CN106646513A - 一种基于智能机器人的地图构建系统和地图导航方法 - Google Patents

一种基于智能机器人的地图构建系统和地图导航方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智能机器人的地图构建系统和地图导航方法,包括中央控制器、驱动器、地图编辑器和激光测距器,所述驱动器用于根据所述中央控制器发出的指令驱动机器人做相应的机械运动,其包括驱动机器人做旋转机械运动以调整所述激光测距器检测的角度和包括驱动机器人做移动运动,所述中央控制器用于将所述激光测距器的工作状态参数和采集的数据信息发送给所述地图编辑器生成地图。机器人的中央控制器以二维数组记录地图坐标信息的形式加载地图及获取与地图相匹配的所在位置坐标和需要到达的目的地坐标;然后通过寻路算法计算到达目的地的路经坐标列表;所述机器人按照路经坐标列表移动到目的地。

Description

一种基于智能机器人的地图构建系统和地图导航方法
技术领域
本发明涉及智能机器人领域,尤其涉及一种基于智能机器人的地图构建系统和地图导航方法。
背景技术
当前,智能机器人技术快速发展,各种服务型机器人进入人们的视线,如:儿童聊天机器人和智能客服机器人,餐厅内送餐机器人等。但是目前机器人仅能按照预设的固定进路经移动,在机器人的应用中,导航定位是机器人系统的关键功能。导航是指移动机器人通过传感器获得环境信息和自身位姿状态,实现在障碍物的环境中自主运动到目的地。导航的关键和前提是定位,定位是指实时确定机器人自身在环境中的位置和姿态。然而在未知空间导航定位仍存在着一些问题,主要包括现有大多采用GPS定位,GPS定位误差较大,且容易受电磁干扰,而激光扫描只是一种测量和识别手段,而在未知环境下,空间窄小、结构复杂,GPS定位无法满足精度要求;尤其是大范围或障碍物比较多的空间,受到扫描仪及传感器性能、检测范围和海量数据的限制,需以消耗性能为代价才能实现实时扫描建模。
因此,本领域的技术人员致力于开发一种基于智能机器人的地图构建系统和地图导航方法。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷,本发明所要解决的技术问题是提供一种基于智能机器人的地图构建系统,包括中央控制器、驱动器、地图编辑器和激光测距器,所述驱动器用于根据所述中央控制器发出的指令驱动机器人做相应的机械运动,其包括驱动机器人做旋转机械运动以调整所述激光测距器检测的角度和包括驱动机器人做移动运动,所述中央控制器用于将所述激光测距器的工作状态参数和采集的数据信息发送给所述地图编辑器生成地图。
进一步地,所述地图编辑器生成地图包括如下步骤:
步骤1:在新的未知空间下,设置起始位置,并以此为基准设置全局坐标系,即以起始位置为坐标原点,以长度length为坐标单位,以起点运动方向为Y轴方向,按右手法则确定X轴方向;
步骤2:所述中央控制器控制机器人从起始位置开始运动,所述激光测距器不断进行全方位扫描以采集空间特征信息并发送至所述地图编辑器;
步骤3:所述地图编辑器将接收的数据进行分析处理以在地图上描绘空间特征;
步骤4:机器人每运动一定距离就要处理一次所述激光测距器扫描的数据来更新地图,直至地图描绘完成。
进一步地,所述空间特征信息包括所述激光测距器所在位置坐标f(x,y)、与X轴偏离的角度α及扫描最远点N的距离r。
进一步地,所述步骤3还包括以下步骤:
计算最远点N的相对坐标f1(x1,y1),其中x1是(r*cosα)/length取整数部分,y1是(r*sinα)/length取整数部分;
计算最远点N的在全局坐标系中的坐标值f2(x2,y2),其中x2=x+x1,y2=y+y1,并在地图f2(x2,y2)标记来描绘空间特征。
进一步地,所述地图编辑器还包括管理模块,其用于将构建的地图上传至云服务器和/或从云服务器下载地图。
同时,本发明还提供了一种基于智能机器人的地图导航方法,包括机器人的中央控制器以二维数组记录地图坐标信息的形式加载地图及获取与地图相匹配的所在位置坐标和需要到达的目的地坐标;然后通过寻路算法计算到达目的地的路经坐标列表;所述机器人按照路经坐标列表移动到目的地。
进一步地,所述获取与地图相匹配的所在位置坐标包括机器人的激光测距器进行全方位扫描以采集空间特征信息并发送至地图编辑器;所述地图编辑器将接收的数据进行空间特征提取并与加载地图数据信息进行对比以确认机器人所在位置坐标。
进一步地,所述加载地图及机器人在地图中的位置均采用图像形式显示以供用户选择需要到达的目的地。
进一步地,所述寻路算法采用A*寻路算法。
进一步地,所述机器人按照路经坐标列表移动到目的地还包括当所述机器人移动过程中遇到地图上未有的障碍物,则更新地图信息并重新计算到达目的地的路经坐标列表。
