一种可通行区域的实时检测方法、装置、终端及存储介质与流程

1.本发明涉及机器人检测的技术领域，特别是涉及一种可通行区域的实时检测方法、装置、终端及存储介质。


背景技术：

2.科技的进步促使机器人技术快速的发展，除了在工业制造等场景下大量应用机器人技术外，医院、酒店、餐厅、机场、车站等场公共场所对服务型机器人的需求也呈井喷式的增长。当机器人要执行跨楼层的任务时，就需要自主地搭乘电梯。在不清楚电梯厢内空间大小的情况下，不判断机器人周围环境，冒然进入电梯，容易导致机器人停在电梯口或者只进入部分机身，影响效率和体验感。
3.现有技术中，普遍采用多线激光雷达检测三维空间，成本高昂，所需算力高，占用大量系统资源，算法复杂。移动机器人利用激光测距传感器检测自身到周边环境特征点信息；计算电梯整体空间的面积；统计大于2m的激光射线长度的个数是否小于一个规定的阈值t，是则能够肯定电梯关闭，若统计大于2m的激光射线长度的个数大于一个阈值t，则电梯门正在打开或者打开状态，统计激光射线能够看到的视野内电梯的空间面积值；统计激光射线能够看到的视野内电梯的空间面积值大于预设值，则移动机器人进入电梯。现有技术中，通过计算激光射线能够看到的视野内电梯的空间面积值来判断机器人是否进入电梯，该方法计算复杂，最终面积包含无效面积，导致检测效率低且检测结果的精准性不高，容易受到外部环境的影响。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是：提供一种可通行区域的实时检测方法、装置、终端及存储介质，通过采集点云数据，并对特定区域内的点云数据进行统计，提高了检测效率和检测结果的准确性，保证了机器人通行的安全性。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种可通行区域的实时检测方法，包括：
6.获取侯梯点的坐标，以使机器人导航至所述侯梯点，并通过系统参数，计算单线激光雷达扫描平面与电梯形成的第一预设数量的角点坐标；
7.通过单线激光雷达发射激光射线采集点云数据，并对所述点云数据进行处理，生成点集；
8.获取所述点集内各点对应的横坐标，将所述横坐标的数值大于预设角点横坐标的数值的点数量与预设第一阈值相比，判断电梯门开关状况；
9.根据获取的所述第一预设数量的角点坐标，生成第二预设数量的线段，移动所述线段，以使所述线段形成多个预设大小的矩形区域；
10.遍历所述点集，统计落在每个矩形区域的点数量，将每个矩形区域的点数量与预设第二阈值相比，判断所述机器人是否进入电梯。
11.进一步地，通过单线激光雷达发射激光射线采集点云数据，并对所述点云数据进
行处理，生成点集，具体为：
12.通过发射多条激光射线，获取所述多条激光射线检测到的距离值，对所述距离值进行筛选，获取筛选后的所述距离值所对应的原始点云数据；
13.将所述原始点云数据进行坐标转换，并对坐标转换后的所述原始点云数据进行体素下采样和欧式聚类处理；
14.同时根据坐标系的变换关系，生成处理后的所述原始点云数据对应的点集。
15.进一步地，生成第二预设数量的线段，移动所述线段，以使所述线段形成多个预设大小的矩形区域，具体为：
16.在所述电梯内虚构一条直线，以使所述直线到电梯门的距离为预设第一预设距离，其中，所述第一预设距离大于所述机器人的直径；
17.将所述直线划分为第二预设数量的线段，并将所述线段前后移动，形成多个预设大小的矩形区域。
18.进一步地，所述系统参数包括所述电梯的长宽、所述机器人的半径及所述侯梯点到所述电梯的距离。
19.进一步地，本发明还提供了一种可通行区域的实时检测装置，包括：获取模块、数据处理模块、第一判断模块、区域划分模块和第二判断模块，具体为：
20.所述获取模块用于获取侯梯点的坐标，以使机器人导航至所述侯梯点，并通过系统参数，计算单线激光雷达扫描平面与电梯形成的第一预设数量的角点坐标；
