CN109376212B - 一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统 - Google Patents
一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109376212B CN109376212B CN201811401941.0A CN201811401941A CN109376212B CN 109376212 B CN109376212 B CN 109376212B CN 201811401941 A CN201811401941 A CN 201811401941A CN 109376212 B CN109376212 B CN 109376212B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pedestrian
- observation
- occurrence probability
- detect
- updated
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 33
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 4
- 235000021152 breakfast Nutrition 0.000 description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 3
- 238000005034 decoration Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Algebra (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明提供一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统，其方法包括：获取预设地图区域，生成栅格地图；当监测行人在预设地图区域中，获取行人位置及监测点位置；根据监测点位置得到栅格坐标；获取第二行人出现概率和第二行人观测次数；将栅格坐标和位置坐标对比得到对比结果，根据第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据对比结果、第二行人出现概率、第二行人观测次数及更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率；更新栅格地图。本发明构建预设地图区域对应的栅格地图，根据行人在预设地图区域出现的位置和次数计算更新栅格地图中每个栅格位置的行人出现概率和行人观测次数。
Description
技术领域
本发明涉及机器人导航技术领域，尤指一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统。
背景技术
机器人的点到点导航，需要依据某些优化准则(时间或行程最短)，在其活动空间中搜索一条合理、完备、最优、可实时计算、能适应环境变化的路径。从机器人获取环境信息的程度可分为两种种情况：(1)机器人活动范围内的环境信息完全已知，机器人按照预先规划好的固定的路线进行移动；(2)机器人活动范围内的环境信息完全未知或部分已知，机器人基于传感器信息进行判断障碍物(例如人)从而调整路线。
针对上述情形(1)，机器人的移动路线固定，那么当预定的路线上临时出现障碍物时，机器人不会进行躲避，很大程度上会直接撞上障碍物，对机器人造成损伤。而对于上述情形(2)，由于机器人是基于传感器接收到的信息进行判断，当临时出现以不可预知方式移动的障碍物(例如人)时，可能无法及时有效地提前避开障碍物，导致机器人撞上障碍物。因此，目前市场上急需一种计算行人出现概率的地图。
发明内容
本发明的目的是提供一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统，实现构建预设地图区域对应的栅格地图，根据行人在预设地图区域出现的位置和次数计算更新栅格地图中每个栅格位置的行人出现概率和行人观测次数。
本发明提供的技术方案如下：
本发明提供一种计算行人出现概率的地图的生成方法，包括：获取预设地图区域，根据所述预设地图区域初始化生成栅格地图；当机器人监测到行人出现在所述预设地图区域中时，获取行人位置以及监测点位置，所述行人位置和所述监测点位置之和为机器人的监测范围；根据所述行人位置得到所述栅格地图中对应的位置坐标；获取所述位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，根据所述第一行人出现概率和所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率；根据所述监测点位置得到所述栅格地图中对应的栅格坐标；获取所述栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数；将所述栅格坐标和所述位置坐标进行对比得到对比结果，根据所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述对比结果、所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率；更新所述栅格地图，所述位置坐标的所述更新第一行人观测次数、所述更新第一行人出现概率取代对应的所述第一行人观测次数、第一行人出现概率，所述栅格坐标的所述更新第二行人观测次数和所述更新第二行人出现概率取代对应的所述第二行人观测次数、第二行人出现概率。
进一步的，所述的获取预设地图区域，根据所述预设地图区域初始化生成栅格地图之后，所述的当机器人监测到行人出现在所述预设地图区域中时，获取行人位置以及监测点位置，所述行人位置和所述监测点位置之和为机器人的监测范围之前包括：获取所述栅格地图中每个栅格位置中的初始行人出现概率和初始行人观测次数。
进一步的，所述的获取所述位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，根据所述第一行人出现概率和所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率具体包括：获取所述位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数；根据所述第一行人出现概率和所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率：
