CN108415417A - 一种基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统，包括：带有底层驱动的移动机器人；四个超声波传感器，分别安装在所述机器人四周且通过端口与机器人控制器的相应端口相连接，用于获取障碍物的距离信息；机器人控制器，用于对所述超声波传感器获取的障碍物距离信息进行融合分析、处理，进而控制所述移动机器人进行移动、避障；供电系统，用于给所述可移动机器人、所述机器人控制器供电。本发明还公开了一种基于障碍物运动状态预测的机器人避障方法。本发明的系统及方法成本低、稳定性好、可靠性高、通用性好，可广泛应用于机器人的避障、导航领域中，能够实现移动机器人对动态障碍物的自主避障。

Description

一种基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统及方法

技术领域

本发明涉及机器人避障、导航、路径规划等领域，特别是涉及一种基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统及方法。

背景技术

移动机器人的避障问题是其研究中的一个重要的课题，其避障研究主要关心的是采用何种策略使得机器人在有障碍的环境中能够避开障碍物、安全行进。无论是在静态，还是在动态环境下，机器人避障技术都还需要改进，机器人避障研究是一项富有挑战性的、值得进一步深入研究的课题。近年来，随着移动机器人技术的不断提高，移动吸尘器迅速渗透到百姓的生活中。除此之外，还有很多移动式机器人正在不断发展壮大，正在走进人们的生活中。因此，致力于移动机器人的避障等各个方面的研究对改善人们的生活有重要的意义。

随着各种移动机器人的不断研发，对其避障的要求也日益提高，现实环境中的很多情况都需要考虑到移动障碍物或者目标点随机运动的情况。如何在动态复杂环境中精确迅速的实现避障已经成为移动机器人研究的主要目标之一。传统的单一避障方法已经不能很好的解决复杂环境下的避障问题，这时就需要考虑对障碍物运动状态的预测问题。在动态复杂环境下，需要一种稳定性好并且实时性比较强的避障方法，这种研究对移动机器人避障技术的发展有很大的促进作用，这成为本次发明要实现的目标。移动机器人检测障碍物常用传感器有：红外传感器、视觉传感器、超声波测距模块等。相对于超声波传感器，红外传感器无法检测出距离信息；视觉传感器可以采集环境图像信息，但是大部分视觉传感器都是受光线条件的限制，视觉传感器信息图像处理比较复杂，时间花费较大；超声波传感器信息处理简单、实时性强，能测出障碍物的距离信息。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统及方法，对现有的避障方法在实施方式上、在避障算法上进行改进，采用信息处理简单、实时性强的超声波测距传感器，四个超声波传感器采用分时工作的机制，按一定的周期和顺序进行循环测距，每个超声波传感器分别探测各自方向上障碍物的信息，机器人控制器读取并保存探测信息；根据超声波传感器的测距结果，机器人控制器预测障碍物所在方位，估计障碍物的运动状态(运动速度大小和方向)；本发明提供对障碍物运动状态的检测的方法，估计出障碍物运动方向和速度，为机器人执行相应的避障决策提供依据，满足机器人对动态障碍物避障的要求，解决了现有技术的不足之处。

本发明采用如下技术方案实现：

一种基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统，包括：

带有底层驱动的移动机器人；

四个超声波传感器，分别安装在所述机器人四周且通过端口与机器人控制器的相应端口相连接，用于获取障碍物的距离信息；

机器人控制器，用于对所述超声波传感器获取的障碍物距离信息进行融合分析、处理，进而控制所述移动机器人进行移动、避障；

供电系统，用于给所述可移动机器人、所述机器人控制器供电。

进一步地，还包括手机端或PC端上位机，所述的手机端或PC端上位机设置有图形用户界面，通过无线方式连接所述机器人控制器，用于监控、控制所述移动机器人的运动；

进一步地，所述四个超声波传感器均匀分布在所述移动机器人的前、后、左、右四个方向上，所述四个超声波传感器的发射方向均朝外。

一种基于所述的基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统的避障方法，包括步骤：

S1、初始化所述四个超声波测距模块；

S2、所述四个超声波传感器采用分时工作的机制，在机器人速度为零的情况下，前方、右方、后方、左方超声波传感器按一定的周期和顺序进行循环测距，每个超声波传感器分别探测各自方向上障碍物的信息，机器人控制器读取并保存探测信息；

