CN106647750A - 一种基于rfid技术的移动机器人路径优化与导引方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法，解决了机器人在有限区域有目的行走复杂度高的技术问题。实现方案是：对移动机器人及行走区域初始部署；控制中心向移动机器人发送目的地子区域标号，移动机器人开始行走并达第一重要位置节点；读取当前重要位置节点处RFID中局部信息表，表中有区域标号，区域类型和行走指示信息；判断目的地是否为当前的临近区域；若不是，用行走指示信息路径规划并行走至下一重要位置节点，直至完成目的地行走；若是临近区域，依行走指示信息走至目的地。本发明在RFID标签中存储行走指示信息引导移动机器人行走，避免了不断的路径搜索过程，简单有效，RFID标签中存储着最优与次优行走信息，鲁棒性更高。

Description

一种基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法

技术领域

本发明属于机器人技术领域，主要涉及移动机器人在未知区域中的行走方法，具体是一种基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法。可用于展厅，家用等环境下的机器人自主移动场景。

背景技术

随着科学技术的进步，物联网的蓬勃发展。移动机器人已越来越多的应用在各个行业。路径规划与路径引导是移动机器人行走系统的主要研究内容。传统移动机器人在未知区域的行走导引方式主要通过电磁导引的方式，这种方法首先需要在移动机器人将要行走的区域上铺设电磁轨道，然后移动机器人根据目的地位置规划出最优行走路径作为预设路径。最后通过磁感应信号引导移动机器人在预设路径上进行行走。这种路径规划方式对环境地图的依赖性很大，且灵活性低。同时，电磁导引系统施工的时间成本、金钱成本、后期维护成本都较高。

近年来，也产生了许多利用寻优算法进行在线式路径规划与导引的方法。这类方法首先利用传感器对移动机器人进行实时定位，再根据定位信息与地图信息利用寻优算法进行最优路径搜索，得到当前位置到目的地的最优路径。然后，移动机器人沿当前最优路径行走一步。重复上述实时定位、最优路径规划、行走的过程，从而能使机器人逐渐接近目的地。这类方法，机器人每行走一步，都要对机器人进行实时定位，并利用寻优算法重新规划导引路径。计算复杂度较高，对移动机器人处理模块的性能要求也较高。同时，由于机器人缺少对于将要行走区域的先验信息，当区域中存在着路径故障时，机器人无法做出相应的应急行走，可能导致机器人不能成功地行走至目的地。

综上，上述传统的路径导引系统存在着以下缺点：

1.在机器人行走路线上铺设的电磁导引路线变更困难较大，很难根据行走环境的变化而变化。

2.利用寻优算法进行在线式路径规划与导引的方法需要在行走过程中不断地进行最优路径搜索，复杂度高且耗时长。

3.用最优路径作为固定的行走路径，当最优路径上的路段发生故障时缺少相应的应急方法，鲁棒性较低。

发明内容

本发明针对上述传统方法的不足，提出了一种计算简单，具有最优次优储备方案的，鲁棒性更好的基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法。

本发明是一种基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法，其特征在于，包括有如下步骤：

(1)对移动机器人及当前所要行走的区域进行初始部署；

首先将移动机器人所要行走的区域划分为若干个子区域，然后在行走区域的重要位置节点即岔路、转弯处、停靠处放置RFID标签，RFID标签中存储着该重要位置节点的局部信息表，局部信息表包含着行走区域内各个子区域相对于该重要位置节点的区域类型T_D以及该重要位置节点到各个子区域的行走指示信息I，I中包含着该重要位置节点到各个子区域的最优行走指示信息I₁与次优行走指示信息I₂；

在移动机器人上安设有RFID读卡器，当移动机器人行走至RFID标签附近时，主动读取标签中的信息；

(2)移动机器人开始行走，到达第一个重要位置节点；

控制中心向移动机器人发送目的地子区域的标号，设目的地的子区域标号为D，当移动机器人接收到子区域标号相当于接收到了行走指令，移动机器人以当前朝向为初始方向，并沿当前路径开始行走，直到读卡器感应到第一个RFID标签，即到达第一个重要位置节点；