其中，old_detect_times1为第一行人观测次数，new_detect_times1为更新第一行人观测次数，old_detect_rate1为第一行人出现概率；new_detect_rate1为更新第一行人出现概率。
进一步的，所述的将所述栅格坐标和所述位置坐标进行对比得到对比结果，根据所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述对比结果、所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率具体包括：当所述栅格坐标与所述位置坐标之间的距离小于等于预设距离时，根据所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：new_detect_times2＝old_detect_times2+1
其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数，old_detect_rate2为第二行人出现概率；new_detect_rate2为更新第二行人出现概率；
当所述栅格坐标与所述位置坐标之间的距离大于预设距离时，根据所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：new_detect_times2＝old_detect_times2+1
其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数，old_detect_rate2为第二行人出现概率；new_detect_rate2为更新第二行人出现概率。
进一步的，还包括：机器人获取所述预设地图区域中到自身的距离小于等于预设观测距离的观测点；根据所述栅格地图提取所述观测点对应的当前的观测点行人出现概率和观测点行人观测次数；当所述机器人与所述观测点其中的任意一个目标观测点之间的距离小于预设安全距离阈值，并且所述目标观测点对应的观测点行人出现概率大于预设安全概率阈值，以及所述目标观测点对应的观测点行人观测次数大于预设安全次数阈值时，机器人发出报警信息和/或改变线路。
本发明还提供一种计算行人出现概率的地图的生成系统，包括：获取模块，获取预设地图区域；初始化模块，根据所述获取模块获取的所述预设地图区域初始化生成栅格地图；位置获取模块，当机器人监测到行人出现在所述获取模块获取的所述预设地图区域中时，获取行人位置以及监测点位置，所述行人位置和所述监测点位置之和为机器人的监测范围；坐标获取模块，根据所述位置获取模块获取的所述行人位置得到所述栅格地图中对应的位置坐标；参数获取模块，获取所述坐标获取模块获取的所述位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数；计算模块，根据所述参数获取模块获取的所述第一行人出现概率和所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率；所述坐标获取模块，根据所述位置获取模块获取的所述监测点位置得到所述栅格地图中对应的栅格坐标；所述参数获取模块，获取所述坐标获取模块获取的所述栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数；所述计算模块，将所述坐标获取模块获取的所述栅格坐标和所述位置坐标进行对比得到对比结果，根据所述参数获取模块获取的所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述对比结果、所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率；更新模块，更新所述栅格地图，所述位置坐标的所述更新第一行人观测次数、所述更新第一行人出现概率取代对应的所述第一行人观测次数、第一行人出现概率，所述栅格坐标的所述更新第二行人观测次数和所述更新第二行人出现概率取代对应的所述第二行人观测次数、第二行人出现概率。
进一步的，还包括：初始参数获取模块，获取所述初始化模块生成的所述栅格地图中每个栅格位置中的初始行人出现概率和初始行人观测次数。
进一步的，所述计算模块具体包括：次数计算单元，根据所述参数获取模块获取的所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数：new_detect_times1＝old_detect_times1+1，其中，old_detect_times1为第一行人观测次数，new_detect_times1为更新第一行人观测次数；概率计算单元，根据所述参数获取模块获取的所述第一行人观测次数和所述第一行人出现概率，以及所述次数计算单元得到的所述更新第一行人观测次数生成更新第一行人出现概率：
进一步的，所述计算模块还包括：对比单元，将所述坐标获取模块获取的获取的所述栅格坐标和所述位置坐标进行对比；
所述次数计算单元，根据所述参数获取模块获取的所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数：
new_detect_times2＝old_detect_times2+1，其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数；所述概率计算单元，当所述对比单元得出所述栅格栅格坐标与所述位置坐标之间的距离小于等于预设距离时，根据所述参数获取模块获取的所述第二行人观测次数和所述第二行人出现概率，以及所述次数计算单元得到的所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
进一步的，还包括：观测点获取模块，机器人获取所述预设地图区域中到自身的距离小于等于预设观测距离的观测点；提取模块，根据所述栅格地图提取所述观测点获取模块获取的所述观测点对应的当前的观测点行人出现概率和观测点行人观测次数；控制模块，当所述机器人与所述观测点获取模块获取的所述观测点其中的任意一个目标观测点之间的距离小于预设安全距离阈值，并且所述提取模块提取的所述目标观测点对应的观测点行人出现概率大于预设安全概率阈值，以及所述提取模块提取的所述目标观测点对应的观测点行人观测次数大于预设安全次数阈值时，机器人发出报警信息和/或改变线路。
通过本发明提供的一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统，能够带来以下至少一种有益效果：
1、本发明中，将实际的预设地图区域初始化生成对应的栅格地图，栅格地图中的每个栅格代表预设地图区域空间水平面的一个位置，然后计算每个栅格位置对应的行人出现概率和行人观测次数，将实际的预设地图区域区块化计算行人概率。
