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龙图腾网获悉松灵机器人(深圳)有限公司;松灵机器人(成都)有限公司申请的专利障碍物检测方法、装置、割草机器人以及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115423865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210910652.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权障碍物检测方法、装置、割草机器人以及存储介质是由罗元泰;魏基栋;韩明名;邓兴隆设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本障碍物检测方法、装置、割草机器人以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种障碍物检测方法、装置、割草机器人以及存储介质，包括：获取针对当前场景的至少一张初始图像，提取初始图像中的视差信息以及语义分割信息，将语义分割信息与视差信息进行匹配，以确定视差信息中的障碍物视差信息，根据障碍物视差信息计算障碍物的位置以及尺寸。本申请可以仅依靠视觉传感器对当前场景进行检测，并根据视差信息以及语义分割信息来计算当前场景中障碍物的位置以及尺寸，无需其他类型传感器，并且具有较高的准确性。

本发明授权障碍物检测方法、装置、割草机器人以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种障碍物检测方法，其特征在于，包括： 获取针对当前场景的至少一张初始图像； 提取所述初始图像中的视差信息以及语义分割信息，所述视差信息包括前景视差信息和后景视差信息，所述语义分割信息是指对所述初始图像中不同类别的物体进行分类，提取所述语义分割信息的方式包括：提取所述初始图像中的边缘信息和深度信息，并基于所述边缘信息和深度信息进行特征融合，以得到所述初始图像中的语义分割信息； 将所述语义分割信息与所述视差信息进行匹配，以确定所述视差信息中的障碍物视差信息，包括：将所述语义分割信息与所述前景视差信息进行匹配，判断前景中是否存在障碍物； 若存在，则获取所述前景视差信息中的障碍物视差信息； 若不存在，则将所述语义分割信息与所述后景视差信息进行匹配，以获取所述后景视差信息中的障碍物视差信息； 根据所述障碍物视差信息计算所述障碍物的位置以及尺寸； 所述根据所述障碍物视差信息计算所述障碍物的位置，包括： 在所述初始图像中确定所述障碍物的轮廓； 基于所述初始图像建立空间直角坐标系，并获取所述轮廓中心点的x值和y值； 根据所述障碍物视差信息计算所述轮廓中心点的第一深度值并作为z值； 通过双目图像中的一张单目图像通过深度估计网络输出第二深度值，基于所述第二深度值对第一深度值进行校验。

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