测距模组及机器人的制作方法

本实用新型涉及测距技术领域，具体涉及一种测距模组及机器人。

背景技术：

避障技术在机器人领域是刚需，随着机器人行业对控制精度和智能化要求的提升，避障传感器趋于小型化，传感器感知性能越来越高。

现有机器人采用激光雷达扫描周边环境，根据点云实施避障。然而在实际使用环境中，机器人会遇到很多复杂的光照问题，如障碍物的多重反射，地面出现杂光，深色障碍物严重吸光等，使得机器人的图像处理难度增加，提取点云不准确，导致对障碍物距离产生误判。

技术实现要素：

本实用新型实施例提供一种测距模组及机器人，其具有较高的鲁棒性。

为了解决上述技术问题，本实用新型实施例提供以下技术方案：

在第一方面，本实用新型实施例提供一种测距模组，包括第一图像传感器、第二图像传感器及激光器，所述第一图像传感器与所述第二图像传感器在竖直方向上间隔预设距离，所述第二图像传感器与所述激光器设置于同一水平面。

可选地，所述第二图像传感器与所述激光器两者的光轴中心连线与所述第二图像传感器坐标系的x轴平行。

可选地，所述第一图像传感器与所述第二图像传感器两者的光轴中心连线与竖直方向所在的直线平行。

可选地，所述第一图像传感器与所述第二图像传感器两者的光轴中心连线与竖直方向所在的直线相交。

在第二方面，本实用新型实施例提供一种机器人，包括：

壳体；

所述的测距模组，设置于所述壳体；

驱动模组，设置于所述壳体内；

清洁组件，设置于所述壳体；以及

控制器，分别与所述测距模组、所述驱动模组及所述清洁组件连接，用于发送控制指令，控制所述驱动模组驱动所述壳体移动，或者，发送清洁指令，控制所述清洁组件实施清洁操作。

可选地，所述机器人还包括无线通信单元，所述无线通信单元与所述控制器连接，用于无线通信。

可选地，所述机器人还包括音频单元，所述音频单元与所述控制器连接，用于播放声音。

可选地，所述机器人还包括补光组件，所述补光组件与所述控制器连接，用于补光。

可选地，所述补光组件包括led灯。

可选地，所述清洁组件包括电机组件及滚筒，所述滚筒的两端设置于所述壳体，所述电机组件分别与所述控制器和所述滚筒连接，用于驱动所述滚筒转动。

相对于传统技术，在本实用新型各个实施例提供的测距模组及机器人中，测距模组包括第一图像传感器、第二图像传感器及激光器，第一图像传感器与第二图像传感器在竖直方向上间隔预设距离，第二图像传感器与激光器设置于同一水平面，因此，激光器的激光线经过障碍物第一次反射后，皆可落在第二图像传感器成像面的固定行像素范围内，测距时，基于成像在第二图像传感器的第二激光条纹，有效地搜索出成像在第一图像传感器的第一激光条纹，进而后续可以利用第一激光条纹，精确地测量出激光器与障碍物的距离，采用本测距模组，其能够有效地对环境中可能出现的多路反射现象进行更鲁棒的过滤和排除，同时可以在环境复杂的情况下增加弱信号的检测和提取。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1a为本实用新型实施例提供的一种机器人的结构示意图；

