CN106325275B - 一种机器人导航的系统、方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机器人导航的系统、方法及装置，该系统包括上位机以及安装于机器人身上的驱动轮、激光雷达传感器、陀螺仪、加速度计、编码器、电机和单片机，所述单片机与上位机通信；所述激光雷达传感器与所述上位机连接，所述单片机用于采集陀螺仪、加速度计以及编码器所发送的数据并发送到上位机；上位机用于根据所述激光雷达传感器、陀螺仪、加速度计以及编码器所发送的数据计算得出机器人的运动路径以及对应的运动速度并转换为脉冲信号发送给单片机；该单片机根据所述脉冲信号控制电机的工作状态，从而使得电机控制驱动轮运动，实现机器人的移动。本发明所提供的导航系统能够实现机器人行走的智能化控制，减少了人力控制的消耗以及维护成本。

Description

一种机器人导航的系统、方法及装置

技术领域

本发明涉及自动化领域，尤其涉及一种机器人移动的控制方法、装置及系统。

背景技术

目前，随着人力成本的上升，服务器机器人开始逐渐走进商用场所。作为公用场所的使用必不可少就是移动行走功能。当今市面上的服务机器人移动方式有两种：一种是后台或者人为遥控行走；一种是循迹行走。其中遥控行走需要人力投入，从机器人的研究目的解放人力的初衷相违背，而循迹行走需要在地面上铺设磁条或者光感胶条，这样的话，一方面影响商务场所整体形象，另一方面铺设的贴条对地板本身的颜色和周边环境的光线有特殊要求，第三点是增加了公共场所的卫生清理工作的难度，第四点是贴条本身会有使用寿命，需要长期投入维护。最后一点是机器人只能在已经铺设的贴条上移动，行动范围非常受限。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种机器人导航的系统，其能够使得机器人在行走时，不需要预先铺设行走轨道，而是能自动根据地形计算自身的行走路径并能避开障碍物，到达目的地。

本发明的目的之一采用以下技术方案实现：

本发明提供了一种机器人导航的系统，包括一上位机以及安装于机器人身上的驱动轮、激光雷达传感器、陀螺仪、加速度计、编码器和单片机，所述单片机与上位机通信，所述激光雷达传感器与上位机相连；所述陀螺仪、加速度计、编码器分别与所述单片机电性连接；所述单片机用于采集陀螺仪、加速度计以及编码器所发送的数据并发送到上位机；上位机用于根据所述激光雷达传感器、陀螺仪、加速度计以及编码器所发送的数据计算得出机器人的运动路径以及对应的运动速度并转换为脉冲信号发送给单片机；所述机器人身上还安装有电机，所述驱动轮与电机转动轴固定连接，所述电机与单片机电性连接；所述单片机用于根据所述上位机发送的脉冲信号控制电机的工作状态，从而使得电机控制驱动轮运动，完成机器人的移动。

优选地，所述驱动轮安装于机器人的移动底盘上，编码器安装于所述驱动轮的齿轮上，陀螺仪、加速度计均安装于机器人身上任意的水平位置上，激光雷达传感器安装于机器人身上离地面距离30CM的地方，所述电机安装于移动底盘上。

优选地，所述驱动轮有两个，分别记为第一驱动轮和第二驱动轮；所述电机有两个，分别记为第一电机和第二电机；所述第一驱动轮与第一电机转动轴固定连接，第二驱动轮与第二电机转动轴固定连接；所述第一电机、第二电机分别与单片机电性连接；每一个驱动轮上都对应安装有一编码器。

优选地，所述单片机与所述上位机通过串口通信。

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之二在于提供一种机器人导航的方法，其能够使得机器人在行走时，不需要预先铺设行走轨道，而是能自动根据地形计算自身的行走路径并能避开障碍物，到达目的地。