2、本发明中，通过传感器实时监测出现在预设地图区域中的行人的位置以及次数，从而实时更新对应的栅格位置的行人出现概率和行人观测次数，保证参数处于最新状态。
3、本发明中，传感器监测范围内的监测点到行人位置之间的距离不同，采取不同的计算方法计算更新后的行人出现概率和行人观测次数，分类处理使得结果更加准确。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
图1是本发明一种计算行人出现概率的地图的生成方法的第一个实施例的流程图；
图2是本发明一种计算行人出现概率的地图的生成方法的第二个实施例的流程图；
图3是本发明一种计算行人出现概率的地图的生成方法的第三个实施例的流程图；
图4是本发明一种计算行人出现概率的地图的生成方法的第四个实施例的流程图；
图5是本发明一种计算行人出现概率的地图的生成系统的第五个实施例的结构示意图；
图6是本发明一种计算行人出现概率的地图的生成系统的第六个实施例的结构示意图；
图7是本发明一种计算行人出现概率的地图的生成系统的第七个实施例的结构示意图；
图8是本发明一种计算行人出现概率的地图的生成系统的第八个实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅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，并获得其他的实施方式。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
本发明的第一实施例，如图1所示，一种计算行人出现概率的地图的生成方法，包括：
S100获取预设地图区域，根据预设地图区域初始化生成栅格地图；
S200当机器人监测到行人出现在预设地图区域中时，获取行人位置以及监测点位置，行人位置和监测点位置之和为机器人的监测范围；
S300根据行人位置得到栅格地图中对应的位置坐标；
S400获取位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，根据第一行人出现概率和第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率；
S500根据监测点位置得到栅格地图中对应的栅格坐标；
S600获取栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数；
S700将栅格坐标和位置坐标进行对比得到对比结果，根据第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据对比结果、第二行人出现概率、第二行人观测次数以及更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率；
S800更新所述栅格地图，所述位置坐标的所述更新第一行人观测次数、所述更新第一行人出现概率取代对应的所述第一行人观测次数、第一行人出现概率，所述栅格坐标的所述更新第二行人观测次数和所述更新第二行人出现概率取代对应的所述第二行人观测次数、第二行人出现概率。
具体的，本实施例中，机器人获取预设地图区域，预设地图区域为机器人移动的范围(例如医院、餐厅等区域)，按照一定的比例根据预设地图区域初始化生成对应的地图，将生成的地图划分成排列的栅格形成栅格地图，栅格地图中的每个栅格代表预设地图区域空间水平面的一个位置，栅格的划分可以根据需求进行自主设置。
当机器人监测到有行人出现在预设地图区域时，获取行人位置以及监测点位置，监测点位置为机器人监测范围内除行人位置之外其余的区域位置，因此行人位置和监测点位置之和为机器人的监测范围。通过预设地图区域和栅格地图之间的对应关系，得到行人位置、监测点位置在栅格地图中对应的位置坐标、栅格坐标。然后获取行人位置对应的位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，计算生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率。
获取监测点位置对应的栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数，然后将栅格坐标和位置坐标进行对比，根据第二行人出现概率计算生成更新第二行人观测次数，然后根据对比结果，结合第二行人出现概率、第二行人观测次数以及计算得到的更新第二行人观测次数计算生成更新第二行人出现概率。将机器人监测范围内的所有监测点对应的行人出现概率和行人观测次数逐一进行计算更新。最后根据计算后的参数更新栅格地图。
本申请对于在相对固定范围(例如医院、餐厅等区域)移动的机器人，在移动过程中除了需要避开固定的障碍物(例如墙壁、设备等)之外，还需要避开移动的行人的情形，对机器人活动区域内每个位置行人出现的概率进行计算，从而提高机器人导航效率。
本发明第二实施例，是上述第一实施例的优化实施例，如图2所示，本实施例与上述第一实施例相比，主要改进在于，S100获取预设地图区域，根据预设地图区域初始化生成栅格地图之后，S200当机器人监测到行人出现在预设地图区域中时，获取行人位置以及监测点位置，行人位置和监测点位置之和为机器人的监测范围之前还包括：
S150获取栅格地图中每个栅格位置中的初始行人出现概率和初始行人观测次数；
另外，S400获取位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，根据第一行人出现概率和第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率具体包括：
S410获取位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数；
S420根据第一行人出现概率和第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率：
new_detect_times1＝old_detect_times1+1
其中，old_detect_times1为第一行人观测次数，new_detect_times1为更新第一行人观测次数，old_detect_rate1为第一行人出现概率；new_detect_rate1为更新第一行人出现概率。