(3)设当前重要位置节点为P，此时，第一个重要位置节点即为当前重要位置节点P，当移动机器人行走到某个重要位置节点时，该重要位置节点即为当前重要位置节点；

(4)移动机器人用读卡器读取当前重要位置节点P处RFID标签中的信息，得到当前局部信息表；

(5)移动机器人从当前局部信息表中查表得到目的地子区域D的相对于当前重要位置节点P的区域类型T_D,以及当前重要位置节点P到目的地子区域D的行走指示信息I；

当前局部信息表中包含有当前重要位置节点到所有子区域的信息，移动机器人的逻辑控制端通过遍历查找的方式得到目的地子区域D的信息，包括目的地子区域D相对于当前重要位置节点P的区域类型T_D,以及当前重要位置节点P到目的地子区域D的行走指示信息I，其中T_D代表目的地子区域D是否为当前重要位置节点P的临近区域；

(6)移动机器人对提取到的区域类型T_D进行判断，若T_D为1，则目的地子区域D为当前重要位置节点P的临近区域，执行步骤(7)，若T_D为0，则目的区子域D不是当前重要位置节点P的临近区域，执行步骤(8)；

(7)目的地子区域D是当前重要位置节点P的临近区域，此时，行走指示信息I中仅包含着目的地子区域D相对于当前重要位置节点P的方向信息O_last与距离信息L_last，移动机器人根据方向信息O_last与距离信息L_last行走至目的地子区域D，结束行走，完成目的地为D的路径优化与导引过程；

(8)目的地子区域D不是当前重要位置节点P的临近区域，移动机器人根据行走指示信息I进行路径规划并行走至下一重要位置节点，并返回步骤(4)，将下一重要位置节点作为当前重要位置节点，读取RFID标签中的信息，继续进行路径优化与路径导引，直到移动机器人到的目的地子区域D。

本发明中，移动机器人能够在根据RFID的导引信息进行行走并到达指示区域，并且通过在RFID中同时保存最优路径和次优路径的行走指引信息的方式使得移动机器人能够在最优路径的路段发生故障时利用次优路径的行走指示信息行走，提高了鲁棒性。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

第一，在机器人将要行走的区域中的重要位置节点部署RFID标签，并且在移动机器人上安设RFID读卡器，在移动机器人的行走过程中，通过RFID读卡器直接从重要位置节点中的RFID标签中读取该节点到目的地子区域的行走指示信息，并利用行走指示信息朝目的地子区域行走，和在线式利用寻优算法进行路径规划与导引的方法相比，避免了在行走过程中，不断地使用寻优算法进行最优路径搜索的过程，具有简单有效的特性。

第二，在RFID标签中同时存储了重要位置节点到目的地子区域的最优路径的行走指示信息以及次优路径的行走指示信息，当移动机器人的最优行走路径发生故障时，移动机器人将根据次优路径的行走指示信息进行行走，鲁棒性更高。

第三，由于RFID标签具有灵活性高，成本低，部署容易等特点，通过在移动机器人将要行走的区域的重要位置节点部署存储了行走指示信息的RFID标签来引导移动机器人进行的方法，和传统的电磁导引系统相比，具有更低的成本，并且能够灵活地应用在展馆、超市以及家庭等环境。

附图说明

图1为本发明的实现总流程图；

图2为移动机器人将要行走的区域的平面示意图；

图3为移动机器人底座俯视示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

传统的移动机器人在未知区域的行走导引方式主要是通过电磁导引的方式，这种方式需要在移动机器人将要行走的区域上铺设电磁轨道，然后通过电磁感应信号引导移动机器人进行行走。随着人工智能的发展，近年来，也产生了一些利用寻优算法来进行在线式路径规划与导引的方法，这种方法在移动机器人的行走过程中，不断地利用寻优算法搜索最优路径，并且沿最优路径进行行走，从而不断地接近目的地。显然，这种在线式搜索最优路径的方法存在着计算复杂且计算量大的问题。

实施例1

机器人研究跨越基础研究与应用研究，本发明也致力于机器人研究技术领域，针对上述问题，提出一种基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法，参见图1，移动机器人受控于控制中心，控制中心与移动机器人通过无线通信进行信息交互，包括有如下步骤：

