CN107966989A - 一种机器人自主导航系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种机器人自主导航系统，包括双激光雷达测距模块、图像采集模块、数据融合分析模块和路径规划模块；双激光雷达测距模块包括设置于不同高度上的两个激光雷达，用于探测两个不同高度的平面内的障碍物信息，图像采集模块用于采集机器人前方的图像信息，数据融合分析模块和路径规划模块根据两个不同高度的平面内的障碍物信息和图像信息生成三维虚拟地图，并进一步生成避障信息，路径规划模块根据避障信息规划移动路线；该机器人自主导航系统利用不同高度上的两个激光雷达和一个图像采集模块，能够充分收集机器人周围的障碍物信息，并生成三维虚拟地图，基于三维虚拟地图实现对机器人的精确自主导航。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能及自动化技术领域，更具体地，涉及一种机器人自主导航系统。
背景技术
随着传感器技术、人工智能理论、计算机技术的迅速发展，机器人领域不断深入研究，各种各样的具有环境感知能力、行为控制与动态决策能力以及人机交互能力的自主移动机器人被研发出来。相对于传统的工业机器人，自主移动机器人最大的特点是能够在复杂的环境中自由移动，从而进行多种工作任务。
自主移动机器人的工作环境逐渐从室内环境发展到室外、天空、水下甚至地球以外的行星。然而在移动机器人众多技术中，最重要的就是导航系统。导航系统作为移动机器人最核心的系统之一，已成为移动机器人在复杂环境中能否自主完成各项工作的关键。虽然现在人们所熟知的GPS导航已逐渐应用于人们的日常生活，但对于要求十分精细的移动机器人来说，GPS无法提供满足需求的精度和误差。
目前虽然已经有了很多款室内移动机器人，而且多采用具有雷达或者视觉传感器进行障碍物探测的导航系统，但是目前的导航系统中探测装置都存在一定程度的不足；仅由单目视觉传感器组成的探测装置无法获得精确的深度信息；由双激光雷达传感器组成探测装置仅能获取空间中两个平面内的障碍物信息，导致了探测装置所探测的机器人周围的障碍物信息不完整；而由一个视觉传感器和一个激光雷达组成探测装置获取机器人周围的障碍物信息的能力有限；因此目前的导航系统中探测装置所探测的机器人周围的障碍物信息有限，影响了导航系统对机器人的导航精度。
发明内容
为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供一种机器人自主导航系统。
本发明提供一种机器人自主导航系统，包括：双激光雷达测距模块、图像采集模块、数据融合分析模块和路径规划模块；双激光雷达测距模块电连接至数据融合分析模块，图像采集模块电连接至数据融合分析模块，数据融合分析模块电连接至路径规划模块；双激光雷达测距模块包括第一激光雷达和第二激光雷达，第一激光雷设于机器人壳体的第一高度处，第二激光雷设于机器人壳体的第二高度处，图像采集模块设于机器人壳体的前方；第一激光雷达用于测量第一高度的平面内的第一障碍物信息，第二激光雷达用于测量第二高度的平面内的第二障碍物信息，图像采集模块用于采集机器人前方的图像信息；数据融合分析模块用于实时获取第一障碍物信息、第二障碍物信息和图像信息，将第一障碍物信息、第二障碍物信息和图像信息融合成三维虚拟地图，并根据三维虚拟地图分析生成避障信息，再将避障信息发送至路径规划模块；路径规划模块用于实时根据避障信息规划移动路线。
其中，第一高度为机器人壳体的顶部所在的高度，第二高度为机器人壳体的底部所在的高度。
其中，图像采集模块包括一个单目摄像头，单目摄像头设于机器人壳体的中部。
其中，数据融合分析模块和路径规划模块设于机器人壳体的内部。
其中，第一激光雷达包括激光发射器、激光发射器转动装置、激光接收器和激光信号处理器；第二激光雷达包括激光发射器、激光发射器转动装置、激光接收器和激光信号处理器。
其中，数据融合分析模块包括第一级数据融合单元、第二级数据融合单元、SLAM运算单元和分析单元；第一级数据融合单元用于将第一障碍物信息和第二障碍物信息融合成深度信息；第二级数据融合单元用于将深度信息和图像信息融合成三维地图构建信息；SLAM运算单元用于根据三维地图构建信息生成三维虚拟地图；分析单元用于根据三维虚拟地图分析生成避障信息。
其中，数据融合分析模块还包括数据转换单元；数据转换单元用于将深度信息和图像信息对应的数据转换为统一格式的数据。
其中，该系统还包括里程计；里程计电连接至路径规划模块，里程计用于实时获取机器人的移动距离信息，并实时将移动距离信息发送至路径规划模块。
其中，该系统还包括陀螺仪；陀螺仪电连接至路径规划模块，陀螺仪用于实时检测机器人的姿态信息，并实时将姿态信息发送至路径规划模块。
其中，该系统还包括驱动模块；驱动模块电连接至路径规划模块，驱动模块用于获取移动路线信息，并根据移动路线信息驱动机器人的移动装置移动。