图1b为本实用新型实施例提供的一种机器人的电路原理框图；

图2a为本实用新型实施例提供的第一图像传感器、第二图像传感器及激光器之间的第一种位置示意图；

图2b为本实用新型实施例提供的第一图像传感器、第二图像传感器及激光器之间的第二种位置示意图；

图2c为本实用新型实施例提供的第二图像传感器与激光器两者的光轴中心连线与第二图像传感器坐标系的x轴平行的示意图；

图2d为本实用新型实施例提供的测距模组与地面之间的位置关系示意图；

图3a为本实用新型实施例提供的激光器向障碍物发射的激光线在每个图像传感器的成像示意图；

图3b为本实用新型实施例提供的激光线打在距离不同的障碍物时，在第二图像传感器中成像的成像示意图；

图3c为本实用新型实施例提供的激光线打在距离不同的障碍物时，在第一图像传感器中成像的成像示意图；

图3d为本实用新型实施例提供的每个图像传感器中皆设有子窗口区域的示意图；

图3e为本实用新型实施例提供的使用滑动窗口在第二图像中固定行像素上，沿着水平方向滑动提取第二激光条纹的示意图；

图3f为本实用新型实施例提供的使用搜索窗口在第一图像传感器坐标系的y轴方向进行搜索，以搜索出与第二激光条纹匹配的第一激光条纹；

图4为本实用新型实施例提供的激光器向地面发射的激光线在每个图像传感器的成像示意图，其中，地面反射后的激光线再次经过障碍物的反射；

图5为本实用新型实施例提供的激光器向障碍物发射激光线，经过障碍物的反射后在第一图像传感器的成像面成像的示意图。

具体实施方式

为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。

除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本实用新型的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在本实用新型的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是用于限制本实用新型。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本实用新型实施例提供的测距模组可以设置在任意合适的电子设备中，诸如机器人、工业设备、家居设备、无人驾驶汽车等等。在本实施例中，机器人可以被配置任意合适业务功能，以实现完成相应的业务操作，诸如清洁机器人、扫地机等等。

请一并参阅图1a及图1b，机器人100包括壳体11、驱动模组12、清洁组件13、无线通信单元14、音频单元15、测距模组16、补光组件17及控制器18。

壳体11可被构造成任意合适形状，诸如圆台状、不规则形状等等。在壳体11内，其可出于机器人100的作业特点，配置相应的结构，例如，机器人100用于清洁地面，壳体11内部可被构造具有抽取清洁组件14携带的污水或垃圾的通道。

驱动模组12设置于壳体11内，用于驱动机器人100按照规划路径行走，以便实施清洁作业，清洁时，控制器18向驱动模组12发送控制指令，驱动模组12根据控制指令带动清洁组件14完成清洁作业。

在一些实施例中，驱动模组12包括电机组件以及驱动轮，电机组件接收控制指令，并根据控制指令带动驱动轮转动，从而驱动机器人100行进或后退。

清洁组件13设置于壳体11，用于清洁地面。当机器人100受驱动模组12的驱动而行进时，机器人100带动清洁组件13清洁地面。其中，清洁组件13清洁地面的方式包括水洗方式、擦洗方式、清扫方式等等。

在一些实施例中，清洁组件13包括电机组件及滚筒，滚筒的表面设有擦具，滚筒的两端设置于壳体11上，电机组件与滚筒连接，电机组件受控制器18的控制，驱动滚筒转动，擦具随着滚筒的转动而转动，因此，擦具从而能够清洁地面。

无线通信单元14用于与用户终端无线通信，无线通信单元14与控制器18电连接。逗宠时，用户通过用户终端向电子设备100发送控制指令，无线通信单元14接收控制指令并向控制器18发送该控制指令，控制器18根据该控制指令控制机器人100。

无线通信单元14包括广播接收模块、移动通信模块、无线互联网模块、短距离通信模块和定位信息模块的其中一种或多种的组合。其中，广播接收模块经由广播信道从外部广播管理服务器接收广播信号和/或广播相关信息。广播接收模块可以使用数字广播系统来接收数字广播信号，数字广播系统诸如为地面数字多媒体广播(dmb-t)、卫星数字多媒体广播(dmb-s)、仅媒体前向链路(mediaflo)、手持数字视频广播(dvb-h)或地面综合业务数字广播(isdb-t)。

移动通信模块向移动通信网络上的基站、外部终端和服务器中的至少一方发送无线信号，或者可以从基站、外部终端和服务器中的至少一方接收无线信号。这里，根据字符/多媒体消息的接收和发送，无线信号可以包括语音呼叫信号、视频呼叫信号或各种形式的数据。

无线互联网模块指的是用于无线互联网连接的模块，并且可以内置或外置于终端。可以使用诸如无线lan(wlan)(wi-fi)、无线宽带(wibro)、全球微波接入互操作性(wimax)、高速下行分组接入(hsdpa)这样的无线互联网技术。

短距离通信模块指的是用于进行短距离通信的模块。可以使用诸如蓝牙(bluetooth)、射频识别(rfid)、红外数据协会(irda)、超宽带(uwb)或zigbee这样的短距离通信技术。

定位信息模块是用于获得机器人100的位置的模块，例如全球定位系统(gps)模块。

音频单元15用于输出音频信号，控制器18按照预设逻辑，控制音频单元15输出相应的音频信号，诸如清洁完毕、污水已满等等音频信号。

在一些实施例中，音频单元14可以为喇叭、扬声器、麦克风等等电声换能器，其中，喇叭或扬声器的数量可以为一个或多个，麦克风的数量可以为多个，多个麦克风可以构成麦克风阵列，以便有效地采集声音。麦克风可以是电动式的(动圈式、带式)、电容式的(直流极化式)、压电式的(晶体式、陶瓷式)、电磁式的、碳粒式的、半导体式的等或其任意组合。在一些实施例中，麦克风可以是微型机电系统(mems)麦克风。