S3、根据所述超声波传感器的测距结果，预测障碍物所在方位，估计障碍物的运动状态，包括运动速度大小和方向；

S4、基于步骤S3估计的障碍物的运动状态，所述机器人执行相应的避障决策。

进一步地，所述步骤S2中，所述四个超声波传感器采用分时工作的机制，在机器人速度为零的情况下，前方、右方、后方、左方超声波传感器按一定的周期和顺序进行循环测距的步骤具体包括子步骤：

S21、所述前方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若前方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₁₁和t₁₂，计算时间分别为t₁₁和t₁₂时前方障碍物距所述移动机器人的距离S₁₁、S₁₂；

S22、从步骤S21所述的前方超声波传感器发送第一次测距信号后，经过周期T，所述右方超声波传感器或左方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若右方超声波传感器或左方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₂₁和t₂₂，计算时间分别为t₂₁和t₂₂时右方或左方障碍物距所述移动机器人的距离S₂₁、S₂₂；

S23、从步骤S22所述的右方超声波传感器或左方超声波传感器发送第一次测距信号后，经过周期T，所述后方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若后方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₃₁和t₃₂，计算时间分别为t₃₁和t₃₂时后方障碍物距所述移动机器人的距离S₃₁、S₃₂；

S24、从步骤S23所述的后方超声波传感器发送第一次测距信号后，经过周期T，所述左方超声波传感器或右方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若左方超声波传感器或右方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₄₁和t₄₂，计算时间分别为t₄₁和t₄₂时左方或右方障碍物距所述移动机器人的距离S₄₁、S₄₂。

进一步地，所述步骤S3具体包括子步骤：

S31、按所述顺序分别计算各个方向的超声波传感器两次超声波测距所得距离的差值，得到障碍物在对应的超声波传感器两次测距的时间段内运动的距离S'：

S'＝S₁-S₂

S₁表示对应的超声波传感器第一次测距时障碍物距所述移动机器人的距离，S₂表示对应的超声波传感器第二次测距时障碍物距所述移动机器人的距离；

S32、计算所述障碍物在所述运动距离S'共用的时间t’：

S33、估计所述障碍物的速度V’：

若速度V’为正，则说明S₁>S₂，说明所述障碍物朝着移动机器人的方向运动；如果速度V’为负，则说明S₁<S₂，说明所述障碍物远离移动机器人方向运动，从而估计所述前方障碍物的运动状态。

进一步地，计算障碍物距所述移动机器人的距离S的步骤具体为：

其中，V为超声波在空气中传播速度，V＝340m/s，t为超声波测距时的回波信号时间。

相比于现有技术方法，本发明的有益效果是：

在机器人系统中的四个超声波传感器采用分时工作的机制，前方、右方、后方、左方超声波传感器按一定的周期和顺序进行循环测距，避免了超声波传感器的相互干扰问题；每个超声波传感器分别探测各自方向上障碍物的信息，机器人控制器读取并保存探测信息，对障碍物运动状态进行估计，能预测机器人动态环境周围的障碍物运动趋势，给机器人的避障动作的执行提供决策依据。本发明的系统成本低，所用方法稳定性好、可靠性高、通用性好，可广泛应用于机器人的避障、导航领域中，能够实现移动机器人对动态障碍物的自主避障。

附图说明

此处说明的附图用来提供本发明实施例的进一步讲解，构成本申请的一部分，并不构成本发明实施例的限定。在附图中：

图1为机器人避障系统的结构框图。

图2为机器人避障系统的超声波传感器分布图。

图3为机器人避障方法中超声波分时循环探测方案流程图。

图4为机器人避障方法中障碍物运动状态预测示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明的发明目的作进一步详细地描述，实施例不能在此一一赘述，但本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例一

如图1和图2所示，基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统，包括：

一种基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统，包括：

带有底层驱动的移动机器人；

四个超声波传感器，均匀分布在所述移动机器人的前、后、左、右四个方向上，通过端口与机器人控制器的相应端口相连接，所述四个超声波传感器的发射方向均朝外，用于获取障碍物的距离信息(见图2)；