本发明的目的之二采用以下技术方案实现：

本发明提供了一种机器人导航的方法，其应用于如前所述的机器人导航的系统中，包括以下步骤：

S1：获取机器人所要到达的当前目标位置；

S2：获取编码器、陀螺仪、加速度计所测量的机器人在上一运动周期中的线速度和角速度，以及激光雷达传感器所采集的环境地图的图像，该图像记为局部地图；

S3：根据所述局部地图、线速度以及角速度得到机器人在预设的代价地图上对应的当前位置；所述代价地图为预设的全局地图、局部地图以及手动添加的地图层重叠得到的地图；

S4：根据预设加速度、机器人线速度的预设范围、机器人角速度的预设范围、线速度和代价地图得到机器人从当前位置出发在一个运动周期内所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度；所述运动速度包括角速度和线速度；所述运动周期为系统预设的；

S5：对所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度根据评价依据得出下一运动周期的运动路径及对应的运动速度；所述评价依据至少包括一条运动路径上是否存在障碍物、与全局路径的贴合程度、运动路径的终点位置是否与当前目标位置的距离最近；所述全局路径是指机器人在全局地图上从导航起始点到达当前目标位置的路径；

S6：根据所述下一运动周期的运动路径以及对应的运动速度计算得出对应的驱动轮的运行速度，并转换为脉冲信号，然后将所述脉冲信号发送给单片机，使得单片机根据所述脉冲信号控制电机的工作状态，从而控制驱动轮的运动，完成机器人的移动。

优选地，所述全局地图的建立步骤具体包括：

通过人为的控制机器人在地图中行走获取激光雷达传感器采集到的多张环境地图的图像；再通过使用Hector-Mapping算法输入地图的大小、地图的更新参数、建图的起始点以及多张环境地图的图像生成整个环境地图。

优选地，所述S4具体包括：从预设线速度以及预设角速度中选取一组或者多组线速度值以及角速度值，然后计算在一个运动周期内机器人从当前位置出发所经过的一条或者多条运动路径并记录。

优选地，所述S3中具体包括：

首先根据所述角速度计算得到机器人的水平方向角度；然后根据该水平方向角度和线速度计算得到机器人在上一个运动周期内的运动路径；最后结合局部地图与预设的全局地图作对比，从而获取机器人在预设的全局地图上对应的位置，也即是机器人运动的当前位置；所述角速度是根据所述陀螺仪所测量的初始角速度和加速度计所测量的加速度进行拟合得到。

优选地，所述S3与S4之间还包括S31：判断所述当前位置与所述当前目标位置是否一致，若否，则执行S4；若是，则继续获取下一目标位置或者退出。

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之三在于提供一种机器人导航的装置，其能够使得机器人在行走时，不需要预先铺设行走轨道，而是能自动根据地形计算自身的行走路径并能避开障碍物，到达目的地。

本发明的目的之三采用以下技术方案实现：

本发明还提供了一种机器人导航的装置，包括：

当前目标位置获取模块，用于获取机器人所要到达的当前目标位置；

数据获取模块，用于获取编码器、陀螺仪、加速度计所测量的机器人在上一运动周期中的线速度和角速度，以及激光雷达传感器所采集的环境地图的图像，该图像记为局部地图；

当前位置计算模块，用于根据所述局部地图、线速度以及角速度得到机器人在预设的代价地图上对应的当前位置；所述代价地图为预设的全局地图、局部地图以及手动添加的地图层重叠得到的地图；

运动路径计算模块，用于根据预设加速度、机器人线速度的预设范围、角速度的预设范围、线速度和代价地图得到机器人从当前位置出发在一个运动周期内所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度；所述运动速度包括角速度和线速度；所述运动周期为系统预设的；

运动路径选择模块，用于对所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度根据评价依据得出下一运动周期的运动路径及对应的运动速度；所述评价依据至少包括一条运动路径上是否存在障碍物、与全局路径的贴合程度、运动路径的终点位置是否与当前目标位置的距离最近；所述全局路径是指机器人在全局地图上从导航起始点到达当前目标位置的路径；

信号发送模块，用于根据所述下一运动周期的运动路径以及对应的运动速度计算得出对应的驱动轮的运行速度，并转换为脉冲信号，然后将所述脉冲信号发送给单片机，使得单片机根据所述脉冲信号控制电机的工作状态，从而控制驱动轮的运动，完成机器人的移动。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：机器人通过本发明提供的导航方法能够根据地形计算机器人自身的行走路径，并且能够自动避开障碍物，而不需要像现有技术中的那样预先铺设行走轨道或者通过人工实时控制器行走，实现了智能化控制，减少了人力的消耗、节约了维护成本。

