采集的多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到拼接點云數(shù)據(jù)，包括：
32、若所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合識別到疑似基站特征時，根據(jù)所述疑似基站特征和所述當前幀點云數(shù)據(jù)的位置信息，確定目標旋轉(zhuǎn)角度；
33、所述主機原地進行左右旋轉(zhuǎn)所述目標旋轉(zhuǎn)角度采集多幀點云數(shù)據(jù)，并將所述多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到所述拼接點云數(shù)據(jù)。
34、本公開實施例提供的技術(shù)方案與現(xiàn)有本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種機器人建圖中工作站識別方法，其特征在于，應用于機器人建圖中工作站識別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括一個主機以及至少一個無源基站，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述無源基站設置有反光標識，所述主機配置有激光雷達；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述對所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行過濾處理之后，所述方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述主機采集的當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行基站特征識別，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述拼接點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行位置得分計算，得到所述無源基站對應的基站位置和基站得分，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對所述主機采集的當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行基站特征識別之后，所述方法還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述主機原地采集的多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到拼接點云數(shù)據(jù)，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合識別到疑似基站特征時，對所述主機原地采集的多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到拼接點云數(shù)據(jù)，包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合識別到疑似基站特征時，對所述主機原地采集的多幀點云數(shù)據(jù)與所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行多幀拼接，得到拼接點云數(shù)據(jù)，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種機器人建圖中工作站識別方法，其特征在于，應用于機器人建圖中工作站識別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括一個主機以及至少一個無源基站，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述無源基站設置有反光標識，所述主機配置有激光雷達；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述對所述當前幀點云數(shù)據(jù)進行過濾處理之后，所述方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述主機采集的當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行基站特征識別，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述拼接點云數(shù)據(jù)的聚類集合進行位置得分計算，得到所述無源基站對應的基站位置和基站得分，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對所述主機采集的當前幀點云數(shù)據(jù)的聚類集合進...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王旭寧，張開樂，
申請(專利權(quán))人：杭州九陽小家電有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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