CN108344419B - 一种充电座的搜寻方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种充电座的搜寻方法，其属于机器人领域的技术，包括：步骤S1，提取所述全局地图中的所有障碍物以及所述墙体的几何轮廓；步骤S2，将与所述墙体接触的所述障碍物的所述几何轮廓放大；步骤S3，缩小后的所述墙体的所述几何轮廓作为所述墙体的缩小轮廓；步骤S4，采用预设的路径规划策略沿所述扩张轮廓和所述缩小轮廓规划一搜寻路径；步骤S5，所述移动机器人沿所述搜寻路径搜寻所述充电座。该技术方案的有益效果是：本发明能够在室内的全局地图中快速的规划一条沿着室内墙体的搜索路径，移动机器人沿着该搜索路径进行搜寻充电座，提高了移动机器人的充电效率。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种机器人领域的技术，具体是一种充电座的搜寻方法。
背景技术
移动机器人的研究始于20世纪60年代末期，移动机器人是迅速发展起来的一种综合技术，集成了计算机、电子、自动控制以及人工智能等多学科的最新研究成果。
移动机器人主要是利用多传感器融合技术获取机器人自身及其所处环境中的各种信息，并将这些信息综合起来进行融合分析处理，从而使得机器人能够实时了解当前的自身及外部环境，并实时做出运动控制决策，实现躲避障碍物和寻找最优路径，进行自主移动和路径跟踪等基本功能。根据移动机器人从环境感知到行为控制过程的特点，可以把系统分为感知、数据处理、路径规划与运动控制四部分，这四部分又可分为多个相互协调的子模块。
随着生活水平的提高，越来越多人渴望得到更多的个人时间，以便享受生活。随着科学技术的发展，移动机器人可以逐步代替人类承担简单重复的体力劳动，并实现和家庭成员的各种交互，给用户带来舒适良好的使用体验。
这些机器人里面有相当一部分机器必须要自带电池以实现可移动性。当电量低至设置的阈值时或者人工启动充电命令时，机器人就必须快速回充以防止机器电量耗光停止工作，如果电量耗光之前没能成功回充，就会严重影响客户体验,降低机器人的智能程度。
目前，进行回充的方式主要是通过地图上充电座的标记点，先将机器人导航到充电座附近，再通过红外识别等方式找到充电座的准确位置，然后实现对接进行回充。
但由于在实际使用中，会出现人为搬动充电座等情况，导致充电座标记点不准确，从而使机器人无法找到充电座。因此，在这种情况下，移动机器人需要自主运动找寻充电座的位置并更新标记点。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种充电座的搜寻方法。本发明能够在室内的全局地图中快速的规划一条沿着室内墙体的搜索路径，移动机器人沿着该搜索路径进行搜寻充电座，使得移动机器人快速的绕过墙体附近的障碍物从而能够快速的找到设置于墙体处的充电座，提高了移动机器人的充电效率。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种充电座的搜寻方法，其中，应用于处于室内空间的移动机器人，所述移动机器人中预存有所述室内空间的全局地图，所述全局地图中标注了所述室内空间中的所有障碍物的位置以及几何轮廓，所述全局地图中还标注了所述室内空间中的所述墙体的位置以及几何轮廓，所述充电座沿所述室内空间的所述墙体设置；
所述搜寻方法具体包括：
步骤S1，提取所述全局地图中的所有所述障碍物以及所述墙体的几何轮廓；
步骤S2，将与所述墙体接触的所述障碍物的所述几何轮廓放大，放大后的所述障碍物的所述几何轮廓作为所述障碍物的扩张轮廓；
步骤S3，将所述墙体的几何轮廓缩小，缩小后的所述墙体的所述几何轮廓作为所述墙体的缩小轮廓；
步骤S4，采用预设的路径规划策略沿所述扩张轮廓和所述缩小轮廓规划一搜寻路径；
步骤S5，所述移动机器人沿所述搜寻路径搜寻所述充电座。
优选的，该充电座的搜寻方法，其中，在所述步骤S2中，所述障碍物的所述几何轮廓放大倍数为1。