附图说明

图1为本发明提供的一种机器人导航的系统模块图；

图2为本发明提供的一种机器人导航的方法流程图；

图3为本发明提供的一种机器人导航的装置模块图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述：

如图1所示，本发明提供了一种机器人导航的系统，其包括一上位机以及安装于机器人身上的驱动轮、激光雷达传感器、陀螺仪、加速度计、编码器和单片机；所述激光雷达传感器与上位机连接，该激光雷达传感器与上位机可通过无线连接。所述陀螺仪、加速度计、编码器分别与单片机电性连接，所述单片机与上位机通信。该单片机用于采集陀螺仪、加速度计以及编码器所发送的数据，以及将该数据发送到上位机。其中驱动轮安装于机器人的移动底盘上，编码器安装于驱动轮的齿轮上，该编码器用于测量机器人在运动过程中的线速度；陀螺仪、加速度计分别安装在机器人身上任意的水平位置上，用于测量机器人在运动过程中的角速度和加速度；而激光雷达传感器可安装在机器人身上的任意地方，优选地，该激光雷达传感器安装在机器人身上的离地面距离30CM左右的地方，其所测量的数据能够达到更好的效果。

另外，所述机器人的移动底盘上还安装有两个电机，分别为第一电机和第二电机；对应的所述驱动轮也有两个，分别为第一驱动轮和第二驱动轮，所述第一单片机与第一驱动轮转动轴固定连接，第二单片机与第二驱动轮转动轴固定连接。所述第一电机、第二电机分别与所述单片机电性连接，单片机用于根据上位机发送的信号控制对应电机的工作状态，电机根据所述信号控制对应驱动轮的运动，从而实现机器人的移动。

所述激光雷达传感器用于采集一定范围内周围的环境地图的图像，也即是机器人在运动过程中周围的环境地图。比如，激光雷达传感器可采集以激光雷达传感器为原点、半径10米、270度扇形的环境地图的图像，所述上位机用于采集激光雷达传感器所采集的环境地图的图像，并根据该图像获取到该图像所对应的环境地图中的障碍物以及原点到达该障碍物的距离等信息，由于激光雷达传感器安装于机器人身上，因此，上位机可根据该图像获取到机器人在运动过程中周围环境地图中的障碍物以及机器人自身到达障碍物的距离。

所述编码器的内部是由多对光电对管组成，可通过驱动轮的齿轮拨动编码器的码盘，从而编码器可将机器人在运动过程的线速度对应的脉冲数发送给单片机，这样，单片机就能够通过编码器发送的脉冲数得知机器人运动的线速度，并将该线速度发送到上位机。由于驱动轮有两个，则对应的编码器也有两个，也即是每一个驱动轮上都对应安装有一编码器。

所述加速度计和陀螺仪用于测量机器人在运动过程中的加速度和角速度，该角速度是初始测量的角速度，由于陀螺仪在高频段的测量数据校准，而加速度计在低频段的测量数据更准，因此，本实施例中将二者测量的加速度和角速度通过卡尔曼滤波器来拟合，再通过积分计算计算出机器人的在运动过程中的角速度，然后就可通过该角速度计算得到机器人在水平方向上的角度，从而可获取机器人的运动方向。也即是，用加速度计所测量的加速度来修正陀螺仪所测量的角速度的大小，从而使得测出来的机器人的角速度更加准确，有助于之后的计算。

优选地，所述上位机与单片机通过串口进行通信。

所述上位机用于根据加速度计、陀螺仪、编码器、激光雷达传感器所测量的数据计算得到机器人运动的当前位置、运动的路径以及运动速度，并将所述运动速度转换为对应的脉冲信号发送给单片机，从而使得单片机将所述脉冲信号发送到对应的电机，然后每一个电机根据对应的脉冲信号来控制对应的驱动轮工作，使得机器人运动。所述运动速度包括线速度和角速度，也即是线速度决定了机器人运动的速度大小，而角速度决定了机器人运动的方向。

