一种目标物识别方法、自移动设备及控制方法与流程

本技术涉及自移动设备领域，尤其是涉及一种目标物识别方法、自移动设备及控制方法

背景技术：

1、随着计算机和通信技术的不断发展，割草机器人、扫地机器人、室外服务机器人等自移动机器人广泛应用于各类工作场景中，极大地方便了用户作业。在自移动机器人自主作业的场景中，精准感知作业区域的草坪环境和周围障碍物是自移动机器人高效作业的核心前提。

2、通常，自移动机器人依靠单一的激光雷达传感器或者单独的视觉方案来实现周围环境的感知，然而单独的激光雷达传感器在环境感知上存在局限性，容易导致识别错误，难以适配复杂的草坪作业场景；而单独的视觉方案受光照变化、阴影、草坪纹理干扰影响大，无法获取深度信息，缺乏三维空间标定能力，无发满足精度要求。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本技术的目的在于提供一种一种目标物识别方法及自移动设备，以解决现有的自移动机器人感知环境时使用传感器单一，无法满足进度的要求，造成工作效率底下的问题。

2、为了解决上述技术问题，本技术了一种目标物识别方法，所述目标物识别方法应用于自移动设备，所述自移动设备配置多种检测装置，所述检测装置包括多维成像的检测模块和视觉模块，所述目标物识别方法包括：

3、获取目标区域中当前时刻的第一特征数据与第二特征数据，所述第一特征数据包括多维成像的检测模块采集所述目标区域的空间数据输出的三维数据；

4、所述第二特征数据包括所述视觉模块采集所述目标区域的图像数据输出的二维数据；

5、建立所述第一特征数据与所述第二特征数据在目标区域中的映射关系，所述映射关系基于目标空间中同一三维点在二维空间坐标关系进行设定；

6、根据所述第二特征数据，获取第一识别结果，所述第一识别结果表征为二维数据，所述第一识别结果用于指示目标区域中第一目标物和第二目标物；

7、根据所述映射关系，将所述第一识别结果映射至所述第一特征数据的特征空间，输出第二识别结果，所述第二识别结果表征为三维数据，所述第二识别结果用于指示目标区域中第一目标物和第二目标物。进一步改进方案为：所述目标物识别方法中建立所述第一特征数据与所述第二特征数据的映射关系包括：