根据本发明提供的一种基于智能机器人的地图构建系统和地图导航方法,具有适应性强,本发明可适用于室内窄小、未知的环境同时机器人移动过程中实时扫描建模高效的构建地图精确度高。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明,以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的优选实施例的基于智能机器人的地图构建系统示意图;
图2是本发明的优选实施例的基于智能机器人的地图导航方法的流程图;
图3是本发明的优选实施例的基于智能机器人的地图坐标计算示意图。
下面将结合本发明实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做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。
具体实施方式
如图1所示,本发明的优选实施例的基于智能机器人的地图构建系统示意图包括中央控制器、驱动器、地图编辑器和激光测距器。
驱动器用于根据中央控制器发出的指令驱动机器人做相应的机械运动(例如驱动机器人做肢体动作包括摇头,挥动手臂等),其包括驱动机器人做旋转机械运动以调整激光测距器检测的角度和包括驱动机器人做移动运动(例如激光测距器安装在机器人头部,驱动器控制机器人的头部旋转方向来调整激光测距器检测的角度,或驱动器控制机器人底座滑轮移动);
激光测距器使用是DM/SL激光扫描测距仪,是一款可集成到OEM应用中的多功能扫描测距仪,具有结构紧凑、坚固耐用、一级激光人眼安全等优点。激光测距器的棱镜测距范围可达500米(1500英尺),并且可以利用适应的软件集成到各种应用当中。当激光模块打开中心轴时,这意味着激光模块已经完全对齐脉冲检测器,这样使得扫描测距仪更加的坚固耐用,并保证了系统的精确性。其使用的是激光飞行时间测距技术,即测量测量红外脉冲激光从发射端到被测物,再反射回接收端所消耗的时间。被测物的距离即所测的时间的一半乘以光的速度。激光扫描测距仪中的角度编码器用于定位被测物的角度位置。传感器对反射光的非常非常低,这样就能测量更低反射率以及更远距离的物体。总之,DM/SL激光扫描测距仪其特点包括360度旋转扫描测距、测量距离500米、可方便的集成到OEM应用中、结构紧凑,坚固耐用、激光安全等级1级,对人眼无伤害和可以测量反射率极低的物体。其参数如下面表格所示:
中央控制器用于将激光测距器的工作状态参数(例如激光测距器旋转的角度)和采集的数据信息发送给地图编辑器生成地图。
地图编辑器生成地图包括如下步骤:
步骤1:在新的未知空间下,设置起始位置,并以此为基准设置全局坐标系,即以起始位置为坐标原点,以长度length为坐标单位(其中length越小构建的地图越精确),以起点运动方向为Y轴方向,按右手法则确定X轴方向;
步骤2:中央控制器控制机器人从起始位置开始运动,激光测距器不断进行全方位扫描以采集空间特征信息并发送至地图编辑器;其中空间特征信息包括激光测距器所在位置坐标f(x,y)、与X轴偏离的角度α及扫描最远点N的距离r。
步骤3:地图编辑器将接收的数据进行分析处理以在地图上描绘空间特征;如图3所示,
计算最远点N的相对坐标f1(x1,y1),其中x1是(r*cosα)/length取整数部分,y1是(r*sinα)/length取整数部分;
计算最远点N的在全局坐标系中的坐标值f2(x2,y2),其中x2=x+x1,y2=y+y1,并在地图f2(x2,y2)标记来描绘空间特征。
步骤4:机器人每运动一定距离就要处理一次激光测距器扫描的数据来更新地图,直至地图描绘完成。
地图编辑器还包括管理模块,其用于将构建的地图上传至云服务器和/或从云服务器下载地图。例如云服务器可以通过云服务大数据计算功能整合多个地图形成完整的地图,并且当机器人在新的空间如果云服务器已有现有的地图,可以通过地图编辑器的管理模块下载直接使用,而不用重新扫描构建地图。
如图2所示,本发明的优选实施例的基于智能机器人的地图导航方法的流程图,包括以下步骤:
机器人的中央控制器以二维数组记录地图坐标信息的形式加载地图
获取与地图相匹配的所在位置坐标和需要到达的目的地坐标
然后通过A*寻路算法计算到达目的地的路经坐标列表(该路径坐标列表按照顺序以二维数组的方式保存要经过的坐标点)
机器人按照路经坐标列表移动到目的地。
当机器人移动过程中遇到地图上未有的障碍物,则更新地图信息并重新计算到达目的地的路经坐标列表。
其中,获取与地图相匹配的所在位置坐标包括机器人的激光测距器进行全方位扫描以采集空间特征信息并发送至地图编辑器;地图编辑器将接收的数据进行空间特征提取并与加载地图数据信息进行对比以确认机器人所在位置坐标。
加载地图及机器人在地图中的位置均采用图像形式显示以供用户选择需要到达的目的地。
A*寻路算法,例如从A点移动到一墙之隔的B点
其是基于路径评分来寻路,根据F=G+H,其中G=从起点A,沿着产生
的路径,移动到终点B的移动耗费;H=从当前检索坐标点移动到终点B的
预估移动耗费,H值可以用不同的方法(例如曼哈顿方法)估算。|
其寻路步骤如下:
1.从点A开始,并且把它作为待处理点存入一个开启列表。开启列表是一个待检查坐标点的列表.