测距模组16用于测量机器人与障碍物之间的距离，以便机器人实施避障或者构建地图。

在本实施例中，测距模组16包括第一图像传感器161、第二图像传感器162及激光器163。

在本实施例中，第一图像传感器161与第二图像传感器162在竖直方向上间隔预设距离。请一并参阅图2a及图2b，在一些实施例中，第一图像传感器161与第二图像传感器162在垂直方向对齐，亦即，第一图像传感器161与第二图像传感器162两者的光轴中心连线与竖直方向所在的直线平行，采用此类结构设计，其能够有助于后期高效地提取数据点云。

在一些实施例中，第一图像传感器161与第二图像传感器162在垂直方向还可以不用对齐，亦即，第一图像传感器161与第二图像传感器162两者的光轴中心连线与竖直方向所在的直线相交。

在本实施例中，第二图像传感器162与激光器163设置于同一水平面，亦即，请参阅图2c，第二图像传感器162与激光器163两者的光轴中心连线o1o2与第二图像传感器162坐标系的x轴平行。

在一些实施例中，请参阅图2d，测距模组16与地面距离一定高度，设置在壳体11上，例如，测距模组16中的第一图像传感器161距离地面大约6.5厘米。

在一些实施例中，测距模组16中第一图像传感器161、第二图像传感器162及激光器163的光轴皆与地面所在的水平面相交一定角度，亦即，第一图像传感器161、第二图像传感器162及激光器163以一定角度朝向地面，例如，为了使激光器163照射到距离前方15cm-20cm的障碍物，设置激光器163时，激光器163的光轴与地面的夹角大约在14-17度。因此，采用此结构的测距模组，其能够检测地面上的小体积障碍物，从而能够有效地构造环境内的点云和实施避障。

在本实施例中，由于第二图像传感器162与激光器163设置于同一水平面，激光器163发射的激光线被与其距离不同的障碍物反射后，第一次反射后的激光线皆成像在第二图像传感器162成像面的固定行像素范围内，亦即，激光线第一次被与激光器间隔第一距离的障碍物反射后，反射后的激光线成像在第二图像传感器成像面的固定行像素范围内，与此同时，激光线第一次被与激光器间隔第二距离的障碍物反射后，反射后的激光线成像在固定行像素范围内，其中，第一距离与第二距离不同。

并且，激光器发射的激光线被与其距离不同的障碍物经过至少两次反射后，至少两次反射后的激光线皆成像在固定行像素范围之外。

举例而言，请参阅图3a，激光器163向障碍物31发射激光线32，激光线32经过障碍物31的反射后，返回两路反射激光线，分别为第一反射激光线33及第二反射激光线34，第一反射激光线33被第一图像传感器161所采集，并成像在第一成像面35上。第二反射激光线34被第二图像传感器162所采集，并成像在第二成像面36上。其中x1o1y1为第一图像传感器161的坐标系，x2o2y2为第二图像传感器162的坐标系。

可以理解的是，由于第二图像传感器162与激光器163设置于同一水平面，并且，第一图像传感器161与第二图像传感器162在竖直方向上间隔预设距离，因此，在图3a中，无论激光线32打在任意距离的障碍物上，第一次反射后的激光线皆成像在第二图像传感器162成像面的固定行像素范围内。因此，后期测距时，可以有效地搜索固定行像素范围内的激光条纹，并将搜索到的激光条纹作为基准对象，从而有效地在另一个成像面上找到与所述基准对象匹配的另一条激光条纹，从而有效地、更为精确地测量激光器与障碍物的距离。

在图3a中，激光线32打在任意距离的障碍物上，第一次反射后的激光线成像在第一图像传感器161的第一成像面35的不同高度，亦即，与激光器距离不同的障碍物对应的激光条纹在第一图像传感器成像面的不同高度，此处请结合图3b及图3c理解。

在图3b中，由于第二图像传感器162与激光器163设置于同一水平面，因此，激光线32打在距离不同的障碍物时，第二反射激光线34成像在第二图像传感器162成像面的同一行图像上。例如，打在远距离障碍物37的激光条纹与近距离障碍物38的激光条纹39皆成像在第二图像传感器162成像面的同一行图像上。