21.所述数据处理模块用于通过单线激光雷达发射激光射线采集点云数据，并对所述点云数据进行处理，生成点集；
22.所述第一判断模块用于获取所述点集内各点对应的横坐标，将所述横坐的数标值大于预设角点横坐标的数值的点数量与预设第一阈值相比，判断电梯门开关状况；
23.所述区域划分模块用于根据获取的所述第一预设数量的角点坐标，生成第二预设数量的线段，移动所述线段，以使所述线段形成多个预设大小的矩形区域；
24.所述第二判断模块用于遍历所述点集，统计落在每个矩形区域的点数量，将每个矩形区域的点数量与预设第二阈值相比，判断所述机器人是否进入电梯。
25.进一步地，所述数据处理模块用于通过单线激光雷达发射激光射线采集点云数据，并对所述点云数据进行处理，生成点集，具体为：
26.通过发射多条激光射线，获取所述多条激光射线检测到的距离值，对所述距离值进行筛选，获取筛选后的所述距离值所对应的原始点云数据；
27.将所述原始点云数据进行坐标转换，并对坐标转换后的所述原始点云数据进行体素下采样和欧式聚类处理；
28.同时根据坐标系的变换关系，生成处理后的所述原始点云数据对应的点集。
29.进一步地，所述区域划分模块用于生成第二预设数量的线段，移动所述线段，以使所述线段形成多个预设大小的矩形区域，具体为：
30.在所述电梯内虚构一条直线，以使所述直线到电梯门的距离为预设第一预设距离，其中，所述第一预设距离大于所述机器人的直径；
31.将所述直线划分为第二预设数量的线段，并将所述线段前后移动，形成多个预设大小的矩形区域。
32.进一步地，所述获取模块中的系统参数包括所述电梯的长宽、所述机器人的半径及所述侯梯点到所述电梯的距离。
33.进一步地，本发明还提供一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意一项所述的可通行区域的实时检测方法。
34.进一步地，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述任意一项所述的可通行区域的实时检测方法。
35.本发明实施例一种可通行区域的实时检测方法、装置、终端及存储介质，与现有技术相比，具有如下有益效果：
36.基于点云数据具有稳定性高、精度高，且数据量小、受环境影响小，算法简单的特点，本发明在通过自主导航系统，使机器人达到制定的侯梯点后，便通过激光检测获取电梯内的点云数据，并对所述点云数据进行处理，生成点集，随后通过检测点集内满足特定条件的点数量判断电梯门的状态，该方法所需计算量少，无需占用大量的系统资源，提高了检测效率。在判断电梯门开关状态后，为了保证机器人通行的安全性，进一步对电梯内的区域划分为多个矩形，进一步对矩形内的点云数据进行统计，判断机器人是否进入电梯。与现有技术相比，本发明通过采集点云数据，对点云数据进行处理，从电梯门的状态及机器人是否可以进入电梯两方面对电梯梯厢可通行区域进行检测，提高了检测效率和检测结果的准确性，保证了机器人通行的安全性。
附图说明
37.图1是本发明提供的一种可通行区域的实时检测方法的一种实施例的流程示意图；
38.图2是本发明提供的一种可通行区域的实时检测装置的一种实施例的结构示意图；
39.图3是本发明提供的一种可通行区域的实时检测方法的一种实施例的电梯内四个角点的示意图；
40.图4是本发明提供的一种可通行区域的实时检测方法的一种实施例的矩形区域示意图。
具体实施方式
41.下面将结合本发明中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
42.实施例1
43.参见图1，图1是本发明提供的一种可通行区域的实时检测方法的一种实施例的流程示意图，如图1所示，该方法包括步骤101－步骤105，具体如下：
44.步骤101：获取侯梯点的坐标，以使机器人导航至所述侯梯点，并通过系统参数，计
算单线激光雷达扫描平面与电梯形成的第一预设数量的角点坐标；