8、获取第一特征数据中的点云数据在的三维坐标中的坐标值；

9、将所述第一特征数据中的点云数据通过预设标定参数投影至所述第二特征数据的像素坐标空间，

10、建立所述第一特征数据中的点云数据与所述第二特征数据中的各像素坐标之间的逐点对应关系。

11、进一步改进方案为：所述根据所述第二特征数据获取第一识别结果包括：

12、对所述第二特征数据进行预处理，得到预处理第二特征数据，所述预处理包括滤波处理、目标区域裁剪和降采样处理中的至少一种；

13、对所述预处理第二特征数据进行语义分割，提取所述预处理第二特征数据中的目标物像素信息，所述语义分割，用于标注所述第一目标物和所述第二目标物；

14、根据所述目标物像素信息输出所述第一识别结果。

15、进一步改进方案为：所述第二识别结果包括：所述第一目标物为草坪边界；所述第二目标物为障碍物；

16、所述第一识别结果包括：所述第一目标物为草坪边界、低草、高草中的至少一个，第二目标物为非通行区域、障碍物中的至少一个。

17、进一步改进方案为：所述目标物识别方法中根据所述映射关系、所述第一识别结果输出第二识别结果包括：

18、根据所述映射关系，将所述目标物像素信息反向映射至所述第一特征数据的特征空间，提取与所述目标物像素信息对应的第一特征数据，形成所述第二识别结果；

19、其中，所述第二识别结果为所述草坪边界。

20、进一步改进方案为：所述目标物识别方法还包括：

21、对所述第一特征数据进行预处理，获取所述第一特征数据中表征为第二目标物的特征数据，其中第二目标物为障碍物；

22、根据所述障碍物的特征数据以及预设障碍物滤除算法，获取有效障碍物的第一特征数据。

23、进一步改进方案为：所述预设障碍物滤除算法包括：

24、对所述障碍物的第一特征数据进行预处理，滤除其中表征为坡道、离群点的数据；

25、将所述滤除数据后的第一特征数据进行聚类，获取初始障碍物点云数据。

26、进一步改进方案为：所述目标物识别方法还包括：

27、将所述初始障碍物点云按照所述映射关系投影至所述第二特征数据的像素坐标空间；

28、判断投影区域的所述第一识别结果是否为第一目标物，其中，第一目标物为低草或者高草；

29、如果是，则将所述投影区内的属于低草或者高草的所述初始障碍物点云数据剔除，得到有效障碍物点云数据。

30、进一步改进方案为：所述目标物识别方法还包括：

31、根据所述初始环境感知结果中表征障碍物的目标区域像素信息，通过所述映射关系，反向映射至所述第一特征数据的特征空间，将所述第一特征数据中表征障碍物数据的点云补充至所述有效障碍物点云数据，输出最终障碍物三维点云集。

32、进一步改进方案为：所述目标物识别方法还包括：

33、第二识别结果中第一目标和第二目标物识别的准确度，高于第一识别结果的准确度。

34、本技术还提供了一种自移动设备，所述自移动设备包括：

35、多维成像的检测模块，所述检测模块用于检测目标区域中的第一特征数据；

36、视觉模块，所述视觉模块用于检测目标区域中的第二特征数据；

37、处理器，所述处理器用于接收所述第一特征数据、第二特征数据，建立所述第一特征数据与所述第二特征数据在目标区域中的映射关系，所述映射关系基于目标空间中同一三维点在二维空间坐标关系进行设定；

38、所述处理器还用于接收所述第一特征数据、第二特征数据，根据、所述映射关系，识别第一目标物、第二目标物，根据识别结果控制所述自移动设备进行路径规划；

39、其中，所述检测模块和视觉模块均安装于所述自移动设备的壳体，且所述检测模块和所述视觉模块之间具有预设的外参标定关系；

40、所述检测模块与所述视觉模块被配置为能够作为一个整体安装于所述自移动设备上。

41、本技术还提供了一种自移动设备控制方法，所述自移动设备配置多种检测装置，所述检测装置包括多维成像的检测模块和视觉模块；

42、所述控制方法包括：

43、获取目标区域中的第一特征数据和第二特征数据，所述第一特征数据包括多维成像的检测模块采集所述目标区域的空间数据输出的三维数据，所述第二特征数据包括所述视觉模块采集所述目标区域的图像数据输出的二维数据；

44、根据所述第一特征数据和第二特征数据，确定目标信息；

45、其中，所述目标信息包括第一目标物、第二目标物中的至少一种。

46、进一步改进方案为：根据所述第一特征数据和第二特征数据，确定目标信息，包括：

47、根据所述第一特征数据，提取第一目标特征数据；和/或，根据所述第二特征数据，提取第二目标特征数据；其中，所述第一目标特征数据为目标物点云信息，第二目标特征数据为目标物像素信息。

48、进一步改进方案为：所述控制方法还包括：

49、建立所述第一特征数据与第二特征数据之间的空间映射关系，并给予所述空间映射关系，将所述目标物点云信息应设在所述第二特征数据对应的二维平面，和/或，将所述目标像素信息映射至所述第一特征数据对应的三维空间。

50、与现有技术相比，本技术具有如下有益效果：通过获取多个维度的特征数据，建立多维度特征数据的映射关系，根据映射关系以及多个维度的特征数据进行目标物的识别，避免由于传感器单一造成的数据不准确造成局限性，将多维度的数据进行深度融合，能够有效识别出目标物，定位精度高，能够适配复杂的草坪环境，同时能够满足自移动设备实时路径规划与精准控边的作业需求。