具体的，本实施例中，本实施例中，获取预设地图区域，按照一定的比例根据预设地图区域初始化生成对应栅格地图。对栅格地图中每个栅格位置对应的初始行人出现概率和初始行人观测次数进行设置，用户可以基于对预设地图区域行人的情况统计分析之后进行设置，栅格地图中每个栅格位置对应的初始行人出现概率和初始行人观测次数相互之间可以相同，也可以不相同。例如可以将栅格地图中每个栅格位置的初始行人出现概率设置为0、初始行人观测次数设置为1，也可以将部分栅格位置的初始行人出现概率设置为0、初始行人观测次数设置为1，另一部分栅格位置的初始行人出现概率设置为0、初始行人观测次数设置为0。上述举例中的数据用于便于理解，实际数据可以用户自主设置。
当机器人监测到有行人出现在预设地图区域时，获取行人位置以及监测点位置，得到行人位置、监测点位置在栅格地图中对应的位置坐标、栅格坐标。然后获取行人位置对应的位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，将第一行人观测次数增加一次生成更新第一行人观测次数：new_detect_times1＝old_detect_times1+1；其中，old_detect_times1为第一行人观测次数，new_detect_times1为更新第一行人观测次数，然后根据第一行人观测次数、第一行人出现概率以及更新第一行人观测次数计算生成更新第一行人出现概率：
其中，old_detect_times1为第一行人观测次数，new_detect_times1为更新第一行人观测次数，old_detect_rate1为第一行人出现概率；new_detect_rate1为更新第一行人出现概率。
获取监测点位置对应的栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数，计算生成更新第二行人观测次数和更新第二行人出现概率。最后根据计算后得到的更新第一行人观测次数、更新第一行人出现概、更新第二行人观测次数和更新第二行人出现概率更新栅格地图。
即便是同一预设地图区域，行人的出现情况也可能会发生变化。例如对于一个分区全天供应的餐厅而言，早餐时间段的时候早餐供应区行人出现的概率较大，午餐、晚餐时间段则是对应的供应区行人出现的概率较大，将早餐时间段的计算结果午餐、晚餐时间段继续沿用会导致结果不准确。因此，可以选择预设时长后对栅格地图中的行人出现概率和行人观测次数进行初始化，初始化之后的初始行人出现概率和初始行人观测次数可以选择更改，也可以选择不更改。
本发明可以基于对预设地图区域行人的情况统计分析之后，自主设置初始行人出现概率和初始行人观测次数，使得后续计算的数据也更加准确，更加符合预设地图区域的行人出现的实际情况。
本发明第三实施例，是上述第一实施例的优化实施例，如图3所示，本实施例与上述第一实施例相比，主要改进在于，S700将栅格坐标和位置坐标进行对比得到对比结果，根据第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据对比结果、第二行人出现概率、第二行人观测次数以及更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率具体包括：
S710当栅格坐标与位置坐标之间的距离小于等于预设距离时，根据第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据第二行人出现概率、第二行人观测次数以及更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
new_detect_times2＝old_detect_times2+1
其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数，old_detect_rate2为第二行人出现概率；new_detect_rate2为更新第二行人出现概率；
S720当栅格坐标与位置坐标之间的距离大于预设距离时，根据第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据第二行人出现概率、第二行人观测次数以及更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
new_detect_times2＝old_detect_times2+1
其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数，old_detect_rate2为第二行人出现概率；
new_detect_rate2为更新第二行人出现概率。
具体的，本实施例中，获取预设地图区域，按照一定的比例根据预设地图区域初始化生成对应的栅格地图。当机器人监测到有行人出现在预设地图区域时，获取行人位置以及监测点位置，得到行人位置、监测点位置在栅格地图中对应的位置坐标、栅格坐标。获取行人位置对应的位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，计算生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率。
获取监测点位置对应的栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数，将第二行人观测次数增加一次生成更新第二行人观测次数：new_detect_times2＝old_detect_times2+1；其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数。然后将栅格坐标和位置坐标进行对比，当栅格坐标与位置坐标之间的距离小于等于预设距离时，根据第二行人出现概率、第二行人观测次数以及更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
本发明中机器人监测范围内的监测点到行人位置之间的距离影响行人出现的概率，因此根据距离不同采取不同的计算方法计算更新后的行人出现概率和行人观测次数，使得计算结果更加准确。
本发明第四实施例，是上述第一实施例的优化实施例，如图4所示，本实施例与上述第一实施例相比，主要改进在于，还包括：
S900机器人获取预设地图区域中到自身的距离小于等于预设观测距离的观测点；
S910根据栅格地图提取观测点对应的当前的观测点行人出现概率和观测点行人观测次数；
S920当机器人与观测点其中的任意一个目标观测点之间的距离小于预设安全距离阈值，并且目标观测点对应的观测点行人出现概率大于预设安全概率阈值，以及目标观测点对应的观测点行人观测次数大于预设安全次数阈值时，机器人发出报警信息和/或改变线路。
