CN109407675B - 机器人回座的避障方法和芯片以及自主移动机器人 - Google Patents
机器人回座的避障方法和芯片以及自主移动机器人 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109407675B CN109407675B CN201811557120.6A CN201811557120A CN109407675B CN 109407675 B CN109407675 B CN 109407675B CN 201811557120 A CN201811557120 A CN 201811557120A CN 109407675 B CN109407675 B CN 109407675B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- obstacle
- target point
- preset distance
- point
- 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 50
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 6
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 4
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000036632 reaction speed Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0217—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with energy consumption, time reduction or distance reduction criteria
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明涉及一种机器人回座的避障方法和芯片以及自主移动机器人,可以提高机器人的回座效率。所述机器人回座的避障方法,在机器人沿中间引导信号回座并检测到障碍物时,先对此前的行走记录信息进行分析,在获取到障碍物信息的情况下,采用导航行走的方式绕过障碍物并快速到达目标点,从而提高机器人的回座效率。在没有障碍信息的情况下,通过设置目标点,使机器人在沿边行走时有准确的目标性,可以提高机器人回座的针对性,避免回座信号比较差的情况下,机器人走错的情况。
Description
技术领域
本发明涉及智能机器人领域,具体涉及一种机器人回座的避障方法和芯片以及自主移动机器人。
背景技术
扫地机器人是一种智能家用清洁设备,可以依据自身装配的电池进行能源供给,实现无线的清洁工作。当电池的电能降低,需要充电时,机器人会搜索充电座,并自动返回充电座进行充电。当机器人检测到所述充电座的中间引导信号,并沿所述中间引导信号移动的过程中,如果检测到了障碍物,一般是直接沿着障碍物的边沿进行行走,一直行走至再次检测到所述中间引导信号,然后继续沿所述中间引导信号行走。这种方式比较单一,机器人的回座效率比较降低。
发明内容
本发明提供了一种机器人回座的避障方法和芯片以及自主移动机器人,可以提高机器人的回座效率。本发明所述的具体技术方案如下:
一种机器人回座的避障方法,包括如下步骤:步骤S1:机器人沿充电座发出的中间引导信号回座,并判断是否检测到障碍物,如果是,则进入步骤S2,如果否,则继续行走;步骤S2:机器人分析此前的行走记录数据是否包括当前障碍物的信息,如果是,则进入步骤S3,如果否,则进入步骤S4;步骤S3:基于所述障碍物的信息,以绕过所述障碍物且在机器人当前的前进方向上的一个位置点作为目标点,控制机器人导航至所述目标点后,继续沿所述中间引导信号回座;步骤S4:机器人以当前的前进方向上,距离所述机器人的直线距离为第一预设距离的位置点作为目标点,控制所述机器人以当前位置点为起始点,沿所述障碍物的边沿行走,然后进入步骤S5;步骤S5:所述机器人在行走的过程中实时判断是否检测到所述中间引导信号,如果是,则沿所述中间引导信号行走,如果否,进入步骤S6;步骤S6:所述机器人判断是否到达所述目标点所在的与所述前进方向垂直的直线,如果是,则进入步骤S7,如果否,则返回步骤S5;步骤S7:机器人以所述前进方向上,距离上一所述目标点的直线距离为第二预设距离的位置点作为新的目标点,控制所述机器人继续沿所述障碍物的边沿行走,然后进入步骤S8;步骤S8:所述机器人在行走的过程中实时判断是否检测到所述中间引导信号,如果是,则沿所述中间引导信号行走,如果否,进入步骤S9;步骤S9:所述机器人判断是否到达所述目标点所在的与所述前进方向垂直的直线,如果是,则进入步骤S7,如果否,则返回步骤S8。