另外，上位机获取加速度计、陀螺仪、编码器以及激光雷达传感器的数据时，是有一定的周期性，也即是系统会设定一个时间，每隔一段时间上位机采集一次数据，并计算出机器人的当前位置、下一个运动周期的运动路径以及运动速度，并将该运动路径以及运动速度发送到单片机中，从而使得单片机控制电机和驱动轮的工作，实现机器人的移动。该系统设定的时间也即是机器人的运动周期。

优选地，机器人在运动过程中，单片机还用于通过PID控制算法对驱动轮的运动速度进行实时调节。比如，单片机根据编码器所发送的脉冲数获取到驱动轮的线速度，然后根据PID控制算法调节参数P、I，参数D置零，形成一速度环，单片机根据该速度环实时调节驱动轮运动的速度，从而使得机器人可以及时做出合理响应。

另外，本发明还采用了该系统与APP结合的方式，也即是用户可通过APP与该系统进行通信，比如用户可通过在移动设备上安装APP，通过APP来查看或者控制该机器人的运动状态、设置目标位置、选择导航或建图等功能。

如图2所示，本发明还提供了一种机器人导航的方法，该导航的方法应用于如前所述的机器人导航的系统中，当机器人想要到达某一目标位置时，其导航的方法包括以下步骤：

S1：获取机器人所要到达的当前目标位置；

在导航之前，首先要人为控制机器人在工作场所中行走，采集地图环境信息，并且人为定位机器人的目标位置，可以定位5000个目标位置，该目标位置也即是指机器人在运动所要到达的目标位置。当导航开始时，用户可通过APP与系统进行通信，将该机器人所要达到的目标位置发送到系统中。另外，机器人正常行走时，有三种模式：单次到达模式、单次循环模式、多次循环模式。其中，单次达到模式是指机器人直接行走到目标位置后，停下等待下一步指令或者结束行走。而单次循环模式是指在该模式下预先按次序设定多个目标位置，然后机器人会按顺序行走一遍所有的目标位置，再回到出发点；多次循环模式指的是重复单次循环模式多次。而所述机器人当前目标位置指的是机器人当前所要移动到的下一目标位置。

S2：获取编码器、陀螺仪、加速度计所测量机器人在上一运动周期中的线速度和角速度；

本步骤中，由于机器人在运动时，驱动轮的齿轮会拨动编码器的码盘而产生对应的脉冲信号，编码器就将所述脉冲信号发送给单片机，该单片机再将所述脉冲信号发送给上位机，从而使得上位机可根据该脉冲信号获取到机器人在运动过程中线速度。所述脉冲信号是指能够转换为机器人运动过程中的线速度的脉冲信号。另外，陀螺仪和加速度计所测量的数据是用来计算所述机器人在运动过程中的水平方向角速度。单片机用于采集到的陀螺仪所测量的初始角速度和加速度计所测量的加速度。所述初始角速度和加速度首先通过卡尔曼滤波器拟合计算得到机器人在上一运动周期内的角速度，然后将根据角速度得到机器人在水平方向的角度。上位机可通过线速度、水平方向的角速度以及运动周期，得到机器人在上一个运动周期内的运动路径。

S3：获取激光雷达传感器所采集的环境地图的图像，该图像记为局部地图。

所述激光雷达传感器采集机器人周围的环境地图的图像并将该图像发送到上位机中，上位机可通过该图像获取机器人在运动过程中周围环境地图中的障碍物以及机器人所在的位置离障碍物的距离。该激光雷达传感器所采集的机器人周围的环境地图的图像是以激光雷达传感器为原点(由于激光雷达传感器安装于机器人身上，因此也即是以机器人为原点)、半径10米、270度扇形的图像，其所采集的图像根据机器人所在位置的不同进行实时更新。