45.本实施例中，通过单线激光雷达使用二维激光slam建图算法扫描建立2d地图，便于生成统一的map坐标系，以使精确得到机器人和电梯所在位置，机器人基于自身定位导航系统根据获取到的电梯侯梯点的坐标，导航到电梯前的侯梯点p(x，y，z)，并通过调整姿态，以使机器人在侯梯点的位置正对电梯门。本实施例中，机器人采用右手坐标系，在机器人导航到电梯侯梯点后，假定机器人右手坐标系方向与map坐标系方向一致，若机器人右手中坐标系方向与map坐标系方向不一致，则可以根据自身姿态调整系统调整机器人的方向。作为本实施例中的一种优选方案，第一预设数量设置为4个，同样的，该第一预设数量可根据实际情况进行调整。本实施例中，如图3所示，系统参数包括电梯的长l和电梯的宽w、机器人的半径r及侯梯点到电梯的距离d；根据系统参数，获取电梯在单线激光雷达扫描面的四个角点坐标相对于map下的坐标分别为a(x+d，y+w/2，z)，b(x+d+l，y+w/2，z)，c(x+d，y－w/2，z)，d(x+d+l，y－w/2，z)。
46.步骤102：通过单线激光雷达发射激光射线采集点云数据，并对所述点云数据进行处理，生成点集。
47.本实施例中，机器人对电梯左右对称偏差一定角度的视角内通过单线激光雷达发射若干条激光射线，获取若干条激光射线达到物体上反射回来的距离值，并对距离值进行筛选，保留机器人正对电梯门左90度的视角到右90度的视角内发射的激光射线所获取的距离值，并获取筛选后保留下来的距离值所对应的原始点云数据，其中原始点云数据主要由多个点云的极坐标组成。本实施例中，采用单线激光雷达发射激光的方式，受环境影响小，检测结果更稳定高效，且单线激光雷达价格低，能进一步降低检测成本。
48.本实施例中，获取的点云数据具有稳定性高、精度高的特点，且点云数据量小、受环境影响较低，算法简单，便于处理，可以调整单线激光雷达安装的位置，用于检测不同高度的电梯梯厢，适用范围广。
49.本实施例中，根据坐标转换公式将原始点云数据所对应的点云的极坐标(ρ，θ)转换直角坐标(x，y)，其中，坐标转换公式如下所示：
[0050][0051]
本实施中，将转换坐标后的点云分别进行体素下采样和欧式聚类处理，达到去除噪点保留有效检测物体的目的；同时通过获取机器人的tf tree，得到雷达坐标系到map坐标系的变换关系，把经过体素下采样和欧式聚类处理后的点云根据变换关系转换为map坐标系下的点集q。
[0052]
步骤103：获取所述点集内各点对应的横坐标，将所述横坐标的数值大于预设角点横坐标的数值的点数量与预设第一阈值相比，判断电梯门开关状况。
[0053]
本实施例中，遍历点集，获取点集内各个点对应得横坐标的数值i，同时基于定位的偏差和电梯门的厚度，预设可允许的误差k，比较当前点的横坐标的数值i与预设角点横坐标的数值，其中，预设角点为a点，a点横坐标的数值为x+r+d+k，若当前点的横坐标的数值i大于a点横坐标的数值，则认为当前点为落入电梯内的点，统计点集内横坐标的数值i大于a点横坐标的数值的数量，若统计的点集内横坐标的数值i大于a点横坐标的数值的点的个
数小于预设第一阈值，则判断电梯门为未完全打开状态，若统计的点集内横坐标的数值i大于a点横坐标的数值的点的个数大于等于预设第一阈值，则判断所述电梯门已打开。
[0054]
本实施例中，直接获取点集横坐标进行判断减少点到点的距离计算量，提高运算速度，对于预设可允许的误差k和预设第一阈值的数值可根据实际情况进行选取。
[0055]
本实施例中，基于现有技术，移动机器人通过周围环境墙体特征计算自身到电梯和墙体的距离来确认当前位置，移动到侯梯点即判断自身到电梯的距离后，统计大于2m的激光射线数量来得出电梯门是否开启，需要拟合出电梯所在直线和墙体所在直线，拟合操作会耗费大量计算资源，且一旦电梯或墙体被遮挡将无法进行之后的步骤，对环境依赖程度高，抗干扰能力弱，本实施例解决了现有技术在存在遮挡时机器人无法正确得到自身位置的情况，通过建立地图使得地图中所有物体处于统一的坐标系，移动机器人可以快速定位自己和电梯的位置，将激光射线扫描数据转换到坐标系下的点集，判断点集内的每个点和电梯门的位置关系可以快速得出电梯门的开闭状态，对环境的依赖程度低，抗干扰能力强，计算方式简单，鲁棒性好。
