CN107544515A - 基于云服务器的多机器人建图导航系统与建图导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云服务器的多机器人建图导航系统与建图导航方法,基于云服务器的多机器人建图导航系统包括云服务器与多台机器人,每台所述机器人均可与所述云服务器产生数据连接;基于该系统的建图导航方法通过获取机器人探测得到的环境数据进行云端建图并下发数据至该系统内的所有机器人实现机器人的组网导航。本发明的基于云服务器的多机器人建图导航系统与建图导航方法使机器人之间可以共享地图资源,不仅降低了单台机器人的硬件配置要求,可以节省硬件成本,也有利于加快地图的构建与完善更新效率,使多台机器人可快速组网,云服务器可对机器人的位置分布了如指掌,方便统一调配。
Description
技术领域
本发明涉及机器人自动建图导航领域,特别是涉及一种基于云服务器的多机器人建图导航系统与建图导航方法。
背景技术
当前智能机器人与人工智能蓬勃发展,智能机器人正应用到工业以及生活中的各个领域,如物流、导览、巡逻等领域均出现了较为成熟的机器人解决方案。
当前市面上主流的机器人都是独立建图导航,每个机器人均配备独立的环境探测单元与上位机进行环境探测与建图,当同一工作区域中有多台机器人在工作时,每个机器人均独立建图导航,不仅建图过程重复使得系统效率低,软件资源浪费,而且每个机器人均需要较高的硬件配置,硬件的成本也比较高。同时,当工作场景发生变化时,机器人存储的地图无法进行实时更新,影响工作效率和客户体验。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种可实现多机器人组网、方便机器人之间进行地图共享、节省硬件成本、可及时更新地图的基于云服务器的多机器人建图导航系统与建图导航方法。
技术方案:为实现上述目的,本发明的基于云服务器的多机器人建图导航系统包括云服务器与多台机器人,每台所述机器人均可与所述云服务器产生数据连接;所述机器人包括机械移动平台,所述机械移动平台上设置有环境探测单元、控制器以及用于连接云服务器的通讯单元。
进一步地,所述环境探测单元包括激光雷达、视觉传感器、超声波传感器中的一种、多组或全部。
进一步地,所述机械移动平台包含多个驱动轮,针对每个驱动轮均配有编码器。
进一步地,与云服务器连接的机器人中包含不同功能的机器人。
基于上述基于云服务器的多机器人建图导航系统的建图导航方法,具体步骤为:
步骤一:机器人上的环境探测单元随着机器人的运动采集环境数据,并通过所述通讯单元将采集到的环境数据上传至所述云服务器,所述云服务器根据接收到的环境数据进行云端建图,形成工作区域的地图数据;
步骤二:所述云服务器下发数据至各机器人,机器人根据云服务器下发的数据进行导航执行任务。
进一步地,所述云服务器将地图数据下发至各机器人的控制器,各机器人根据地图数据独立导航执行任务。
进一步地,所述云服务器根据地图数据分别规划各机器人的行走路线,并将对应于各机器人的动作指令下发至相应的机器人的控制器,各机器人根据云服务器下发的动作指令分别执行相应的动作。
进一步地,所述机器人执行任务的同时持续采集环境数据并将环境数据返回至所述云服务器,所述云服务器根据所述各机器人采集的环境数据对云服务器中当前的地图数据进行更新,云服务器定时或实时根据最新的地图数据下发数据至各机器人。
进一步地,所述云服务器根据某台机器人更新地图数据的方法如下:云服务器根据该机器人返回的环境数据信息与当前云服务器中的数据进行对比,得出该机器人当前的位置信息以及机器人当前位置周边的环境数据的变化情况,若环境数据有变化,则据此对地图数据进行更新,若环境数据没有变化,则忽略该时刻返回的环境数据。
有益效果:本发明的基于云服务器的多机器人建图导航系统与建图导航方法使机器人之间可以共享地图资源,不仅降低了单台机器人的硬件配置要求,可以节省硬件成本,也有利于加快地图的构建与完善更新效率,使多台机器人可快速组网,云服务器可对机器人的位置分布了如指掌,方便统一调配。
附图说明
附图1为基于云服务器的多机器人建图导航系统的系统组成图;
附图2为建图导航方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如附图1所示的基于云服务器的多机器人建图导航系统,包括云服务器10与多台机器人20,每台所述机器人20均可与所述云服务器10产生数据连接;所述机器人20包括机械移动平台,所述机械移动平台上设置有环境探测单元、控制器以及用于连接云服务器10的通讯单元,可选地,机械移动平台上还配置有定位单元(GPS模块、北斗模块等)。控制器是机器人20上上位机与下位机的统称,控制器一方面可进行数据处理,用于整理环境探测单元所采集到的数据并及时通过通讯单元发送给云服务器10,且可通过通讯单元接受云服务器10的数据,另一方面用于控制机械移动平台的运动,当然还可以进行一些机器人20本地信息的处理,如人机交互等。
