一种障碍物检测方法及电子设备与流程

1.本发明涉及障碍物检测技术领域，具体涉及一种障碍物检测方法及电子设备。


背景技术：

2.随着机器人技术的发展，机器人逐渐步入普通家庭，逐步将人们从繁重琐碎的家务劳动中进行解放，从而为人们提供极大便利。
3.现有机器人可以利用激光检测障碍物。然而，一般地，外部环境比较复杂，例如，外部环境中存在光强较大的光线，此类干扰因素容易影响到机器人检测障碍物，导致障碍物检测的准确度较低。


技术实现要素：

4.本发明实施例的一个目的旨在提供一种障碍物检测方法及电子设备，用于解决目前障碍物检测的准确度较低的问题。
5.在第一方面，本发明实施例提供一种障碍物检测方法，所述方法应用于电子设备，所述电子设备上设置有激光发射器和拍摄装置，所述方法包括：
6.获取第一图像，所述第一图像为：在所述激光发射器没有发射激光时，所述拍摄装置拍摄目标空间所得到的图像；
7.根据所述第一图像中图像像素的亮度值确定激光投射数据，所述激光投射数据包括用于控制所述激光发射器发射激光的数据；
8.获取第二图像，所述第二图像为：当所述目标空间存在所述激光投射数据对应的激光时，所述拍摄装置拍摄所述目标空间所得到的图像；
9.根据所述第二图像确定障碍物数据，所述障碍物数据包括：障碍物检测数据或/和障碍物距离，其中，所述障碍物检测数据为用于表示所述目标空间中是否存在障碍物的数据。
10.在一些实施例中，所述第一图像包括有效区域，对应地，所述根据所述第一图像中图像像素的亮度值确定激光投射数据，包括：
11.根据所述有效区域中图像像素的亮度值确定激光投射数据。
12.在一些实施例中，所述根据所述有效区域中图像像素的亮度值确定激光投射数据，包括：
13.获取所述有效区域的有效平均亮度值，所述有效平均亮度值为：所述有效区域中至少一个图像像素的亮度值对应的平均值；
14.根据所述有效平均亮度值确定激光投射数据。
15.在一些实施例中，所述激光投射数据包括目标占空比，对应地，所述根据所述有效平均亮度值确定激光投射数据，包括：
16.根据所述有效平均亮度值确定基准占空比；
17.根据所述基准占空比确定目标占空比。
18.在一些实施例中，在所述根据所述基准占空比确定目标占空比之前，还包括：
19.根据所述有效平均亮度值和所述至少一个图像像素的亮度值计算亮度加权平均偏差；
20.对应地，所述根据所述基准占空比确定目标占空比包括：
21.根据所述基准占空比和所述亮度加权平均偏差确定目标占空比。
22.在一些实施例中，所述根据所述基准占空比和所述亮度加权平均偏差确定目标占空比，包括：
23.根据所述基准占空比、所述有效平均亮度值及所述亮度加权平均偏差计算目标占空比。
24.在一些实施例中，在所述根据所述基准占空比、所述有效平均亮度值及所述亮度加权平均偏差计算目标占空比之前，还包括：
25.获取经验系数；
26.对应地，所述根据所述基准占空比、所述有效平均亮度值及所述亮度加权平均偏差计算目标占空比包括：
27.根据所述基准占空比、所述有效平均亮度值、所述亮度加权平均偏差及所述经验系数，计算目标占空比。
28.在一些实施例中，所述有效区域中图像像素的亮度值小于或者等于第一亮度阈值，对应地，所述方法还包括：
29.根据所述第一图像中图像像素的亮度值，确定所述第一亮度阈值。
30.在一些实施例中，所述第二图像包括：激光对应的图像像素，若所述障碍物数据包括障碍物距离，则所述根据所述第二图像确定障碍物数据包括：
31.根据所述激光对应的图像像素的位置及所述激光发射器与所述拍摄装置之间的位置关系，计算障碍物距离。
32.在第二方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
33.激光发射器；
34.拍摄装置；
35.控制器，分别与所述拍摄装置、所述激光发射器电连接，用于执行上述的障碍物检测方法。
36.本发明与现有技术相比至少具有以下有益效果：在本发明实施例提供的障碍物检测方法中，获取第一图像，第一图像为：在激光发射器没有发射激光时，拍摄装置拍摄目标空间所得到的图像；根据第一图像的亮度确定激光投射数据，激光投射数据包括用于控制激光发射器发射激光的数据；获取第二图像，第二图像为：当目标空间中存在所述激光投射数据对应的激光时，拍摄装置拍摄目标空间所得到的图像；根据第二图像确定障碍物数据，障碍物数据包括：障碍物存在数据或/和障碍物距离，其中，障碍物存在数据为用于表示目标空间中是否存在障碍物的数据，第一图像的亮度值能够在一定程度上体现环境光的强度以及环境光对目标空间的影响效果，由于能够根据第一图像的亮度确定激光投射数据，以投射出与环境光具有较大差异的激光，因此，能够降低环境光对于障碍物检测的干扰，从而能够提高障碍物检测的准确性。
