一种低矮障碍物区域的感知方法、装置、设备和存储介质与流程

本技术涉及智能家居，特别是涉及一种低矮障碍物区域的感知方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、清洁设备进行地面清扫时，通常需要区分地面区域和低矮障碍物区域，以在地面区域和低矮障碍物区域中执行相应的清扫逻辑。如沿弓字形轨迹清扫，或者先清扫地面区域再清扫低矮障碍物区域等。相关技术中，清洁设备一般是使用搭载的传感器构建周围环境信息，获取所在环境的多帧图像或点云后，建立低矮障碍物的完整形状以及确定低矮障碍物边界，以识别出低矮障碍物区域进行清扫。

2、但是，当对同一区域中的低矮障碍物区域进行重复清扫时，清洁设备需要再次采集低矮障碍物区域的多帧数据重新建立低矮障碍物边界，导致低矮障碍物区域的识别效率低下，影响清洁设备的清扫效率。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种低矮障碍物区域的感知方法、装置、设备和存储介质。

2、第一方面，本技术提供了一种低矮障碍物区域的感知方法，应用于清洁设备，包括：

3、根据采集到的当前环境信息，提取至少一条局部边界信息；

4、将所述至少一条局部边界信息与预先存储的历史低矮障碍物轮廓进行匹配，获取与所述至少一条局部边界信息匹配成功的目标低矮障碍物轮廓；

5、对目标低矮障碍物的轮廓进行精度检测，在目标低矮障碍物轮廓满足精度要求的情况下，根据目标低矮障碍物轮廓的几何形状参数对至少一条局部边界信息进行边界补全，形成延长期望边界；

6、根据延长期望边界确定清洁设备待清洁的低矮障碍物区域。

7、在其中一个实施例中，低矮障碍物被配置为允许清洁设备从上方通过的障碍物。

8、在其中一个实施例中，将所述至少一条局部边界信息与预先存储的历史低矮障碍物轮廓进行匹配，包括：

9、基于获取局部边界信息的时序，依次计算每一局部边界信息与每一历史低矮障碍物轮廓之间的最短距离；

10、在检测到存在最短距离小于预设的第一距离阈值的初始历史低矮障碍物轮廓的情况下，检测每一初始历史低矮障碍物轮廓的形状信息是否与对应的局部边界信息的形状相匹配；

11、在检测到存在与局部边界信息的形状相匹配的目标低矮障碍物轮廓的情况下，确定目标低矮障碍物轮廓与局部边界信息相匹配。

12、在其中一个实施例中，在检测到存在与局部边界信息的形状相匹配的目标低矮障碍物轮廓的情况下，确定目标低矮障碍物轮廓与局部边界信息相匹配，包括：

13、在目标低矮障碍物轮廓为圆形，且检测到目标低矮障碍物轮廓的圆心距对应的局部边界信息的端点之间的距离与目标低矮障碍物轮廓的半径之间的偏差小于预设的偏差阈值的情况下，确定目标低矮障碍物轮廓与局部边界信息相匹配；

14、和/或，

15、在目标低矮障碍物轮廓为矩形，且检测到对应的局部边界信息的每一端点距目标低矮障碍物轮廓的任一条边的距离小于预设的第二距离阈值的情况下，确定目标低矮障碍物轮廓与局部边界信息相匹配。

16、在其中一个实施例中，方法还包括：

17、在局部边界信息与每一历史低矮障碍物轮廓均匹配失败的情况下，将局部边界信息与预先存储的低矮障碍物的历史局部边界信息进行匹配处理，其中，匹配处理包括计算局部边界信息的每一端点，与每一历史局部边界信息的每一端点之间的距离；

18、在检测到存在距离之差小于预设的第三距离阈值的目标历史低矮障碍物局部边界信息的情况下，判断局部边界信息与对应的目标历史低矮障碍物局部边界信息匹配成功，将局部边界信息加入低矮障碍物的历史局部边界信息中。

19、在其中一个实施例中，对目标低矮障碍物的轮廓进行精度检测，包括：

20、对于每帧与目标低矮障碍物轮廓匹配的局部边界信息，在目标低矮障碍物轮廓上，确定与局部边界信息相匹配的轮廓边段；

21、计算每帧局部边界信息的坐标和对应的轮廓边段的坐标之间的坐标偏差，并基于局部边界信息的坐标对目标低矮障碍物轮廓的坐标进行调整；

22、重复上述步骤，直至检测到采集到的局部边界信息的坐标与对应的轮廓边段的坐标之间的坐标偏差小于预设的偏差阈值，则判断目标低矮障碍物轮廓满足精度要求。

23、在其中一个实施例中，计算每帧局部边界信息的坐标和对应的轮廓边段的坐标之间的坐标偏差，包括：

24、在目标低矮障碍物轮廓为矩形的情况下，对每帧局部边界信息进行直线拟合，在检测到直线拟合结果达到拟合成功标准的情况下，计算直线拟合结果与轮廓边段的坐标之间的坐标偏差；