S4：根据所述局部地图、线速度和角速度算得到机器人在代价地图上对应的当前位置；所述代价地图为预设的全局地图与所述局部地图以及手动添加的地图层重叠得到的地图。

其中全局地图指的是，在导航开始前，首先通过人为的控制机器人行走，并通过激光雷达传感器采集机器人所行走的周围的环境地图(该环境地图中的数据包括环境地图中的障碍物以及机器人到障碍物的距离)，由于激光雷达传感器所采集的环境地图的图像有限，因此，系统会定时采集激光雷达传感器所采集的图像，最终得到多张环境地图的图像，然后通过建图技术Hector-Mapping算法输入激光雷达传感器所采集的多张环境地图的图像、地图的大小、地图的更新参数以及建图的起始点计算得到整个环境地图，该整个环境地图记为全局地图，将该全局地图预先存储于该系统中。

所述代价地图是由预设的全局地图、局部地图以及手动添加的地图层重叠得到的地图。其中，全局地图是指在导航前建立的环境地图，局部地图是指机器人在行走过程中通过激光雷达传感器所采集的周围图像所对应的环境地图，相对于全局地图来说，该局部地图只是全局地图中的一部分，而手动添加的地图层是指由于激光雷达传感器是按照与机器人身上30CM左右的地方，全局地图和局部地图之间可能存在高度层，因此在添加一地图层，将三层地图层叠加得到一个实时更新路面信息的动态地图，也即是代价地图。所述代价地图能够根据激光雷达传感器所检测的障碍物的不同，实现自我更新。比如该代价地图是将地图分成多个网格来表示，然后这些网格分别标记为有障碍物、无障碍物、未知区域等，这样通过该代价地图中的标记能够获取到哪些区域是可通行的、哪些区域是不可通行的。激光雷达传感器所采集的图像是实时更新的，因此其对应的环境地图也是实时更新的，因此该代价地图中的障碍物信息也即是根据激光雷达传感器所采集的图像获取到的。

机器人在运动过程中，激光雷达传感器还会继续采集周围的环境地图的图像，也即是获取机器人在运动过程中的所可能遇到的障碍物。比如在商场、超市等人流量较多的场合，地图中的障碍物(包括人、车、其他物体等)随时会变换，因此，机器人运动过程中，可通过激光雷达传感器对环境地图中的障碍物进行实时采集，从而保证机器人在运动过程中能够实时检测到障碍物。

机器人的当前位置计算过程具体包括：首先根据机器人在上一个运动周期内的线速度和角速度计算得到机器人在上一个运动周期的运动路径；然后结合局部地图和代价地图，从而可得到机器人在代价地图上的当前位置。

S5：若所述当前位置与所述当前目标位置不一致，则执行S6；若当前位置与所述当前目标位置一致，则继续获取下一目标位置或者退出。

若当前位置和当前目标位置一致时，说明机器人已经到达当前目标位置，若机器人处于单次到达模式，则退出或者等待下一个指令，若机器人处于单次循环模式或者多次循环模式，则获取下一目标位置，继续导航即可。

S6：根据预设加速度、机器人线速度的预设范围、机器人角速度的预设范围、线速度以及代价地图计算得出机器人在一个运动周期内所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度；所述运动速度包括线速度和角速度。

本步骤中，所述预设加速度是由系统自定义的一参数，也即是其值是固定的。机器人线速度的预设范围是指机器人在运动过程中所需要达到的速度范围，由于硬件设备的限制，机器人速度不会无限大或无限小。因此，首先会对该机器人的运动速度进行预设一范围，以避免由于运动速度过快或者过慢而导致仪器损坏或者其它的故障发生。机器人在一个运动周期后的线速度是不会超过该线速度的预设范围，因此可从该线速度的预设范围内选取出多个数据，作为机器人从当前位置出发在运动到达一个运动周期时的线速度，也即是末速度。同样的，角速度是用来确定机器人在运动过程中的方向，系统中也会预设一个范围，当选取不同的角速度值时，其机器人的运动方向是不同的。另外，线速度是用作为当前机器人的起始速度，也即是通过陀螺仪所测量出来的上一个运动周期的线速度。