在图3c中，由于第一图像传感器161与激光器163在竖直方向上间隔预设距离，因此，激光线32打在距离不同的障碍物时，打在远距离障碍物37的激光条纹与近距离障碍物38的激光条纹40成像在第二图像传感器162成像面的不同行图像上，亦即，激光线32打在不同距离的障碍物的激光条纹会在第一图像传感器坐标系的y轴方向会不同。

举例而言，第一图像为第一图像传感器采集的，第二图像为第二图像传感器采集的，第一图像包括至少一个或两个以上的激光条纹，第二图像包括第二激光条纹。请结合图3d，每个图像传感器中都包含一个子窗口区域50a，控制器分别发送同步控制信号至第一图像传感器、第二图像传感器及激光器，激光器根据同步控制信号进行点亮，与此同时，第一图像传感器及第二图像传感器根据同步控制信号进行曝光。于是，第一图像传感器便得到采集图像，并且，第一图像传感器使用子窗口从自身采集的图像截取目标图像区域作为第一图像，第二图像传感器使用子窗口从自身采集的图像截取目标图像区域作为第二图像。

通过子窗口从对应采集图像中截取目标图像区域作为第一图像或第二图像，后期测距时，其有效地减少每帧运算量，提高帧率，增加检测概率。

在一些实施例中，当控制器分别获取第一图像与第二图像后，控制器可以在第二图像中固定行像素上，使用滑动窗口沿着水平方向滑动提取第二激光条纹。

请参阅图3e，控制器使用滑动窗口5c1在第二图像5c2中固定行像素上，沿着水平方向滑动提取第二激光条纹5c3。接着，控制器在第一图像中搜索出与第二激光条纹对应的第一激光条纹。

举例而言，请参阅图3f，控制器根据图像匹配算法，使用搜索窗口5d1在第一图像传感器坐标系的y轴方向进行搜索，以搜索出与第二激光条纹5c3匹配的第一激光条纹5d2，于是便可得到第一激光条纹5d2在第一图像传感器坐标系的y轴的坐标。

可以理解的是，由于第一图像传感器与第二图像传感器已被标定，因此，在第一图像中搜索与第二激光条纹5c3对应的第一激光条纹5d2之前，控制器可以根据各个图像传感器的标定参数，作平行矫正处理，以使在第一图像传感器及第二图像传感器中滑动窗口的列数保持一致或固定的偏置量。

在本实施例中，第二激光条纹与第一激光条纹两者的像素绝对差值小于预设像素阈值；或者，第二激光条纹与第一激光条纹两者的归一化互相关系数大于或等于预设系数阈值。

可以理解的是，本领域技术人员可以使用任意合适的图像匹配算法，以搜索出与第二激光条纹5c3匹配的第一激光条纹5d2，例如，图像匹配算法包括灰度绝对值差之和(sad，sumofabsolutedifferences)、归一化相关系数(ncc，normalizedcross-correlation)等等算法。

请接着参阅图4，激光器163向地面41发射激光线42，激光线42经过地面41的反射后，分成第一反射激光线43、第二反射激光线44及第三反射激光线45，其中，第一反射激光线43被第一图像传感器161所采集，并成像在第一成像面46上，得到第一有效条纹图像411。第二反射激光线44被第二图像传感器162所采集，并成像在第二成像面47上，得到第二有效条纹图像412。第三反射激光线45作为障碍物48的入射光线，再次被障碍物48反射，分成第四反射激光线49及第五反射激光线410。其中，x3o3y3为第一图像传感器坐标系，x4o4y4为第二图像传感器坐标系。

其中，第四反射激光线49被第一图像传感器161所采集，并成像在第一成像面46上，得到第一无效条纹图像413。第五反射激光线410被第二图像传感器162所采集，并成像在第二成像面47上，得到第二无效条纹图像414。

通过图4可知，显然，对于点云重构而言，第一有效条纹图像411或第二有效条纹图像412是第一次经过作为障碍物的地面反射的，两者对于点云重构是正确的。然而，第一无效条纹图像413或第二无效条纹图像414是二次反射的，若使用第一无效条纹图像413或第二无效条纹图像414重构点云，最后测量出的距离是不够准确的。