进一步地,所述机器人沿所述障碍物的边沿行走的步骤之前,还包括如下步骤:机器人检测障碍传感器的触发情况;当机器人的左障碍传感器被触发,则利用机器人的左侧沿所述障碍物的边沿行走;当机器人的右障碍传感器被触发,则利用机器人的右侧沿所述障碍物的边沿行走;当机器人的左障碍传感器和右障碍传感器被同时触发,则利用机器人的左侧沿所述障碍物的边沿行走。
进一步地,所述机器人沿所述障碍物的边沿行走的过程中,如果机器人行走到了距所述目标点的直线距离为第三预设距离的位置,且没有检测到所述中间引导信号,也没有到达所述目标点所在的与所述前进方向垂直的直线,则机器人判断所述障碍物的另一边是否已经行走过,如果否,则机器人返回所述起始点,然后以所述障碍物的另一边作为沿边路径,返回步骤S4,如果是,则机器人继续沿边行走;其中,所述第三预设距离为机器人距所述目标点的直线距离。
进一步地,步骤S2中所述的机器人分析此前的行走记录数据是否包括当前障碍物的信息,具体包括如下步骤:所述机器人搜索在检测到所述障碍物时,机器人已构建的栅格地图数据,并判断所述栅格地图数据中是否存在与当前障碍物对应的障碍栅格信息,如果是,则确定所述机器人此前的行走记录数据包括当前障碍物的信息,如果否,则确定所述机器人此前的行走记录数据不包括当前障碍物的信息。
进一步地,步骤S3所述的基于所述障碍物的信息,以绕过所述障碍物且在机器人当前的前进方向上的一个位置点作为目标点,具体包括如下步骤:所述机器人根据所述障碍物所对应的障碍栅格信息,确定所述障碍物所覆盖的障碍范围;所述机器人将所述障碍范围外,且在所述前进方向上,与所述障碍物的距离为第四预设距离的位置点作为目标点,所述机器人的当前位置与所述目标点之间具有直接连通的导航路径。
进一步地,所述中间引导信号是由所述充电座上的红外传感器所发出的,位于所述充电器正前方且能够引导机器人朝所述充电座直线上座的红外信号。
进一步地,所述第一预设距离、所述第二预设距离和所述第三预设距离的数值不相等。
进一步地,所述第一预设距离大于所述第二预设距离;所述第三预设距离大于所述第一预设距离。
一种芯片,包括程序指令,所述程序指令用于控制机器人执行上述的机器人回座的避障方法。
一种自主移动机器人,包括控制芯片,所述控制芯片是上述的芯片。
所述机器人回座的避障方法,在机器人沿中间引导信号回座并检测到障碍物时,先对此前的行走记录信息进行分析,在获取到障碍物信息的情况下,采用导航行走的方式绕过障碍物并快速到达目标点,从而提高机器人的回座效率。在没有障碍信息的情况下,通过设置目标点,使机器人在沿边行走时有准确的目标性,可以提高机器人回座的针对性,避免回座信号比较差的情况下,机器人走错的情况。
附图说明
图1为机器人回座的避障方法的控制流程示意图。
图2为机器人导航绕过障碍物的避障示意图。
图3为机器人通过设置目标点绕过障碍物的避障示意图。
图4为机器人的结构示意图。
图5为机器人进行障碍物沿边切换的避障示意图。
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详细描述。应当理解,下面所描述的具体实施例仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。在下面的描述中,给出具体细节以提供对实施例的透彻理解。然而,本领域的普通技术人员将理解,可以在没有这些具体细节的情况下实施实施例。例如,电路可以在框图中显示,避免在不必要的细节中使实施例模糊。在其他情况下,为了不混淆实施例,可以不详细显示公知的电路、结构和技术。
一种机器人回座的避障方法,所述机器人可以是家用清洁机器人,比如扫地机器人或者拖地机器人等,也可以是商业机器人,比如安防机器人或者服务机器人等。其中,所述回座指的是机器人返回充电座,返回充电座的目的可以是进行充电,也可以是进行待机,或者是其它目的。所述充电座还可以指代某一特定的位置或者基座,供机器人返回停放。所述避障指的是机器人检测到障碍时的应对方式。检测障碍物的方式可以是通过碰撞传感器进行碰撞检测,也可以通过红外传感器进行红外检测。