机器人控制器，用于对所述超声波传感器获取的障碍物距离信息进行融合分析、处理，进而控制所述移动机器人进行移动、避障；

供电系统，用于给所述可移动机器人、所述机器人控制器供电；

手机端或PC端上位机，所述的手机端或PC端上位机设置有图形用户界面，通过无线方式连接所述机器人控制器，用于监控、控制所述移动机器人的运动；

具体而言，所述四个超声波传感器均匀分布在所述移动机器人的前、后、左、右四个方向上，所述四个超声波传感器的发射方向均朝外。

实施例二

一种基于障碍物运动状态预测的机器人避障方法，包括步骤：

S1、初始化所述四个超声波测距模块；

S2、所述四个超声波传感器采用分时工作的机制，在机器人速度为零的情况下，前方、右方、后方、左方超声波传感器按一定的周期和顺序进行循环测距，每个超声波传感器分别探测各自方向上障碍物的信息，机器人控制器读取并保存探测信息；

S3、根据所述超声波传感器的测距结果，预测障碍物所在方位，估计障碍物的运动状态，包括运动速度大小和方向；

S4、基于步骤S3估计的障碍物的运动状态，所述机器人执行相应的避障决策。

具体而言，如图3所示，所述步骤S2中，所述四个超声波传感器采用分时工作的机制，在机器人速度为零的情况下，前方、右方、后方、左方超声波传感器按一定的周期和顺时针的顺序进行循环测距的步骤具体包括子步骤：

S21、所述前方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若前方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₁₁和t₁₂，计算时间分别为t₁₁和t₁₂时前方障碍物距所述移动机器人的距离S₁₁、S₁₂：

V为超声波在空气中传播速度，V＝340m/s；

S22、从步骤S21所述的前方超声波传感器发送第一次测距信号后，经过周期T，所述右方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若右方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₂₁和t₂₂，计算时间分别为t₂₁和t₂₂时右方障碍物距所述移动机器人的距离S₂₁、S₂₂：

S23、从步骤S22所述的右方超声波传感器或左方超声波传感器发送第一次测距信号后，经过周期T，所述后方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若后方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₃₁和t₃₂，计算时间分别为t₃₁和t₃₂时后方障碍物距所述移动机器人的距离S₃₁、S₃₂：

S24、从步骤S23所述的后方超声波传感器发送第一次测距信号后，经过周期T，所述左方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若左方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₄₁和t₄₂，计算时间分别为t₄₁和t₄₂时左方障碍物距所述移动机器人的距离S₄₁、S₄₂：

如图4所示，所述步骤S3具体包括子步骤：

S31、按所述顺序分别计算各个方向的超声波传感器两次超声波测距所得距离的差值，得到障碍物在对应的超声波传感器两次测距的时间段内运动的距离S'，以前方超声波传感器为例，计算前方障碍物A在前方超声波传感器两次测距的时间段内运动的距离：

S'＝S₁-S₂

此时，S₁表示前方超声波传感器第一次测距时障碍物A距所述移动机器人的距离，S₂表示前方超声波传感器第二次测距时障碍物A距所述移动机器人的

距离；

S32、计算前方障碍物A在所述运动距离S'共用的时间t’：

S33、估计所述前方障碍物A的速度V’：

若速度V’为正，则说明S₁>S₂，说明所述障碍物A朝着移动机器人的方向运动；如果速度V’为负，则说明S₁<S₂，说明所述障碍物A远离移动机器人方向运动，从而估计所述前方障碍物A的运动状态。

本实施例中，所述移动机器人右方、后方、左方的障碍物运动状态的估计方法与所述步骤S31～S33的子步骤相似，在此不再赘述。

上述实施例在机器人系统中的四个超声波传感器采用分时工作的机制，前方、右方、后方、左方超声波传感器按一定的周期和顺序进行循环测距，避免了超声波传感器的相互干扰问题，上述实施例采用顺时针的顺序进行循环测距，也可以采用逆时针的顺序进行测距，具体测距方法相类似，在此不再赘述；每个超声波传感器分别探测各自方向上障碍物的信息，机器人控制器读取并保存探测信息，对障碍物运动状态进行估计，能预测机器人动态环境周围的障碍物运动趋势，给机器人的避障动作的执行提供决策依据。机器人能自主避开动态障碍物，是比较灵活的避障方法。

