CN105739505A - 一种机器人的路径控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种机器人的路径控制方法，包括如下步骤：根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人；根据虚拟机器人的当前位置信息、实际机器人的当前位置信息，计算出实际机器人与虚拟机器人之间的距离；根据实际机器人与虚拟机器人之间的距离，调节虚拟机器人的当前速度；根据虚拟机器人的当前速度，控制实际机器人跟随虚拟机器人行走；计算出虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息。本发明中虚拟机器人不偏离规划路径行走，虚拟机器人在规划路径上把握着行走大方向，进而控制实际机器人跟随着虚拟机器人行走，从而实现实际机器人贴合整条规划路径行走。

Description

一种机器人的路径控制方法及系统

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤指是机器人的路径控制方法及系统。

背景技术

目前，移动机器人被广泛应用于各行业中，其中，生活服务类机器人受到广大人民的喜爱，例如扫地机器人、洗地机器人、送餐机器人等。如何控制机器人按照规划路径精确、稳定地行走成为机器人自主完成各种任务的关键。

现有的控制方法是模糊控制算法，主要是通过考察机器人相对路径的位置偏差来控制机器人行走，也即：观察到机器人偏左后控制机器人右拐，观察到机器人偏右后控制机器人左拐，这种控制方法虽然可以实现机器人按照整条规划路径行走。

但是上述控制方法存在以下缺陷：(一)其控制精度不高，不能控制机器人完全贴合规划路径行走；(二)对规划路径要求高，若出现“带刺”的路径，机器人在行走时会出现左右摇摆、不停地震荡的现象，从而使得机器人行走姿态不“优美”；(三)对机器人的行走速度要求过高，只能实现机器人慢速按照规划路径行；若增大机器人的速度，则按照规划路径行走效果极差，甚至脱离规划路径。

发明内容

本发明提供一种机器人的路径控制方法及系统，该路径控制方法及系统中虚拟机器人不偏离规划路径行走，虚拟机器人在规划路径上把握着行走大方向，进而控制实际机器人跟随着虚拟机器人行走，从而实现实际机器人贴合整条规划路径行走。

为了实现本发明以上发明目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明提供一种机器人的路径控制方法，包括如下步骤：S10根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人；S20根据所述虚拟机器人的当前位置信息、实际机器人的当前位置信息，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离；S30根据所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，调节所述虚拟机器人的当前速度；S40根据所述虚拟机器人的当前速度，控制所述实际机器人跟随所述虚拟机器人行走后，跳转至步骤S60；S60计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息后，跳转至步骤S20。

进一步，本机器人的路径控制方法，还包括步骤：S50根据调整所述虚拟机器人的当前速度后，计算出的所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，调节所述实际机器人的当前速度，所述实际机器人以当前速度行走后，跳转至步骤S60。

进一步，所述步骤S30还包括：S31判断所述距离与第一预设距离阈值之间的大小；S32若所述距离大于所述第一预设距离阈值，则减小所述虚拟机器人的当前速度；S33若所述距离小于所述第一预设距离阈值，则增加所述虚拟机器人的当前速度。

进一步，所述步骤S30还包括：S34计算所述虚拟机器人当前所处位置的曲率；S35判断所述虚拟机器人当前所处位置的曲率与预设曲率阈值之间的大小；S36若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率大于所述预设曲率阈值，则减小所述虚拟机器人的当前速度；S37若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率小于所述预设曲率阈值，则增加所述虚拟机器人的当前速度。

进一步，所述步骤S30还包括：S38根据所述虚拟机器人的当前速度以及曲率，计算所述虚拟机器人的当前角速度。

进一步，所述步骤S50还包括：S51根据调整所述虚拟机器人的当前速度后计算出的距离，进一步判断所述距离与第二预设距离阈值之间的大小；S52若所述距离大于所述第二预设距离阈值，则增加所述实际机器人的当前速度；S53若所述距离小于所述第二预设距离阈值，则减小所述实际机器人的当前速度。

进一步，所述步骤S32若所述距离大于所述第一预设距离阈值，则根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_1/d^{k_2};$

所述步骤S33若所述距离小于所述第一预设距离阈值，则根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_3/d^{k_4};$

其中，k₁是第一预设值，k₂是第二预设值，k₃是第三预设值，k₄是第四预设值，d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

进一步，所述步骤S36若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率大于所述预设曲率阈值，则根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₅*v_v′/ρ；

所述步骤S37若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率小于所述预设曲率阈值，则根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₆*v_v′；

其中，k₅是第五预设值，k₆是第六预设值，ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v′是所述虚拟机器人前一时刻的速度，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

进一步，所述步骤S38根据所述虚拟机器人的当前速度以及曲率，根据以下公式计算所述虚拟机器人的当前角速度；

ω_v＝v_v*ρ；

其中，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ρ是所述虚拟机器人的曲率，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度。

进一步，所述步骤S40还包括：S401根据所述虚拟机器人的当前速度、当前角速度，控制所述实际机器人按照以下公式计算出的当前速度、当前角速度跟随所述虚拟机器人行走；

v_c＝k₇*d*cos(φ)+k₈*v_v*cos(θ_v-θ_c)；

ω_c＝[b₂+v_md(k₉(k₇*d*sinφ+v_v*sin(θ_v-θ_c))+d*sinφ)]÷(1-b₁)；

$v_{md}=\sqrt{v_v^2+{(k_7*d)}^2+2*v_v*)(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)};$

$b_1=\frac{v_v*(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)+{(k_7*d)}^2}{v_{md}^2};$

其中，k₇是第七预设值，k₈是第八预设值，k₉是第九预设值，d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度，v_c是所述实际机器人的当前速度，ω_c是所述实际机器人的当前角速度；

θ_v是所述虚拟机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，θ_c是所述实际机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，φ是所述虚拟机器人在所述实际机器人的坐标系中所偏离的角度。

进一步，所述步骤S52若所述距离大于所述第二预设距离阈值，则根据以下公式增加所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₀*v_c′；

所述步骤S53若所述距离小于所述第二预设距离阈值，则根据以下公式减小所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₁*v_c′；