具体的，本实施例中，获取预设地图区域，按照一定的比例根据预设地图区域初始化生成对应的栅格地图。当机器人监测到有行人出现在预设地图区域时，获取行人位置以及监测点位置，得到行人位置、监测点位置在栅格地图中对应的位置坐标、栅格坐标。获取行人位置对应的位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，计算生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率。获取监测点位置对应的栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数，计算生成更新第二行人观测次数和更新第二行人出现概率。最后根据计算后得到的更新第一行人观测次数、更新第一行人出现概、更新第二行人观测次数和更新第二行人出现概率更新栅格地图。
机器人获取预设地图区域中到自身的距离小于等于预设观测距离的观测点，该预设观测距离为自主设置。例如将预设观测距离设置为机器人变更路线进行调整时需要缓冲的距离。根据栅格地图提取观测点对应的观测点行人出现概率和观测点行人观测次数。
当机器人自身的位置与观测点其中的任意一个观测点即目标观测点满足以下三点条件时：(1)机器人的位置与目标观测点之间的距离小于预设安全距离阈值，(2)目标观测点对应的观测点行人出现概率大于预设安全概率阈值，(3)目标观测点对应的观测点行人观测次数大于预设安全次数阈值。则认为该目标观测点出现行人的概率较大，并且机器人当前与目标观测点距离较近，因此机器人发出报警信息和/或改变线路，例如降低速度、进行灯光或语音提示或重新规划路线避开目标观测点。
本发明根据机器人监测到的行人情况实时更新栅格地图中的行人出现概率和行人观测次数，在发现距离机器人较近的行人出现概率较高的目标观测点时提前对机器人进行提示、导航，避免发现行人时太晚，导致来不及采取相应的措施，危及行人及机器人的安全。
本发明的第五实施例，如图5所示，一种计算行人出现概率的地图的生成系统100，包括：
获取模块110，获取预设地图区域；
初始化模块120，根据获取模块110获取的预设地图区域初始化生成栅格地图；
位置获取模块130，当机器人监测到行人出现在获取模块110获取的预设地图区域中时，获取行人位置以及监测点位置，行人位置和监测点位置之和为机器人的监测范围；
坐标获取模块140，根据位置获取模块130获取的行人位置得到栅格地图中对应的位置坐标；
参数获取模块150，获取坐标获取模块140获取的位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数；
计算模块160，根据参数获取模块150获取的第一行人出现概率和第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率；
坐标获取模块140，根据位置获取模块130获取的监测点位置得到栅格地图中对应的栅格坐标；
参数获取模块150，获取坐标获取模块140获取的栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数；
计算模块160，将坐标获取模块140获取的栅格坐标和位置坐标进行对比得到对比结果，根据参数获取模块150获取的第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据对比结果、第二行人出现概率、第二行人观测次数以及更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率；
更新模块170，更新所述栅格地图，所述位置坐标的所述更新第一行人观测次数、所述更新第一行人出现概率取代对应的所述第一行人观测次数、第一行人出现概率，所述栅格坐标的所述更新第二行人观测次数和所述更新第二行人出现概率取代对应的所述第二行人观测次数、第二行人出现概率。
本实施例中的各个模块的具体操作方式在上述对应的方法实施例中已经进行了详细描述，因此不再一一进行赘述。
本发明第六实施例，是上述第五实施例的优化实施例，如图6所示，本实施例与上述第一实施例相比，主要改进在于，还包括：
初始参数获取模块115，获取初始化模块120生成的栅格地图中每个栅格位置中的初始行人出现概率和初始行人观测次数；
计算模块160具体包括：
次数计算单元161，根据参数获取模块150获取的第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数：
new_detect_times1＝old_detect_times1+1，其中，old_detect_times1为第一行人观测次数，new_detect_times1为更新第一行人观测次数；
概率计算单元162，根据参数获取模块150获取的第一行人观测次数和第一行人出现概率，以及次数计算单元161得到的更新第一行人观测次数生成更新第一行人出现概率：
本实施例中的各个模块的具体操作方式在上述对应的方法实施例中已经进行了详细描述，因此不再一一进行赘述。
本发明第七实施例，是上述第五实施例的优化实施例，如图7所示，本实施例与上述第一实施例相比，主要改进在于，计算模块160还包括：
对比单元163，将坐标获取模块140获取的获取的栅格坐标和位置坐标进行对比；
次数计算单元161，根据参数获取模块150获取的第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数：
new_detect_times2＝old_detect_times2+1，其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数；
概率计算单元162，当对比单元163得出栅格栅格坐标与位置坐标之间的距离小于等于预设距离时，根据参数获取模块150获取的第二行人观测次数和第二行人出现概率，以及次数计算单元161得到的更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
概率计算单元162，当对比单元163得出栅格栅格坐标与位置坐标之间的距离大于预设距离时，根据参数获取模块150获取的第二行人观测次数和第二行人出现概率，以及次数计算单元161得到的更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
old_detect_times2为第一行人观测次数，new_detect_times2为更新第一行人观测次数，old_detect_rate2为第一行人出现概率；new_detect_rate2为更新第一行人出现概率。
本实施例中的各个模块的具体操作方式在上述对应的方法实施例中已经进行了详细描述，因此不再一一进行赘述。
本发明第八实施例，是上述第五实施例的优化实施例，如图8所示，本实施例与上述第一实施例相比，主要改进在于，还包括：
