(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210891994.5 (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 珠海一微半导体股份有限公司 地址 519000 广东省珠海市横琴新区环岛 东路3000号2706 申请人 武汉科技大 学 (72)发明人 周和文　陈肯　肖刚军　蒋林　 黄惠保　陈锦杰　余乘风　赵慧　 (51)Int.Cl. G01S 17/931(2020.01) G06T 5/30(2006.01) G06T 7/66(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 10/28(2022.01) (54)发明名称 一种基于拟合图形的动态障碍物检测方法 (57)摘要 本发明公开一种基于拟合图形的动态障碍 物检测方法， 机器人装配有测距传感器， 用于获 取点云数据； 该动态障碍物检测方法包括如下步 骤： 机器人从点云数据中提取出用于标记障碍物 的拟合图形； 同时， 机器人构建栅格地图； 然后机 器人将所述拟合图形的中心与栅格地图进行对 比， 筛选出中心落入栅格地图的可通行区域的拟 合图形； 然后利用筛选出的拟合图形的中心的坐 标变化， 来识别该拟合图形所标记的障碍物是否 为动态障碍物。 权利要求书4页 说明书14页 附图3页 CN 115308770 A 2022.11.08 CN 115308770 A 1.一种基于拟合图形的动态障碍物检测方法， 机器人装配有测距传感器， 用于获取点 云数据； 其特 征在于， 该动态障碍物检测方法包括： 机器人从点云数据中提取出用于标记障碍物的拟合图形； 同时， 机器人构建栅格地图； 然后机器人将所述拟合图形的中心与栅格地图进 行对比， 筛选出中心落入栅格地图的可通 行区域的拟合图形； 然后利用筛选出的拟合图形的中心的坐标变化， 来检测该拟合图形所标记的障碍物是 否为动态障碍物。 2.根据权利要求1所述动态障碍物检测方法， 其特征在于， 所述动态障碍物检测方法具 体包括： 步骤A1、 机器人对所获取的点云数据进行分割， 得到若干个点 集合； 步骤A2、 对步骤A1 获得的点 集合进行合并处 理， 获得拟合线段； 步骤A3、 对步骤A2获得的拟合线段进行圆拟合操作， 获得预设外接圆； 再对预设外接圆 进行圆合并处 理， 获得拟合圆； 步骤A4、 利用点云数据构建栅格地图， 再依据可通行性对栅格地图进行二值化处理， 再 对二值化的栅格地图进行腐蚀处理， 然后 将经过二值化处理和 腐蚀处理后的栅格地图更新 为栅格地图； 步骤A5、 将步骤A3获得的拟合圆的圆心转换到地图上以实现与步骤A4最后更新出的栅 格地图的坐标索引信息进行对比， 筛选出圆心落入栅格地图的可通行区域的拟合圆， 并确 定机器人获得 所述用于标记障碍物的拟合图形； 步骤A6、 通过获取不同时刻下的用于标记障碍物 的拟合图形的中心， 计算出该障碍物 的速度， 再依据障碍物的速度检测该障碍物是属于静态障碍物还是属于动态障碍物。 3.根据权利要求2所述动态障碍物检测方法， 其特征在于， 在所述步骤A1中， 机器人通 过测距传感器获取的点云数据是激光 点云， 激光 点云包括多个激光 点； 所述机器人对所获取的点云数据进行分割， 得到若干个点 集合的方法包括： 步骤A11、 在机器人搜索激光点的过程中， 机器人利用两个激光点的欧式距离的变化， 将激光点云分成多个激光 点组； 步骤A12、 机器人利用最小二乘法将每个激光点组内的激光点拟合出一条拟合线段； 在 每个激光点组内， 机器人将距离对应拟合出 的拟合线段最远的激光点标记为最远点， 当机 器人计算出最远点到该激光点组对应拟合出的拟合线段之间的距离大于预设分割距离阈 值， 则以该最远点为分 界将该激光点组分割为两个子集合以使该最远点成为其中一个子集 合内的第一个激光点， 其中， 该激光点组内， 机器人将索引值比该最远点小的激光点归入一 个子集合， 并将索引值比该最远点大的激光 点归入另一个子集 合； 步骤A13、 机器人将每个子集合更新为步骤A12所述的激光点组， 再执行步骤A12， 直至 所有的激光点组内对应的最远点与该激光点组对应拟合出的拟合线段之间的距离都小于 或等于预设分割距离阈值， 然后将把激光点的数量少 于预设数量阈值的激光点组剔除， 剩 余的激光点组是步骤A11所述的若干个点集合， 并获得现存的各个激光点组内的激光点拟 合出的的拟合线段。 