其中，k₁₀是第十预设值，k₁₁是第十一预设值，v_c′是所述实际机器人前一时刻的速度，v_c是所述实际机器人的当前速度。

进一步，本机器人的路径控制方法，还包括如下步骤：S61判断所述虚拟机器人或实际机器人是否达到终点位置；S62若所述虚拟机器人或实际机器人达到终点位置，则显示相应提示信息；否则，跳转至步骤S20。

本发明还提供一种机器人的路径控制系统，包括：设置模块，用于根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人；计算模块，用于根据所述虚拟机器人的当前位置信息、实际机器人的当前位置信息，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离；第一速度调节模块，所述第一速度调节模块与所述计算模块电连接，用于根据所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，调节所述虚拟机器人的当前速度；控制模块，所述控制模块与所述第一速度调节模块电连接，用于根据所述虚拟机器人的当前速度，控制所述实际机器人跟随所述虚拟机器人行走；所述计算模块还与所述控制模块电连接，所述计算模块还用于计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息。

进一步，本机器人的路径控制系统，还包括：第二速度调节模块，所述第二速度调节模块与所述计算模块电连接，用于根据调整所述虚拟机器人的当前速度后，计算出的所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，调节所述实际机器人的当前速度，所述实际机器人以当前速度行走。

进一步，本机器人的路径控制系统，还包括：判断模块，所述判断模块与所述第一速度调节模块电连接，用于判断所述距离与第一预设距离阈值之间的大小；若所述距离大于所述第一预设距离阈值，则所述第一速度调节模块用于减小所述虚拟机器人的当前速度；若所述距离小于所述第一预设距离阈值，则所述第一速度调节模块用于增加所述虚拟机器人的当前速度。

进一步，所述计算模块还用于计算所述虚拟机器人当前所处位置的曲率；所述判断模块还用于判断所述虚拟机器人当前所处位置的曲率与预设曲率阈值之间的大小；若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率大于所述预设曲率阈值，则所述第一速度调节模块用于减小所述虚拟机器人的当前速度；若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率小于所述预设曲率阈值，则所述第一速度调节模块用于增加所述虚拟机器人的当前速度。

进一步，所述计算模块还用于根据所述虚拟机器人的当前速度以及曲率，计算所述虚拟机器人的角速度。

进一步，所述判断模块还与所述第二速度调节模块，所述判断模块还用于根据调整所述虚拟机器人的当前速度后计算出的距离，进一步判断所述距离与第二预设距离阈值之间的大小；若所述距离大于所述第二预设距离阈值，则所述第二速度调节模块用于增加所述实际机器人的当前速度；若所述距离小于所述第二预设距离阈值，则所述第二速度调节模块用于减小所述实际机器人的当前速度。

进一步，若所述距离大于所述第一预设距离阈值，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_1/d^{k_2};$

若所述距离小于所述第一预设距离阈值，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_3/d^{k_4};$

其中，k₁是第一预设值，k₂是第二预设值，k₃是第三预设值，k₄是第四预设值，d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

进一步，若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率大于所述预设曲率阈值，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₅*v_v′/ρ；

若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率小于所述预设曲率阈值，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₆*v_v′；

其中，k₅是第五预设值，k₆是第六预设值，ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v′是所述虚拟机器人前一时刻的速度，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

进一步，根据所述虚拟机器人的当前速度以及曲率，所述计算模块用于根据以下公式计算所述虚拟机器人的角速度；

ω_v＝v_v*ρ；

其中，ω_v是所述虚拟机器人的角速度，ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

进一步，所述控制模块用于根据所述虚拟机器人的当前速度、当前角速度，控制所述实际机器人按照以下公式计算出的速度、角速度跟随所述虚拟机器人行走；

v_c＝k₇*d*cos(φ)+k₈*v_v*cos(θ_v-θ_c)；

ω_c＝[b₂+v_md(k₉(k₇*d*sinφ+v_v*sin(θ_v-θ_c))+d*sinφ)]÷(1-b₁)；

$v_{md}=\sqrt{v_v^2+{(k_7*d)}^2+2*v_v*)(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)};$

$b_1=\frac{v_v*(k_7*d)*\cos (\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)+{(k_7*d)}^2}{v_{md}^2};$

其中，k₇是第七预设值，k₈是第八预设值，k₉是第九预设值，d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度，v_c是所述实际机器人的当前速度，ω_c是所述实际机器人的当前角速度；

θ_v是所述虚拟机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，θ_c是所述实际机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，φ是所述虚拟机器人在所述实际机器人的坐标系中所偏离的角度。

进一步，若所述距离大于所述第二预设距离阈值，则所述第二速度调节模块用于根据以下公式增加所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₀*v_c′；

若所述距离小于所述第二预设距离阈值，则所述第二速度调节模块用于根据以下公式减小所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₁*v_c′；

其中，k₁₀是第十预设值，k₁₁是第十一预设值，v_c′是所述实际机器人前一时刻的速度，v_c是所述实际机器人的当前速度。

进一步，本机器人的路径控制系统，还包括：所述判断模块还用于判断所述虚拟机器人或实际机器人是否达到终点位置；显示模块，所述显示模块与所述判断模块电连接，若所述虚拟机器人或实际机器人达到终点位置，则所述显示模块用于显示相应提示信息。

本发明至少具有以下有益效果之一

1.本发明中在实际机器人的前方设置一个虚拟机器人，虚拟机器人不偏离规划路径行走，虚拟机器人在规划路径上把握着行走大方向，进而控制实际机器人跟随着虚拟机器人行走，从而实现实际机器人贴合整条规划路径行走。

2.本发明中首先根据实际机器人与虚拟机器人之间的距离，调节虚拟机器人速度后，控制实际机器人跟随虚拟机器人行走；再根据调节虚拟机器人速度后计算出的距离，微调实际机器人的速度，以实现更为精确地贴合规划路径行走。

3.本发明中通过虚拟机器人更好地实现了对路径预判，实际机器人在路径上实现高速跟踪，将虚拟机器人提速度或减速后，跟在虚拟机器人后面的实际机器人便可以提速或减速，尤其是规划路径上曲率较大的路段，使得实际机器人在路径上更好的减速与加速，精度更高的贴合路径，提高了机器人的控制精度。