本发明提供的一种机器人自主导航系统，包括双激光雷达测距模块、图像采集模块、数据融合分析模块和路径规划模块；双激光雷达测距模块包括设置于不同高度上的两个激光雷达，用于探测两个不同高度的平面内的障碍物信息，图像采集模块用于采集机器人前方的图像信息，数据融合分析模块和路径规划模块根据两个不同高度的平面内的障碍物信息和图像信息生成三维虚拟地图，并进一步生成避障信息，路径规划模块根据避障信息规划移动路线；该机器人自主导航系统利用不同高度上的两个激光雷达和一个图像采集模块，能够充分收集机器人周围的障碍物信息，并生成三维虚拟地图，基于三维虚拟地图实现对机器人的精确自主导航。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例的机器人自主导航系统的结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
在本发明的一个实施例中，参考图1，提供一种机器人自主导航系统，包括：双激光雷达测距模块11、图像采集模块12、数据融合分析模块13和路径规划模块14；双激光雷达测距模块11电连接至数据融合分析模块13，图像采集模块12电连接至数据融合分析模块13，数据融合分析模块13电连接至路径规划模块14；双激光雷达测距模块11包括第一激光雷达和第二激光雷达，第一激光雷设于机器人壳体的第一高度处，第二激光雷设于机器人壳体的第二高度处，图像采集模块12设于机器人壳体的前方；第一激光雷达用于测量第一高度的平面内的第一障碍物信息，第二激光雷达用于测量第二高度的平面内的第二障碍物信息，图像采集模块12用于采集机器人前方的图像信息；数据融合分析模块13用于实时获取第一障碍物信息、第二障碍物信息和图像信息，将第一障碍物信息、第二障碍物信息和图像信息融合成三维虚拟地图，并根据三维虚拟地图分析生成避障信息，再将避障信息发送至路径规划模块14；路径规划模块14用于实时根据避障信息规划移动路线。
具体的，鉴于现有的导航系统中探测装置对机器人周围障碍物探测能力的不足，本实施例的机器人自主导航系统包括双激光雷达测距模块11和图像采集模块12；其中双激光雷达测距模块11包括两个激光雷达，即第一激光雷达和第二激光雷达，分别设置在机器人壳体的不同高度上，从而机器人自主导航系统可以同时扫描两个不同高度的平面，收集两个不同高度的平面内的障碍物信息(障碍物距离机器人的距离信息)，即第一障碍物信息和第二障碍物信息，同时图像采集模块设置于机器人壳体的前方，采集机器人前方的图像信息；本实施例的机器人自主导航系统通过在机器人的适当位置设置双激光雷达测距模块和图像采集模块，保证了能够充分收集机器人周围的障碍物信息。
由于本实施例的机器人自主导航系统同时收集了两个激光雷达的信息和一个图像采集模块所采集的信息，对上述信息的处理方法不同于现有的导航系统；本实施例的机器人自主导航系统包括数据融合分析模块13，数据融合分析模块13分别电连接至双激光雷达测距模块11和图像采集模块12，实时获取第一障碍物信息、第二障碍物信息和图像信息，并将上述三种信息融合成三维虚拟地图，并根据三维虚拟地图分析生成避障信息；本实施例的机器人自主导航系统还包括路径规划模块14，路径规划模块14电连接至数据融合分析模块12，接收数据融合分析模块13发送的避障信息，并根据避障信息实时规划移动路线。
本实施例的机器人自主导航系统包括双激光雷达测距模块、图像采集模块、数据融合分析模块和路径规划模块；双激光雷达测距模块包括设置于不同高度上的两个激光雷达，用于探测两个不同高度的平面内的障碍物信息，图像采集模块用于采集机器人前方的图像信息，数据融合分析模块和路径规划模块根据两个不同高度的平面内的障碍物信息和图像信息生成三维虚拟地图，并进一步生成避障信息，路径规划模块根据避障信息规划移动路线；该机器人自主导航系统利用不同高度上的两个激光雷达和一个图像采集模块，能够充分收集机器人周围的障碍物信息，并生成三维虚拟地图，基于三维虚拟地图实现对机器人的精确自主导航。
基于以上实施例，第一高度为机器人壳体的顶部所在的高度，第二高度为机器人壳体的底部所在的高度。
具体的，在只有一个激光雷达的情况下，由于激光雷达只能扫描一个平面，只能测量一个平面内的障碍物信息，对于位于该平面以上或者以下的障碍物信息，则无法测量到，无论是该平面上方的障碍物还是下方的障碍物，都可能造成机器人无法移动；将双激光雷达测距模块中的两个激光雷达，其中第一激光雷达设置在机器人壳体的顶部，第二激光雷达设置在机器人壳体的底部；第一激光雷达可扫描机器人最高点所在的平面，而第二激光雷达可扫描机器人最低点所在的平面，从而通过双激光雷达测距模块可测量机器人最高点所在平面内和最低点所在平面内的障碍物信息，第一激光雷达避免了由于机器人顶部的障碍物造成的机器人无法移动的情况，第二激光雷达避免了由于机器人底部的障碍物造成的机器人无法移动的情况，两个激光雷达相结合，最大限度的降低了由于障碍物造成的机器人无法移动的情况，可提高机器人自主导航系统的导航精度。
基于以上实施例，图像采集模块包括一个单目摄像头，单目摄像头设于机器人壳体的中部。
具体的，图像采集模块可使用一个单目摄像头，适当调整单目摄像头参数，使单目摄像头具有较好的成像效果，例如适当增大焦距，并适当减小视场角；将单目摄像头设于机器人壳体的中部，保证单目摄像头有足够的视野。
基于以上实施例，数据融合分析模块和路径规划模块设于机器人壳体的内部。
基于以上实施例，第一激光雷达包括激光发射器、激光发射器转动装置、激光接收器和激光信号处理器；第二激光雷达包括激光发射器、激光发射器转动装置、激光接收器和激光信号处理器。