(1)对移动机器人及当前所要行走的区域进行初始部署。

首先将移动机器人所要行走的区域划分为若干个子区域，然后在行走区域的重要位置节点即岔路、转弯处、停靠处放置RFID标签，RFID标签中存储着该重要位置节点的局部信息表，局部信息表包含着行走区域内各个子区域相对于该重要位置节点的区域类型T_D以及该重要位置节点到各个子区域的行走指示信息I，I中包含着该重要位置节点到各个子区域的最优行走指示信息I₁与次优行走指示信息I₂。

在移动机器人上安设有RFID读卡器，当移动机器人行走至RFID标签附近时，主动读取标签中的信息。

(2)移动机器人开始行走，到达第一个重要位置节点。

控制中心向移动机器人发送目的地子区域的标号，设目的地的子区域标号为D，当移动机器人接收到子区域标号相当于接收到了行走指令，移动机器人以当前朝向为初始方向，并沿当前路径开始行走，直到读卡器感应到第一个RFID标签，即到达第一个重要位置节点。

(3)设当前重要位置节点为P，此时，第一个重要位置节点即为当前重要位置节点P，当移动机器人行走到某个重要位置节点时，该重要位置节点即为当前重要位置节点。

(4)移动机器人用读卡器读取当前重要位置节点P处RFID标签中的信息，得到当前局部信息表。

当移动机器人行走至第一个重要位置节点时，第一个重要位置节点即为当前重要位置节点P，当前局部信息表即为第一个重要位置节点处的局部信息表，当移动机器人行走至第二个重要位置节点时，第二个重要位置节点即为当前重要位置节点P，当前局部信息表即为第二个重要位置节点处的局部信息表，以此类推。

(5)移动机器人从当前局部信息表中查表得到目的地子区域D的相对于当前重要位置节点P的区域类型T_D,以及当前重要位置节点P到目的地子区域D的行走指示信息I。

当前局部信息表中包含有当前重要位置节点到所有子区域的信息，移动机器人的逻辑控制端通过遍历查找的方式得到目的地子区域D的信息，包括目的地子区域D相对于当前重要位置节点P的区域类型T_D,以及当前重要位置节点P到目的地子区域D的行走指示信息I，其中T_D代表目的地子区域D是否为当前重要位置节点P的临近区域。

(6)移动机器人对提取到的区域类型T_D进行判断，若T_D为1，则目的地子区域D为当前重要位置节点P的临近区域，执行步骤(7)，若T_D为0，则目的区子域D不是当前重要位置节点P的临近区域，执行步骤(8)。

(7)目的地子区域D是当前重要位置节点P的临近区域，此时，行走指示信息I中仅包含着目的地子区域D相对于当前重要位置节点P的方向信息O_last与距离信息L_last，移动机器人根据方向信息O_last与距离信息L_last行走至目的地子区域D，结束行走，完成目的地为D的路径优化与导引过程。

移动机器人的逻辑控制端根据O_last与L_last产生相应的动力信息并发送给移动机器人的动力控制系统，动力控制系统根据动力信息控制移动机器人进行位姿调整并行走至目的地区域D，结束行走，完成目的地为D的路径优化与导引过程；

(8)目的地子区域D不是当前重要位置节点P的临近区域，移动机器人根据行走指示信息I进行路径规划并行走至下一重要位置节点，并返回步骤(4)，将下一重要位置节点作为当前重要位置节点，读取RFID标签中的信息，继续进行路径优化与路径导引，直到移动机器人到的目的地子区域D。

具体当目的地子区域D是当前重要位置节点P的非临近区域时，移动机器人对行走指示信息中的最优路径的路况信息进行判断，若最优路径的路况信息为正常，则移动机器人根据最优路径的方向信息行走至下一重要位置节点。若最优路径的路况信息为故障，则移动机器人根据次优路径的方向信息行走至下一重要位置节点，并返回步骤(4)，将下一重要位置节点作为当前重要位置节点，读取RFID标签中的信息，继续进行路径优化与路径导引，直到移动机器人到的目的地子区域D。

