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申请/专利权人：陕西首铝模架科技有限公司

摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种智能搬运机器人障碍物识别方法及系统。该方法包括：获取图像采集设备的灰度图像，以及激光雷达的距离值；光流分析确定运动物体矢量和静止物体矢量；确定理想状态下机器人在运动时各静止物体在相邻帧灰度图像中的运动偏移程度；确定对比矢量，对静止物体矢量与对比矢量进行矢量分析，确定中心对称偏差因子；结合运动偏移程度、中心对称偏差因子以及静止物体矢量，确定抖动偏差矢量；根据抖动偏差矢量对光流图中所有运动物体矢量进行消抖处理，确定每一运动物体矢量所分别对应的识别矢量，根据所有识别矢量进行障碍物识别。本申请能够有效实现抖动影响的分析，提升障碍物识别的识别精度。

主权项：1.一种智能搬运机器人障碍物识别方法，其特征在于，智能搬运机器人配置有图像采集设备和激光雷达，所述方法包括：获取图像采集设备所采集得到的连续帧的灰度图像，以及激光雷达在场景中所采集得到的机器人与各点位的距离值；对相邻帧灰度图像进行光流分析，确定光流图，所述光流图中具有光流矢量；将所述光流矢量划分为运动物体矢量和静止物体矢量；确定理想状态下机器人在运动时各静止物体在相邻帧灰度图像中的运动偏移程度，其中，理想状态表示场景中仅包含静止物体所对应的状态；将所述光流图中每一静止物体矢量起点与光流图中心点的连线所对应直线上重合或相交的其他静止物体矢量作为对比矢量，对每一所述静止物体矢量与对应对比矢量进行矢量分析，确定所述光流图的中心对称偏差因子；结合理想状态下的运动偏移程度、所述中心对称偏差因子以及静止物体矢量，进行机器人运动抖动分析，确定抖动偏差矢量；根据所述抖动偏差矢量对所述光流图中所有运动物体矢量进行消抖处理，确定每一运动物体矢量所分别对应的识别矢量，根据所有识别矢量进行障碍物识别；所述矢量分析包括位置分析和长度分析，对每一所述静止物体矢量与对应对比矢量进行矢量分析，确定所述光流图的中心对称偏差因子，包括：根据所述静止物体矢量的起点、所述对比矢量的起点分别与机器人的距离值，确定所述静止物体矢量与所述对比矢量的映射系数；将所述对比矢量与映射系数的乘积所得到的矢量，作为映射矢量；计算所述静止物体矢量与其所有映射矢量的模长的方差，得到对称系数；将所有静止物体矢量的对称系数的和值进行归一化，得到所述光流图的中心对称偏差因子；所述静止物体矢量与所述对比矢量的映射系数的获取方法，包括：将所述静止物体矢量的起点与机器人的距离值作为第一距离；将所述对比矢量的起点与机器人的距离值作为第二距离；将所述第一距离与所述第二距离的比值作为所述静止物体矢量与所述对比矢量的映射系数；所述抖动偏差矢量的获取方式，包括：将任一预设矢量作为初始抖动矢量，将所述初始抖动矢量与所述中心对称偏差因子的比值，作为第一抖动矢量；将理想状态下的运动偏移程度和任一所述静止物体矢量的乘积，作为运动偏移矢量；将所述第一抖动矢量和所述运动偏移矢量的矢量和，作为所述静止物体矢量的抖动影响矢量；根据所述抖动影响矢量和所述静止物体矢量的矢量差的模长，得到每一静止物体矢量的抖动残差；将所有静止物体矢量的抖动残差的和值作为总抖动残差；调整所述初始抖动矢量，在所述总抖动残差的数值最小时，将对应的初始抖动矢量作为抖动偏差矢量。

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