优选的，该充电座的搜寻方法，其中，在所述步骤S3中，所述墙体的几何轮廓缩小倍数为0.9。
优选的，该充电座的搜寻方法，其中，在所述步骤S4中，根据所述路径选择策略获得所述搜索路径的过程包括以下步骤：
步骤S41，获取所述缩小轮廓与所述放大轮廓的不在任一所述所述放大轮廓内的交点作为第一类别点；
步骤S42，将所述放大轮廓之间的交点作为第二类别点；
步骤S43，通过一筛选策略选择若干所述第一类别点和所述第二类别点形成所述搜索路径。
优选的，该充电座的搜寻方法，其中，所述筛选策略为树形搜索算法。
优选的，该充电座的搜寻方法，其中，在所述步骤S5之后，所述移动机器人移动至所述搜索路径上的最近点，之后随机选择一方向沿所述搜索路径进行搜索。
优选的，该充电座的搜寻方法，其中，所述移动机器人设有一激光雷达，所述激光雷达扫描获取周围环境的环境信息，根据所述环境信息进行特征对比以识别环境中的所述充电座。
上述技术方案的有益效果是：
本发明能够在室内的全局地图中快速的规划一条沿着室内墙体的搜索路径，移动机器人沿着该搜索路径进行搜寻充电座，使得移动机器人快速的绕过墙体附近的障碍物从而能够快速的找到设置于墙体处的充电座，提高了移动机器人的充电效率。
附图说明
图1为本发明的较佳的实施例中，一种充电座的搜寻方法流程示意图；
图2本发明的较佳的实施例中，室内的缩小轮廓和放大轮廓示意图；
图3为本发明的较佳的实施例中，一种充电座的搜寻方法的搜索策略过程示意图；
图4本发明的较佳的实施例中，室内的搜索路径示意图；
图中：1墙体、2障碍物、3移动机器人、4充电座、5放大轮廓、6缩小轮廓、7搜索路径。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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作出创造性劳动的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。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
本实施例涉及一种充电座的搜寻方法。应用于处于室内空间的移动机器人3，移动机器人3中预存有室内空间的全局地图，充电座4设置于室内空间的墙体1处。移动机器人3中预存有所述室内空间的全局地图，全局地图中标注了室内空间中的所有障碍物2的位置以及几何轮廓，全局地图中还标注了室内空间中的墙体的位置以及几何轮廓。
移动机器人3在室内空间使用时，需要设置充电座4。移动机器人3的充电座4一般设置于墙体1处，这样便于充电座4充电。
当移动机器人3需要充电时，则需要搜寻处于墙体1处的充电座4。
如图1所示，移动机器人3搜寻充电座4的过程还包括以下步骤：
步骤S1，提取全局地图中的所有障碍物2以及墙体1的几何轮廓。
全局地图中记录了移动机器人3的当前环境即室内空间内的所有的障碍物2以及墙体1位置，这样就可以得到障碍物2以及墙体1的集合轮廓。
步骤S2，将与墙体1接触的障碍物2的几何轮廓放大，放大后的障碍物2的几何轮廓作为障碍物2的扩张轮廓。
如图2所示，将与墙体1接触的障碍物2的集合轮廓按照一定的放大倍率进行放大，得到所有的与墙体1接触的障碍物2的扩张轮廓。障碍物2的几何轮廓放大倍数为2，即将障碍物2的几何轮廓向外扩张实现放大两倍，且只保留位于室内空间的部分作为扩张轮廓。
步骤S3，将墙体1的几何轮廓缩小，缩小后的墙体1的几何轮廓作为墙体1的缩小轮廓6。
将室内空间的墙体1的几何轮廓向内缩小为原来的0.9即缩小倍数为0.9，以形成缩小轮廓6。
步骤S4，采用预设的路径规划策略沿扩张轮廓和缩小轮廓6规划一搜寻路径。
如图3所示，在步骤S4中，根据路径选择策略获得搜索路径7的过程包括以下步骤：
步骤S41，获取缩小轮廓6与放大轮廓5的不在任一放大轮廓5内的交点作为第一类别点。