4.本发明中实际机器人在规划路径路径上的行走姿态稳定，避免出现左右不停震荡的情况，即使在规划路径上遇到各种“毛刺”，对实际机器人行走的干扰较小，从而降低了对规划路径的要求。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明：

图1为本发明中一种机器人的路径控制方法的流程示意图；

图2为本发明中另一种机器人的路径控制方法的流程示意图；

图3为本发明中再一种机器人的路径控制方法的流程示意图；

图4为本发明中又一种机器人的路径控制方法的流程示意图；

图5为本发明中又一种机器人的路径控制方法的一部分流程示意图；

图6为本发明中又一种机器人的路径控制方法的另一部分流程示意图；

图7为本发明中一种机器人的路径控制系统的组成结构示意图；

图8为本发明中另一种机器人的路径控制系统的组成结构示意图；

图9为本发明中给定有规划路径的地图示意图；

图10为本发明中在地图中建立有坐标系、实际机器人坐标系、虚拟机器人坐标系的示意图；

图11为本发明中一种实际机器人跟随着虚拟机器人行走的示意图；

图12为本发明中另一种实际机器人跟随着虚拟机器人行走的示意图；

图中：

10、设置模块，20、计算模块，21、判断模块，22、显示模块，30、第一速度调节模块，40、控制模块，50、第二速度调节模块；

A、实际机器人，A’、虚拟机器人，B、规划路径，e、f、g障碍物。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，以下说明和附图对于本发明是示例性的，并且不应被理解为限制本发明。以下说明描述了众多具体细节以方便对本发明理解。然而，在某些实例中，熟知的或常规的细节并未说明，以满足说明书简洁的要求。

如图1所示，根据本发明的一个实施例，一种机器人的路径控制方法，包括如下步骤：

S01输入的栅格地图，每个栅格的大小可以设置为5cm*5cm；在地图上任选一点作为初始位置，再在地图上任选另一点作为终点位置，在初始位置与终点位置之间规划一条路径，任意给定实际机器人的朝向，如图9所示；

S10根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人，例如d＝0.5m；预先给定虚拟机器人一速度和一角速度，例如v_v＝0.5m/s，ω_v＝0.1rsd/s；预先给定虚拟机器人的一朝向，该朝向为虚拟机器人在规划路径上当前所处位置的切线方向；

S20根据所述虚拟机器人的当前位置信息(X_v、Y_v)、实际机器人的当前位置信息(X_c、Y_c)，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d；

S30根据所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d，调节所述虚拟机器人的当前速度v_v；

S40根据所述虚拟机器人的当前速度v_v，控制所述实际机器人跟随所述虚拟机器人行走后，如图11、图12所示，跳转至步骤S60；

S60计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息后，跳转至步骤S20。

如图2所示，根据本发明的另一个实施例，一种机器人的路径控制方法，包括如下步骤：

S01输入的栅格地图，每个栅格的大小可以设置为5cm*5cm；在地图上任选一点作为初始位置，再在地图上任选另一点作为终点位置，在初始位置与终点位置之间规划一条路径，任意给定实际机器人的朝向，如图9所示；

S10根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人，例如d＝0.5m；预先给定虚拟机器人一速度和一角速度，例如v_v＝0.5m/s，ω_v＝0.1rsd/s；预先给定虚拟机器人的一朝向，该朝向为虚拟机器人在规划路径上当前所处位置的切线方向；

S20根据所述虚拟机器人的当前位置信息(X_v、Y_v)、实际机器人的当前位置信息(X_c、Y_c)，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d；

S30根据所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d，调节所述虚拟机器人的当前速度v_v；

S40根据所述虚拟机器人的当前速度v_v，控制所述实际机器人跟随所述虚拟机器人行走后，如图11、图12所示，跳转至步骤S60；

S50根据调整所述虚拟机器人的当前速度v_v后，由步骤S20计算出的所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d，调节所述实际机器人的当前速度v_c，所述实际机器人以当前速度v_c行走后，跳转至步骤S60；

S60计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息；

优选的，还包括步骤S61判断所述虚拟机器人或实际机器人是否达到终点位置；

优选的，还包括步骤S62若所述虚拟机器人或实际机器人达到终点位置，则显示相应提示信息；否则，跳转至步骤S20。

具体的，根据计算出所述实际机器人与虚拟机器人之间的距离，初步调节虚拟机器人的速度后，控制实际机器人跟随着虚拟机器人行走；再次根据调节虚拟机器人的速度后计算出实际机器人与虚拟机器人之间的距离，微调实际机器人的速度，实际机器人以调整后的速度行走；在实际机器人按照规划路径行走时，重复上述初步调节虚拟机器人的速度、微调实际机器人的速度。

如图3所示，根据本发明的再一个实施例，一种机器人的路径控制方法，包括如下步骤：

S01输入的栅格地图，每个栅格的大小可以设置为5cm*5cm；在地图上任选一点作为初始位置，再在地图上任选另一点作为终点位置，在初始位置与终点位置之间规划一条路径，任意给定实际机器人的朝向，如图9所示；

S10根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人，例如d＝0.5m；预先给定虚拟机器人一速度和一角速度，例如v_v＝0.5m/s，ω_v＝0.1rsd/s；预先给定虚拟机器人的一朝向，该朝向为虚拟机器人在规划路径上当前所处位置的切线方向；

S20根据所述虚拟机器人的当前位置信息(X_v、Y_v)、实际机器人的当前位置信息(X_c、Y_c)，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d；

S31判断所述距离d与第一预设距离阈值d1之间的大小，例如第一预设距离阈值d1＝1m；

S32若所述距离d大于所述第一预设距离阈值(d1＝1m)，则减小所述虚拟机器人的当前速度v_v；

S33若所述距离d小于所述第一预设距离阈值(d1＝1m)，则增加所述虚拟机器人的当前速度v_v；

S34计算所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ；

S35判断所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ与预设曲率阈值ρ1之间的大小，例如ρ1＝0.15；

S36若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ大于所述预设曲率阈值(ρ1＝0.15)，则减小所述虚拟机器人的当前速度v_v；

S37若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ小于所述预设曲率阈值(ρ1＝0.15)，则增加所述虚拟机器人的当前速度v_v；