[0056]
步骤104：根据获取的所述第一预设数量的角点坐标，生成第二预设数量的线段，移动所述线段，以使所述线段形成多个预设大小的矩形区域。
[0057]
本实施例中，根据步骤101中获取的电梯内四个角点坐标，在电梯内虚构一条直线，并以使该直线与电梯门所在直线，即点a和点c连成的直线平行，且该直线到点a和点c连成的直线的第一预设距离为h，且该第一预设距离h的值应大于机器人的直径2r、电梯门厚度和定位可允许误差k之和，该直线虚构实现步骤为在电梯轿厢内左右墙体所在直线即ab、cd上各选取一个点e、f，使得ae、cf长度为h，2r＜h＜l，ef//ac，则可以根据a、c点坐标得出e、f点坐标e(x+d+h，y+w/2，z)、f(x+d+h，y－w/2，z)。本实施例中，在直线ef上选取多个点，以使直线ef被划分为第二预设数量的线段，相对应的在电梯门所在直线即直线ac上选取同等数量的对称的点，两点形成线段，四点形成矩形区域。
[0058]
作为本实施例中的一种举例，直线ef上选取的多个点的数量为w/h+1个，其中，w为电梯的宽度，h为直线ef到直线ac的距离，则第二预设数量的线段为w/h段。本实施例中选点划线段的步骤为选取点e作为起始点，在直线ef上再选取一点g使得eg长度为h，则可以根据e点坐标得出g点坐标g(x+d+h，y+w/2－h，z)，后续选取的点坐标为(x+d+h，y+w/2－n＊h，z)，其中n代表所选点的序号，n∈[0，w/h]，以每连续的两个点形成一段线段，将每条截取出来的线段向下移动h距离，即在直线ac上找到对应的线段，以点a作为起始点，点g的对应点h的坐标为(x+d，y+w/2－h，z)，后续对应的点坐标为(x+d，y+w/2－n＊h，z)，把直线ef、直线ac上选取的点分别存到集合a、b中，遍历a、b集合，分别取出an(x+d+h，y+w/2－n＊h，z)、a
n+1
(x+d+h，y+w/2－(n+1)＊h，z)、bn(x+d，y+w/2－n＊h，z)、b
n+1
(x+d，y－w/2－(n+1)＊h，z)这四个点，由这四个点形成一个预设大小的矩形区域，放入集合c中，其中，预设大小为h＊h。本实施例中第一个矩形区域为aegh，其中集合a中第一和第二个点为e、g，集合b中第一和第二个点为a、h，如图4所示，则矩形区域aegh各顶点在map坐标系下的坐标为a(x+d，y+w/2，z)，e(x+d+h，y+w/2，z)，g(x+d+h，y+w/2－h，z)，h(x+d，y－w/2－h，z)。
[0059]
本实施例中，基于现有技术，通过计算预设角度范围内相邻两条激光射线形成的面积并进行累加求和得到激光射线探测的总面积，减去移动机器人到电梯门形成的三角形的面积得出电梯内的面积。此技术计算相邻射线的面积并求和的操作非常繁琐，且随着移
动机器人前进相同范围内的激光射线探测到的空间会变小，不能实时准确判断电梯内是否可以进入。本实施例通过统一坐标系，可快速便捷的求出各个矩形区域，这些区域相对于地图是不变的，即使移动机器人前进也能对区域内空间进行实时准确的判断。
[0060]
步骤105：遍历所述点集，统计落在每个矩形区域的点数量，将每个矩形区域的点数量与预设第二阈值相比，判断所述机器人是否进入电梯。
[0061]
本实施例中，遍历点集，得到当前点坐标(x，y，z)，根据步骤104生成的集合c中有w/h个矩形区域，判断点集当前点是否满足横坐标在[x+d，x+d+h]区间且纵坐标在[y+w/2－n＊h，y+w/2－(n+1)＊h]区间，若满足条件则认为该点落入到第(y－y－w/2)/h个矩形区域内，该矩形区域内满足条件的点数量加1，最终可得出各矩形区域内散落的点数量，存入集合d中，遍历集合d，若落入到矩形区域内的点数量小于预设第二阈值，记录该区域序号值k，当存在多个符合要求的区域时，则判断机器人可以进入靠电梯中间的区域，即k－(n/2)的最小值；若落入到矩形区域内的点数量大于等于预设第二阈值，则进入下一个矩形区域中进行判断，遍历完集合c后，若所有矩形区域都不满足条件，则判断机器人需等待下次电梯。其中，预设第二阈值的参数可根据实际情况设置。
