本發明提供了一種碰撞檢測方法、機器人、移動終端及存儲介質，該方法包括：采集碰撞聲紋數據，并提取所述碰撞聲紋數據中的碰撞聲紋特征；獲取機器人運行過程中的移動聲紋數據，對所述移動聲紋數據進行聲紋過濾；對聲紋過濾后的所述移動聲紋數據進行特征提取，得到移動聲紋特征，并將所述移動聲紋特征與所述碰撞聲紋特征進行特征比對；若所述移動聲紋特征與任一所述碰撞聲紋特征之間的相似度大于相似度閾值，則判定所述機器人發生了碰撞。本發明通過對聲紋過濾后的移動聲紋數據進行特征提取，得到移動聲紋特征，并將移動聲紋特征與碰撞聲紋特征進行特征比對，以采用聲紋識別檢測的方式進行機器人的碰撞檢測，有效的提高了機器人碰撞檢測的靈敏度。

技術領域

本發明涉及機器人技術領域，尤其涉及一種碰撞檢測方法、機器人、移動終端及存儲介質。

背景技術

隨著現有技術的迅速發展，機器人開始走進老百姓的生活中，機器人的使用領域較為廣泛，機器人可從事貨物的搬運、設備的清洗、救援或監護等工作，能完成有益于人類健康的服務工作，給人民的生活帶來的極大的便利。

機器人尤其是協作機器人在很多場景下會和人一起工作。在運動過程中，存在發生與人或設備發生碰撞的風險，一旦發生碰撞，容易造成貨物滑落的損壞，因此，針對機器人的碰撞檢測越來越受人們所重視。

現有的機器人碰撞檢測過程中，均是通過機器人電機的電流檢測碰撞，但是，這種檢測方式只有在產生了較大力的碰撞時才能成功檢測到碰撞，對于機器人的輕微碰撞則無法檢測，導致碰撞檢測的靈敏度較低。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種碰撞檢測方法、機器人、移動終端及存儲介質，旨在解決現有的碰撞檢測過程中，由于對機器人的輕微碰撞無法檢測，所導致的碰撞檢測靈敏度低下的問題。

本發明實施例是這樣實現的，一種碰撞檢測方法，所述方法包括：

采集碰撞聲紋數據，并提取所述碰撞聲紋數據中的碰撞聲紋特征；

獲取機器人運行過程中的移動聲紋數據，并對所述移動聲紋數據進行聲紋過濾；

對聲紋過濾后的所述移動聲紋數據進行特征提取，得到移動聲紋特征，并將所述移動聲紋特征與所述碰撞聲紋特征進行特征比對；

若所述移動聲紋特征與任一所述碰撞聲紋特征之間的相似度大于相似度閾值，則判定所述機器人發生了碰撞。

更進一步地，所述判定所述機器人發生了碰撞的步驟之后，所述方法還包括：

向所述機器人外壁上的負壓吸盤發送吸附指令，以指示所述負壓吸盤向地面執行吸附操作；

向所述機器人外壁上的復位機構發送復位指令，以指示所述復位機構驅動所述機器人進行直立復位；

當檢測到所述機器人完成所述直立復位時，對所述機器人的移動路徑進行避讓處理，并根據避讓處理后的所述移動路徑指示所述機器人進行移動。

更進一步地，所述方法還包括：

若檢測到所述機器人在預設時間內的振動幅度大于幅度閾值，或重心高度小于高度閾值時，則向所述負壓吸盤發送吸附指令，以指示所述負壓吸盤向地面執行吸附操作。

更進一步地，所述提取所述碰撞聲紋數據中的碰撞聲紋特征的步驟包括：

根據指定特征對所述碰撞聲紋數據進行特征提取，得到聲紋提取特征；

對所述聲紋提取特征進行分隔，直至每個所述聲紋提取特征均被孤立，得到每個所述聲紋提取特征對應的分隔次數，所述分隔次數用于表征孤立對應所述聲紋提取特征的難易程度；

根據所述分隔次數對所述聲紋提取特征進行特征篩選，得到所述碰撞聲紋特征。