基于深度点云和轮式里程计的机器人上下电梯防跌落方法

本发明提供了一种基于深度点云和轮式里程计的机器人上下电梯防跌落方法，首先获取深度图像信息，对点云数据进行两次直通滤波，筛选出防跌落检测区域，再对区域内的点云进行预处理以及基于半径的离群点剔除，再将检测区域按照横纵向分辨率分割成网格，遍历所有网格进行防跌落检测计算，输出计算结果；最后根据计算结果触发轮式里程计二次运动校验，如计算结果为真并且此时里程计运动超过阈值，发布最终防跌落触发结果，否则发布防跌落未触发结果。本发明有效提升了机器人在上下电梯对潜在跌落环境的检测能力，降低了运动过程中因频繁触发防跌落引起的上下电梯失败问题，提高了机器人的作业安全性和稳定性。