CN109375629A - 一种巡逻车及其导航避障方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种巡逻车及其导航避障方法，其中，所述巡逻车包括巡逻车本体，其中，还包括：设置在所述巡逻车本体上的导航避障组件和公共机；其中，所述导航避障组件包括多种传感器，用于采集巡逻车本体周围的环境信息，并传输给所述公共机，其中，所述环境信息至少包括巡逻车周围的行人信息或障碍物信息；所述公共机用于根据获取的所述环境信息进行导航定位、路线规划、避障或进行相应的动态决策。本发明实施例通过多种传感器融合使用，采集大量巡逻车周围的环境信息，提高巡逻车导航定位、路线规划的精准度，以及使巡逻车能够进行安全灵活的避障与动态决策。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种巡逻车及其导航避障方法。
背景技术
目前安保工作在社会公共安全中起着不可或缺的作用，尤其是在大型园区，会展中心，大型机场，物流仓库等场所。而随着这些场所的数量和规模都在不断的增加，因此需要大量的人力，物力和安保资源来确保这些场所的安全运作。
目前现阶段的安保技术主要是以人力巡逻和静态的摄像机定点监控为主，然而，两种方式由于相关场所的数量和规模的增加，已经不能满足现在大规模的复杂环境的安保需求，还耗费大量的人工成本。
发明内容
本发明实施例提供了一种巡逻车及其导航避障方法，可实现定时、定点监控巡逻与不间断的流动巡逻相结合，提高安保系统的稳定性、安全性，并有效的节约人工成本。
第一方面，本发明实施例提供了一种巡逻车，包括巡逻车本体，其中，还包括：
设置在所述巡逻车本体上的导航避障组件和公共机；
其中，所述导航避障组件包括多种传感器，用于采集巡逻车本体周围的环境信息，并传输给所述公共机，其中，所述环境信息至少包括巡逻车周围的行人信息或障碍物信息；
所述公共机用于根据获取的所述环境信息进行导航定位、路线规划、避障或进行相应的动态决策。
可选的，上述技术方案中，所述导航避障组件包括至少一个3D激光雷达和/或至少一个2D激光雷达，其中，所述至少一个3D激光雷达设置在所述巡逻车本体顶部，所述至少一个2D激光雷达设置在巡逻车本体的中部位置；
所述至少一个3D激光雷达和/或至少一个2D激光雷达用于实时采集巡逻车本体周围环境的点云数据，并输出给所述公共机，以便所述公共机根据所述点云数据实时构建所述巡逻车本体周围的全局地图。
可选的，上述技术方案中，所述至少一个3D激光雷达和/或至少一个2D激光雷达还用于：
检测距离所述巡逻车本体预设范围内的行人和/或障碍物，以便所述公共机根据所述行人和/或障碍物进行避障操作。
可选的，上述技术方案中，所述导航避障组件还包括至少一个超声波雷达，设置在所述巡逻车本体周围，用于检测距离巡逻车本体第一预设距离内的行人和/或障碍物，其中，所述第一预设距离处于3D激光雷达和/或2D激光雷达的盲区内。
可选的，上述技术方案中，所述导航避障组件还包括至少一个TOF测距传感器，设置在所述巡逻车本体前部，用于检测所述巡逻车本体正前方第二预设距离内路面的凹坑。
可选的，上述技术方案中，所述导航避障组件还包括至少一个双目传感器，设置在所述巡逻车本体前部正中位置，用于检测所述巡逻车本体前方第三预设距离内路面的凸起。
可选的，上述技术方案中，所述导航避障组件还包括防撞条，设置于所述巡逻车本体下部，用于检测距离所述巡逻车本体第四预设距离内的障碍物。
第二方面，本发明实施例还提供了一种巡逻车导航避障方法包括：
获取导航避障组件采集的巡逻车周围的环境信息，其中，所述导航避障组件包括多种传感器，所述环境信息至少包括巡逻车周围的行人信息或障碍物信息；
根据获取的所述环境信息进行导航定位、路线规划、避障或进行相应的动态决策。