本发明在移动机器人将要行走的区域中的重要位置节点部署RFID标签，并且在移动机器人上安设RFID读卡器，在移动机器人的行走过程中，通过RFID读卡器直接从重要位置节点中的RFID标签中读取该节点到目的地子区域的行走指示信息，并利用行走指示信息朝目的地子区域行走，和在线式利用寻优算法进行路径规划与导引的方法相比，本发明避免了在行走过程中，不断地使用寻优算法进行最优路径搜索的过程，具有简单有效的特性。

本发明中，当移动机器人行走至某一重要位置节点时，若目的地子区域不是该重要位置节点的临近区域，则该重要位置节点处的RFID中同时存储了最优行走指示信息与次优行走指示信息，在最优路径发生故障时，移动机器人可以根据次优行走指示信息进行行走，具有较高的鲁棒性。

本发明中移动机器人的行走设计，主要应用于场馆、展厅、家庭以及厂房等空间较大，易于划分，陆地环境的区域或场合，具有广泛的应用性和较高的灵活性。

实施例2

基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法同实施例1，其中步骤(1)中所述的初始部署包括

在移动机器人将要行走的区域重要位置节点即岔路、转弯处、停靠处放置RFID标签，RFID标签中存储着该重要位置节点的局部信息表,信息表的内容见表1所示。

表1

本发明的局部信息表中包含三种信息，分别是区域标号，区域类型和行走指示信息。

其中，区域标号用来区分移动机器人将要行走的区域中不同的子区域，本例中，采用字母和数字的组合形成子区域编号，参见图2，图中A1、A2…、A6均为子区域，A1、A2…、A6也分别为子区域的标号。这些标号用来对移动机器人将要行走的区域进行划分并标记，以便后续的设计。

区域类型信息用来区分子区域是否为当前位置节点的临近区域，取值集合为{0,1}，当取值为1时此子区域为当前节点的临近区域，当取值为0时，此子区域是当前节点的非临近区域。

行走指示信息用于表示从当前位置节点到各个子区域的行走指示信息。

当子区域的区域类型信息为1时，行走指示信息I包括方向信息O_last与距离信息L_last，其中方向信息O_last用方位与角度的组合表示，如东北30°，用来表示子区域和当前位置节点的方位关系，距离信息L_last由自然数与度量单位表示，如3.1m，用来表示当前位置节点到子区域的距离大小。

当子区域的区域类型信息为0时，此子区域为当前位置的非临近区域，行走指示信息I包含最优路径行走指示信息I₁和次优路径行走指示信息I₂，其中I₁包含方向信息O₁和路况信息C₁，I₂包含方向信息O₂和路况信息C₂；O₁，O₂表示移动机器人在当前位置节点到此子区域的最优行走方向和次优行走方向，O₁，O₂的表示方式与O_last一致；C₁，C₂则表示最优行走方向和次优行走方向所对应路段的路况信息，路况信息的取值集合为{0,1}，当C₁取值为0，代表最优路径的路况为故障，当C₁取值为1，代表最优路径的路况为正常，当C₂取值为0，代表次优路径的路况为故障，当C₂取值为1，代表次优路径的路况为正常，在本发明中假设最优路径和次优路径的路况至少有一个是正常的。

本发明将上述的三种信息存储在RFID标签中，并将RFID标签部署在移动机器人将要行走区域的各个重要位置节点上，当移动机器人行走至重要位置节点附近时，移动机器人直接快速地通过RFID读卡器读取上述的三种信息，并通过这三种信息进行路径优化与路径导引，最终引导移动机器人行走至目的地子区域。实施例3

基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法同实施例1-2，步骤(8)中所述的目的地子区域D不是当前重要位置节点P的临近区域，移动机器人行走至下一重要位置节点的过程包括有：

8.1行走指示信息I中包含着当前重要位置节点P到目的地子区域D的最优路径行走指示信息I₁以及次优路径行走指示信息I₂，其中I₁包含着该重要位置节点P到此子区域的最优路径的方向信息O₁和路况信息C₁，I₂包含着该重要位置节点到此子区域的次优路径的方向信息O₂和路况信息C₂。