附图说明
37.一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。
38.图1为本发明实施例提供的一种障碍物检测方法的流程示意图；
39.图2a为本发明实施例提供的一种第一图像的示意图；
40.图2b为本发明实施例提供的一种图像亮度直方图的示意图；
41.图3为图1所示的s12的流程示意图；
42.图4为图3所示的s122的流程示意图；
43.图5a为本发明实施例提供的第一种激光测距示意图；
44.图5b为本发明实施例提供的第二种激光测距示意图；
45.图5c为本发明实施例提供的第三种激光测距示意图；
46.图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
47.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明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发明，并不用于限定本发明。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。
48.需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。再者，本发明所采用的“第一”、“第二”、“第三”等字样并不对数据和执行次序进行限定，仅是对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。
49.实施例一
50.本发明实施例提供一种障碍物检测方法，障碍物检测方法应用于电子设备，电子设备上设置有激光发射器和拍摄装置，请参阅图1，障碍物检测方法s100包括：
51.s11、获取第一图像，第一图像为：在激光发射器没有发射激光时，拍摄装置拍摄目标空间所得到的图像。
52.作为示例而非限定的是，目标空间为待被检测是否存在障碍物或/和障碍物距离的空间，目标空间可包括拍摄装置在拍摄视角范围内可拍摄到的空间，例如，拍摄装置的拍摄视角范围为0到180度，目标空间为拍摄装置在0到180度的拍摄视角范围可拍摄到的空间。
53.在一些实施例中，在获取第一图像时，电子设备控制激光发射器暂停工作，激光发射器暂停向目标空间发射激光。接着，电子设备控制拍摄装置拍摄目标空间，得到第一图像。由于目标空间未存在激光，因此，第一图像中不存在激光对应的图像像素。
54.由于目标空间中会存在各类环境光，环境光包括太阳光或者除激光发射器之外的其它光源物体产生的光，由于环境光会作用在目标空间内的物体，从而影响到第一图像中与目标空间内的物体对应的图像像素的亮度值，因此，第一图像的亮度值能够在一定程度
上体现环境光的强度以及环境光对目标空间的影响效果。
55.s12、根据第一图像中图像像素的亮度值确定激光投射数据，激光投射数据包括用于控制激光发射器发射激光的数据。
56.作为示例而非限定的是，激光投射数据包括激光投射时长或/和激光发射器的工作电流或/和激光发射器的工作电压，激光投射时长为激光发射器向目标空间投射激光的时长，激光投射时长越长，激光发射器投射的激光量越多，后期拍摄装置感应到由障碍物反射回的激光量越多，激光对应的图像像素的亮度值越大。同理，激光投射时长越小，激光发射器投射的激光量越少，后期拍摄装置感应到由障碍物反射回的激光量越少，激光对应的图像像素的亮度值越小，其中，激光对应的图像像素为第二图像中激光所对应的图像像素。
57.在一些实施例中，电子设备可以通过控制激光发射器的开关导通时长以调节激光投射时长，例如，当需要增大激光投射时长时，电子设备增大激光发射器的开关导通时长，当需要减小激光投射时长时，电子设备减小激光发射器的开关导通时长。
58.工作电流或工作电压用于驱动激光发射器投射激光，工作电流或工作电压越大，激光发射器产生的激光光强越大，后期拍摄装置感应到由障碍物反射回的激光量越多，激光对应的图像像素的亮度值越大。同理，工作电流或工作电压越小，激光发射器投射的激光量越少，后期拍摄装置感应到由障碍物反射回的激光量越少，激光对应的图像像素的亮度值越小。