优选的，还包括步骤S38根据所述虚拟机器人的当前速度v_v以及曲率ρ，计算所述虚拟机器人的当前角速度ω_v；

S40根据所述虚拟机器人的当前速度v_v，控制所述实际机器人跟随所述虚拟机器人行走，如图11、图12所示；

S60计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息后，跳转至步骤20计算出所述实际机器人与虚拟机器人之间的距离d；

S51根据调整所述虚拟机器人的当前速度v_v后，执行步骤S20计算出的距离d，进一步判断所述距离d与第二预设距离阈值d2之间的大小，例如d2＝1.5m；

S52若所述距离d大于所述第二预设距离阈值(d2＝1.5m)，则增加所述实际机器人的当前速度v_c；

S53若所述距离d小于所述第二预设距离阈值(d2＝1.5m)，则减小所述实际机器人的当前速度v_c；

S60计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息后，跳转至步骤S20。

具体的，若实际机器人低速行走，d1、d2之间相差较小；若实际机器人高速行走，d1、d2之间相差较大；当d1＝1m、d2＝1.5m时，实际机器人与虚拟机器人的初始距离d＝0.5m，判断d＝0.5m＜d1＝1m后，增加所述虚拟机器人的当前速度v_v＝0.5m/s，控制实际机器人跟随着虚拟机器人行走；

再次计算实际机器人与虚拟机器人的距离d，若d＝1.3m，判断d＝1.3m＜d2＝1.5m后，减小所述实际机器人的当前速度v_c；若d＝1.7m，判断d＝1.7m＞d2＝1.5m后，增加所述实际机器人的当前速度v_c。

结合图3，根据本发明的又一个实施例，一种机器人的路径控制方法，包括如下步骤：

S01输入的栅格地图，每个栅格的大小可以设置为5cm*5cm；在地图上任选一点作为初始位置，再在地图上任选另一点作为终点位置，在初始位置与终点位置之间规划一条路径，任意给定实际机器人的朝向，如图9所示；

S10根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人，例如d＝0.5m；预先给定虚拟机器人一速度和一角速度，例如v_v＝0.5m/s，ω_v＝0.1rsd/s；预先给定虚拟机器人的一朝向，该朝向为虚拟机器人在规划路径上当前所处位置的切线方向；

S20根据所述虚拟机器人的当前位置信息(X_v、Y_v)、实际机器人的当前位置信息(X_c、Y_c)，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d；

S31判断所述距离d与第一预设距离阈值d1之间的大小，例如第一预设距离阈值d1＝1m；

S32若所述距离d大于所述第一预设距离阈值(d1＝1m)，则根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_1/d^{k_2};$

S33若所述距离d小于所述第一预设距离阈值(d1＝1m)，则根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_3/d^{k_4};$

其中，k₁是第一预设值，k₂是第二预设值，k₃是第三预设值，k₄是第四预设值，例如k₁＝0.5，k₂＝1.5，k₃＝2，k₄＝0.5；d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度；

S34计算所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ；

S35判断所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ与预设曲率阈值ρ1之间的大小，例如ρ1＝0.15；

S36若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ大于所述预设曲率阈值(ρ1＝0.15)，则根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₅*v_v′/ρ；

步骤S37若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ小于所述预设曲率阈值(ρ1＝0.15)，则根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₆*v_v′；

其中，k₅是第五预设值，k₆是第六预设值，例如k₅＝1，k₆＝2；ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v′是所述虚拟机器人前一时刻的速度，v_v是所述虚拟机器人的当前速度；

S38根据所述虚拟机器人的当前速度以及曲率，根据以下公式计算所述虚拟机器人的当前角速度；

ω_v＝v_v*ρ；

其中，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ρ是所述虚拟机器人的曲率，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度；

S401根据所述虚拟机器人的当前速度、当前角速度，控制所述实际机器人按照以下公式计算出的当前速度、当前角速度跟随所述虚拟机器人行走；

v_c＝k₇*d*cos(φ)+k₈*v_v*cos(θ_v-θ_c)；

ω_c＝[b₂+v_md(k₉(k₇*d*sinφ+v_v*sin(θ_v-θ_c))+d*sinφ)]÷(1-b₁)；

$v_{md}=\sqrt{v_v^2+{(k_7*d)}^2+2*v_v*)(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)};$

$b_1=\frac{v_v*(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)+{(k_7*d)}^2}{v_{md}^2};$

其中，k₇是第七预设值，k₈是第八预设值，k₉是第九预设值，例如k₇＝1.2，k₈＝0.8，k₉＝0.6；d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度，v_c是所述实际机器人的当前速度，ω_c是所述实际机器人的当前角速度；

如图10所示，θ_v是所述虚拟机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，θ_c是所述实际机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，φ是所述虚拟机器人在所述实际机器人的坐标系中所偏离的角度；

实际机器人坐标系包括以实际机器人两个后轮所在的直线为实际机器人纵坐标，所述实际机器人横坐标垂直于所述实际机器人纵坐标；虚拟机器人坐标系包括以虚拟机器人两个后轮所在的直线为虚拟机器人纵坐标，所述虚拟机器人横坐标垂直于所述虚拟机器人纵坐标；ex是实际机器人横坐标至虚拟机器人横坐标的距离；ey是实际机器人纵坐标至虚拟机器人纵坐标的距离；

S51根据调整所述虚拟机器人的当前速度v_v后，执行步骤S20计算出的距离d，进一步判断所述距离d与第二预设距离阈值d2之间的大小，例如d2＝1.5m；

步骤S52若所述距离d大于所述第二预设距离阈值(d2＝1.5m)，则根据以下公式增加所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₀*v_c′；

所述步骤S53若所述距离d小于所述第二预设距离阈值(d2＝1.5m)，则根据以下公式减小所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₁*v_c′；

其中，k₁₀是第十预设值，k₁₁是第十一预设值，例如k₁₀＝1.05，k₁₁＝0.95；v_c′是所述实际机器人前一时刻的速度，v_c是所述实际机器人的当前速度；

S60计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息后，跳转至步骤S20。

具体的，根据实际机器人自身的硬件结构及性能，实际机器人的速度不能大于最大速度、不能小于最小速度，实际机器人的角速度不能大于最大角速度、不能小于最小角速度，实际机器人的加速度不能大于最大加速度，实际机器人的角加速度不能大于最大角加速度，例如：最大速度为2m/s、最小速度0.1m/s、最大角速度0.3rad/s、最小角速度-0.3rad/s、最大加速度2m/s²、最大角加速度0.4rad/s²。