观测点获取模块180，机器人获取预设地图区域中到自身的距离小于等于预设观测距离的观测点；
提取模块185，根据栅格地图提取观测点获取模块180获取的观测点对应的当前的观测点行人出现概率和观测点行人观测次数；
控制模块190，当机器人与观测点获取模块180获取的观测点其中的任意一个目标观测点之间的距离小于预设安全距离阈值，并且提取模块185提取的目标观测点对应的观测点行人出现概率大于预设安全概率阈值，以及提取模块185提取的目标观测点对应的观测点行人观测次数大于预设安全次数阈值时，机器人发出报警信息和/或改变线路。
本实施例中的各个模块的具体操作方式在上述对应的方法实施例中已经进行了详细描述，因此不再一一进行赘述。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。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 (8)
1.一种计算行人出现概率的地图的生成方法，其特征在于，包括：
获取预设地图区域，根据所述预设地图区域初始化生成栅格地图；
当机器人监测到行人出现在所述预设地图区域中时，获取行人位置以及监测点位置，所述行人位置和所述监测点位置之和为机器人的监测范围；
根据所述行人位置得到所述栅格地图中对应的位置坐标；
获取所述位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，根据所述第一行人出现概率和所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率；
根据所述监测点位置得到所述栅格地图中对应的栅格坐标；
获取所述栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数；
将所述栅格坐标和所述位置坐标进行对比得到所述栅格坐标与位置坐标之间的距离，根据所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述栅格坐标与位置坐标之间的距离、所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率；
更新所述栅格地图，所述位置坐标的所述更新第一行人观测次数、所述更新第一行人出现概率取代对应的所述第一行人观测次数、第一行人出现概率，所述栅格坐标的所述更新第二行人观测次数和所述更新第二行人出现概率取代对应的所述第二行人观测次数、第二行人出现概率；
其中，机器人监测范围内的栅格坐标与位置坐标之间的距离不同，采取不同的计算方法计算更新第二行人出现概率；
所述的将所述栅格坐标和所述位置坐标进行对比得到对比结果，根据所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述对比结果、所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率具体包括：
当所述栅格坐标与所述位置坐标之间的距离小于等于预设距离时，根据所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
new_detect_times2＝old_detect_times2+1
其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数，old_detect_rate2为第二行人出现概率；new_detect_rate2为更新第二行人出现概率；
当所述栅格坐标与所述位置坐标之间的距离大于预设距离时，根据所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
new_detect_times2＝old_detect_times2+1
其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数，old_detect_rate2为第二行人出现概率；new_detect_rate2为更新第二行人出现概率。
2.根据权利要求1所述的计算行人出现概率的地图的生成方法，其特征在于，所述的获取预设地图区域，根据所述预设地图区域初始化生成栅格地图之后，所述的当机器人监测到行人出现在所述预设地图区域中时，获取行人位置以及监测点位置，所述行人位置和所述监测点位置之和为机器人的监测范围之前包括：
获取所述栅格地图中每个栅格位置中的初始行人出现概率和初始行人观测次数。
3.根据权利要求1所述的计算行人出现概率的地图的生成方法，其特征在于，所述的获取所述位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数，根据所述第一行人出现概率和所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率具体包括：
获取所述位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数；
根据所述第一行人出现概率和所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率：
new_detect_times1＝old_detect_times1+1
其中，old_detect_times1为第一行人观测次数，new_detect_times1为更新第一行人观测次数，old_detect_rate1为第一行人出现概率；new_detect_rate1为更新第一行人出现概率。
4.根据权利要求1-3任一项所述的计算行人出现概率的地图的生成方法，其特征在于，还包括：
机器人获取所述预设地图区域中到自身的距离小于等于预设观测距离的观测点；
根据所述栅格地图提取所述观测点对应的当前的观测点行人出现概率和观测点行人观测次数；
当所述机器人与所述观测点其中的任意一个目标观测点之间的距离小于预设安全距离阈值，并且所述目标观测点对应的观测点行人出现概率大于预设安全概率阈值，以及所述目标观测点对应的观测点行人观测次数大于预设安全次数阈值时，机器人发出报警信息和/或改变线路。
5.一种计算行人出现概率的地图的生成系统，其特征在于，包括：
获取模块，获取预设地图区域；
初始化模块，根据所述获取模块获取的所述预设地图区域初始化生成栅格地图；
位置获取模块，当机器人监测到行人出现在所述获取模块获取的所述预设地图区域中时，获取行人位置以及监测点位置，所述行人位置和所述监测点位置之和为机器人的监测范围；
坐标获取模块，根据所述位置获取模块获取的所述行人位置得到所述栅格地图中对应的位置坐标；
参数获取模块，获取所述坐标获取模块获取的所述位置坐标对应的当前的第一行人出现概率和第一行人观测次数；