比如，首先确定机器人在运动过程中的方向，然后在选出起始速度、其中一个末速度、其中一个角速度，最后在计算出机器人从当前位置出发的一个运动周期内的运动路径。根据选取不同的角速度和末速度就可得到机器人在一个运动周期内的所有的预计运动路劲及对应的预计运动速度。该过程可通过DWA(全称为dynamic window approach动态窗口法)导航算法来实现。

S7：对所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度根据评价依据得出下一运动周期的运动路径以及对应的运动速度；所述评价依据至少包括一运动路径上是否存在障碍物、与全局路径的贴合程度、运动路径的终点位置是否与目标位置的距离最近。

在评价所有的预计运动路径时，将评价依据中的各项通过加权的方法计算得到每一条预计运动路径的得分，然后根据该得分选出一条最优的运动路径以及对应的运动速度，作为下一运动周期的运动路径及对应的运动速度。全局路径的贴合程度是指该机器人在下一个运动周期内的运动路径与全局路径的相似度。比如，从北京到广州，其中全局路径为北京-郑州-武汉-长沙-广州；而其中一个在运动过程中的路径为郑州-西安-武汉，另外一条路径为郑州-信阳-武汉，也即是说同样是到达同一个地点，但是第二条路径与全局路径其贴合度更高，路线最近，也即是该运动路径更优。评价依据还包括有运动路径上是否存在障碍物、运动路径的终点位置是否与目标位置的距离最近等等其他相关的因素。将这些因素通过加权比重的方法得出每一条预计运动路径的评分，在根据该评分得出一条最优的运动路径，也即是机器人的下一运动周期的运动路径。

S8：根据所述下一运动周期的运动路径以及对应的运动速度计算得出对应的驱动轮的运行速度，并转换为脉冲信号，然后将所述脉冲信号发送给单片机，使得单片机根据所述脉冲信号控制电机的工作状态，从而控制驱动轮的运动，完成机器人的移动。

在本发明所提供的优选地实施例中，机器人的移动底盘上安装的驱动轮不止一个。因此，计算得出下一运动周期的运动速度后，首先通过差速的方式分别计算得到每一个驱动轮运行的直线速度和角速度并转换为对应的脉冲信号，然后该脉冲信号发送到单片机，单片机根据对应脉冲信号控制对应的电机驱动对应的驱动轮的运动，实现机器人的运动。

由于驱动轮包括两个，在机器人进行转弯时，只有当一个驱动轮快速，一个驱动轮慢速才能使得机器人的底盘进行转弯，因此采用差速的方式计算两个驱动轮的运行速度，用不同的差速差值代表不同的转弯角度，从而控制机器人的转弯与直行。

所述S8中还包括：所述单片机还根据获取的编码器反馈的脉冲数得到驱动轮的线速度，并根据PID控制算法实时调节机器人行走的速度。比如，通过根据该PID控制算法输入调节参数P、I，将参数D设置为零，这样形成一速度环，单片机根据该速度环实时控制调节两个驱动轮的速度。

如图3所示，本发明还提供了与一种机器人导航的方法对应的机器人导航的装置，其包括：

当前目标位置获取模块，用于获取机器人所要到达的当前目标位置；

数据获取模块，用于获取编码器、陀螺仪、加速度计所测量的机器人在上一运动周期中的线速度和角速度，以及激光雷达传感器所采集的环境地图的图像，该图像记为局部地图；

当前位置计算模块，用于根据所述局部地图、线速度以及角速度得到机器人在预设的代价地图上对应的当前位置；所述代价地图为预设的全局地图、局部地图以及手动添加的地图层重叠得到的地图；

运动路径计算模块，用于根据预设加速度、机器人线速度的预设范围、机器人角速度的预设范围、线速度和代价地图得到机器人从当前位置出发在一个运动周期内所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度；所述运动速度包括角速度和线速度；所述运动周期为系统预设的；

运动路径选择模块，用于对所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度根据评价依据得出下一运动周期的运动路径及对应的运动速度；所述评价依据至少包括一条运动路径上是否存在障碍物、与全局路径的贴合程度、运动路径的终点位置是否与当前目标位置的距离最近；所述全局路径是指机器人在全局地图上从导航起始点到达当前目标位置的路径；