4.根据权利要求3所述动态障碍物检测方法， 其特征在于， 在所述步骤A11中， 所述机器 人利用两个激光 点的欧式距离的变化， 将激光 点云分成多个激光 点组的方法包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115308770 A 2步骤A111、 机器人计算当前一次搜索到的激光点与上一次搜索到的激光点的欧式距 离； 若该欧式距离小于预设分组距离阈值， 则将当前一次搜索到的激光点与上一次搜索到 的激光点归为同一个激光点组； 若该欧式距离大于或等于预设分组距离阈值， 则将当前一 次搜索到的激光点归入一个新的激光点组内， 并将当前一次搜索到的激光点标记为该新的 激光点组内的第一个激光 点； 然后执 行步骤A1 12； 步骤A112、 机器人搜索新的激光点， 然后将当前一次搜索到的激光点更新为上一次搜 索到的激光点， 再执行步骤A111， 直至机器人计算完每个激光点与其余任一个激光点的欧 式距离并依据对应两个激光 点的欧式距离分出激光 点组， 然后执 行步骤A12。 5.根据权利要求3所述动态障碍物检测方法， 其特征在于， 在所述步骤A2中， 对点集合 进行合并处 理的方法包括： 每当机器人从步骤A13获得的所有拟合线段当中搜索两条拟合线段后， 若机器人检测 到该两条拟合线段之间最近的端点的距离小于预设轮廓距离阈值， 且该两条拟合线段的斜 率的差值的绝对值小于预设斜率阈值， 且该两条拟合线段的延 长线与同一坐标轴的交点的 距离小于预设截距阈值时， 则确定该两条拟合线段处于一条直线； 然后， 将该两条拟合线段 对应的两个激光点组并为一个新的激光点组， 再利用最小二乘法将合并后的激光点组内的 激光点拟合为新的拟合线段。 6.根据权利要求5所述动态障碍物检测方法， 其特征在于， 对于每条拟合线段， 该条拟 合线段的两个端点分别配置为该条拟合线段对应的激光点组内的第一个激光点和 最后一 个激光点； 每个激光点组对应一条拟合线段； 在同一个激光点组内， 第 一个激光点和最后 一个激光点之间的距离是任意两个激光点 之间的距离当中的最大值。 7.根据权利要求6所述动态障碍物检测方法， 其特征在于， 在步骤A3中， 对拟合线段进 行圆拟合操作的方法包括： 机器人从所述步骤A2获得的每条拟合线段中获取垂直于该条拟合线段且指向激光坐 标系的原点的向量， 将该向量与横坐标轴 所成的夹角的角度设置为水平偏转角度， 并将该 向量与纵坐标轴所成的夹角的角度设置为竖直偏转角度； 然后将该条拟合线段设置为等边三角形的一条边， 然后将该等边三角形的外心设置为 与激光坐标系的原 点分居该条拟合线段的两侧、 或设置为与激光坐标系的原 点位于该条拟 合线段的同一侧； 然后将该条拟合线段的长度与30度的正切函数值的乘积设置为该等边三角形的外接 圆的半径； 然后将该等边三角形的外接圆的半径的一半与水平偏转角度的余弦函数值的乘 积标记为预设横轴偏移 坐标量， 并确定该预设横轴偏移 坐标量是该条拟合线段的中点与该 等边三角形 的外接圆的圆心在横坐标轴 上的坐标偏移量； 同时， 将该等边三角形 的外接圆 的半径的一半与竖直偏转角度的余弦函数值的乘积标记为预设纵轴偏移 坐标量， 并确定该 预设纵轴偏移坐标量是该条拟合线段 的中点与该等边三角形的外接圆的圆心在纵坐标轴 上的坐标偏移量； 然后利用预设纵轴偏移坐标量和预设横轴偏移坐标量计算出该等边三角 形的外接圆的圆心的坐标位置； 在该等边三角形的外接圆的圆心的坐标位置的基础上， 将该等边三角形的外接圆的半 径扩大一个预设 半径增量， 获得 所述预设外 接圆， 并确定对该 条拟合线段完成圆拟合操作。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115308770 A 3