8.2移动机器人对I₁中最优路径的路况信息C₁进行判断，若路况信息C₁为1，则表示途中无故障，移动机器人根据I₁中最优路径的方向信息O₁行走至下一个重要位置节点，执行步骤8.3；若路况信息C₁为0，则表示途中存在故障，移动机器人根据I₂中次优路径的方向信息O₂行走至下一重要位置节点，执行步骤8.3。

8.3返回步骤(4)，将下一重要位置节点作为当前重要位置节点，读取RFID标签中的信息，继续进行路径优化与路径导引，直到移动机器人到的目的地子区域D。

本发明在RFID标签中同时存储了重要位置节点到目的地子区域的最优路径的行走指示信息以及次优路径的行走指示信息，当最优行走路径正常时，移动机器人根据最优行走指示信息进行行走，当最优行走路径发生故障时，移动机器人将根据次优路径的行走指示信息进行行走，具有更高的鲁棒性。

下面结合附图给出一个完整具体的例子，对本发明进一步说明。

实施例4

基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法同实施例1-3，参附图1，本发明的实现包括有如下步骤

步骤1，对移动机器人及当前所要行走的区域进行初始部署。

(1a)移动机器人将要行走的区域的平面示意图如图2所示，将此区域划分为若干个子区域，如图2中A1～A6均是均为子区域，在此区域的重要位置节点，即岔路、转弯处放置RFID标签，如图2中J₁～J₁₅均是重要位置节点，在这些节点处都放置有RFID标签，RFID标签中存储着该位置的局部信息表，局部信息表包含着行走区域内各个子区域相对于该重要位置节点的区域类型T_D以及重要位置节点到各个子区域的行走指示信息I，I中包含着该重要位置节点到各个子区域的最优行走指示信息I₁与次优行走指示信息I₂，在本例中假设节点J₃与J₄节点之间的路径出现故障，如图2中所示。

(1b)在移动机器人上安设RFID读卡器，当移动机器人行走至RFID标签附近时，主动读取标签中的信息。参见图3，本例中将RFID读卡器通过USB接口与移动机器人的控制端相连接并安装在移动机器人的侧边，RFID读卡器窗口便于读取安装于重要位置节点上RFID标签中的信息，移动机器人上的RFID读卡器与RFID标签进行无线通信。移动机器人的底座，其形状都是需要适应机器人的底部形状。

步骤2，控制中心向移动机器人发送目的地子区域标号D，本例中目的地子区域标号D为A6，当移动机器人接收到子区域标号相当于接收到了行走指令，移动机器人当前位于起点，起点位置如图2中s点所示，移动机器人以当前朝向为初始方向，并沿当前路径开始行走,直到读卡器感应到第一个RFID标签，即到达第一个重要位置节点，如图2中箭头所示，本例中移动机器人的初始方向为正东方向，当前路径为J₆与J₇之间的路径，第一个重要位置节点即为J₇节点。

此时，第一个重要位置节点J₇即为当前重要位置节点P，当移动机器人行走到某个重要位置节点时，该重要位置节点即为当前重要位置节点。

步骤3，移动机器人通过RFID读卡器自动读取当前重要位置节点J₇处的RFID标签中的信息，得到当前的局部信息表，即J₇点的局部信息表，如下表所示。

步骤4，当前局部信息表中包含了当前重要位置节点J₇到所有子区域A1～A6的信息，移动机器人的逻辑控制端通过遍历查找的方式得到目的地子区域A6的信息，包括目的地子区域A6相对于当前重要位置节点的区域类型T_D,以及当前重要位置节点J₇到目的地子区域A6的行走指示信息I。

步骤5，移动机器人对提取到的区域类型T_D进行判断，得到当前重要位置节点J₇与目的地子区域A6的区域类型T_D为0，说明目的地子区域A6为当前重要位置节点J₇的非临近区域。

步骤6，目的地子区域A6为当前位置节点J₇的非临近区域，行走指示信息I包含最优路径行走指示信息I₁以及次优路径行走指示信息I₂，移动机器人对I₁中的路况信息C₁进行判断，得到C₁为1，说明J₇至J₂的路段无故障，则移动机器人根据I₁中最优路径的方向信息O₁向正北行走到下一个重要位置节点，如图2所示，下一个重要位置节点为J₂。