本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统，其特征在于，包括：

带有底层驱动的移动机器人；

四个超声波传感器，分别安装在所述机器人四周且通过端口与机器人控制器的相应端口相连接，用于获取障碍物的距离信息；

机器人控制器，用于对所述超声波传感器获取的障碍物距离信息进行融合分析、处理，进而控制所述移动机器人进行移动、避障；

供电系统，用于给所述可移动机器人、所述机器人控制器供电。

2.根据权利要求1所述的基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统，其特征在于，还包括手机端或PC端上位机，所述的手机端或PC端上位机设置有图形用户界面，通过无线方式连接所述机器人控制器，用于监控、控制所述移动机器人的运动。

3.根据权利要求书1所述的基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统，其特征在于，所述四个超声波传感器均匀分布在所述移动机器人的前、后、左、右四个方向上，所述四个超声波传感器的发射方向均朝外。

4.一种基于权利要求1至3中任一项所述的基于障碍物运动状态预测的机器人避障系统的避障方法，其特征在于，包括步骤：

S1、初始化所述四个超声波测距模块；

S2、所述四个超声波传感器采用分时工作的机制，在机器人速度为零的情况下，前方、右方、后方、左方超声波传感器按一定的周期和顺序进行循环测距，每个超声波传感器分别探测各自方向上障碍物的信息，机器人控制器读取并保存探测信息；

S3、根据所述超声波传感器的测距结果，预测障碍物所在方位，估计障碍物的运动状态，包括运动速度大小和方向；

S4、基于步骤S3估计的障碍物的运动状态，所述机器人执行相应的避障决策。

5.根据权利要求4所述的基于障碍物运动状态预测的机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述四个超声波传感器采用分时工作的机制，在机器人速度为零的情况下，前方、右方、后方、左方超声波传感器按一定的周期和顺序进行循环测距的步骤具体包括子步骤：

S21、所述前方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若前方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₁₁和t₁₂，计算时间分别为t₁₁和t₁₂时前方障碍物距所述移动机器人的距离S₁₁、S₁₂；

S22、从步骤S21所述的前方超声波传感器发送第一次测距信号后，经过周期T，所述右方超声波传感器或左方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若右方超声波传感器或左方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₂₁和t₂₂，计算时间分别为t₂₁和t₂₂时右方或左方障碍物距所述移动机器人的距离S₂₁、S₂₂；

S23、从步骤S22所述的右方超声波传感器或左方超声波传感器发送第一次测距信号后，经过周期T，所述后方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若后方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₃₁和t₃₂，计算时间分别为t₃₁和t₃₂时后方障碍物距所述移动机器人的距离S₃₁、S₃₂；

S24、从步骤S23所述的后方超声波传感器发送第一次测距信号后，经过周期T，所述左方超声波传感器或右方超声波传感器先后发送两次超声波测距信号，时间间隔为Δt；若左方超声波传感器或右方超声波传感器有测得回波信号，则保存两次回波信号的时间分别为t₄₁和t₄₂，计算时间分别为t₄₁和t₄₂时左方或右方障碍物距所述移动机器人的距离S₄₁、S₄₂。

6.根据权利要求5所述的基于障碍物运动状态预测的机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括子步骤：

S31、按所述顺序分别计算各个方向的超声波传感器两次超声波测距所得距离的差值，得到障碍物在对应的超声波传感器两次测距的时间段内运动的距离S'：

S'＝S₁-S₂

S₁表示对应的超声波传感器第一次测距时障碍物距所述移动机器人的距离，S₂表示对应的超声波传感器第二次测距时障碍物距所述移动机器人的距离；

S32、计算所述障碍物在所述运动距离S'共用的时间t’：

S33、估计所述障碍物的速度V’：

若速度V’为正，则说明S₁>S₂，说明所述障碍物朝着移动机器人的方向运动；如果速度V’为负，则说明S₁<S₂，说明所述障碍物远离移动机器人方向运动，从而估计所述前方障碍物的运动状态。

7.根据权利要求5所述的基于障碍物运动状态预测的机器人避障方法，其特征在于，

计算障碍物距所述移动机器人的距离S的步骤具体为：

其中，V为超声波在空气中传播速度，V＝340m/s，t为超声波测距时的回波信号时间。