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龙图腾网获悉广州高新兴机器人有限公司申请的专利三维感知草坪踩踏行为检测方法、装置、介质及机器人获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116052283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310137815.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权三维感知草坪踩踏行为检测方法、装置、介质及机器人是由刘振轩;柏林;刘彪;舒海燕;袁添厦;沈创芸;祝涛剑;王恒华;方映峰设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维感知草坪踩踏行为检测方法、装置、介质及机器人在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器人的三维感知草坪踩踏行为检测方法，包括：构建预设场景的点云地图，所述点云地图上包括草坪区域以及标注所述草坪区域的第一三维包围盒；获取3D激光点云数据帧；采用预设的人体检测网络对所述3D激光点云数据帧进行人体检测，得到所述3D激光点云数据帧中的行人以及标注所述行人的第二三维包围盒；将所述3D激光点云数据帧中的行人以及第二三维包围盒映射到所述预设场景的点云地图中，得到点云帧地图；计算所述点云帧地图中的第一三维包围盒和第二三维包围盒之间的交并比值，根据所述交并比值生成草坪踩踏行为信息。本发明解决了现有技术在检测草坪踩踏行为时存在的误检率高、检测精度较低、鲁棒性不高的问题。

本发明授权三维感知草坪踩踏行为检测方法、装置、介质及机器人在权利要求书中公布了：1.一种基于机器人的三维感知草坪踩踏行为检测方法，其特征在于，所述方法包括： 构建预设场景的点云地图，所述点云地图上包括草坪区域以及标注所述草坪区域的第一三维包围盒； 获取3D激光点云数据帧，所述3D激光点云数据帧由机器人在所述预设场景中按照指定线路巡逻时通过3D激光雷达采集得到； 采用预设的人体检测网络对所述3D激光点云数据帧进行人体检测，得到所述3D激光点云数据帧中的行人以及标注所述行人的第二三维包围盒； 将所述3D激光点云数据帧中的行人以及第二三维包围盒映射到所述预设场景的点云地图中，得到点云帧地图； 计算所述点云帧地图中的第一三维包围盒和第二三维包围盒之间的交并比值，根据所述交并比值生成草坪踩踏行为信息； 所述标注所述草坪区域的第一三维包围盒为长方体包围盒，高度为预设的人体平均身高； 所述将所述3D激光点云数据帧中的行人以及第二三维包围盒映射到所述预设场景的点云地图中，得到点云帧地图包括： 根据所述3D激光点云数据帧进行点云匹配，得到所述3D激光点云数据帧对应的帧转换矩阵； 获取所述第二三维包围盒对应的顶点三维坐标信息； 根据所述帧转换矩阵将所述顶点三维坐标信息映射到所述预设场景的点云地图中，得到所述3D激光点云数据帧对应的点云帧地图； 在采用预设的人体检测网络对所述3D激光点云数据帧进行人体检测之前，所述方法还包括： 构建预设的点云目标检测模型PV-RCNN； 获取原始样本数据，对所述原始样本数据执行降采样处理，得到与所述3D激光雷达线数一致的训练样本数据； 对所述训练样本数据进行扩容处理； 采用扩容处理后的训练样本数据对所述点云目标检测模型PV-RCNN进行训练，得到人体检测网络； 所述构建预设的点云目标检测模型PV-RCNN包括： 修改所述点云目标检测模型PV-RCNN的点云检测范围，其中X轴的检测范围为[-10,10]米、Y轴的检测范围为[-10,10]米、Z轴的检测范围为[-2,2]米； 将所述点云目标检测模型PV-RCNN中的基于体素Voxel-Base的3D稀疏卷积网络结构Sparse3DConv优化为基于柱点PointPillar的2DConv网络结构，将类VGG形式的网络修改成Mobilenetv3移动网络； 所述计算所述点云帧地图中的第一三维包围盒和第二三维包围盒之间的交并比值，根据所述交并比值生成草坪踩踏行为信息包括： 获取所述点云帧地图中的第一三维包围盒合集和第二三维包围盒合集； 遍历所述第一三维包围盒合集和所述第二三维包围盒合集，构建包围盒对，每一包围盒对包括一个第一三维包围盒和一个第二三维包围盒； 遍历每一包围盒对，计算所述包围盒对对应的交并比值，得到交并比集合； 遍历所述交并比集合中的交并比值，将所述交并比值与预设的交并比阈值进行比对； 获取大于所述交并比阈值的交并比值及其对应的第一三维包围盒和第二三维包围盒，生成所述3D激光点云帧对应的草坪踩踏行为信息。

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