步骤7，移动机器人通过RFID读卡器自动读取当前重要位置节点J₂处RFID标签中的信息，得到当前局部信息表，即J₂处的局部信息表，如下表所示。

步骤8，当前局部信息表中包含了当前重要位置节点J₂到所有子区域A1～A6的信息，移动机器人的逻辑控制端通过遍历查找的方式得到目的地子区域A6的信息，包括目的地子区域A6相对于当前重要位置节点的区域类型T_D,以及当前重要位置节点J₂到目的地子区域A6的行走指示信息I。

步骤9，移动机器人对提取到的区域类型T_D进行判断，得到当前重要位置节点J₂与目的地子区域A6的区域类型T_D为0，说明目的地子区域A6为当前重要位置节点J₂的非临近区域。

步骤10，目的地子区域A6为当前位置节点J₂的非临近区域，行走指示信息I包含最优路径行走指示信息I₁以及次优路径行走指示信息I₂，移动机器人对I₁中的路况信息C₁进行判断，得到C₁为1，说明J₂至J₃的路段无故障，则移动机器人根据I₁中最优路径的方向信息O₁向正东行走到下一个重要位置节点，如图2所示，下一个重要位置节点为J₃。

步骤11，移动机器人通过RFID读卡器自动读取当前重要位置节点J₃处RFID标签中的信息，得到当前局部信息表，即J₃处的局部信息表，如下表所示。

步骤12，当前局部信息表中包含了当前重要位置节点J₃到所有子区域A1～A6的信息，移动机器人的逻辑控制端通过遍历查找的方式得到目的地子区域A6的信息，包括目的地子区域A6相对于当前重要位置节点的区域类型T_D,以及当前重要位置节点J₃到目的地子区域A6的行走指示信息I。

步骤13，移动机器人对提取到的区域类型T_D进行判断，得到当前重要位置节点J₃与目的地子区域A6的区域类型T_D为0，说明目的地子区域A6为当前重要位置节点J₃的非临近区域。

步骤14，目的地子区域A6为当前位置节点J₃的非临近区域，行走指示信息I包含最优路径行走指示信息I₁以及次优路径行走指示信息I₂，移动机器人对I₁中的路况信息C₁进行判断，得到C₁为0，说明J₃至J₄的路段存在故障，移动机器人根据I₂中次优路径的方向信息O₂向正南行走到下一个重要位置节点，如图2所示，下一个重要位置节点为J₉。

步骤15，移动机器人通过RFID读卡器自动读取当前重要位置节点J₉处RFID标签中的信息，得到当前局部信息表，即J₉处的局部信息表，如下表所示。

步骤16，当前局部信息表中包含了当前重要位置节点J₉到所有子区域A1～A6的信息，移动机器人的逻辑控制端通过遍历查找的方式得到目的地子区域A6的信息，包括目的地子区域A6相对于当前重要位置节点的区域类型T_D,以及当前重要位置节点J₉到目的地子区域A6的行走指示信息I。

步骤17，移动机器人对提取到的区域类型T_D进行判断，得到当前重要位置节点J₉与目的地子区域A6的区域类型T_D为0，说明目的地子区域A6为当前重要位置节点J₉的非临近区域。

步骤18，目的地子区域A6为当前位置节点J₉的非临近区域，行走指示信息I包含最优路径行走指示信息I₁以及次优路径行走指示信息I₂，移动机器人对I₁中的路况信息C₁进行判断，得到C₁为1，说明J₉至J₁₀的路段无故障，移动机器人根据I₂中最优路径的方向信息O₂向东北23°方向行走到下一个重要位置节点，如图2所示，下一个重要位置节点为J₁₀。

步骤19，移动机器人通过RFID读卡器自动读取当前重要位置节点J₁₀处RFID标签中的信息，得到当前局部信息表，即J₁₀处的局部信息表，如下表所示。

步骤20，当前局部信息表中包含了当前重要位置节点J₁₀到所有子区域A1～A6的信息，移动机器人的逻辑控制端通过遍历查找的方式得到目的地子区域A6的信息，包括目的地子区域A6相对于当前重要位置节点的区域类型T_D,以及当前重要位置节点J₁₀到目的地子区域A6的行走指示信息I。