在当前的技术水平环境下,机器人20主要以轮式移动车体为主,所述机械移动平台包含两个或多个驱动轮与若干从动轮,针对每个驱动轮均配有编码器,驱动轮与编码器均连接所述控制器,控制器通过控制驱动轮的转速可实现机械移动平台的直线行走、转弯等动作。
现有的主流机器人SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)技术主要为激光SLAM技术与视觉SLAM技术或者多传感器融合的SLAM技术,激光SLAM技术的核心传感器是激光雷达(激光扫描仪),激光雷达可以方便地获取周边物体的轮廓信息,云服务器10可以根据轮廓信息进行地图构建;视觉SLAM技术主要依赖于视觉传感器,常用的视觉传感器为深度相机,深度相机可获取物品的图像数据以及深度数据,云服务器10据此构建3D点云地图。
本发明中,所述环境探测单元包括激光雷达、视觉传感器、超声波传感器中的一种、多组或全部。此外还可以根据机器人应用场景的区别在机械移动平台上配置用于探测用户使机器人20方便跟随的红外传感器、防止跌落的防跌落传感器等一系列传感器,使得多元化的机器人20均可组网。
基于上述基于云服务器10的多机器人20建图导航系统的建图导航方法,如附图2所示,具体步骤为:
步骤一:机器人20上的环境探测单元随着机器人20的运动采集环境数据,并通过所述通讯单元将采集到的环境数据上传至所述云服务器10,所述云服务器10根据接收到的环境数据进行云端建图,形成工作区域的地图数据;
步骤二:所述云服务器10下发数据至各机器人20,机器人20根据云服务器10下发的数据进行导航执行任务;
步骤三:所述机器人20执行任务的同时持续采集环境数据并将环境数据返回至所述云服务器10,所述云服务器10根据所述各机器人20采集的环境数据对云服务器10中当前的地图数据进行更新,云服务器10定时或实时根据最新的地图数据下发数据至各机器人20,此处需要说明的是,由于地图数据一般较大,云服务器10下发数据时可以只发送更新包至各机器人20以减少数据传输压力。
初始状态下,步骤一中的环境数据的采集工作可以由人工完成,人工操纵单台机器人20在工作区域中运动,覆盖工作区域的可运动的区域,使机器人20上环境探测单元可以探索尽可能多的区域采集环境数据,云服务器10根据该机器人20初步探得的环境数据进行地图构建工作形成初始地图数据。当工作区域较大时,也可以是人工操纵多台机器人20同时进行工作区域环境数据的搜集。
步骤一中的环境数据的采集工作也可以由云服务器10或机器人20本地的控制器自动完成,机器人20一边探测环境数据一边按照避障算法运动逐渐探索未知区域,当多台机器人20同时采集数据时,由于云服务器10无法获知各机器人20的位置信息,需要寻找不同机器人20探测数据的相似数据对各机器人20探测的地图数据进行拼接形成完整的地图数据,即当机器人A进入机器人B已经探测过的区域后,机器人A探测的数据与机器人B探测的数据具有高度相似的部分,云服务器10通过将机器人A与机器人B的探测数据进行比对可以找出两者重合的边界并将两者的探测数据进行拼接使不同机器人20探测环境数据可产生完整连续的地图数据。
步骤二中云服务器10下发数据以及机器人20导航执行任务的方式可以有两种,具体如下:
第一种实施方式:所述云服务器10将地图数据下发至各机器人20的控制器,各机器人20根据地图数据独立地进行本地导航执行任务,执行任务的过程中,控制器根据环境探测单元获取实时获取的环境数据可以实现智能避障与防碰撞。
第二种实施方式:所述云服务器10根据地图数据分别规划各机器人20的行走路线,并将对应于各机器人20的动作指令下发至相应的机器人20的控制器,各机器人20根据云服务器10下发的动作指令分别执行相应的动作,云服务器10可随时获取各机器人20的位置信息。这里的动作指令主要包括机器人20的各驱动轮的转速信息,在机器人20执行动作的过程中,其上的环境探测单元仍然继续探测环境数据并返回给云服务器10,云服务器10根据实时环境探测数据控制机器人20进行智能避障,当然智能避障的操作也可以在机器人20本地完成,避障完成后,云服务器10根据机器人20的位置信息继续给出动作指令。云服务器10获取机器人20位置信息的方式为:云服务器10根据机器人20当前获取的环境数据(如采用激光雷达,环境数据为激光雷达探测的轮廓数据,如采用视觉传感器,环境数据为3D点云数据)与地图数据进行比对,若环境数据与地图数据中某区域的数据高度重合,据此可判断机器人20在地图中的位置。
