申请/专利权人：上海智楹机器人科技有限公司;中国天楹股份有限公司;江苏天楹环保能源成套设备有限公司

申请日：2021-12-27

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN114283167B

主分类号：G06T7/13

分类号：G06T7/13;G06T7/12;G06T7/11;G06T7/136;G06V10/44;G06V10/25

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.04.22#实质审查的生效;2022.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于视觉的清扫区域检测方法，通过视觉里程计算法对视频进行处理并构建局部地图，基于感兴趣区域对局部点云数据进行分类，使用基于随机采样一致算法RANSAC的平面拟合算法对地面点云进行平面拟合，对边缘检测点云数据进行结构化处理并进行半径滤波与质心计算；对传统邻点斜率法进行改进，进行道路边界点的提取并对道路边缘进行曲线拟合，运用动态网格策略对不同区域进行自适应角点提取，实现对道路边缘的持续检测。本发明平衡了计算速度和计算精度的矛盾，实现了道路边缘的精确分割，从而实现环卫车辆清扫区域的准确提取。

主权项：1.一种基于视觉的清扫区域检测方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：通过车辆的前置摄像头采集车辆前方路面信息的视频；步骤二：通过视觉里程计算法对前置摄像头采集的视频进行处理并构建局部地图；步骤三：对构建的局部地图进行滤波与坐标转换，并基于感兴趣区域对局部点云数据进行分类，构建地面点云数据与边缘检测点云数据；步骤四：使用基于随机采样一致算法RANSAC的平面拟合算法对地面点云进行平面拟合并根据平面方程调整边缘检测点云数据的坐标系；步骤五：对边缘检测点云数据进行结构化处理，随后经过投影后进行半径滤波与质心计算；所述步骤五具体为：步骤5.1、对边缘检测点云数据进行结构化处理，根据视觉里程计构建的点云特点，首先根据地图点的深度值进行分割，将其分割成G份，即根据点云分别在X轴与Y轴下的距离阈值进行二维网格化切片；步骤5.2、将每个切片Gi中的点云投影至XOY平面下，使得原本稀疏的地面点云在X轴方向上变得稠密，同时在Y轴上保留了稀疏的高度异常的地图点；在XOY平面下对地图点进行二维半径滤波，去除高度异常的地图点；步骤5.3、根据点云在X轴上的距离阈值进行二维网格化切片，每个切片点云簇记为Gij，并计算每个切片中点云的质心坐标，其中点云簇在Y轴上坐标值计算公式为：其中，hp代表点云簇中第p个地图点的高度值；步骤六：利用平滑特征思想，对传统邻点斜率法进行改进，利用结构化点云质心来进行道路边界点的提取并使用基于RANSAC的曲线拟合算法对道路边缘进行曲线拟合；所述步骤六具体为：步骤6.1、针对邻点斜率法在进行道路边缘检测时的不足进行改进，对各切片的质心进行斜率计算，当大于一定阈值时即认为是边界点；所述步骤6.1中，斜率计算公式为：其中，代表第Gij个点云簇质心的高度值，代表地面的平均高度，代表参考点到相应质心的水平距离，α代表道路边界点感知灵敏度的修正系数，k即是各点云簇质心的斜率值；步骤6.2、使用基于RANSAC的曲线拟合算法对边界点进行曲线拟合；步骤七：根据提取的边缘曲线更新感兴趣区域，运用动态网格策略对不同区域进行自适应角点提取，实现对道路边缘的持续检测，最终基于检测出的道路边缘曲线提取出清扫车的待清扫区域。

全文数据：

权利要求：

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