步骤21，移动机器人对提取到的区域类型T_D进行判断，得到当前重要位置节点J₁₀与目的地子区域A6的区域类型T_D为1，说明目的地子区域A6为当前重要位置节点J₁₀的临近区域。

步骤22，目的地子区域目的地A6是当前位置节点J₁₀的临近区域。行走指示信息I中仅包含着目的地子区域A6相对于当前重要位置节点J₁₀的方向信息O_last与距离信息L_last，移动机器人根据O_last与L_last向东南19°方向行走2.8m到达A6区域，结束行走，完成目的地为A6的路径优化与导引过程，并告知控制中心已成功到达目的地

本发明基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法使得移动机器人能够在根据RFID的导引信息进行行走并到达指示区域，并且通过在RFID中同时保存最优路径和次优路径的行走指引信息的方式使得移动机器人能够在最优路径的路段发生故障时利用次优路径的行走指示信息行走，提高了鲁棒性。

其实现方案是1.在机器人将要行走的区域的重要节点位置放置写有局部信息表的RFID电子标签，并且在机器人上安设RFID读卡器。2.控制中心向移动机器人发送目的地子区域的标号，移动机器人以当前朝向为初始方向并沿当前路径开始行走直到到达一个重要位置节点。3.机器人通过RFID读卡器自动读取重要位置节点处RFID标签中的局部信息表并查表得到目的地子区域的区域类型与行走指示信息。4.移动机器人对目的地子区域进行判断，若目的地子区域为当前重要位置节点的临近区域，则移动机器人根据行走指示信息中的方向信息与距离信息行走至目的地子区域，结束行走并完成移动机器人路径优化与导引方法。若目的地子区域为当前重要位置节点的非临近区域，执行下一步骤。5.移动机器人对行走指示信息中的最优路径的路况进行判断，若路况为正常，则移动机器人根据最优行走方向行走至下一个重要位置节点，执行下一步骤。若路况为故障，则移动机器人根据次有行走方向行走至下一重要位置节点，执行下一步骤。6.返回步骤3，继续进行移动机器人路径优化与导引方法。

简而言之，本发明公开的一种基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法，解决了移动机器人在有限室内区域进行有目的行走复杂度高的技术问题。其实现方案是：对移动机器人及行走区域初始部署；控制中心向移动机器人发送目的地子区域标号，移动机器人开始行走并达第一重要位置节点；读取当前重要位置节点处RFID中局部信息表，表中有区域标号，区域类型和行走指示信息；判断目的地是否为当前的临近区域；若不是，用行走指示信息路径规划并行走至下一重要位置节点，继续路径优化与导引，完成目的地行走；若是临近区域，依行走指示信息走至目的地，完成移动机器人路径优化与导引并告知控制中心。本发明通过在RFID标签中存储行走指示信息引导移动机器人行走，避免了不断最优路径搜索过程，简单有效，RFID标签中同时存储着最优与次有行走信息，鲁棒性更高。

Claims (3)

1.一种基于RFID技术的移动机器人路径优化与导引方法，其特征在于，移动机器人受控于控制中心，控制中心与移动机器人通过无线通信进行信息交互，包括有如下步骤：

(1)对移动机器人及当前所要行走的区域进行初始部署；

首先将移动机器人所要行走的区域划分为若干个子区域，然后在行走区域的重要位置节点即岔路、转弯处、停靠处放置RFID标签，RFID标签中存储着该重要位置节点的局部信息表，局部信息表包含着行走区域内各个子区域相对于该重要位置节点的区域类型T_D以及该重要位置节点到各个子区域的行走指示信息I，I中包含着该重要位置节点到各个子区域的最优行走指示信息I₁与次优行走指示信息I₂；

在移动机器人上安设有RFID读卡器，当移动机器人行走至RFID标签附近时，主动读取标签中的信息；

(2)移动机器人开始行走，到达第一个重要位置节点；

控制中心向移动机器人发送目的地子区域的标号，设目的地的子区域标号为D，当移动机器人接收到子区域标号相当于接收到了行走指令，移动机器人以当前朝向为初始方向，并沿当前路径开始行走，直到读卡器感应到第一个RFID标签，即到达第一个重要位置节点；