59.在一些实施例中，电子设备布设有驱动电路，驱动电路与激光发射器电连接，电子设备向驱动电路传输驱动信号，驱动电路根据驱动信号，输出对应的工作电流或工作电压，以驱动激光发射器产生对应的激光，其中，驱动电路可以为由各类分立元件构成的驱动结构，例如，驱动电路可以为由电阻和三极管构成的驱动结构，或者为由电阻和mos管构成的驱动结构。其中，电子设备可以采用pwm(pulse width modulation,脉冲宽度调制)方式或pfm(pulse frequency modulation,脉冲频率调制)方式调节驱动电路输出的工作电流或工作电压。
60.作为示例而非限定的是，第一图像包括多个图像像素，每个图像像素都对应亮度值，电子设备根据亮度计算公式，计算第一图像中每个图像像素的亮度值，例如，亮度计算公式为：单个图像像素的亮度值＝(第一系数*r)+(第二系数*g)+(第三系数*b)，其中，第一系数、第二系数、第三系数可分别为：0.2、0.6、0.2，即亮度计算公式可具体为：单个图像像素的亮度值＝(0.2*r)+(0.6*g)+(0.2*b)，r为单个图像像素的红色通道值，g为单个图像像素的绿色通道值，b为单个图像像素的蓝色通道值，可以理解的是，亮度计算公式可由用户自定义。
61.在一些实施例中，激光投射数据的大小与第一图像中图像像素的亮度值呈正相关关系，例如，当第一图像中图像像素的亮度值较大时，电子设备可以设置较大的激光投射时长或/和工作电流或/和工作电压，从而使得第二图像中的激光对应的图像像素与第二图像中的其他图像像素存在较大的差异，以便电子设备在第二图像中可靠地确定出激光对应的图像像素。当第一图像中图像像素的亮度值较小时，电子设备可以设置较小的激光投射时长或/和工作电流或/和工作电压，如此，能够降低激光发射器的功耗，从而在保证可靠地提取激光对应的图像像素的同时，还可以达到节能环保的目的。
62.s13、获取第二图像，第二图像为：当目标空间存在激光投射数据对应的激光时，拍
摄装置拍摄目标空间所得到的图像。
63.当电子设备根据激光投射数据控制激光发射器投射对应激光时，激光呈现在目标空间内。接着，电子设备控制拍摄装置拍摄目标空间，得到第二图像，其中，当目标空间存在障碍物时，激光可被障碍物反射到拍摄装置，拍摄装置采集的第二图像包括激光对应的图像像素。激光对应的图像像素的数量大于或者等于一。当目标空间不存在障碍物时，全部激光或者大部分激光未能反射到拍摄装置，拍摄装置采集的第二图像不包括激光对应的图像像素。
64.s14、根据第二图像确定障碍物数据，障碍物数据包括：障碍物检测数据或/和障碍物距离。
65.其中，障碍物检测数据为用于表示目标空间中是否存在障碍物的数据。
66.作为示例而非限定的是，所述s14包括：若第二图像中存在亮度值大于第二亮度阈值的图像像素，则确定障碍物检测数据为用于表示目标空间中存在障碍物数据，其中，第二图像中所存在的亮度值大于第二亮度阈值的图像像素即为激光对应的图像像素；若第二图像中不存在亮度值大于第二亮度阈值的图像像素，则确定障碍物检测数据为用于表示目标空间中不存在障碍物的数据。
67.在一些实施例中，第一亮度阈值小于或者等于第二亮度阈值。
68.在一些实施例中，所述s12包括：根据第一图像中图像像素的亮度值和预存的形状数据确定激光投射数据，若第二图像中所存在的激光对应的图像像素的数量大于或者等于三，则所述s14包括：若由多个所述激光对应的图像像素所构成的图像区域对应的形状数据能与预存的形状数据匹配，则确定障碍物检测数据为用于表示目标空间中存在障碍物的数据，若由多个所述激光对应的图像像素所构成的图像区域对应的形状数据不能与预存的形状数据匹配，则确定障碍物检测数据为用于表示目标空间中不存在障碍物的数据，其中，形状数据为用于表示形状的数据。如此，能够排除掉非激光投射数据对应的激光对所述电子设备检测障碍物造成干扰。
69.作为示例而非限定的是，预存的形状数据为用于表示圆形的数据，对应地，所述s12包括：若由多个所述激光对应的图像像素所构成的图像区域的形状为圆形，即由多个所述激光对应的图像像素所构成的图像区域对应的形状数据为用于表示圆形的数据，故由多个所述激光对应的图像像素所构成的图像区域对应的形状数据能与预存的形状数据匹配，确定障碍物检测数据为用于表示目标空间中存在障碍物的数据。
70.另外，障碍物距离为目标空间内的障碍物与电子设备之间的距离。作为示例而非限定的是，障碍物距离可具体为目标空间内的障碍物与电子设备上的拍摄装置之间的距离。