计算模块，根据所述参数获取模块获取的所述第一行人出现概率和所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数和更新第一行人出现概率；
所述坐标获取模块，根据所述位置获取模块获取的所述监测点位置得到所述栅格地图中对应的栅格坐标；
所述参数获取模块，获取所述坐标获取模块获取的所述栅格坐标对应的当前的第二行人出现概率和第二行人观测次数；
所述计算模块，将所述坐标获取模块获取的所述栅格坐标和所述位置坐标进行对比得到所述栅格坐标与位置坐标之间的距离，根据所述参数获取模块获取的所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数，根据所述栅格坐标与位置坐标之间的距离、所述第二行人出现概率、所述第二行人观测次数以及所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率；
更新模块，更新所述栅格地图，所述位置坐标的所述更新第一行人观测次数、所述更新第一行人出现概率取代对应的所述第一行人观测次数、第一行人出现概率，所述栅格坐标的所述更新第二行人观测次数和所述更新第二行人出现概率取代对应的所述第二行人观测次数、第二行人出现概率；
其中，机器人监测范围内的栅格坐标与位置坐标之间的距离不同，采取不同的计算方法计算更新第二行人出现概率；
所述计算模块还包括：
对比单元，将所述坐标获取模块获取的所述栅格坐标和所述位置坐标进行对比；
次数计算单元，根据所述参数获取模块获取的所述第二行人观测次数生成更新第二行人观测次数：
new_detect_times2＝old_detect_times2+1，其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数；
概率计算单元，当所述对比单元得出所述栅格坐标与所述位置坐标之间的距离小于等于预设距离时，根据所述参数获取模块获取的所述第二行人观测次数和所述第二行人出现概率，以及所述次数计算单元得到的所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数；old_detect_rate2为第二行人出现概率；new_detect_rate2为更新第二行人出现概率；
所述概率计算单元，当所述对比单元得出所述栅格坐标与所述位置坐标之间的距离大于预设距离时，根据所述参数获取模块获取的所述第二行人观测次数和所述第二行人出现概率，以及所述次数计算单元得到的所述更新第二行人观测次数生成更新第二行人出现概率：
其中，old_detect_times2为第二行人观测次数，new_detect_times2为更新第二行人观测次数，old_detect_rate2为第二行人出现概率；new_detect_rate2为更新第二行人出现概率。
6.根据权利要求5所述的计算行人出现概率的地图的生成系统，其特征在于，还包括：
初始参数获取模块，获取所述初始化模块生成的所述栅格地图中每个栅格位置中的初始行人出现概率和初始行人观测次数。
7.根据权利要求5所述的计算行人出现概率的地图的生成系统，其特征在于，所述计算模块具体包括：
次数计算单元，根据所述参数获取模块获取的所述第一行人观测次数生成更新第一行人观测次数：
new_detect_times1＝old_detect_times1+1，其中，old_detect_times1为第一行人观测次数，new_detect_times1为更新第一行人观测次数；
概率计算单元，根据所述参数获取模块获取的所述第一行人观测次数和所述第一行人出现概率，以及所述次数计算单元得到的所述更新第一行人观测次数生成更新第一行人出现概率：
其中，old_detect_times1为第一行人观测次数，new_detect_times1为更新第一行人观测次数，old_detect_rate1为第一行人出现概率；new_detect_rate1为更新第一行人出现概率。
8.根据权利要求5-7任一项所述的计算行人出现概率的地图的生成系统，其特征在于，还包括：
观测点获取模块，机器人获取所述预设地图区域中到自身的距离小于等于预设观测距离的观测点；
提取模块，根据所述栅格地图提取所述观测点获取模块获取的所述观测点对应的当前的观测点行人出现概率和观测点行人观测次数；
控制模块，当所述机器人与所述观测点获取模块获取的所述观测点其中的任意一个目标观测点之间的距离小于预设安全距离阈值，并且所述提取模块提取的所述目标观测点对应的观测点行人出现概率大于预设安全概率阈值，以及所述提取模块提取的所述目标观测点对应的观测点行人观测次数大于预设安全次数阈值时，机器人发出报警信息和/或改变线路。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811401941.0A CN109376212B (zh) | 2018-11-22 | 2018-11-22 | 一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811401941.0A CN109376212B (zh) | 2018-11-22 | 2018-11-22 | 一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109376212A CN109376212A (zh) | 2019-02-22 |
| CN109376212B true CN109376212B (zh) | 2020-12-15 |
Family
ID=65377315
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811401941.0A Active CN109376212B (zh) | 2018-11-22 | 2018-11-22 | 一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109376212B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112578798B (zh) * | 2020-12-18 | 2024-02-27 | 珠海格力智能装备有限公司 | 机器人地图获取方法、装置、处理器和电子装置 |
| KR20230093944A (ko) * | 2021-12-20 | 2023-06-27 | 주식회사 우아한형제들 | 자율이동장치의 최적 주행 경로를 결정하기 위한 방법 및 이를 수행하는 컴퓨팅 시스템 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104639397B (zh) * | 2015-01-13 | 2017-11-03 | 中国科学院计算技术研究所 | 获取用户常规活动区域的方法与系统 |