具体的，双激光雷达测距模块可由两个相同的激光雷达组成，每个激光雷达由激光发射器、激光发射器转动装置、激光接收器和激光信号处理器组成。其中，激光发射器用于发射激光，激光发射转动装置带动激光发射器转动，使激光发射器在一个平面内向各个方向发射激光，激光接收器用于接收经障碍物反射回来的激光，激光信号处理器用于根据激光发射器发射激光的时间和激光接收器接收激光的时间的时间差来计算机器人与障碍物之间的距离。
基于以上实施例，数据融合分析模块包括第一级数据融合单元、第二级数据融合单元、SLAM运算单元和分析单元；第一级数据融合单元用于将第一障碍物信息和第二障碍物信息融合成深度信息；第二级数据融合单元用于将深度信息和图像信息融合成三维地图构建信息；SLAM运算单元用于根据三维地图构建信息生成三维虚拟地图；分析单元用于根据三维虚拟地图分析生成避障信息。
其中，数据融合分析模块还包括数据转换单元；数据转换单元用于将深度信息和图像信息对应的数据转换为统一格式的数据。
具体的，数据融合分析模块包括第一级数据融合单元、第二级数据融合单元、SLAM运算单元和分析单元；数据融合分析模块中预存了两级规则库采对激光传感器的障碍物信息以及图像采集模块采集的图像信息进行融合，其中，第一级数据融合单元利用第一级规则库对两个激光雷达的障碍物信息进行融合，采用数据层融合，即先进行数据融合，然后提取特征，根据提取的特征进行融合；第二级数据融合单元利用第二级规则库对图像信息和经第一级数据融合单元融合后的信息进行特征提取从而进行融合处理，数据融合采用集中式结构模型，即先分别对两个激光雷达的障碍物信息和图像采集模块采集的图像信息进行检测判定再进行融合判定，两个激光雷达的障碍物信息与图像采集模块采集的图像信息对于中心处理器都是可用的，使得收集到的信息损失小，与环境真实地图尽量吻合，系统结构简单清晰，融合效率高，实时性好；SLAM运算单元用于根据第二级数据融合单元融合后的信息构建三维虚拟地图。
由于激光雷达测量的障碍物信息的数据和图像信息的数据的类型不同，需要对两类数据的类型统一化，通过数据融合分析模块中的数据转换单元，将障碍物信息和图像信息对应的数据转换为统一格式的数据。
本实施例通过在数据融合分析模块中设置第一级数据融合单元、第二级数据融合单元、SLAM运算单元和分析单元，将激光雷达测量的障碍物信息进行第一级数据融合，之后再与图像信息进行第二级融合，最后生成三维虚拟地图，使生成的三维虚拟地图包含了更多的信息并且更加精准，有利于提高对机器人的导航精度。
基于以上实施例，该系统还包括里程计；里程计电连接至路径规划模块，里程计用于实时获取机器人的移动距离信息，并实时将移动距离信息发送至路径规划模块。
具体的，本实施例的机器人自主导航系统还包括里程计，里程计用于实时获取机器人的移动距离信息，并实时将移动距离信息发送至路径规划模块，有助于路径规划模块根据当前已经移动的距离实时调整移动路线。
基于以上实施例，该系统还包括陀螺仪；陀螺仪电连接至路径规划模块，陀螺仪用于实时检测机器人的姿态信息，并实时将姿态信息发送至路径规划模块。
具体的，本实施例的机器人自主导航系统还包括陀螺仪，陀螺仪用于实时检测机器人的姿态信息，并实时将姿态信息发送至路径规划模块，有助于路径规划模块根据当前机器人的姿态实时调整移动路线。
基于以上实施例，该系统还包括驱动模块；驱动模块电连接至路径规划模块，驱动模块用于获取移动路线信息，并根据移动路线信息驱动机器人的移动装置移动。
具体的，本实施例的机器人自主导航系统还包括驱动模块，驱动模块用于获取移动路线信息，并根据移动路线信息驱动机器人的移动装置移动，例如驱动机器人的主动轮滚动时机器人移动。
最后说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种机器人自主导航系统，其特征在于，包括：双激光雷达测距模块、图像采集模块、数据融合分析模块和路径规划模块；
所述双激光雷达测距模块电连接至所述数据融合分析模块，所述图像采集模块电连接至所述数据融合分析模块，所述数据融合分析模块电连接至所述路径规划模块；
所述双激光雷达测距模块包括第一激光雷达和第二激光雷达，所述第一激光雷设于机器人壳体的第一高度处，所述第二激光雷设于所述机器人壳体的第二高度处，所述图像采集模块设于所述机器人壳体的前方；所述第一激光雷达用于测量所述第一高度的平面内的第一障碍物信息，所述第二激光雷达用于测量所述第二高度的平面内的第二障碍物信息，所述图像采集模块用于采集机器人前方的图像信息；所述数据融合分析模块用于实时获取所述第一障碍物信息、所述第二障碍物信息和所述图像信息，将所述第一障碍物信息、所述第二障碍物信息和所述图像信息融合成三维虚拟地图，并根据所述三维虚拟地图分析生成避障信息，再将所述避障信息发送至所述路径规划模块；所述路径规划模块用于实时根据所述避障信息规划移动路线。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一高度为所述机器人壳体的顶部所在的高度，所述第二高度为所述机器人壳体的底部所在的高度。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像采集模块包括一个单目摄像头，所述单目摄像头设于所述机器人壳体的中部。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据融合分析模块和所述路径规划模块设于所述机器人壳体的内部。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一激光雷达包括激光发射器、激光发射器转动装置、激光接收器和激光信号处理器；所述第二激光雷达包括激光发射器、激光发射器转动装置、激光接收器和激光信号处理器。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据融合分析模块包括第一级数据融合单元、第二级数据融合单元、SLAM运算单元和分析单元；