本发明实施例提供了一种巡逻车及其导航避障方法，其中巡逻车是由巡逻车本体，以及设置在巡逻车上的公共机和导航避障组件，通过由多种传感器融合组成的导航避障组件采集巡逻车周围的大量环境信息，并反馈给公共机，公共机根据接收的环境信息进行精准的导航定位、规划前进路线以及安全灵活的避障与动态决策。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种巡逻车的结构示意图；
图2是本发明实施例一提供的一种巡逻车的具体结构示意图；
图3是本发明实施例一提供的一种巡逻车的俯视结构示意图；
图4是本发明实施例二提供的巡逻车导航避障方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例提供的一种巡逻车的结构图，包括巡逻车本体1，以及设置在所述巡逻车本体1上的导航避障组件2和公共机3。
其中，导航避障组件2包括多种传感器，用于采集巡逻车本体1周围的环境信息，并传输给公共机3，其中，所述环境信息包括巡逻车周围的景物、建筑、路面状态等，优选的，所述环境信息还至少包括巡逻车周围的行人信息或障碍物信息。
公共机3用于根据获取的环境信息进行导航定位、路线规划、避障或进行相应的动态决策，示例性的，公共机3根据接收到的环境信息构建地图，并根据所构建的地图进行导航，并且根据当前巡逻车周围存在的行人或障碍物，重新规划前进路线，进行自主避障，以及根据巡逻车距离行人或障碍物距离，控制巡逻车减速、转向等动态决策。
如图2所示，作为一种优选的实施方式中，导航避障组件2包括至少一个3D激光雷达21和/或至少一个2D激光雷达22，其中，所述至少一个3D激光雷达21设置在所述巡逻车本体顶部，3D激光雷达21可选16线/32线/64线激光雷达，在此不做具体限定，所述至少一个2D激光雷达22设置在巡逻车本体的中部位置。本实施例中，优选的，3D激光雷达和2D激光雷达共同作用，分别实时采集巡逻车本体周围环境的点云数据，并实时传输给公共机。公共机将3D激光雷达21和2D激光雷达22采集的环境点云数据进行融合，同时公共机内的激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，实现对巡逻车自身的定位，同时根据融合后的点云数据实时构建巡逻车本体周围的全局地图，并将实时构建的全局题图与预先构建的高精度地图进行匹配对比，从而实现导航功能，其中，预先构建的高精度地图是指预先控制巡逻车在待巡逻的目标场地运行一周，而构建整个目标场地的地图。
进一步的，3D激光雷达21和2D激光雷达22还用于检测距离所述巡逻车本体预设范围内的行人和/或障碍物，其中，预设范围也即是3D激光雷达21和2D激光雷达22所能覆盖的范围，并将采集的行人或障碍物点云信息反馈给公共机，其中，点云信息本身包括直接的几何关系，公共机根据所述行人和/或障碍物的点云信息进行路径规划和避障操作。
由于激光雷达并不能完全覆盖巡逻车周边环境，存在一定的盲区，因此巡逻车上还搭载有多重其它传感器，用于近距离的避障检测，以弥补激光雷达存在检测盲区的不足。可选的，导航避障组件还包括至少一个超声波雷达，设置在所述巡逻车本体周围。优选的，如图3所示，其示出了巡逻车俯视结构图，在巡逻车四周设置8个超声波雷达26，用于检测距离巡逻车本体第一预设距离内的行人和/或障碍物，其中，所述第一预设距离处于3D激光雷达和/或2D激光雷达的盲区内。在本实施例中，第一预设距离可根据实际情况进行设置，例如，第一预设距离设置为30cm。