71.在一些实施例中，当目标空间内不存在障碍物时，障碍物距离可由用户根据需求设置，例如，障碍物距离设置为默认值，例如默认值为30或者100或者无穷大，后期电子设备根据相应区域的默认值，便可以知悉此处不存在障碍物。
72.第一图像的亮度值在一定程度上体现环境光的强度以及环境光对目标空间的影响效果，由于电子设备能够根据第一图像的亮度确定激光投射数据，以投射出与环境光具有较大差异的激光，因此，能够降低环境光对于障碍物检测的干扰，进而能够提高障碍物检测的准确性。
73.在一些实施例中，第一图像包括有效区域，有效区域包括亮度值小于或者等于第一亮度阈值的图像像素，即有效区域是由至少一个亮度值小于或者等于第一亮度阈值的图像像素所构成的区域。
74.作为示例而非限定的是，请参阅图2a，第一图像包括第一像素区域211、第二像素区域212及第三像素区域213，假设第一亮度阈值为120，第一像素区域211中的每个图像像素的亮度值均大于120，第二像素区域212及第三像素区域213中的每个图像像素的亮度值均小于120，对应地，有效区域包括第二像素区域212及第三像素区域213。
75.在一些实施例中，电子设备根据第一图像中图像像素的亮度值确定激光投射数据时，s12包括：根据有效区域中图像像素的亮度值确定激光投射数据。第一图像中亮度值大于第一亮度阈值的图像像素所对应的是光强较大的(不正常的)环境光，若激光投射数据的确定因素包括第一图像中亮度值大于第一亮度阈值的图像像素，则确定出的激光投射数据会比较大。由于能够根据有效区域中图像像素的亮度值确定激光投射数据，即在确定激光投射数据的过程中，排除不正常的环境光的影响，如此，电子设备所确定出的激光投射数据较小，从而降低了功耗，且能保证后期在第二图像中高效可靠地确定出激光对应的图像像素。
76.例如，电子设备可以根据有效区域中全部图像像素的亮度值确定激光投射数据，或，可以根据有效区域中部分图像像素的亮度值确定激光投射数据。
77.在一些实施例中，如前所述，有效区域中图像像素的亮度值小于或者等于第一亮度阈值，第一亮度阈值可以由电子设备根据第一图像中图像像素的亮度值确定，障碍物检测方法s100还包括：根据第一图像中图像像素的亮度值确定第一亮度阈值。
78.可选地，电子设备根据第一图像中图像像素的亮度值，确定第一图像中每个亮度值对应的像素数量(图像像素的数量)，根据像素数量确定第一亮度值。
79.可选地，电子设备根据第一图像中图像像素的亮度值，构建图像亮度直方图，并根据图像亮度直方图，确定第一亮度阈值，通过图像亮度直方图确定第一亮度阈值，此种方法简单高效。
80.作为示例而非限定的是，电子设备根据图像亮度直方图，确定第一亮度阈值包括：根据图像亮度直方图，确定第一图像中每个亮度值对应的像素数量，根据像素数量确定第一亮度阈值。例如，如图2b所示，第一图像对应的每个亮度值都对应一个或一个以上的图像像素，例如，第一图像对应的亮度值包括：50、60、155以及120，其中，亮度值为50的图像像素有1个，亮度值为60的图像像素有2个，亮度值为155的图像像素有6个，亮度值为120的图像像素有8个，即，亮度值50对应的像素数量、亮度值60对应的像素数量、亮度值155对应的像素数量、亮度值120对应的像素数量分别为1、2、6、8。
81.可选地，所述根据像素数量确定第一亮度阈值包括：根据像素数量和像素总量确定第一亮度阈值，其中，像素总量为第一图像中的图像像素的总数量。
82.具体地，确定每个像素数量与像素总量之间的比值，根据大于或者等于指定比值的比值对应的像素数量所对应的亮度值确定第一亮度阈值。如此，所确定出的第一亮度阈值能够体现出第一图像中大多数图像像素的亮度值，即能更加准确地体现出正常环境下目标空间中环境光的强度，从而，后续根据第一亮度阈值确定出的有效区域会更加准确，进而能够使得障碍物的检测更加准确。
83.在一些实施例中，若存在一个大于或者等于指定比值的比值，则将大于或者等于指定比值的比值对应的像素数量所对应的亮度值确定为第一亮度阈值。如此，所确定出的第一亮度阈值能够体现出第一图像中大多数图像像素的亮度值，即能更加准确地体现出正常环境下目标空间中环境光的强度，从而，后续根据第一亮度阈值确定出的有效区域会更加准确，进而能够使得障碍物的检测更加准确。