如图7所示，根据本发明的一个实施例，一种机器人的路径控制系统，包括：

输入的栅格地图，每个栅格的大小可以设置为5cm*5cm；在地图上任选一点作为初始位置，再在地图上任选另一点作为终点位置，在初始位置与终点位置之间规划一条路径，任意给定实际机器人的朝向，如图9所示；

设置模块，用于根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人，例如d＝0.5m；预先给定虚拟机器人一速度和一角速度，例如v_v＝0.5m/s，ω_v＝0.1rsd/s；预先给定虚拟机器人的一朝向，该朝向为虚拟机器人在规划路径上当前所处位置的切线方向；

计算模块，用于根据所述虚拟机器人的当前位置信息(X_v、Y_v)、实际机器人的当前位置信息(X_c、Y_c)，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d；

第一速度调节模块，所述第一速度调节模块与所述计算模块电连接，用于根据所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d，调节所述虚拟机器人的当前速度v_v；

控制模块，所述控制模块与所述第一速度调节模块电连接，用于根据所述虚拟机器人的当前速度v_v，控制所述实际机器人跟随所述虚拟机器人行走；

所述计算模块还与所述控制模块电连接，所述计算模块还用于计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息(X_v、Y_v)、(X_c、Y_c)；

优选的，还包括第二速度调节模块，所述第二速度调节模块与所述计算模块电连接，用于根据调整所述虚拟机器人的当前速度后，计算出的所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d，调节所述实际机器人的当前速度v_c，所述实际机器人以当前速度行走。

如图8所示，根据本发明的一个实施例，一种机器人的路径控制系统，包括：

输入的栅格地图，每个栅格的大小可以设置为5cm*5cm；在地图上任选一点作为初始位置，再在地图上任选另一点作为终点位置，在初始位置与终点位置之间规划一条路径，任意给定实际机器人的朝向；

设置模块，用于根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人，例如d＝0.5m；预先给定虚拟机器人一速度和一角速度，例如v_v＝0.5m/s，ω_v＝0.1rsd/s；预先给定虚拟机器人的一朝向，该朝向为虚拟机器人在规划路径上当前所处位置的切线方向；

计算模块，用于根据所述虚拟机器人的当前位置信息(X_v、Y_v)、实际机器人的当前位置信息(X_c、Y_c)，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离d；

判断模块，所述判断模块与所述第一速度调节模块电连接，用于判断所述距离d与第一预设距离阈值d1之间的大小，例如d1＝1m；

若所述距离d大于所述第一预设距离阈值(d1＝1m)，则第一速度调节模块用于根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度v_v；

$v_v=k_1/d^{k_2};$

若所述距离d小于所述第一预设距离阈值(d1＝1m)，则第一速度调节模块用于根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度v_v；

$v_v=k_3/d^{k_4};$

其中，k₁是第一预设值，k₂是第二预设值，k₃是第三预设值，k₄是第四预设值，例如k₁＝0.5，k₂＝1.5，k₃＝2，k₄＝0.5；d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度；

所述计算模块还用于计算所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ；

所述判断模块还用于判断所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ与预设曲率阈值ρ1之间的大小，例如ρ1＝0.15；

若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率ρ大于所述预设曲率阈值ρ1，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度v_v；

v_v＝k₅*v_v′/ρ；

若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率小于所述预设曲率阈值，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度v_v；

v_v＝k₆*v_v′；

其中，k₅是第五预设值，k₆是第六预设值，例如k₅＝1，k₆＝2；ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v′是所述虚拟机器人前一时刻的速度，v_v是所述虚拟机器人的当前速度；

根据所述虚拟机器人的当前速度v_v以及曲率ρ，所述计算模块用于根据以下公式计算所述虚拟机器人的角速度ω_v；

ω_v＝v_v*ρ；

其中，ω_v是所述虚拟机器人的角速度，ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v是所述虚拟机器人的当前速度；

所述控制模块用于根据所述虚拟机器人的当前速度v_v、当前角速度ω_v，控制所述实际机器人按照以下公式计算出的速度、角速度跟随所述虚拟机器人行走；

v_c＝k₇*d*cos(φ)+k₈*v_v*cos(θ_v-θ_c)；

ω_c＝[b₂+v_md(k₉(k₇*d*sinφ+v_v*sin(θ_v-θ_c))+d*sinφ)]÷(1-b₁)；

$v_{md}=\sqrt{v_v^2+{(k_7*d)}^2+2*v_v*)(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)};$

$b_1=\frac{v_v*(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)+{(k_7*d)}^2}{v_{md}^2};$

其中，k₇是第七预设值，k₈是第八预设值，k₉是第九预设值，例如k₇＝1.2，k₈＝0.8，k₉＝0.6；d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度，v_c是所述实际机器人的当前速度，ω_c是所述实际机器人的当前角速度；

如图10所示，θ_v是所述虚拟机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，θ_c是所述实际机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，φ是所述虚拟机器人在所述实际机器人的坐标系中所偏离的角度；

实际机器人坐标系包括以实际机器人两个后轮所在的直线为实际机器人纵坐标，所述实际机器人横坐标垂直于所述实际机器人纵坐标；虚拟机器人坐标系包括以虚拟机器人两个后轮所在的直线为虚拟机器人纵坐标，所述虚拟机器人横坐标垂直于所述虚拟机器人纵坐标；ex是实际机器人横坐标至虚拟机器人横坐标的距离；ey是实际机器人纵坐标至虚拟机器人纵坐标的距离；

所述判断模块还与所述第二速度调节模块，所述判断模块还用于根据调整所述虚拟机器人的当前速度后计算出的距离d，进一步判断所述距离d与第二预设距离阈值d2之间的大小，例如d2＝1.5m；