所述第一级数据融合单元用于将所述第一障碍物信息和所述第二障碍物信息融合成深度信息；所述第二级数据融合单元用于将所述深度信息和所述图像信息融合成三维地图构建信息；所述SLAM运算单元用于根据所述三维地图构建信息生成所述三维虚拟地图；所述分析单元用于根据所述三维虚拟地图分析生成所述避障信息。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据融合分析模块还包括数据转换单元；
所述数据转换单元用于将所述深度信息和所述图像信息对应的数据转换为统一格式的数据。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括里程计；
所述里程计电连接至所述路径规划模块，所述里程计用于实时获取所述机器人的移动距离信息，并实时将所述移动距离信息发送至所述路径规划模块。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括陀螺仪；
所述陀螺仪电连接至所述路径规划模块，所述陀螺仪用于实时检测所述机器人的姿态信息，并实时将所述姿态信息发送至所述路径规划模块。
10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括驱动模块；
所述驱动模块电连接至所述路径规划模块，所述驱动模块用于获取移动路线信息，并根据所述移动路线信息驱动所述机器人的移动装置移动。
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Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109144058A (zh) * | 2018-08-14 | 2019-01-04 | 上海常仁信息科技有限公司 | 一种机器人的自动导航系统和方法 |
| CN109276193A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-29 | 苏州苏相机器人智能装备有限公司 | 一种可调节高度位置的机器人及避障方法 |
| CN109298708A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-02-01 | 中船重工鹏力（南京）大气海洋信息系统有限公司 | 一种融合雷达与光电信息的无人艇自主避障方法 |
| CN109341706A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-02-15 | 张亮 | 一种面向无人驾驶汽车的多特征融合地图的制作方法 |
| CN109445441A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-03-08 | 上海安吉四维信息技术有限公司 | 3d激光导航系统、自动引导运输车及工作方法 |
| CN109782768A (zh) * | 2019-01-26 | 2019-05-21 | 哈尔滨玄智科技有限公司 | 一种适配于内行星式复合轮系搬运机器人的自主导航系统 |
| CN110823211A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-21 | 珠海市一微半导体有限公司 | 基于视觉slam的多传感器地图构建的方法、装置及芯片 |
| CN110842947A (zh) * | 2019-12-14 | 2020-02-28 | 梁静 | 医院导医人形机器人及其控制方法 |
| CN112130555A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-12-25 | 广东科学技术职业学院 | 基于激光导航雷达及计算机视觉感知融合的自行走机器人及系统 |
| CN112797990A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-05-14 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 一种存储介质、机器人及其导航位图生成方法及装置 |
| CN112859873A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-05-28 | 山东亚历山大智能科技有限公司 | 一种基于语义激光的移动机器人多级避障系统及方法 |
| CN112985410A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-18 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于激光slam的室内机器人自主建图导航系统 |