25、在检测到直线拟合结果未达到拟合成功标准的情况下，将局部边界信息拟合为直角形边界，计算直角形边界的角点与轮廓边段的角点之间的坐标偏差。

26、在其中一个实施例中，计算每帧局部边界信息的坐标和对应的轮廓边段的坐标之间的坐标偏差，包括：

27、在目标低矮障碍物轮廓为圆形的情况下，对每帧局部边界信息进行圆形拟合，得到与局部边界信息对应的圆心坐标；

28、根据局部边界信息对应的圆心坐标和目标低矮障碍物轮廓对应的圆心坐标，计算得到坐标偏差。

29、在其中一个实施例中，根据目标低矮障碍物轮廓的几何形状参数对至少一条局部边界信息进行边界补全，形成延长期望边界，包括：

30、根据目标低矮障碍物轮廓上与局部边界信息匹配的轮廓边段和清洁设备的朝向，对至少一条局部边界信息进行边界补全，形成延长期望边界。

31、在其中一个实施例中，根据目标低矮障碍物轮廓上与局部边界信息匹配的轮廓边段和清洁设备的朝向，对局部边界信息进行边界补全，形成延长期望边界，包括：

32、将至少一帧与目标低矮障碍物轮廓匹配的局部边界信息进行拟合处理，得到拟合结果；

33、根据拟合结果与目标低矮障碍物轮廓进行匹配，确定与拟合结果匹配的轮廓边段；

34、根据轮廓边段和清洁设备的朝向，对拟合结果进行补全，形成延长期望边界。

35、在其中一个实施例中，根据拟合结果与目标低矮障碍物轮廓进行匹配，确定与拟合结果匹配的轮廓边段，包括：

36、在目标低矮障碍物轮廓为矩形的情况下，将局部边界信息加入预设的目标低矮障碍物轮廓的历史边界队列；历史边界队列中存储有采集到的属于目标低矮障碍物轮廓的局部边界信息；

37、在检测到历史边界队列中包括的局部边界信息数量大于预设的数量阈值的情况下，对历史边界队列中所包含的边界进行直线拟合，得到拟合结果；

38、根据拟合结果与目标低矮障碍物轮廓的每一边的方向和间距，确定与拟合结果对应的轮廓边段。

39、在其中一个实施例中，根据拟合结果与目标低矮障碍物轮廓进行匹配，确定与拟合结果匹配的轮廓边段，包括：

40、在目标低矮障碍物轮廓为圆形的情况下，在目标低矮障碍物轮廓上查找与拟合结果的两个端点距离最小的第一轮廓点和第二轮廓点；

41、根据第一轮廓点和第二轮廓点在目标低矮障碍物轮廓上确定与拟合结果对应的轮廓边段。

42、在其中一个实施例中，根据轮廓边段和清洁设备的朝向，对拟合结果进行补全，形成延长期望边界，包括：

43、在目标低矮障碍物轮廓为矩形的情况下，根据清洁设备的朝向和轮廓边段，在目标低矮障碍物轮廓上确定远端点；

44、朝向远端点，对局部边界信息进行延长，直至延长得到的延长期望边界的延长期望终点与远端点之间的间距等于预设的间距阈值。

45、在其中一个实施例中，根据轮廓边段和清洁设备的朝向，对拟合结果进行补全，形成延长期望边界，包括：

46、在目标低矮障碍物轮廓为圆形的情况下，确定轮廓边段上的远端点；

47、基于远端点以及清洁设备的朝向，基于拟合结果向背离清洁设备的方向延长圆弧，且延长的圆弧的半径与目标低矮障碍物轮廓的半径相同，得到延长期望边界。

48、在其中一个实施例中，根据延长期望边界确定清洁设备待清洁的低矮障碍物区域，包括：

49、在检测到清洁设备沿延长期望边界，经过延长期望边界的延长终点的情况下，采集与目标低矮障碍物轮廓的另一边段所匹配的局部边界信息，并重复上述步骤，直至遍历目标低矮障碍物轮廓，确定所述待清洁的低矮障碍物区域。