所述云服务器10根据某台机器人20更新地图数据的方法如下:云服务器10根据该机器人20返回的环境数据信息与当前云服务器10中的数据进行对比,得出该机器人20当前的位置信息以及机器人20当前位置周边的环境数据的变化情况,若环境数据有变化,则据此对地图数据进行更新,若环境数据没有变化,则忽略该时刻返回的环境数据。
本发明的基于云服务器10的多机器人20建图导航系统与建图导航方法使机器人20之间可以共享地图资源,不仅降低了单台机器人20的硬件配置要求,可以节省硬件成本,也有利于加快地图的构建与完善更新效率,特别适用于场地变化较为频繁的场地(如展会等),使多台机器人20可快速组网,云服务器10可对机器人20的位置分布了如指掌,方便统一调配。
本发明的基于云服务器的多机器人建图导航系统与建图导航方法适用于仓储物流机器人、巡逻机器人、导览机器人等不同应用场景。
应当说明的是,与同一云服务器10连接的机器人可以是不同种类的机器人,不同种类的机器人执行不同种类的任务,举例如下。
实施例一,工作区域内包含不同的子区域,每块子区域设置有一种功能的机器人20,且每块子区域的机器人20由该子区域的云服务器10掌管,该区域的云服务器10掌握着此子区域的地图数据,当一个子区域的机器人20需要进入另一个子区域时,可建立与欲进入的子区域中的云服务器10的连接,获取该子区域的云服务器10下发的数据后在该子区域内导航运动。例如,某公司的导览机器人的主要工作是带领客户在展厅内游览并为客户介绍该公司的产品服务信息,当导览机器人需要带领客户游览厂房时,导览机器人先申请权限并建立与掌管巡逻机器人的云服务器的连接,获取园区内室外的地图数据并导航至厂房,然后再申请权限并建立与掌管仓储机器人的云服务器的连接,获取厂房内部的地图数据,带领客户进入厂房游览。
实施例二,同一工作区域中与同一云服务器连接不同功能的机器人,如家庭中与云服务器同时连接有扫地机器人、保姆机器人、智能玩具等,这样可实现一个区域内不同种类机器人的组网。
更进一步地,当机器人产业发展到一定程度,可以将各区域的云服务器10联网共享地图数据,不同地区的各种不同种类的机器人可以在一定区域中(大致城市,小至厂区)通过获取不同云服务器的服务权限在一定区域中畅行无阻。
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 (9)
1.基于云服务器的多机器人建图导航系统,其特征在于:包括云服务器与多台机器人,每台所述机器人均可与所述云服务器产生数据连接;所述机器人包括机械移动平台,所述机械移动平台上设置有环境探测单元、控制器以及用于连接云服务器的通讯单元。
2.根据权利要求1所述的基于云服务器的多机器人建图导航系统,其特征在于:所述环境探测单元包括激光雷达、视觉传感器、超声波传感器中的一种、多组或全部。
3.根据权利要求1所述的基于云服务器的多机器人建图导航系统,其特征在于:所述机械移动平台包含多个驱动轮,针对每个驱动轮均配有编码器。
4.根据权利要求1-4所述的基于云服务器的多机器人建图导航系统,其特征在于:与云服务器连接的机器人中包含不同功能的机器人。
5.基于权利要求1所述基于云服务器的多机器人建图导航系统的建图导航方法,其特征在于:具体步骤为:
步骤一:机器人上的环境探测单元随着机器人的运动采集环境数据,并通过所述通讯单元将采集到的环境数据上传至所述云服务器,所述云服务器根据接收到的环境数据进行云端建图,形成工作区域的地图数据;
步骤二:所述云服务器下发数据至各机器人,机器人根据云服务器下发的数据进行导航执行任务。
6.根据权利要求5所述的建图导航方法,其特征在于:所述云服务器将地图数据下发至各机器人的控制器,各机器人根据地图数据独立导航执行任务。
7.根据权利要求5所述的建图导航方法,其特征在于:所述云服务器根据地图数据分别规划各机器人的行走路线,并将对应于各机器人的动作指令下发至相应的机器人的控制器,各机器人根据云服务器下发的动作指令分别执行相应的动作。
8.根据权利要求5-7任一项所述的建图导航方法,其特征在于:所述机器人执行任务的同时持续采集环境数据并将环境数据返回至所述云服务器,所述云服务器根据所述各机器人采集的环境数据对云服务器中当前的地图数据进行更新,云服务器定时或实时根据最新的地图数据下发数据至各机器人。
9.根据权利要求8所述的建图导航方法,其特征在于:所述云服务器根据某台机器人更新地图数据的方法如下:云服务器根据该机器人返回的环境数据与当前云服务器中的数据进行对比,得出该机器人当前的位置信息以及机器人当前位置周边的环境数据的变化情况,若环境数据有变化,则据此对地图数据进行更新,若环境数据没有变化,则忽略该时刻返回的环境数据。
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