| CN113031007A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-25 | 武汉斌果科技有限公司 | 一种基于单目视觉和激光雷达的联合实时定位与制图方法 |
| CN110946513B (zh) * | 2018-09-27 | 2021-08-06 | 广东美的生活电器制造有限公司 | 扫地机器人的控制方法及装置 |
| CN114194685A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-03-18 | 山东新华医疗器械股份有限公司 | 码垛agv控制系统、方法及装置 |
| CN114521836A (zh) * | 2020-08-26 | 2022-05-24 | 北京石头创新科技有限公司 | 一种自动清洁设备 |
| US20220308593A1 (en) * | 2021-03-26 | 2022-09-29 | Sintai Optical (Shenzhen) Co., Ltd. | Transfer Apparatuses And Methods Thereof |
| WO2022213827A1 (zh) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | 灵动科技（北京）有限公司 | 自主移动设备、自主移动设备的控制方法及货运系统 |
| CN116360466A (zh) * | 2023-05-31 | 2023-06-30 | 天津博诺智创机器人技术有限公司 | 一种基于深度相机的机器人运行避障系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102650886A (zh) * | 2012-04-28 | 2012-08-29 | 浙江工业大学 | 基于主动全景视觉传感器的机器人视觉系统 |
| CN106094836A (zh) * | 2016-08-08 | 2016-11-09 | 成都希德电子信息技术有限公司 | 一种基于二维激光雷达的微型机器人控制系统及方法 |
| CN106291535A (zh) * | 2016-07-21 | 2017-01-04 | 触景无限科技（北京）有限公司 | 一种障碍物检测装置、机器人及避障系统 |
| CN205898143U (zh) * | 2016-07-20 | 2017-01-18 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 一种基于机器视觉与激光传感器融合的机器人导航系统 |
| CN207965645U (zh) * | 2017-12-25 | 2018-10-12 | 北京工业大学 | 一种机器人自主导航系统 |
-
2017
- 2017-12-25 CN CN201711421529.0A patent/CN107966989A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102650886A (zh) * | 2012-04-28 | 2012-08-29 | 浙江工业大学 | 基于主动全景视觉传感器的机器人视觉系统 |
| CN205898143U (zh) * | 2016-07-20 | 2017-01-18 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 一种基于机器视觉与激光传感器融合的机器人导航系统 |
| CN106291535A (zh) * | 2016-07-21 | 2017-01-04 | 触景无限科技（北京）有限公司 | 一种障碍物检测装置、机器人及避障系统 |
| CN106094836A (zh) * | 2016-08-08 | 2016-11-09 | 成都希德电子信息技术有限公司 | 一种基于二维激光雷达的微型机器人控制系统及方法 |
| CN207965645U (zh) * | 2017-12-25 | 2018-10-12 | 北京工业大学 | 一种机器人自主导航系统 |
Cited By (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109144058A (zh) * | 2018-08-14 | 2019-01-04 | 上海常仁信息科技有限公司 | 一种机器人的自动导航系统和方法 |
| CN109298708A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-02-01 | 中船重工鹏力（南京）大气海洋信息系统有限公司 | 一种融合雷达与光电信息的无人艇自主避障方法 |
| CN109298708B (zh) * | 2018-08-31 | 2021-08-17 | 中船重工鹏力（南京）大气海洋信息系统有限公司 | 一种融合雷达与光电信息的无人艇自主避障方法 |
| CN110946513B (zh) * | 2018-09-27 | 2021-08-06 | 广东美的生活电器制造有限公司 | 扫地机器人的控制方法及装置 |