[0062]
本实施例中，只需要遍历一遍点集就可以得出所有矩形区域的点落入情况，免去了对每个矩形区域都做一遍遍历点集判断的费时步骤，且遵循就近原则，保证移动机器人在满足进入条件的情况下保持既定路线前行。
[0063]
本实施例中，若落入到第一个矩形区域ghij内的点数量大于等于预设第二阈值，则进入第二个矩形区域中进行判断，遍历步骤104中生成的多个边长为h的矩形区域，若所有矩形区域都不满足落入矩形区域内的点数量小于预设第二阈值，则判断机器人需等待下次电梯。
[0064]
参见图2，图2是本发明提供的一种可通行区域的实时检测装置的一种实施例的结构示意图，如图2所示，该装置包括获取模块201、数据处理模块202、第一判断模块203、区域划分模块204和第二判断模块205，具体如下：
[0065]
获取模块201用于获取侯梯点的坐标，以使机器人导航至所述侯梯点，并通过系统参数，计算单线激光雷达扫描平面与电梯形成的第一预设数量的角点坐标。
[0066]
本实施例中，建立地图便于生成统一的map坐标系，精确得到机器人和电梯所在位置，机器人基于自身定位导航系统根据获取到的电梯侯梯点的坐标，导航到电梯前的侯梯点p(x，y，z)，并通过调整姿态，以使机器人在侯梯点的位置正对电梯门。本实施例中，机器人采用右手坐标系，在机器人导航到电梯侯梯点后，假定机器人右手坐标系方向与map坐标系方向一致，若机器人右手中坐标系方向与map坐标系方向不一致，则可以根据自身姿态调整系统调整机器人的方向。
[0067]
作为本实施例中的一种优选方案，第一预设数量设置为4个，同样的，该第一预设数量可根据实际情况进行调整。本实施例中，如图3所示，系统参数包括电梯的长l和电梯的宽w、机器人的半径r及侯梯点到电梯的距离d；根据系统参数，获取电梯在单线激光雷达扫描面的四个角点坐标相对于map下的坐标分别为a(x+d，y+w/2，z)，b(x+d+l，y+w/2，z)，c(x+d，y－w/2，z)，d(x+d+l，y－w/2，z)。
[0068]
数据处理模块202用于通过单线激光雷达发射激光射线采集点云数据，并对所述点云数据进行处理，生成点集。
[0069]
本实施例中，机器人对电梯左右对称偏差一定角度的视角内通过单线激光雷达发射若干条激光射线，获取若干条激光射线达到物体上反射回来的距离值，并对距离值进行筛选，保留机器人正对电梯门左90度的视角到右90度的视角内发射的激光射线所获取的距离值，并获取筛选后保留下来的距离值所对应的原始点云数据，其中原始点云数据主要由多个点云的极坐标组成。本实施例中，采用单线激光雷达发射激光的方式，受环境影响小，检测结果更稳定高效，且单线激光雷达价格低，能进一步降低检测成本。
[0070]
本实施例中，获取的点云数据具有稳定性高、精度高的特点，且点云数据量小、受环境影响较低，算法简单，便于处理，可以调整单线激光雷达安装的位置，用于检测不同高度的电梯梯厢，适用范围广。
[0071]
本实施例中，根据坐标转换公式将原始点云数据所对应的点云的极坐标(ρ，θ)转换为直角坐标(x，y)，其中，坐标转换公式如下所示：
[0072][0073]
本实施中，将转换坐标后的点云分别进行体素下采样和欧式聚类处理，达到去除噪点保留有效检测物体的目的；同时通过获取机器人的tf tree，得到雷达坐标系到map坐标系的变换关系，把经过体素下采样和欧式聚类处理后的点云根据变换关系转换为map坐标系下的点集q。
[0074]