2.寻找起点A周围所有可到达或者可通过的坐标点,跳过有墙,水,或其他无法通过的坐标位。也把他们加入开启列表。同时将这些坐标设置点A为“父节点”。
3.从开启列表中删除点A,把它加入到一个关闭列表,关闭列表中保存的所坐标点均不需要再次检查。
4.从开启列表中选择F值最低的坐标点把它从开启列表中删除,然后添加到关闭列表中。
5.检查所有相邻坐标点。跳过那些已经在关闭列表中的或者不可通过的(有墙,水的地形,或者其他无法通过的地形),把他们添加进开启列表,如果他们还不在里面的话。把选中的方格作为新的坐标点的父节点。
6.如果某个相邻坐标点已经在开启列表里了,检查现在的这条路径是否更好。换句话说,检查如果我们用新的路径到达它的话,G值是否会更低一些。如果不是,那就什么都不做。另一方面,如果新的G值更低,那就把相邻坐标点的父节点改为目前选中的坐标点。
7.重复4-6过程,直到目标坐标点被添加进关闭列表
路经坐标列表是从终点B将其父节点坐标点放入单向链表中,在循环将单向链表表头节点坐标的父节点坐标依次放入单向链表中,直至起点A放到单向链表中。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于智能机器人的地图构建系统,其特征在于,包括中央控制器、驱动器、地图编辑器和激光测距器,所述驱动器用于根据所述中央控制器发出的指令驱动机器人做相应的机械运动,其包括驱动机器人做旋转机械运动以调整所述激光测距器检测的角度和包括驱动机器人做移动运动,所述中央控制器用于将所述激光测距器的工作状态参数和采集的数据信息发送给所述地图编辑器生成地图。
2.如权利要求1所述的基于智能机器人的地图构建装置,其特征在于,所述地图编辑器生成地图包括如下步骤:
步骤1:在新的未知空间下,设置起始位置,并以此为基准设置全局坐标系,即以起始位置为坐标原点,以长度length为坐标单位,以起点运动方向为Y轴方向,按右手法则确定X轴方向;
步骤2:所述中央控制器控制机器人从起始位置开始运动,所述激光测距器不断进行全方位扫描以采集空间特征信息并发送至所述地图编辑器;
步骤3:所述地图编辑器将接收的数据进行分析处理以在地图上描绘空间特征;
步骤4:机器人每运动一定距离就要处理一次所述激光测距器扫描的数据来更新地图,直至地图描绘完成。
3.如权利要求2所述的基于智能机器人的地图构建系统,其特征在于,所述空间特征信息包括所述激光测距器所在位置坐标f(x,y)、与X轴偏离的角度α及扫描最远点N的距离r。
4.如权利要求3所述的基于智能机器人的地图构建系统,其特征在于,所述步骤3还包括以下步骤:
计算最远点N的相对坐标f1(x1,y1),其中x1是(r*cosα)/length取整数部分,y1是(r*sinα)/length取整数部分;
计算最远点N的在全局坐标系中的坐标值f2(x2,y2),其中x2=x+x1,y2=y+y1,并在地图f2(x2,y2)标记来描绘空间特征。
5.如权利要求1所述的基于智能机器人的地图构建系统,其特征在于,所述地图编辑器还包括管理模块,其用于将构建的地图上传至云服务器和/或从云服务器下载地图。
6.一种基于智能机器人的地图导航方法,其特征在于,包括机器人的中央控制器以二维数组记录地图坐标信息的形式加载地图及获取与地图相匹配的所在位置坐标和需要到达的目的地坐标;然后通过寻路算法计算到达目的地的路经坐标列表;所述机器人按照路经坐标列表移动到目的地。
7.如权利要求6所述的基于智能机器人的地图导航方法,其特征在于,所述获取与地图相匹配的所在位置坐标包括机器人的激光测距器进行全方位扫描以采集空间特征信息并发送至地图编辑器;所述地图编辑器将接收的数据进行空间特征提取并与加载地图数据信息进行对比以确认机器人所在位置坐标。
8.如权利要求5所述的基于智能机器人的地图导航方法,其特征在于,所述加载地图及机器人在地图中的位置均采用图像形式显示以供用户选择需要到达的目的地。
9.如权利要求5所述的基于智能机器人的地图导航方法,其特征在于,所述寻路算法采用A*寻路算法。
10.如权利要求5所述的基于智能机器人的地图导航方法,其特征在于,所述机器人按照路经坐标列表移动到目的地还包括当所述机器人移动过程中遇到地图上未有的障碍物,则更新地图信息并重新计算到达目的地的路经坐标列表。
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