84.作为示例而非限定的是，假设指定比值为0.5，存在三个像素数量分别为：第一像素数量、第二像素数量、第三像素数量，第一像素数量、第二像素数量、第三像素数量分别为10、20、60，像素总量为100，分别确定第一像素数量与像素总量之间的比值、第二像素数量与像素总量之间的比值、第三像素数量与像素总量之间的比值分别为0.1、0.2、0.6，由于第三像素数量与像素总量之间的比值大于指定比值，因此，将第三像素数量对应的亮度值确定为第一亮度阈值。
85.在一些实施例中，若存在至少两个大于或者等于指定比值的比值，则将大于或者等于指定比值的比值对应的像素数量对应的至少两个亮度值的平均值确定为第一亮度阈值。
86.在一些实施例中，电子设备根据有效区域中图像像素的亮度值确定激光投射数据时，请参阅图3，s12包括：
87.s121、获取有效区域的有效平均亮度值，有效平均亮度值为：有效区域中至少一个图像像素的亮度值对应的平均值。
88.s122、根据有效平均亮度值确定激光投射数据。
89.举例而言，有效区域包括多个图像像素，所述多个图像像素的亮度值包括{e1,e2,e3……
e
n
}，则，有效平均亮度值e0＝(e1*s1+e2*s2+e3*s3……
+e
n
*s
n
)/z,z＝s1+s2+s3+
……
s
n
，n为大于或者等于4的正整数，s
v
为亮度值为e
v
时的图像像素数量，v∈n，且v属于正整数，z为有效区域的图像像素的总数量。
90.当有效平均亮度值较大时，为了方便在第二图像中确定出激光对应的图像像素，可以将设置较大的激光投射数据。同理，当有效平均亮度值较小时，在保证能够在第二图像中确定出与激光对应的图像像素的前提下，可以设置较小的激光投射数据，以降低电子设备(激光发射器)的功耗。
91.由于有效平均亮度值能够全局性地反映有效区域的整体亮度情况，电子设备后期能够控制激光发射器投射出与环境光具有较大差异的激光，从而有利于提高在第二图像中确定出激光对应的图像像素的可靠性与效率。
92.在一些实施例中，激光投射数据包括目标占空比，目标占空比为用于驱动激光发射器投射激光的占空比，对应地，请参阅图4，s122包括：
93.s1221、根据有效平均亮度值确定基准占空比。
94.s1222、根据基准占空比确定目标占空比。
95.作为示例而非限定的是，基准占空比为能够控制激光发射器投射出与环境光具有指定差异度的激光的最小占空比，差异度为用于表示激光与环境光之间的差异的数据，指定差异度大于0，即基准占空比能够控制激光发射器投射出与环境光具有较大差异的激光的最小占空比，如前所述，有效平均亮度值能够全局性地反映有效区域的整体亮度情况，因此，电子设备可以根据有效平均亮度值确定基准占空比，再根据基准占空比确定目标占空
比。具体地，若有效平均亮度值较大，则所确定出的基准占空比可较大，同理，若有效平均亮度值较小，则所确定出的基准占空比可较小。
96.在本实施例中，占空比是指在一个脉冲循环内，激光发射器的通电时间(激光投射时长)相对于一个周期所占的比例。占空比越大，激光遇到障碍物后反射，在指定时长内拍摄装置的感光元件内所能接收到的激光越多，对应地，激光对应的图像像素的亮度值越大。例如，一个脉冲循环所对应的周期为4微秒，假设存在占空比0.25、占空比0.5，对应地，在一个脉冲循环所对应的周期内，激光发射器的通电时间分别为1微秒、2微秒。假设指定时长为8微秒，在8微秒内，拍摄装置的感光元件的感光时间分别为2微秒、4微秒，拍摄装置在4微秒内所接收到的激光多于在2微秒内所接收到的激光，对应地，在4微秒内所接收到的激光对应的图像像素的亮度值大于在2微秒内所接收到的激光对应的图像像素的亮度值。
97.在一些实施例中，所述s1222包括:将基准占空比确定为目标占空比，即目标占空比等于基准占空比。
98.例如，假设基准占空比为0.2，对应地，将0.2确定为目标占空比。
99.在一些实施例中，在所述s1222之前，障碍物检测方法s100还包括：根据有效平均亮度值和至少一个图像像素的亮度值计算亮度加权平均偏差，对应地，s1222包括：根据基准占空比和亮度加权平均偏差确定目标占空比。
100.亮度加权平均偏差可以反映第一图像的亮度均匀情况，其中，亮度加权平均偏差γ可为:
101.γ＝(u1/z)*(e1‑
e0)+(u2/z)*(e2‑
e0)+
……
+(u
m
/z)*(e
m
‑
e0),其中，u
m
为亮度值为e
m
的图像像素数量，e
m