通过图4可知，由于第二图像传感器162与激光器163设置于同一水平面，第二有效条纹图像412成像在第二图像传感器成像面的固定行像素范围内，第二无效条纹图像414成像在所述固定行像素范围之外。因此，只需在第二图像传感器成像面的固定行像素范围内实施搜索，便可搜索到第二有效条纹图像412，第二无效条纹图像414不会被搜索到。

确定了第二有效条纹图像412，并且也有了第一有效条纹图像411及第一无效条纹图像413，于是，机器人可以利用第二有效条纹图像412，分别与第一有效条纹图像411及第一无效条纹图像413作图像相似度匹配处理，便可以有效地找出与第二有效条纹图像412匹配度高的第一有效条纹图像411。后期测距时，便可以利用第一有效条纹图像411，结合相似三角形模型，测量出激光器与机器人之间的距离。

举例而言，请参阅图5，激光器61向障碍物62发射激光线63，激光线63经过障碍物62的反射后，分成两路，一路反射激光线射入第一图像传感器并成像在第一图像传感器的成像面64，所述第一图像传感器配置有坐标系。另一路反射激光线射入第二图像传感器并成像在第二图像传感器的成像面，在图5中，为了简洁，此处并未将第二图像传感器坐标系及成像面画出。其中，x5oy5为第一图像传感器坐标系。

在图5中，线段ab为激光器61与障碍物62之间的距离d，线段cd为光斑高度y’，xoy为第一图像传感器坐标系，oa为相对高度h，od为焦距f。由于三角形abo与三角形doc互为相似三角形，于是有如下关系：

d/h＝f/y’；

由于h、f及y’是已知的，于是d＝h*f/y’。

可以理解的是，当图像传感器的镜头出现畸变时，在使用相似三角形模型计算激光器与障碍物的距离之前，控制器可以矫正镜头的畸变，得到矫正后的图像，后续再根据矫正后的图像，结合相似三角形模型，计算激光器与障碍物的距离。

当控制器得到更为精确的距离d后，便可以更加精确地重构点云。

在本实施例中，激光器的激光线经过障碍物第一次反射后，皆可落在第二图像传感器成像面的固定行像素范围内，测距时，基于成像在第二图像传感器的第二激光条纹，有效地搜索出成像在第一图像传感器的第一激光条纹，进而后续可以利用第一激光条纹，精确地测量出激光器与障碍物的距离，采用本测距模组，其能够有效地对环境中可能出现的多路反射现象进行更鲁棒的过滤和排除，同时可以在环境复杂的情况下增加弱信号的检测和提取。

在一些实施例中，第一图像传感器161与第二图像传感器162包括电荷耦合设备(charge-coupleddevice，ccd)、互补金属氧化物半导体(complementarymetaloxidesemiconductor，cmos)，cmos传感器可以为背照式cmos传感器或堆栈式cmos传感器。

在一些实施例中，图像传感器还集成有isp(imagesignalprocessor，图像信号处理器)，isp用于处理光学传感器的输出数据，如做aec(自动曝光控制)、agc(自动增益控制)、awb(自动白平衡)、色彩校正等等功能的处理。

在一些实施例中，机器人还包括补光组件17，补光组件用于拍摄图像时，为图像传感器补光。例如，房间环境的光线不足时，控制器18启动补光组件17发光。补光组件可以为led灯等发光源。

激光器163包括任意类型并且能够投射激光的激光源，激光源包括线激光器、固体激光器、气体激光器、液体激光器、半导体激光器、自由电子激光器等等。

控制器18分别与驱动模组12、清洁组件13、无线通信单元14、音频单元15、测距模组16连接。

控制器18可以向驱动模组12发送驱动指令，控制驱动模组12驱动壳体11移动。或者，控制器18可以向清洁组件13发送清洁指令，控制清洁组件13实施清洁操作。或者，控制器18可以与无线通信单元14互相通讯。或者，控制器18可以向音频单元15发送语音指令，控制音频单元15播放声音。或者，控制器18可以获取测距模组16采集的数据，根据地图构建算法，构建地图或规划路径。或者，控制器18可以控制补光组件17在采集图像时，实施补光。

控制器18作为机器人100的控制核心，协调各个单元的工作。控制器18可以为通用处理器(例如中央处理器cpu)、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga、cpld等)、单片机、arm(acornriscmachine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，控制器18还可以是任何传统处理器、控制器、微控制器或状态机。控制器18也可以被实现为计算设备的组合，例如，dsp和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合dsp核、或任何其它这种配置。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；在本实用新型的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本实用新型的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本实用新型进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。