若所述距离d大于所述第二预设距离阈值(d2＝1.5m)，则所述第二速度调节模块用于根据以下公式增加所述实际机器人的当前速度v_c；

v_c＝k₁₀*v_c′；

若所述距离d小于所述第二预设距离阈值d2＝1.5m，则所述第二速度调节模块用于根据以下公式减小所述实际机器人的当前速度v_c；

v_c＝k₁₁*v_c′；

其中，k₁₀是第十预设值，k₁₁是第十一预设值，例如k₁₀＝1.05，k₁₁＝0.95；v_c′是所述实际机器人前一时刻的速度，v_c是所述实际机器人的当前速度；

所述判断模块还用于判断所述虚拟机器人或实际机器人是否达到终点位置；

显示模块，所述显示模块与所述判断模块电连接，若所述虚拟机器人或实际机器人达到终点位置，则所述显示模块用于显示相应提示信息。

如图4、图5、图6所示，根据本发明另一个实施例，一种机器人的路径控制方法，包括如下步骤：

S100：输入已经建好的栅格地图，栅格地图是由实际地图转换而成，每个栅格为5cm×5cm；在地图中任选一点作为实际机器人的初始位置，实际机器人朝向也同时任意给定，如图2所示；

S200：在栅格地图上再选择任一点作为实际机器人将要到达的终点位置，实际机器人朝向也任意给定，如图2所示；

S300：在初始位置与终点位置之间规划出一条路径，如图2所示；

S400：在实际机器人路径上的前方一段距离(设为0.5m，不定)模拟出一辆虚拟机器人，初步给虚拟机器人一个速度(设为0.5m/s，不定)和角速度(设为0.1rad/s，不定，虚拟机器人此时朝向为路径上该点的切线方向，转S500；

S500：利用机器人当前位置信息(X_c、Y_c)，计算此时虚拟机器人(X_v、Y_v)与实际机器人(X_c、Y_c)之间欧式距离；

S610：计算出来的欧式距离和距离阈值d1(设为1.0m，不定)做比较；

S611：如果计算出来的欧式距离大于距离阈值d1(设为1.0m，不定)成立，虚拟机器人会按照如下关系式(d就是刚刚计算出的欧式距离，k1＝0.5，不定，k2＝1.5，不定)进行减速；

$v_v=k_1/d^{k_2};$

S612：如果计算出来的欧式距离大于距离阈值d1(设为1.0m，不定)不成立，虚拟机器人会按照如下关系式(d就是刚刚计算出的欧式距离，k3＝2，不定，k4＝0.5，不定)进行加速；

$v_v=k_3/d^{k_4};$

S620：计算虚拟机器人(X_v、Y_v)所在的当前位置处的曲率；

S630：计算出来的曲率和曲率阈值(设为0.15，不定)做比较；

S631：计算出来的曲率大于曲率阈值(设为0.15，不定)成立，按照如下数学关系(ρ就是刚才计算出来的曲率，k5＝1，不定)进行减速；

v_v＝k₅*v_v′/ρ；

S632：计算出来的曲率大于曲率阈值(设为0.15，不定)不成立，按照如下数学关系(k6＝2，不定)进行加速；

v_v＝k₆*v_v′；

其中，v_v′是所述虚拟机器人前一时刻的速度；

S640：计算虚拟机器人的角速度，这个角速度等于虚拟机器人调整后的速度乘以当前位置的曲率；

ω_v＝v_v*ρ；

其中，ω_v是所述虚拟机器人的角速度，ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v是所述虚拟机器人的当前速度；

S700：计算下一个时刻虚拟机器人的位置；

S800：利用速度和角速度控制率(k7＝1.2，不定，k8＝0.8不定，k9＝0.6，不定，b1＝0.73，不定，b2＝0.12，不定)，实现实际机器人对虚拟机器人的紧密跟随，如图10所示；

v_c＝k₇*d*cos(φ)+k₈*v_v*cos(θ_v-θ_c)；

ω_c＝[b₂+v_md(k₉(k₇*d*sinφ+v_v*sin(θ_v-θ_c))+d*sinφ)]÷(1-b₁)；

$v_{md}=\sqrt{v_v^2+{(k_7*d)}^2+2*v_v*)(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)};$

$b_1=\frac{v_v*(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)+{(k_7*d)}^2}{v_{md}^2};$

其中，k₇是第七预设值，k₈是第八预设值，k₉是第九预设值，例如k₇＝1.2，k₈＝0.8，k₉＝0.6；d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度，v_c是所述实际机器人的当前速度，ω_c是所述实际机器人的当前角速度；

θ_v是所述虚拟机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，θ_c是所述实际机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，φ是所述虚拟机器人在所述实际机器人的坐标系中所偏离的角度；

实际机器人坐标系包括以实际机器人两个后轮所在的直线为实际机器人纵坐标，所述实际机器人横坐标垂直于所述实际机器人纵坐标；虚拟机器人坐标系包括以虚拟机器人两个后轮所在的直线为虚拟机器人纵坐标，所述虚拟机器人横坐标垂直于所述虚拟机器人纵坐标；ex是实际机器人横坐标至虚拟机器人横坐标的距离；ey是实际机器人纵坐标至虚拟机器人纵坐标的距离；

S910：计算实际机器人与虚拟机器人之间的欧式距离；

S920：上述欧式距离与距离阈值d2(设为1.5m，不定)做比较；

S921：欧式距离大于距离阈值d2成立，实际机器人按照如下数学关系(k10＝1.2，不定)进行加速；

v_c＝k₁₀*v_c′；

S922：欧式距离大于距离阈值d2不成立，实际机器人按照如下数学关系k11＝0.9，不定)进行减速；

v_c＝k₁₁*v_c′；

其中，v_c′是所述实际机器人前一时刻的速度；

S930：对上述速度和角速度进行最大最小速度的限定，即速度小于最小速度(设为0.1m/s，不定)，则速度设为最小速度，如果速度大于最大速度(2.0m/s，不定)，速度设为最大速度，角速度小于最小角速度(设为-0.3rad/s，不定)，则角速度设为最小角速度，如果角速度大于最大角速度(0.3rad/s，不定)，角速度设为最大角速度；

S940：进行加速度和角加速度的限制，因为机器人都有其自身的硬件结构，既加速度和角加速度都有限制，加速度设为2(不定)，角加速度设置为0.4(不定)；

S1000：如图7、8所示，根据调整后的速度和角速度，再利用实际机器人当前朝向，算出下一个时刻实际机器人所在的位置和朝向，转S1100；

S1100：判断是否到达目标点，“是”转S1200，“否”转S500；

S1200：机器人到达终点，输出行走完毕信息，结束。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。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，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (24)