50、在其中一个实施例中，方法还包括：

51、在确定待清洁的低矮障碍物区域的情况下，对待清洁的低矮障碍物区域的上表面以预设的清洁模式进行清洁。

52、在其中一个实施例中，历史低矮障碍物轮廓的构建过程，包括：

53、采集多帧环境信息图像，确定环境信息图像中的低矮障碍物特征点和地面特征点；

54、对低矮障碍物特征点进行聚类处理，得到至少一个低矮障碍物聚类簇；

55、根据每一低矮障碍物聚类簇的边界，确定对应的低矮障碍物外轮廓；

56、根据所有低矮障碍物外轮廓得到历史低矮障碍物轮廓，并保存至预设的数据库中。

57、在其中一个实施例中，确定环境信息图像中的低矮障碍物特征点和地面特征点，包括：

58、通过多帧环境信息图像，确定低矮障碍物特征点、地面特征点和待确认特征点，待确认特征点中包括低矮障碍物特征点和/或地面特征点；

59、在清洁设备位于地面区域的情况下，通过叉积计算判断每一待确认特征点是否处于检测到的至少一个低矮障碍物局部边界信息的对侧；

60、将处于至少一个低矮障碍物局部边界信息对侧的待确认特征点确定为低矮障碍物特征点；

61、将未被确认为低矮障碍物特征点的待确认特征点，确认为地面特征点。

62、在其中一个实施例中，通过多帧环境信息图像，确定低矮障碍物特征点、地面特征点和待确认特征点，包括：

63、在检测到清洁设备处于低矮障碍物区域的情况下，将通过环境信息图像检测到的低矮障碍物类型特征点确认为低矮障碍物特征点；

64、在检测到清洁设备不处于低矮障碍物区域的情况下，将通过环境信息图像检测到的低矮障碍物类型特征点确认为待确认特征点，其中，清洁设备是否处于低矮障碍物区域是通过清洁设备上搭载的超声波传感器检测到的。

65、在其中一个实施例中，对低矮障碍物特征点进行聚类处理，得到至少一个低矮障碍物聚类簇，包括：

66、对低矮障碍物特征点进行聚类处理，得到初始聚类簇；

67、在检测到初始聚类簇与预先存储的历史低矮障碍物聚类簇匹配成功的情况下，将初始聚类簇与对应的历史低矮障碍物聚类簇进行融合，得到对应的低矮障碍物聚类簇。

68、在其中一个实施例中，方法还包括：

69、在确定低矮障碍物外轮廓的情况下，确定落在低矮障碍物外轮廓内部的目标点云数据；

70、根据目标点云数据确定对应的低矮障碍物外轮廓的高度信息，并存储至数据库中。

71、在其中一个实施例中，根据延长期望边界确定清洁设备待清洁的低矮障碍物区域，包括：

72、在检测到清洁设备处于以历史低矮障碍物轮廓中的任一低矮障碍物外轮廓为中心的建障区域内的情况下，调用任一低矮障碍物外轮廓的高度信息，根据高度信息调整清洁设备的建障阈值。

73、在其中一个实施例中，方法包括：

74、在检测到至少一个历史低矮障碍物轮廓存在更新的情况下，将清洁设备的消障区域内除特殊栅格类型以外的栅格设置为地面类型，特殊栅格类型至少包括：在当前次更新中被确认为低矮障碍物区域的栅格、障碍物类型栅格。

75、第二方面，本技术还提供了一种低矮障碍物区域的感知装置，包括：

76、获取模块，用于根据采集到的当前环境信息，提取至少一条局部边界信息；

77、匹配模块，用于将至少一条局部边界信息与预先存储的历史低矮障碍物轮廓进行匹配，获取与至少一条局部边界信息匹配成功的目标低矮障碍物轮廓；

78、检测模块，用于对所述目标低矮障碍物的轮廓进行精度检测；

79、延长模块，用于在目标低矮障碍物轮廓满足精度要求的情况下，根据目标低矮障碍物轮廓的几何形状参数对至少一条局部边界信息进行边界补全，形成延长期望边界；

80、生成模块，用于根据延长期望边界确定清洁设备待清洁的低矮障碍物区域。

81、第三方面，本技术还提供了一种清洁设备，清洁设备上搭载有激光传感器、图像传感器和超声波传感器，清洁设备用于执行如上文中任一项所述的方法的步骤。

82、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上文中任一项所述的方法的步骤。

83、上述一种低矮障碍物区域的感知方法、装置、设备和存储介质，根据采集到的当前环境信息，提取至少一条局部边界信息；将至少一条局部边界信息与预先存储的历史低矮障碍物轮廓进行匹配，获取与至少一条局部边界信息匹配成功的目标低矮障碍物轮廓；对目标低矮障碍物的轮廓进行精度检测，在目标低矮障碍物轮廓满足精度要求的情况下，根据目标低矮障碍物轮廓的几何形状参数对至少一条局部边界信息进行边界补全，形成延长期望边界；根据延长期望边界确定清洁设备待清洁的低矮障碍物区域。通过本技术实施例，即可在只检测到低矮障碍物的局部轮廓，即只检测到局部边界信息时，复用与局部边界信息相匹配的目标低矮障碍物轮廓，对局部边界信息进行补全、延长，从而可实现在只通过传感器采集到局部边界信息后，直接对当前未采集到的边界进行预测补全，并将延长期望边界发送至清洁设备的移动轨迹生成模块，以供其生成相应的清扫移动轨迹，无需获取低矮障碍物的完整边界再进行移动轨迹规划，从而有效提高了清扫效率。