如图1所示,所述机器人在沿充电座发出的中间引导信号回座的过程中,检测到障碍物时,所采取的避障方法包括如下步骤:步骤S1中,机器人沿充电座发出的中间引导信号回座,并判断是否检测到障碍物,如果是,则进入步骤S2,如果否,则继续沿充电座发出的中间引导信号行走。步骤S2中,机器人分析此前的行走记录数据是否包括当前障碍物的信息,所述行走记录数据是机器人最开始行走时,实时记录的驱动轮上的码盘、机体中的陀螺仪、障碍传感器、视觉传感器和/或激光雷达等感测器件所采集的数据。通过这些数据,机器人可以得知具体的地理环境情况,并且可以根据具体的地理环境情况执行不同的动作。把这些数据更新到栅格地图中,可以得到实际环境的栅格地图,机器人根据栅格地图更容易进行路径规划和导航。如果所记录的数据中包括当前障碍物的信息,表明机器人此前在该障碍物的周边行走过,机器人可以根据栅格地图中标示的障碍物信息,确定障碍物所在的位置和所占区域的大小,从而可以进入步骤S3,通过导航的方式绕过障碍物。如果机器人所记录的数据中没有当前障碍物的信息,表明机器人此前没有在该区域行走过,无法确定前方的地理环境,所以需要进入步骤S4,通过设定目标的方式,控制机器人朝目标行走。步骤S3中,基于所述障碍物的信息,以绕过所述障碍物且在机器人当前的前进方向上的一个位置点作为目标点,控制机器人导航至所述目标点后,继续沿所述中间引导信号回座。所选定的目标点应该是绕过所述障碍物后,离机器人的当前位置最近的一个点。步骤S4中,机器人以当前的前进方向上,距离所述机器人的直线距离为第一预设距离的位置点作为目标点,控制所述机器人以当前位置点为起始点,沿所述障碍物的边沿行走,然后进入步骤S5。所述前进方向是指机器人沿着中间引导信号,朝所述充电座直线前进上座的方向。所述第一预设距离可以根据具体的产品设计需求进行相应设置,比如,可以设置为5厘米至30厘米之间的任意一值。在沿所述障碍物的边沿行走时,机器人可以选择先沿障碍物的左侧,也可以选择先沿障碍物的右侧,也可以根据预设的触发条件进行选择,比如机器人的左侧先碰撞到障碍物,则机器人选择先沿障碍物的右边;机器人的右侧先碰撞到障碍物,则机器人选择先沿障碍物的左边;机器人的中间前侧先碰撞到障碍物,则机器人优先选择障碍物的右边进行沿边。所述障碍物的左边或者右边,与机器人朝向障碍物时的左边或者右边相对应,即机器人碰撞检测到障碍物时,以机器人的正前方为分界线,与机器人的左侧在分界线的同一边的障碍物的一侧为障碍物的左侧,与机器人的右侧在分界线的同一边的障碍物的一侧为障碍物的右侧。步骤S5中,所述机器人在行走的过程中实时判断是否检测到所述中间引导信号,如果是,表明机器人已经绕过了障碍物,并回到了所述前进方向所在的直线上,所以,机器人可以直接沿所述中间引导信号行走,继续朝所述充电座方向行走上座。如果没有检测到中间引导信号,则进入步骤S6作进一步分析。步骤S6中,所述机器人判断是否到达所述目标点所在的与所述前进方向垂直的直线,如果是,表明机器人即将超过所述目标点,而该目标点是在障碍物所占区域内的,机器人无法到达目标点,所以,需要进入步骤S7,设置新的目标点。如果没有到达该直线所对应位置,则机器人会继续沿边行走,并返回步骤S5继续检测。步骤S7中,机器人以所述前进方向上,距离上一所述目标点的直线距离为第二预设距离的位置点作为新的目标点。所述第二预设距离可以根据具体的产品设计需求进行相应设置,比如,可以设置为5厘米至25厘米之间的任意一值。接着,机器人以新的目标点为目标,继续沿所述障碍物的边沿行走,然后进入步骤S8。步骤S8中,所述机器人在行走的过程中实时判断是否检测到所述中间引导信号,表明机器人已经绕过了障碍物,并回到了所述前进方向所在的直线上,所以,机器人可以直接沿所述中间引导信号行走,继续朝所述充电座方向行走上座。如果没有检测到中间引导信号,则进入步骤S9作进一步分析。步骤S9中,所述机器人判断是否到达所述目标点所在的与所述前进方向垂直的直线,如果是,表明机器人即将超过所述目标点,而该目标点是在障碍物所占区域内的,机器人无法到达目标点,所以,需要进入步骤S7,设置新的目标点。如果没有到达该直线所对应位置,则机器人会继续沿边行走,并返回步骤S8继续检测。以此类推,直到机器人检测的中间引导信号,并按所述信号回座。所述方法在机器人沿中间引导信号回座并检测到障碍物时,先对此前的行走记录信息进行分析,在获取到障碍物信息的情况下,采用导航行走的方式绕过障碍物并快速到达目标点,从而提高机器人的回座效率。在没有障碍信息的情况下,通过设置目标点,使机器人在沿边行走时有准确的目标性,可以提高机器人回座的针对性,避免回座信号比较差时,机器人走错的情况。逐级设置目标点的方式,还可以达到将所述机器人慢慢引导回到中间引导信号的位置的效果。