1.一种机器人的路径控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S10根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人；

S20根据所述虚拟机器人的当前位置信息、实际机器人的当前位置信息，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离；

S30根据所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，调节所述虚拟机器人的当前速度；

S40根据所述虚拟机器人的当前速度，控制所述实际机器人跟随所述虚拟机器人行走后，跳转至步骤S60；

S60计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息后，跳转至步骤S20。

2.根据权利要求1所述的机器人的路径控制方法，其特征在于，还包括步骤：

S50根据调整所述虚拟机器人的当前速度后，计算出的所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，调节所述实际机器人的当前速度，所述实际机器人以当前速度行走后，跳转至步骤S60。

3.根据权利要求1所述的机器人的路径控制方法，其特征在于，所述步骤S30还包括：

S31判断所述距离与第一预设距离阈值之间的大小；

S32若所述距离大于所述第一预设距离阈值，则减小所述虚拟机器人的当前速度；

S33若所述距离小于所述第一预设距离阈值，则增加所述虚拟机器人的当前速度。

4.根据权利要求1所述的机器人的路径控制方法，其特征在于，所述步骤S30还包括：

S34计算所述虚拟机器人当前所处位置的曲率；

S35判断所述虚拟机器人当前所处位置的曲率与预设曲率阈值之间的大小；

S36若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率大于所述预设曲率阈值，则减小所述虚拟机器人的当前速度；

S37若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率小于所述预设曲率阈值，则增加所述虚拟机器人的当前速度。

5.根据权利要求4所述的机器人的路径控制方法，其特征在于，所述步骤S30还包括：

S38根据所述虚拟机器人的当前速度以及曲率，计算所述虚拟机器人的当前角速度。

6.根据权利要求2或3或4所述的机器人的路径控制方法，其特征在于，所述步骤S50还包括：

S51根据调整所述虚拟机器人的当前速度后计算出的距离，进一步判断所述距离与第二预设距离阈值之间的大小；

S52若所述距离大于所述第二预设距离阈值，则增加所述实际机器人的当前速度；

S53若所述距离小于所述第二预设距离阈值，则减小所述实际机器人的当前速度。

7.根据权利要求3所述的机器人的路径控制方法，其特征在于：

所述步骤S32若所述距离大于所述第一预设距离阈值，则根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_1/d^{k_2};$

所述步骤S33若所述距离小于所述第一预设距离阈值，则根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_3/d^{k_4};$

其中，k₁是第一预设值，k₂是第二预设值，k₃是第三预设值，k₄是第四预设值，d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

8.根据权利要求4所述的机器人的路径控制方法，其特征在于：

所述步骤S36若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率大于所述预设曲率阈值，则根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₅*v_v′/ρ；

所述步骤S37若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率小于所述预设曲率阈值，则根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₆*v_v′；

其中，k₅是第五预设值，k₆是第六预设值，ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v′是所述虚拟机器人前一时刻的速度，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

9.根据权利要求5所述的机器人的路径控制方法，其特征在于：

所述步骤S38根据所述虚拟机器人的当前速度以及曲率，根据以下公式计算所述虚拟机器人的当前角速度；

ω_v＝v_v*ρ；

其中，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ρ是所述虚拟机器人的曲率，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度。

10.根据权利要求7或8或9所述的机器人的路径控制方法，其特征在于，所述步骤S40还包括：

S401根据所述虚拟机器人的当前速度、当前角速度，控制所述实际机器人按照以下公式计算出的当前速度、当前角速度跟随所述虚拟机器人行走；

v_c＝k₇*d*cos(φ)+k₈*v_v*cos(θ_v-θ_c)；

ω_c＝[b₂+v_md(k₉(k₇*d*sinφ+v_v*sin(θ_v-θ_c))+d*sinφ)]÷(1-b₁)；

$v_{md}=\sqrt{v_v^2+{(k_7*d)}^2+2*v_v*)(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)};$

$b_1=\frac{v_v*(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)+{(k_7*d)}^2}{v_{md}^2};$

$b_2=\frac{\[\left(\right(v_v*\left(k_7*d\right))-(v_v*\left(k_7*d\right)\left)\right)*\sin (\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)+{\left(k_7*d\right)}^2*(\mathrm{\Φ}-{\mathrm{\ω}}_v)+v_v*(k_7*d)*(\mathrm{\Φ}-{\mathrm{\ω}}_v)*\cos (\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)\]}{v_{md}^2};$

其中，k₇是第七预设值，k₈是第八预设值，k₉是第九预设值，d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度，v_c是所述实际机器人的当前速度，ω_c是所述实际机器人的当前角速度；

θ_v是所述虚拟机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，θ_c是所述实际机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，φ是所述虚拟机器人在所述实际机器人的坐标系中所偏离的角度。

11.根据权利要求6所述的机器人的路径控制方法，其特征在于：

所述步骤S52若所述距离大于所述第二预设距离阈值，则根据以下公式增加所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₀*v_c′；

所述步骤S53若所述距离小于所述第二预设距离阈值，则根据以下公式减小所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₁*v_c′；

其中，k₁₀是第十预设值，k₁₁是第十一预设值，v_c′是所述实际机器人前一时刻的速度，v_c是所述实际机器人的当前速度。

12.根据权利要求1所述的机器人的路径控制方法，其特征在于，还包括如下步骤：

S61判断所述虚拟机器人或实际机器人是否达到终点位置；

S62若所述虚拟机器人或实际机器人达到终点位置，则显示相应提示信息；否则，跳转至步骤S20。

13.一种机器人的路径控制系统，其特征在于，包括：

设置模块，用于根据输入的地图、实际机器人的规划路径，在所述规划路径上实际机器人的前方设置一个可移动的虚拟机器人；

计算模块，用于根据所述虚拟机器人的当前位置信息、实际机器人的当前位置信息，计算出所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离；

第一速度调节模块，所述第一速度调节模块与所述计算模块电连接，用于根据所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，调节所述虚拟机器人的当前速度；