信号发送模块，用于根据所述下一运动周期的运动路径以及对应的运动速度计算得出对应的驱动轮的运行速度，并转换为脉冲信号，然后将所述脉冲信号发送给单片机，使得单片机根据所述脉冲信号控制电机的工作状态，从而控制驱动轮的运动，完成机器人的移动

本发明还提供了另一替代方案，使用Kinect摄像头代替激光雷达传感器来生成地图的图像，但是激光雷达传感器的抗干扰能力更强大。

另外，计算机器人的当前位置时还可采用Gmapping算法，该算法首先通过陀螺仪、加速度计测试的角速度计算得到的机器人的水平方向角度以及编码器采集的脉冲信号转换为的线速度，使其在全局地图上进行对应的移动来改变激光雷达传感器在地图上的位置，然后在比较激光雷达传感器所采集到的图像中的位置与上述激光雷达传感器在地图上的位置是否一致，若一致，则就将该激光雷达传感器采集到的图像合理添加到全局地图中，从而获取到机器人的当前位置。

对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机器人导航的系统，其特征在于，包括一上位机以及安装于机器人身上的驱动轮、激光雷达传感器、陀螺仪、加速度计、编码器和单片机，所述单片机与上位机通信，所述激光雷达传感器与上位机相连；所述陀螺仪、加速度计、编码器分别与所述单片机电性连接；所述单片机用于采集陀螺仪、加速度计以及编码器所发送的数据并发送到上位机；上位机用于根据所述激光雷达传感器、陀螺仪、加速度计以及编码器所发送的数据计算得出机器人的运动路径以及对应的运动速度并转换为脉冲信号发送给单片机；所述机器人身上还安装有电机，所述驱动轮与电机转动轴固定连接，所述电机与单片机电性连接；所述单片机用于根据所述上位机发送的脉冲信号控制电机的工作状态，从而使得电机控制驱动轮运动，完成机器人的移动；

其中，所述上位机还用于从系统中获取机器人所要到达的当前目标位置，以及获取当前获取编码器、陀螺仪、加速度计所测量的机器人在上一运动周期中的线速度和角速度，以及激光雷达传感器所采集的环境地图的图像；该图像记为局部地图；上位机还根据所述局部地图、线速度以及角速度得到机器人在预设的代价地图上对应的当前位置，并根据预设加速度、机器人线速度的预设范围、机器人加速度的预设范围、线速度和代价地图得到机器人从当前位置触发在一个运动周期内所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度，然后对所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度根据评价依据得出下一运动周期的运动路径及对应的运动速度；其中，所述代价地图为预设的全局地图、局部地图以及手动添加的地图层重叠得到的地图；所述评价依据至少包括一条运动路径上是否存在障碍物、与全局路径的贴合程度、运动路径的终点位置是否与当前目标位置的距离最近；所述全局路径是指机器人在全局地图从导航起始点到达当前目前位置的路径。

2.如权利要求1所述机器人导航的系统，其特征在于，所述驱动轮安装于机器人的移动底盘上，编码器安装于所述驱动轮的齿轮上，陀螺仪、加速度计均安装于机器人身上任意的水平位置上，激光雷达传感器安装于机器人身上离地面距离30CM的地方，所述电机安装于移动底盘上。

3.如权利要求1所述机器人导航的系统，其特征在于，所述驱动轮有两个，分别记为第一驱动轮和第二驱动轮；所述电机有两个，分别记为第一电机和第二电机；所述第一驱动轮与第一电机转动轴固定连接，第二驱动轮与第二电机转动轴固定连接；所述第一电机、第二电机分别与单片机电性连接；每一个驱动轮上都对应安装有一编码器。

4.如权利要求1所述机器人导航的系统，其特征在于，所述单片机与所述上位机通过串口通信。

5.一种机器人导航的方法，其应用于如权利要求1所述的机器人导航的系统中，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取机器人所要到达的当前目标位置；