由于道路路面的平整状态也会对巡逻车行进产生一定影响，例如路面若存在凹坑或凸起，如果巡逻车从此路过，会对巡逻车造成一定损伤，因此必须实时检测巡逻车前方的路面状态，对于存在凹坑或凸起的地方重新规划前进路线，避开路面凹坑或凸起。因此，可选的，导航避障组件还包括至少一个TOF测距传感器23，其中，TOF测距传感器23设置在巡逻车本体前部，优选的，TOF测距传感器的数量为两个，用于检测所述巡逻车本体正前方第二预设距离内路面的凹坑，所述第二预设距离可根据实际情况进行设置，例如，第二预设距离设置为2m。
可选的，所述导航避障组件还包括至少一个双目传感器24，如双目摄像头，设置在巡逻车本体前部正中位置，用于检测所述巡逻车本体前方第三预设距离内路面的凸起，其中，所述第三预设距离可根据实际情况进行设置，例如，第三预设距离也设置为2m。具体的，可通过双目传感器24采集巡逻车前方路面信息传输给公共机，公共机根基采集的路面图像进行分析识别，以确定路面凸起。
可选的，上述技术方案中，所述导航避障组件还包括防撞条25，设置于巡逻车本体前端底部，用于检测距离所述巡逻车本体第四预设距离内的障碍物，其中，第四预设距离可根据实际巡逻车结构确定，且防撞条25可以在极近距离内触碰障碍物时，反馈信号至公共机，以便公共机进行避障决策。
本发明实施例中，巡逻车的导航避障组件包括多种传感器，通过2D、3D激光雷达配合使用，提高了巡逻车构建地图和当行定位三维准确度，并与其它多种传感器的融合使用，将采集到的大量周围环境状态实时发送给公共机进行处理，为车辆避障的控制决策提供多重保障，使得巡逻车可以安全灵活的进行导航避障。
实施例二
图4是本发明实施例提供的巡逻车导航避障方法的流程图，本实施例可适用于巡逻车基于多传感进行导航避障的情况，并由巡逻车上的公共机执行，其中，该巡逻车导航避障方法主要包括如下步骤：
S210、获取导航避障组件采集的巡逻车周围的环境信息，其中，所述导航避障组件包括多种传感器，所述环境信息至少包括巡逻车周围的行人信息或障碍物信息。
本发明实施例中，导航避障组件是由多种传感器构成，至少包括3D激光雷达、2D激光雷达多种传感器、超声波雷达、TOF测距传感器、双目视觉传感器和/或防撞条，其中，各传感器的数量为至少一个。
因此，获取导航避障组件采集的巡逻车周围的环境信息，包括：获取3D激光雷达和/或2D激光雷达实时采集的所述巡逻车本体周围环境的点云数据；和获取3D激光雷达、2D激光雷达、超声波雷达、TOF测距传感器、双目视觉传感器和防撞条中任意一个或多个采集的行人或障碍物信息，以及巡逻车前方路面状态信息。
S220、根据获取的所述环境信息进行导航定位、路线规划、避障或进行相应的动态决策。
本发明实施例中，公共机将2D激光雷达和3D激光雷达分别实时采集的巡逻车周围环境的点云数据进行实时融合，并将融合后的点云数据通过激光slam算法实时构建巡逻车周围的全局地图，也即是根据点云数据确定巡逻车观测到的特征，计算该特征的世界坐标以实现巡逻车周围的全局地图的创建。然后将所述全局地图与预先构建的精准地图进行匹配，以便进行导航定位或前行路径规划，其中，预先构建的精准地图是指预先控制巡逻车在待巡逻的目标场地运行一周，而构建整个目标场地的地图。
除此之外，公共机根据获取到的由3D激光雷达、2D激光雷达、超声波雷达、TOF测距传感器、双目视觉传感器和防撞条中任意一个或多个采集的行人或障碍物信息，以及巡逻车前方的路面状态信息等进行路线规划、避障或进行动态决策。示例性的，如果巡逻车前方出现突然出现行人或存在障碍物，公共机根据各传感器采集的数据计算巡逻车与行人或障碍物的距离、具体方位，并根据距离和方位控制巡逻车减速或停止，并重新规划前进路线，避开行人或障碍物。
本发明实施例中，通过公共机获取2D、3D激光雷达配合使用而采集到的环境点云数据，并根据所述点云数据进行准确的建图和高精度的导航定位，同时获取其它多种传感器融合使用而采集的巡逻车周围的行人或障碍物信息，并根据行人或障碍物信息进行安全灵活的避障与动态决策。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种巡逻车，包括巡逻车本体，其特征在于，还包括：