(3)设当前重要位置节点为P，此时，机器人到达的第一个重要位置节点即为当前重要位置节点P，当移动机器人行走到某个重要位置节点时，该重要位置节点即为当前重要位置节点；

(4)移动机器人用读卡器读取当前重要位置节点P处RFID标签中的信息，得到当前局部信息表；

(5)移动机器人从当前局部信息表中查表得到目的地子区域D的相对于当前重要位置节点P的区域类型T_D,以及当前重要位置节点P到目的地子区域D的行走指示信息I；

(6)移动机器人对提取到的区域类型T_D进行判断，若T_D为1，则目的地子区域D为当前重要位置节点P的临近区域，执行步骤(7)，若T_D为0，则目的区子域D是当前重要位置节点P的非临近区域，执行步骤(8)；

(7)目的地子区域D是当前重要位置节点P的临近区域，此时，行走指示信息I中仅包含着目的地子区域D相对于当前重要位置节点P的方向信息O_last与距离信息L_last，移动机器人根据方向信息O_last与距离信息L_last行走至目的地子区域D，结束行走，完成目的地为D的路径优化与导引过程；

(8)目的地子区域D不是当前重要位置节点P的临近区域，移动机器人根据行走指示信息I进行路径规划并行走至下一重要位置节点，并返回步骤(4)，将下一重要位置节点作为当前重要位置节点，读取RFID标签中的信息，继续进行路径优化与路径导引，直到移动机器人到的目的地子区域D。

2.根据权利要求1所述的基于RFID技术的移动机器人路径导引方法，其特征在于，步骤(1)中所述的初始部署包括

在移动机器人将要行走的区域重要位置节点即岔路、转弯处、停靠处放置RFID标签，RFID标签中存储着该重要位置节点的局部信息表；

局部信息表中包含有三种信息，分别为区域标号，区域类型T_D，行走指示信息I；

其中，区域标号用来区分移动机器人将要行走区域中的不同的子区域；

区域类型T_D用来区分行走区域内的各个子区域是否为当前重要位置节点的临近区域，若为临近区域T_D为1，若为非临近区域T_D为0；

行走指示信息I用于表示当前重要位置节点到各个子区域的行走指示信息；

行走指示信息I分为两种，当区域类型T_D为1时，行走指示信息I包含方向信息O_last与距离信息L_last；当区域类型T_D为0时，行走指示信息I包含最优路径行走指示信息I₁和次优路径行走指示信息I₂，I₁和I₂中分别包含着最优路径和次优路径的方向信息O₁，O₂以及路况信息C₁，C₂，当路况信息取值为1时，则表示路况为正常，当路况信息取值为0时，则表示路况存在故障，C₁和C₂中至少有一个为1。

3.根据权利要求1所述的基于RFID技术的移动机器人路径导引方法，其特征在于，步骤(8)中所述的目的地子区域D不是当前重要位置节点P的临近区域，移动机器人行走至下一重要位置节点的过程包括有：

8.1行走指示信息I中包含着当前重要位置节点P到目的地子区域D的最优路径行走指示信息I₁以及次优路径行走指示信息I₂，其中I₁包含着该重要位置节点P到此子区域的最优路径的方向信息O₁和路况信息C₁，I₂包含着该重要位置节点到此子区域的次优路径的方向信息O₂和路况信息C₂；

8.2移动机器人对I₁中最优路径的路况信息C₁进行判断，若路况信息C₁为1，则表示途中无故障，移动机器人根据I₁中最优路径的方向信息O₁行走至下一个重要位置节点，执行步骤8.3；若路况信息C₁为0，则表示途中存在故障，移动机器人根据I₂中次优路径的方向信息O₂行走至下一重要位置节点，执行步骤8.3；

8.3返回步骤(4)，将下一重要位置节点作为当前重要位置节点，读取RFID标签中的信息，继续进行路径优化与路径导引，直到移动机器人到的目的地子区域D。