第一判断模块203用于获取所述点集内各点对应的横坐标，将所述横坐标的数值大于预设角点横坐标的数值的点数量与预设第一阈值相比，判断电梯门开关状况。
[0075]
本实施例中，遍历点集，获取点集内横坐标的数值i。同时基于定位的偏差和电梯门的厚度，预设可允许的误差k，比较当前点的横坐标的数值i与预设角点横坐标的数值，其中，预设角点为a点，a点横坐标的数值为x+r+d+k，若当前点的横坐标的数值i大于a点横坐标的数值，则认为当前点为落入电梯内的点，统计点集内横坐标的数值i大于a点横坐标的数值的数量，若统计的点集内横坐标的数值i大于a点横坐标的数值的点的个数小于预设第一阈值，则判断电梯门为未完全打开状态，若统计的点集内横坐标的数值i大于a点横坐标的数值的点的个数大于等于预设第一阈值，则判断所述电梯门已打开。
[0076]
现有技术中移动机器人通过周围环境墙体特征计算自身到电梯和墙体的距离来确认当前位置，移动到侯梯点即判断自身到电梯的距离等于自身到墙体的距离后统计大于2m的激光射线数量来得出电梯门是否开启，需要拟合出电梯所在直线和墙体所在直线，拟合操作会耗费大量计算资源且一旦电梯或墙体被遮挡将无法进行之后的步骤，对环境依赖程度高，抗干扰能力弱，本发明解决了现有技术在存在遮挡时机器人无法正确得到自身位置的情况，通过建立地图使得地图中所有物体处于统一的坐标系，移动机器人可以快速定位自己和电梯的位置，将激光射线扫描数据转换到坐标系下的点集，判断点集内的每个点和电梯门的位置关系可以快速得出电梯门的开闭状态，对环境的依赖程度低，抗干扰能力强，计算方式简单，鲁棒性好。
[0077]
本实施例中，直接获取点集横坐标进行判断减少点到点的距离计算量，提高运算速度，对于预设可允许的误差k和预设第一阈值的数值可根据实际情况进行选取。
[0078]
区域划分模块204用于根据获取的所述第一预设数量的角点坐标，生成第二预设
数量的线段，移动所述线段，以使所述线段形成多个预设大小的矩形区域。
[0079]
本实施例中，根据获取模块201中获取的电梯内四个角点坐标，在电梯内虚构一条直线，以使该直线与电梯门所在直线，即点a和点c连成的直线平行，且该直线到点a和点c连成的直线的第一预设距离为h，且该第一预设距离h的值应大于机器人的直径2r、电梯门厚度和定位可允许误差k之和，该直线虚构实现步骤为在电梯轿厢内左右墙体所在直线即ab、cd上各选取一个点e、f，使得ae、cf长度为h，2r＜h＜l，ef//ac，则可以根据a、c点坐标得出e、f点坐标e(x+d+h，y+w/2，z)、f(x+d+h，y－w/2，z)。
[0080]
本实施例中，在直线ef上选取多个点，以使直线ef被划分为第二预设数量的线段，相对应的在电梯门所在直线即直线ac上选取同等数量的对称的点，两点形成线段，四点形成矩形区域。作为本实施例中的一种举例，直线ef上选取的多个点的数量为w/h+1个，其中，w为电梯的宽度，h为直线ef到直线ac的距离，则第二预设数量的线段为w/h段。本实施例中选点划线段的步骤为选取点e作为起始点，在直线ef上再选取一点g使得eg长度为h，则可以根据e点坐标得出g点坐标g(x+d+h，y+w/2－h，z)，后续选取的点坐标为(x+d+h，y+w/2－n＊h，z)，其中n代表所选点的序号，n∈[0，w/h]，以每连续的两个点形成一段线段，将每条截取出来的线段向下移动h距离，即在直线ac上找到对应的线段，以点a作为起始点，点g的对应点h的坐标为(x+d，y+w/2－h，z)，后续对应的点坐标为(x+d，y+w/2－n＊h，z)，把直线ef、直线ac上选取的点分别存到集合a、b中，遍历a、b集合，分别取出an(x+d+h，y+w/2－n＊h，z)、a
n+1
(x+d+h，y+w/2－(n+1)＊h，z)、bn(x+d，y+w/2－n＊h，z)、b
n+1