设置在所述巡逻车本体上的导航避障组件和公共机；
其中，所述导航避障组件包括多种传感器器，用于采集巡逻车本体周围的环境信息，并传输给所述公共机，其中，所述环境信息至少包括巡逻车周围的行人信息或障碍物信息；
所述公共机用于根据获取的所述环境信息进行导航定位、路线规划、避障或进行相应的动态决策。
2.根据权利要求1所述的巡逻车，其特征在于，所述导航避障组件包括至少一个3D激光雷达和/或至少一个2D激光雷达，其中，所述至少一个3D激光雷达设置在所述巡逻车本体顶部，所述至少一个2D激光雷达设置在巡逻车本体的中部位置；
所述至少一个3D激光雷达和/或至少一个2D激光雷达用于实时采集巡逻车本体周围环境的点云数据，并输出给所述公共机，以便所述公共机根据所述点云数据实时构建所述巡逻车本体周围的全局地图。
3.根据权利要求2所述的巡逻车，其特征在于，所述至少一个3D激光雷达和/或至少一个2D激光雷达还用于：
检测距离所述巡逻车本体预设范围内的行人和/或障碍物，以便所述公共机根据所述行人和/或障碍物进行避障操作。
4.根据权利要求1所述的巡逻车，其特征在于，所述导航避障组件还包括至少一个超声波雷达，设置于所述巡逻车本体周围，用于检测距离巡逻车本体第一预设距离内的行人和/或障碍物，其中，所述第一预设距离处于3D激光雷达和/或2D激光雷达的盲区内。
5.根据权利要求1所述的巡逻车，其特征在于，所述导航避障组件还包括至少一个TOF测距传感器，设置在所述巡逻车本体前部，用于检测所述巡逻车本体正前方第二预设距离内路面的凹坑。
6.根据权利要求1所述的巡逻车，其特征在于，所述导航避障组件还包括至少一个双目传感器，设置在巡逻车本体前部正中位置，用于检测所述巡逻车本体前方第三预设距离内路面的凸起。
7.根据权利要求1所述的巡逻车，其特征在于，所述导航避障组件还包括防撞条，设置于所述巡逻车本体下部，用于检测距离所述巡逻车本体第四预设距离内的障碍物。
8.一种巡逻车导航避障方法，其特征在于，所述方法包括：
获取导航避障组件采集的巡逻车周围的环境信息，其中，所述导航避障组件包括多种传感器，所述环境信息至少包括巡逻车周围的行人信息或障碍物信息；
根据获取的所述环境信息进行导航定位、路线规划、避障或进行相应的动态决策。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述导航避障组件包括至少一个3D激光雷达和/或2D激光雷达；
相应的，所述获取导航避障组件采集的巡逻车周围的环境信息包括：
获取3D激光雷达和/或2D激光雷达实时采集的所述巡逻车本体周围环境的点云数据；
相应的，所述根据获取的所述环境信息进行导航定位、路线规划、避障或进行相应的动态决策，包括：
根据所述点云数据实时构建全局地图，并将所述全局地图与预先构建的精准地图进行匹配，以便进行导航和定位。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述导航避障组件还包括超声波雷达、TOF测距传感器、双目视觉传感器和防撞条；
相应的，所述获取导航避障组件采集的巡逻车周围的环境信息包括：
获取3D激光雷达、2D激光雷达、超声波雷达、TOF测距传感器、双目视觉传感器和防撞条中任意一个或多个采集的行人或障碍物信息；
相应的，所述根据获取的所述环境信息进行导航定位、路线规划、避障或进行相应的动态决策，包括：
根据所述行人或障碍物信息进行路线规划、避障或进行动态决策。
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