S2：获取编码器、陀螺仪、加速度计所测量的机器人在上一运动周期中的线速度和角速度，以及激光雷达传感器所采集的环境地图的图像，该图像记为局部地图；

S3：根据所述局部地图、线速度以及角速度得到机器人在预设的代价地图上对应的当前位置；所述代价地图为预设的全局地图、局部地图以及手动添加的地图层重叠得到的地图；

S4：根据预设加速度、机器人线速度的预设范围、机器人角速度的预设范围、线速度和代价地图得到机器人从当前位置出发在一个运动周期内所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度；所述运动速度包括角速度和线速度；所述运动周期为系统预设的；

S5：对所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度根据评价依据得出下一运动周期的运动路径及对应的运动速度；所述评价依据至少包括一条运动路径上是否存在障碍物、与全局路径的贴合程度、运动路径的终点位置是否与当前目标位置的距离最近；所述全局路径是指机器人在全局地图上从导航起始点到达当前目标位置的路径；

S6：根据所述下一运动周期的运动路径以及对应的运动速度计算得出对应的驱动轮的运行速度，并转换为脉冲信号，然后将所述脉冲信号发送给单片机，使得单片机根据所述脉冲信号控制电机的工作状态，从而控制驱动轮的运动，完成机器人的移动。

6.如权利要求5所述机器人导航的方法，其特征在于，所述全局地图的建立步骤具体包括：

通过人为的控制机器人在地图中行走获取激光雷达传感器采集到的多张环境地图的图像；再通过使用Hector-Mapping算法输入地图的大小、地图的更新参数、建图的起始点以及多张环境地图的图像生成整个环境地图的图像。

7.如权利要求5所述机器人导航的方法，其特征在于，所述S4具体包括：从预设线速度以及预设角速度中选取一组或者多组线速度值以及角速度值，然后计算在一个运动周期内机器人从当前位置出发所经过的一条或者多条运动路径并记录。

8.如权利要求5所述机器人导航的方法，其特征在于，步骤S3中具体包括：

首先根据所述角速度计算得到机器人的水平方向角度；然后根据该水平方向角度和线速度计算得到机器人在上一个运动周期内的运动路径；最后结合局部地图与预设的全局地图作对比，从而获取机器人在预设的全局地图上对应的位置，也即是机器人运动的当前位置；所述角速度是根据所述陀螺仪所测量的初始角速度和加速度计所测量的加速度进行拟合得到。

9.如权利要求5所述机器人导航的方法，其特征在于，所述S3与所述S4之间还包括S31：判断所述当前位置与所述当前目标位置是否一致，若否，则执行S4；若是，则继续获取下一目标位置或者退出。

10.一种机器人导航的装置，其特征在于，包括：

当前目标位置获取模块，用于获取机器人所要到达的当前目标位置；

数据获取模块，用于获取编码器、陀螺仪、加速度计所测量的机器人在上一运动周期中的线速度和角速度，以及激光雷达传感器所采集的环境地图的图像，该图像记为局部地图；

当前位置计算模块，用于根据所述局部地图、线速度以及角速度得到机器人在预设的代价地图上对应的当前位置；所述代价地图为预设的全局地图、局部地图以及手动添加的地图层重叠得到的地图；

运动路径计算模块，用于根据预设加速度、机器人线速度的预设范围、机器人角速度的预设范围、线速度和代价地图得到机器人从当前位置出发在一个运动周期内所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度；所述运动速度包括角速度和线速度；所述运动周期为系统预设的；

运动路径选择模块，用于对所有的预计运动路径以及对应的预计运动速度根据评价依据得出下一运动周期的运动路径及对应的运动速度；所述评价依据至少包括一条运动路径上是否存在障碍物、与全局路径的贴合程度、运动路径的终点位置是否与当前目标位置的距离最近；所述全局路径是指机器人在全局地图上从导航起始点到达当前目标位置的路径；

信号发送模块，用于根据所述下一运动周期的运动路径以及对应的运动速度计算得出对应的驱动轮的运行速度，并转换为脉冲信号，然后将所述脉冲信号发送给单片机，使得单片机根据所述脉冲信号控制电机的工作状态，从而控制驱动轮的运动，完成机器人的移动。