为第一图像中第m个图像像素对应的亮度值，z为有效区域的图像像素总数量，e0为有效平均亮度值，m属于正整数，当m＝1时，e1为第一图像中第1个图像像素对应的亮度值，当m＝2时，e2为第一图像中第2个图像像素对应的亮度值，以此类推。
102.举例而言，请结合图2b：
103.z＝153。
104.e0＝(50*1+60*2+100*3+150*4+145*5+155*6+100*7+120*8+118*9+110*10+115*11+105*12+102*13+102*14+100*15+98*16+80*17)/153＝106。
105.γ＝7.1。
106.假设基准占空比为50％，因此，电子设备可以根据基准占空比50％与亮度加权平均偏差7.1，结合相应规则合理地确定目标占空比。
107.在一些实施例中，电子设备根据基准占空比和所述亮度加权平均偏差确定目标占空比时，s1222包括：根据基准占空比、有效平均亮度值及亮度加权平均偏差计算目标占空比。
108.举例而言，目标占空比＝基准占空比*(1+|亮度加权平均偏差|/有效平均亮度值)，结合上述例子，目标占空比＝50％*(1+7.1/106)＝53.3％。
109.如前所述，有效平均亮度值能够全局性地反映有效区域的整体亮度情况，亮度加权平均偏差可以反映第一图像的亮度均匀情况，通过结合有效平均亮度值与亮度加权平均偏差，可以得到更优的目标占空比，使得后续控制激光发射器投射相应的激光，该激光对应的图像像素的亮度值相对环境光对应的图像像素具有一定的差异，有利于电子设备确定出激光对应的图像像素，还能避免激光发射器的功耗过大。
110.在一些实施例中，电子设备在根据基准占空比、有效平均亮度值及亮度加权平均偏差计算目标占空比之前，障碍物检测方法s100还包括：获取经验系数，对应地，s1222包括：根据基准占空比、有效平均亮度值、亮度加权平均偏差及经验系数，计算目标占空比。
111.举例而言，目标占空比＝基准占空比*(1+k*|亮度加权平均偏差|/有效平均亮度值)，k为正数，例如k为1.1或1.2等。
112.由于电子设备或激光发射器或拍摄装置可能会受到环境或者硬件的影响，导致误差，在本实施例中，通过结合经验系数的校正，有利于能够得到更优的目标占空比，能够摒除环境或硬件所带来的误差，从而最大化地得到最优的目标占空比，使得后续控制激光发射器投射相应的激光。
113.在一些实施例中，第二图像包括：激光对应的图像像素，若障碍物数据包括障碍物距离，则电子设备可以采用任意合适激光测距算法，计算障碍物距离，在一些实施例中，s14包括：根据激光对应的图像像素的位置及激光发射器与拍摄装置之间的位置关系，计算障碍物距离。
114.作为示例而非限定的是，激光对应的图像像素的位置可为激光对应的像素在第二图像中的位置，可将激光对应的像素对应的元件像素在感光元件上的位置作为激光对应的图像像素的位置，其中，元件像素为感光元件上的像素，激光发射器与拍摄装置之间的位置关系包括激光发射器与拍摄装置在电子设备上的相对距离或/和激光发射器安装在电子设备的倾斜角度，具体的，倾斜角度可以为激光发射器发射的激光与竖直面(与水平面相互垂直的面)的夹角。
115.为了详细阐述计算障碍物距离的原理，下文结合三个例子对此作出详细说明，具体如下：
116.第一例子：请参阅图5a，激光发射器a发射的激光50垂直于竖直面51，亦即激光发射器a以倾斜角度∠bac为90度发射激光50。拍摄装置的光轴52垂直于竖直面51，其中，拍摄装置的光心为点b。
117.激光50入射障碍物c，经过障碍物c的反射后，入射拍摄装置的镜头后，最终落在感光元件的成像平面53上，得到激光50对应的图像像素的位置为在成像平面53上的像素位置d，光轴52与成像平面53相交于点e，进而可确定出∠dbe，可记∠dbe为θ。
118.假设倾斜角度∠bac为90度，可将激光发射器与拍摄装置在电子设备上的相对距离ab记为h，对应地，障碍物距离ac＝h/tanθ。
119.第二例子：请参阅图5b，激光发射器a相对竖直面51，以倾斜角度∠bac为60度发射激光50。
120.如前所述，可确定出像素位置d，∠dbe＝θ，ab＝h，根据相对距离ab、角度∠dbe及倾斜角度∠bac，可以计算出障碍物距离ac。
121.第三例子：请参阅图5c，激光发射器a相对竖直面51，以倾斜角度∠bac为60度发射激光50。拍摄装置的光轴52与竖直面51的夹角为45度，亦即，角度∠abf＝45度。