| CN109341706A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-02-15 | 张亮 | 一种面向无人驾驶汽车的多特征融合地图的制作方法 |
| CN109341706B (zh) * | 2018-10-17 | 2020-07-03 | 张亮 | 一种面向无人驾驶汽车的多特征融合地图的制作方法 |
| CN109276193A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-29 | 苏州苏相机器人智能装备有限公司 | 一种可调节高度位置的机器人及避障方法 |
| CN109445441A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-03-08 | 上海安吉四维信息技术有限公司 | 3d激光导航系统、自动引导运输车及工作方法 |
| CN109782768A (zh) * | 2019-01-26 | 2019-05-21 | 哈尔滨玄智科技有限公司 | 一种适配于内行星式复合轮系搬运机器人的自主导航系统 |
| CN110823211A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-21 | 珠海市一微半导体有限公司 | 基于视觉slam的多传感器地图构建的方法、装置及芯片 |
| CN110842947A (zh) * | 2019-12-14 | 2020-02-28 | 梁静 | 医院导医人形机器人及其控制方法 |
| CN112130555B (zh) * | 2020-06-09 | 2023-09-15 | 广东科学技术职业学院 | 基于激光导航雷达及计算机视觉感知融合的自行走机器人及系统 |
| CN112130555A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-12-25 | 广东科学技术职业学院 | 基于激光导航雷达及计算机视觉感知融合的自行走机器人及系统 |
| CN114521836B (zh) * | 2020-08-26 | 2023-11-28 | 北京石头创新科技有限公司 | 一种自动清洁设备 |
| CN114521836A (zh) * | 2020-08-26 | 2022-05-24 | 北京石头创新科技有限公司 | 一种自动清洁设备 |
| WO2022134937A1 (zh) * | 2020-12-24 | 2022-06-30 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 一种存储介质、机器人及其导航位图生成方法及装置 |
| CN112797990A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-05-14 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 一种存储介质、机器人及其导航位图生成方法及装置 |
| CN112859873A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-05-28 | 山东亚历山大智能科技有限公司 | 一种基于语义激光的移动机器人多级避障系统及方法 |
| CN112985410A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-18 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于激光slam的室内机器人自主建图导航系统 |
| CN113031007A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-25 | 武汉斌果科技有限公司 | 一种基于单目视觉和激光雷达的联合实时定位与制图方法 |
| US20220308593A1 (en) * | 2021-03-26 | 2022-09-29 | Sintai Optical (Shenzhen) Co., Ltd. | Transfer Apparatuses And Methods Thereof |
| WO2022213827A1 (zh) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | 灵动科技（北京）有限公司 | 自主移动设备、自主移动设备的控制方法及货运系统 |
| CN114194685A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-03-18 | 山东新华医疗器械股份有限公司 | 码垛agv控制系统、方法及装置 |
| CN116360466A (zh) * | 2023-05-31 | 2023-06-30 | 天津博诺智创机器人技术有限公司 | 一种基于深度相机的机器人运行避障系统 |
| CN116360466B (zh) * | 2023-05-31 | 2023-09-15 | 天津博诺智创机器人技术有限公司 | 一种基于深度相机的机器人运行避障系统 |
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