(x+d，y－w/2－(n+1)＊h，z)这四个点，由这四个点形成一个预设大小的矩形区域，放入集合c中，其中，预设大小为h＊h。本实施例中第一个矩形区域为aegh，其中集合a中第一和第二个点为e、g，集合b中第一和第二个点为a、h，如图4所示，则矩形区域aegh各顶点在map坐标系下的坐标为a(x+d，y+w/2，z)，e(x+d+h，y+w/2，z)，g(x+d+h，y+w/2－h，z)，h(x+d，y－w/2－h，z)。
[0081]
现有技术中，通过计算预设角度范围内相邻两条激光射线形成的面积并进行累加求和得到激光射线探测的总面积，减去移动机器人到电梯门形成的三角形的面积得出电梯内的面积。此技术计算相邻射线的面积并求和的操作非常繁琐，且随着移动机器人前进相同范围内的激光射线探测到的空间会变小，不能实时准确判断电梯内是否可以进入。本发明通过统一坐标系，可快速便捷的求出各个矩形区域，这些区域相对于地图是不变的，即使移动机器人前进也能对区域内空间进行实时准确的判断。
[0082]
第二判断模块205用于遍历所述点集，统计落在每个矩形区域的点数量，将每个矩形区域的点数量与预设第二阈值相比，判断所述机器人是否进入电梯。
[0083]
本实施例中，遍历点集，得到当前点坐标(x，y，z)，根据区域划分模块204生成的集合c中有w/h个矩形区域，判断点集当前点是否同满足横坐标在[x+d，x+d+h]区间且纵坐标在[y+w/2－n＊h，y+w/2－(n+1)＊h]区间，若满足条件则认为该点落入到第(y－y－w/2)/h个矩形区域内，该矩形区域内满足条件的点数量加一，最终可得出各矩形区域内散落的点数量，存入集合d中，遍历集合d，若落入道矩形区域内的点数量小于预设第二阈值，记录该区域序号值k，当存在多个符合要求的区域时，则判断机器人可以进入靠电梯中间的区域，即k－(n/2)的最小值；若落入到矩形区域内的点数量大于等于预设第二阈值，则进入下一个矩形区域中进行判断，遍历完集合c后，若所有矩形区域都不满足条件，则判断机器人需等待下次电梯。其中，预设第二阈值的参数可根据实际情况设置。本发明中只需要遍历一遍
点集就可以得出所有矩形区域的点落入情况，免去了对每个矩形区域都做一遍遍历点集判断的费时步骤，且遵循就近原则，保证移动机器人在满足进入条件的情况下保持既定路线前行。
[0084]
本实施例中，若落入到第一个矩形区域ghij内的点数量大于等于预设第二阈值，则进入第二个矩形区域中进行判断，遍历区域划分模块204中生成的多个边长为h的矩形区域，若所有矩形区域都不满足落入矩形区域内的点数量小于预设第二阈值，则判断机器人需等待下次电梯。
[0085]
本实施例中，还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例所述的可通行区域的实时检测方法。
[0086]
本实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述实施例所述的可通行区域的实时检测方法。
[0087]
综上，本发明一种可通行区域的实时检测方法、装置、终端及存储介质，通过获取侯梯点的坐标，以使机器人导航至所述侯梯点，并通过系统参数，计算单线激光雷达扫描平面与电梯形成的第一预设数量的角点坐标；通过发射激光射线采集点云数据，并对点云数据进行处理，生成点集；获取点集内各点对应的横坐标，将横坐标的数值大于预设角点横坐标的数值的点数量与预设第一阈值相比，判断电梯门开关状况；根据获取的第一预设数量的角点坐标，生成第二预设数量的线段，移动线段，以使线段形成多个预设大小的矩形区域；遍历点集，统计落在每个矩形区域的点数量，将每个矩形区域的点数量与预设第二阈值相比，判断机器人是否进入电梯。与现有技术相比，本发明通过采集点云数据，对点云数据进行处理，从电梯门的状态及机器人是否可以进入电梯两方面对电梯梯厢可通行区域进行检测，提高了检测效率和检测结果的准确性，保证了机器人通行的安全性。
[0088]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。