122.拍摄装置的光心为点b，激光50入射障碍物c，经过障碍物c的反射后，入射拍摄装置的镜头52后，最终落在成像平面53上，得到激光50在成像平面53上的像素位置d，光轴52与成像平面55相交于点e。
123.在图5c中，以点e为原点，建立相机坐标系xyze，其中，zey限定的平面与成像平面
53重合，x轴穿过点e和光心b。
124.点g在相机坐标系xyze的坐标是可知的，对于三角形dbg而言，根据空间坐标系的距离计算原理，根据光心b的坐标和点g的坐标，可以求取边长bg。
125.由于像素位置d是可知的，电子设备也可求取边长db及边长dg。最后，根据三角函数关系，结合边长bg、边长db及边长dg，可以求取角度∠dbg＝θ。
126.根据三角函数关系，结合相对距离ab、角度∠dbg及角度∠bac，可以计算出障碍物距离ac。
127.需要说明的是，在上述各个实施方式中，上述各步骤之间并不必然存在一定的先后顺序，本领域普通技术人员，根据本发明实施方式的描述可以理解，不同实施方式中，上述各步骤可以有不同的执行顺序，亦即，可以并行执行，亦可以交换执行等等。
128.请参阅图6，图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
129.作为示例而非限定的是，电子设备可为机器人。
130.例如，机器人可具体为清洁机器人或者服务机器人，清洁机器人可用于实现以下至少一种功能：扫地、拖地、洗地、吸尘
131.如图6所示，电子设备600包括激光发射器61、拍摄装置62及控制器63，控制器63分别与拍摄装置62、激光发射器61电连接，用于执行上述各个实施例阐述的障碍物检测方法。
132.如图6所示，控制器63包括一个或多个处理器631以及存储器632。其中，图6中以一个处理器631为例。
133.处理器631和存储器632可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
134.存储器632作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的障碍物检测方法对应的程序指令/模块。处理器631通过运行存储在存储器632中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行上述方法实施例提供的障碍物检测方法的功能。
135.存储器632可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器632可选包括相对于处理器631远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器631。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
136.所述程序指令/模块存储在所述存储器632中，当被所述一个或者多个处理器631执行时，执行上述任意方法实施例中的障碍物检测方法。
137.本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如图6中的一个处理器631，可使得上述一个或多个处理器可执行上述任意方法实施例中的障碍物检测方法。
138.本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被电子设备执行时，使所述电子设备执行任一项所述的障碍物检测方法。
139.以上所描述的装置或设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块单元上。可以根据
实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
140.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
141.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，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发明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发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的范围。