获取所有的缩小轮廓6于放大轮廓5的交点，并排除掉位于放大轮廓5内的交点，将剩余的交点作为第一类别点。
步骤S42，将放大轮廓5之间的交点作为第二类别点。
各个放大轮廓5之间也存在着交点，将放大轮廓5之间的所有交点作为第二类别点。
步骤S43，通过一筛选策略选择若干第一类别点和第二类别点形成搜索路径7。
筛选策略为树形搜索算法，在第一类别点和第二类别点中选择一条路径作为搜索路径7。搜索路径7包括第一类别点、第二类别点以及点之间的几何轮廓线组成。
步骤S5，移动机器人3沿搜寻路径搜寻充电座4。
如图4所示，在步骤S5之后，移动机器人3移动至搜索路径7上的最近点，之后随机选择一方向沿搜索路径7进行搜索。
移动机器人3在得到搜索路径7，即可以进行搜索。
移动机器人3设有一激光雷达，激光雷达扫描获取周围环境的环境信息，根据环境信息进行特征对比以识别环境中的充电座4。
当移动机器人3在室内空间中需要充电时，移动机器人3调取通过上述方法获得搜索路径7，以最短的距离移动到搜索路径7上。到达搜索路径7上后，立即对当前位置进行搜索，以寻找充电座4。而后沿着任意方向行走，行进过程中不断的搜索周围是否存在充电座4。
本发明的充电座4的搜寻方法，与现有技术相比：
本发明能够在室内的全局地图中快速的规划一条沿着室内墙体的搜索路径，移动机器人沿着该搜索路径进行搜寻充电座，使得移动机器人快速的绕过墙体附近的障碍物从而能够快速的找到设置于墙体处的充电座，提高了移动机器人的充电效率。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种充电座的搜寻方法，应用于处于室内空间的移动机器人，其特征在于，所述移动机器人中预存有所述室内空间的全局地图，所述全局地图中标注了所述室内空间中的所有障碍物的位置以及几何轮廓，所述全局地图中还标注了所述室内空间中的墙体的位置以及几何轮廓，所述充电座沿所述室内空间的所述墙体设置；
所述搜寻方法具体包括：
步骤S1，提取所述全局地图中的所有障碍物以及所述墙体的几何轮廓；
步骤S2，将与所述墙体接触的所述障碍物的所述几何轮廓放大，放大后的所述障碍物的所述几何轮廓作为所述障碍物的扩张轮廓；
步骤S3，将所述墙体的几何轮廓缩小，缩小后的所述墙体的所述几何轮廓作为所述墙体的缩小轮廓；
步骤S4，采用预设的路径规划策略沿所述扩张轮廓和所述缩小轮廓规划一搜寻路径；
步骤S5，所述移动机器人沿所述搜寻路径搜寻所述充电座。
2.根据权利要求1所述的充电座的搜寻方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述障碍物的所述几何轮廓放大倍数为1。
3.根据权利要求1所述的充电座的搜寻方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述墙体的几何轮廓缩小倍数为0.9。
4.根据权利要求1所述的充电座的搜寻方法，其特征在于，在所述步骤S4中，根据所述路径选择策略获得所述搜寻路径的过程包括以下步骤：
步骤S41，获取所述缩小轮廓与所述放大轮廓的不在任一所述所述放大轮廓内的交点作为第一类别点；
步骤S42，将所述放大轮廓之间的交点作为第二类别点；
步骤S43，通过一筛选策略选择若干所述第一类别点和所述第二类别点形成所述搜寻路径。
5.根据权利要求4所述的充电座的搜寻方法，其特征在于，所述筛选策略为树形搜索算法。
6.根据权利要求1所述的充电座的搜寻方法，其特征在于，在所述步骤S5之后，所述移动机器人移动至所述搜寻路径上的最近点，之后随机选择一方向沿所述搜寻路径进行搜索。
7.根据权利要求1所述的充电座的搜寻方法，其特征在于，所述移动机器人设有一激光雷达，所述激光雷达扫描获取周围环境的环境信息，根据所述环境信息进行特征对比以识别环境中的所述充电座。
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