控制模块，所述控制模块与所述第一速度调节模块电连接，用于根据所述虚拟机器人的当前速度，控制所述实际机器人跟随所述虚拟机器人行走；

所述计算模块还与所述控制模块电连接，所述计算模块还用于计算出所述虚拟机器人和实际机器人的当前位置信息。

14.根据权利要求13所述的机器人的路径控制系统，其特征在于，还包括：

第二速度调节模块，所述第二速度调节模块与所述计算模块电连接，用于根据调整所述虚拟机器人的当前速度后，计算出的所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，调节所述实际机器人的当前速度，所述实际机器人以当前速度行走。

15.根据权利要求13所述的机器人的路径控制系统，其特征在于，还包括：

判断模块，所述判断模块与所述第一速度调节模块电连接，用于判断所述距离与第一预设距离阈值之间的大小；

若所述距离大于所述第一预设距离阈值，则所述第一速度调节模块用于减小所述虚拟机器人的当前速度；

若所述距离小于所述第一预设距离阈值，则所述第一速度调节模块用于增加所述虚拟机器人的当前速度。

16.根据权利要求13所述的机器人的路径控制系统，其特征在于：

所述计算模块还用于计算所述虚拟机器人当前所处位置的曲率；

所述判断模块还用于判断所述虚拟机器人当前所处位置的曲率与预设曲率阈值之间的大小；

若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率大于所述预设曲率阈值，则所述第一速度调节模块用于减小所述虚拟机器人的当前速度；

若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率小于所述预设曲率阈值，则所述第一速度调节模块用于增加所述虚拟机器人的当前速度。

17.根据权利要求16所述的机器人的路径控制系统，其特征在于：

所述计算模块还用于根据所述虚拟机器人的当前速度以及曲率，计算所述虚拟机器人的角速度。

18.根据权利要求15或16或17所述的机器人的路径控制系统，其特征在于：

所述判断模块还与所述第二速度调节模块，所述判断模块还用于根据调整所述虚拟机器人的当前速度后计算出的距离，进一步判断所述距离与第二预设距离阈值之间的大小；

若所述距离大于所述第二预设距离阈值，则所述第二速度调节模块用于增加所述实际机器人的当前速度；

若所述距离小于所述第二预设距离阈值，则所述第二速度调节模块用于减小所述实际机器人的当前速度。

19.根据权利要求15所述的机器人的路径控制系统，其特征在于：

若所述距离大于所述第一预设距离阈值，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_1/d^{k_2};$

若所述距离小于所述第一预设距离阈值，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

$v_v=k_3/d^{k_4};$

其中，k₁是第一预设值，k₂是第二预设值，k₃是第三预设值，k₄是第四预设值，d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

20.根据权利要求16所述的机器人的路径控制系统，其特征在于：

若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率大于所述预设曲率阈值，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式减小所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₅*v_v′/ρ；

若所述虚拟机器人当前所处位置的曲率小于所述预设曲率阈值，则所述第一速度调节模块用于根据以下公式增加所述虚拟机器人的当前速度；

v_v＝k₆*v_v′；

其中，k₅是第五预设值，k₆是第六预设值，ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v′是所述虚拟机器人前一时刻的速度，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

21.根据权利要求17所述的机器人的路径控制系统，其特征在于：

根据所述虚拟机器人的当前速度以及曲率，所述计算模块用于根据以下公式计算所述虚拟机器人的角速度；

ω_v＝v_v*ρ；

其中，ω_v是所述虚拟机器人的角速度，ρ是所述虚拟机器人的曲率，v_v是所述虚拟机器人的当前速度。

22.根据权利要求19或20或21所述的机器人的路径控制系统，其特征在于：

所述控制模块用于根据所述虚拟机器人的当前速度、当前角速度，控制所述实际机器人按照以下公式计算出的速度、角速度跟随所述虚拟机器人行走；

v_c＝k₇*d*cos(φ)+k₈*v_v*cos(θ_v-θ_c)；

ω_c＝[b₂+v_md(k₉(k₇*d*sinφ+v_v*sin(θ_v-θ_c))+d*sinφ)]÷(1-b₁)；

$v_{md}=\sqrt{v_v^2+{(k_7*d)}^2+2*v_v*)(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)};$

$b_1=\frac{v_v*(k_7*d)*cos(\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)+{(k_7*d)}^2}{v_{md}^2};$

$b_2=\frac{\[\left(\right(v_v*\left(k_7*d\right))-(v_v*\left(k_7*d\right)\left)\right)*\sin (\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)+{\left(k_7*d\right)}^2*(\mathrm{\Φ}-{\mathrm{\ω}}_v)+v_v*(k_7*d)*(\mathrm{\Φ}-{\mathrm{\ω}}_v)*\cos (\mathrm{\Φ}-({\mathrm{\θ}}_v-{\mathrm{\θ}}_c\left)\right)\]}{v_{md}^2};$

其中，k₇是第七预设值，k₈是第八预设值，k₉是第九预设值，d是所述实际机器人与所述虚拟机器人之间的距离，v_v是所述虚拟机器人的当前速度，ω_v是所述虚拟机器人的当前角速度，v_c是所述实际机器人的当前速度，ω_c是所述实际机器人的当前角速度；

θ_v是所述虚拟机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，θ_c是所述实际机器人当前所处位置与所述地图中坐标系的横坐标所形成的夹角，φ是所述虚拟机器人在所述实际机器人的坐标系中所偏离的角度。

23.根据权利要求18所述的机器人的路径控制系统，其特征在于：

若所述距离大于所述第二预设距离阈值，则所述第二速度调节模块用于根据以下公式增加所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₀*v_c′；

若所述距离小于所述第二预设距离阈值，则所述第二速度调节模块用于根据以下公式减小所述实际机器人的当前速度；

v_c＝k₁₁*v_c′；

其中，k₁₀是第十预设值，k₁₁是第十一预设值，v_c′是所述实际机器人前一时刻的速度，v_c是所述实际机器人的当前速度。

24.根据权利要求13所述的机器人的路径控制系统，其特征在于，还包括：

所述判断模块还用于判断所述虚拟机器人或实际机器人是否达到终点位置；

显示模块，所述显示模块与所述判断模块电连接，若所述虚拟机器人或实际机器人达到终点位置，则所述显示模块用于显示相应提示信息。