| CN105043396B (zh) * | 2015-08-14 | 2018-02-02 | 北京进化者机器人科技有限公司 | 一种移动机器人室内自建地图的方法和系统 |
| CN106774314A (zh) * | 2016-12-11 | 2017-05-31 | 北京联合大学 | 一种基于行走轨迹的家庭服务机器人路径规划方法 |
| CN107807651B (zh) * | 2017-11-29 | 2021-02-19 | 北京康力优蓝机器人科技有限公司 | 一种移动机器人的自充电控制系统和方法 |
| CN108663041B (zh) * | 2018-02-09 | 2020-04-24 | 意诺科技有限公司 | 一种绘制导航地图的方法及装置 |
-
2018
- 2018-11-22 CN CN201811401941.0A patent/CN109376212B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109376212A (zh) | 2019-02-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10549430B2 (en) | Mapping method, localization method, robot system, and robot | |
| US20210109537A1 (en) | Autonomous exploration framework for indoor mobile robotics using reduced approximated generalized voronoi graph | |
| JP6608456B2 (ja) | 推定装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 | |
| CN110531770B (zh) | 一种基于改进的rrt路径规划方法和系统 | |
| CN109297500B (zh) | 基于车道线特征匹配的高精度定位装置及方法 | |
| CN110254722B (zh) | 一种飞行器系统及其方法、计算机可读存储介质 | |
| CN111862214B (zh) | 计算机设备定位方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| KR20150058679A (ko) | 단지내 도로에서 자율주행차량의 위치 및 해딩 정보 제공 장치 및 방법 | |
| JP2017072422A (ja) | 情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 | |
| CN109376212B (zh) | 一种计算行人出现概率的地图的生成方法及系统 | |
| US11724721B2 (en) | Method and apparatus for detecting pedestrian | |
| CN110717918B (zh) | 行人检测方法和装置 | |
| CN108345823B (zh) | 一种基于卡尔曼滤波的障碍物跟踪方法和装置 | |
| CN110470308B (zh) | 一种避障系统及方法 | |
| WO2017038012A1 (ja) | 地図生成方法、自己位置推定方法、ロボットシステム、およびロボット | |
| JP2019074458A (ja) | 情報処理装置、学習済モデル、情報処理方法、およびプログラム | |
| CN111862219B (zh) | 计算机设备定位方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| KR20160048530A (ko) | 자율 이동 차량의 경로 생성 방법 및 경로 생성 장치 | |
| WO2016109000A2 (en) | Optimal safe landing area determination | |
| Best et al. | Path planning with spatiotemporal optimal stopping for stochastic mission monitoring | |
| JP2016149090A (ja) | 自律移動装置、自律移動システム、自律移動方法、およびプログラム | |
| JP2019174164A (ja) | 物体認識情報及び受信電磁波情報に係るモデルを用いて端末位置を推定する装置、プログラム及び方法 | |
| JP2017072423A (ja) | 推定装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 | |
| KR102180036B1 (ko) | 대상체의 예측 경로 데이터를 생성하는 방법, 장치 및 무인 차량 | |
| Chen et al. | ARMSAINTS: An AR-based Real-time Mobile System for Assistive Indoor Navigation with Target Segmentation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20210806 Address after: 200335 Room 401, floor 4, building 2, No. 33, Guangshun Road, Changning District, Shanghai Patentee after: Noah robot technology (Shanghai) Co.,Ltd. Address before: 201400 room 2340, building 2, Lane 1800, Xinyang highway, Fengxian District, Shanghai Patentee before: SHANGHAI MUMU JUCONG ROBOT TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| TR01 | Transfer of patent right |