具体的,如图2所示,充电座10中设置有红外传感器11,虚线所框定的范围是红外信号所覆盖的范围,所述范围分为左信号区A、右信号区B和中间信号区C。机器人20沿着中间信号区C中的中间引导信号朝所述充电座10向前直行。当机器人20行走至a点时,检测到障碍物M。此时,机器人搜索栅格地图信息,得到障碍物M的形状和位置,并将ae方向(即所述前进方向)上的d点作为目标点,然后机器人以a点为起始点,按照导航路径abcd行走至d点。机器人到达d点后,再次检测到中间引导信号,所以,机器人沿着所述中间引导信号,按de方向朝所述充电座10直行。通过设置与障碍物有一定距离的d点为目标点,机器人的导航路径更顺畅,回座效率更高。如果是沿边的情况,机器人需要在bc位置处进行一个较大角度的转折,才能紧贴着障碍物M的水平直边(图中的三角形的水平线)行走,如此,不仅降低机器人的行走效率,回座效率也会大大降低。当然,d点也可以设置在ae直线上的其它位置,只要保证机器人能够快速准确地回到中间引导信号所在的直线上即可。
如图3所示,机器人20在沿中间引导信号向前直行至a点时,检测障碍物M。机器人20搜索此前的行走记录数据,并没有找到与障碍物M相关的信息,所以,机器人20将a点前方的第一预设距离为15厘米的位置b点作为目标点,然后从a点开始沿障碍物的边沿朝b点行走,由于机器人20的正前方先碰撞检测到障碍物M,所以机器人20优先选择障碍物的右边进行沿边,即机器人利用其左侧的沿边传感器,沿着所述障碍物M的右边行走。在行走的过程中,机器人20没有检测到中间引导信号,所以,机器人20一直沿边行走,沿a-a1-a2轨迹行走至a2点。此时,机器人20到达了b点所在的垂直于ae方向的直线b-b1,没能到达目标点,所以,机器人20又将b点前方的第二预设距离为15厘米的c点作为新的目标点。然后,机器人继续沿着障碍物的边沿行走,到达a3点时,机器人20依然没有检测到中间引导信息,并且又到达了c点所在的垂直于ae方向的直线c-c1。机器人20将c点前方的第二预设距离为15厘米的d点作为新的目标点。然后,机器人继续沿着障碍物的边沿行走。当机器人20沿着轨迹a3-a4-a5行走至a5点时,检测到了中间引导信号,此时,机器人20还没有到达d点或者点所在的直线d-d1,机器人20沿着所述中间引导信号,朝e方向直线向前行走上座。
作为其中一种实施方式,如图4所示,所述机器人20为扫地机器人。所述扫地机器人具有设置于前端的碰撞杠21。所述扫地机器人还具有设置于碰撞杠21与机体之间的,且位于机器人左前侧的左碰撞传感器22;设置于碰撞杠21与机体之间的,且位于机器人右前侧的右碰撞传感器23。当机器人的右前侧先碰撞到障碍物,则右障碍传感器23会被先触发;当机器人的左前侧先碰撞到障碍物,则左障碍传感器22会被先触发;当机器人的正前端先碰撞到障碍物,则左障碍传感器22和右障碍传感器23会被同时触发。
所述机器人沿所述障碍物的边沿行走的步骤之前,还包括如下步骤:机器人20检测障碍传感器的触发情况,并根据障碍传感器的触发情况控制机器人的行动。所述障碍传感器为机械式碰撞传感器,包括左障碍传感器22和右障碍传感器23。当机器人20的左障碍传感器22被触发,表明机器人20的左前方碰撞到障碍物,障碍物主要位于机器人的左侧的可能性比较大,则机器人利用其左侧的沿边传感器(可采用红外传感器或者超声波传感器)沿所述障碍物的右边的边沿行走。当机器人20的右障碍传感器23被触发,表明机器人20的右前方碰撞到障碍物,障碍物主要位于机器人的右侧的可能性比较大,则机器人利用其右侧的沿边传感器(可采用红外传感器或者超声波传感器)沿所述障碍物的左边的边沿行走。当机器人20的左障碍传感器22和右障碍传感器23被同时触发,表明机器人的正前端碰撞到了障碍物,则机器人利用其左侧的沿边传感器沿所述障碍物的右边的边沿行走。当然,在这种情况下,机器人也可以利用其右侧的沿边传感器沿所述障碍物的左边的边沿行走。选择的方式可以是随机的。所述方法控制机器人根据不同的碰撞位置,执行不同的沿边动作,可以更多地减少沿边所走的路程,从而提高回座效率。
作为其中一种实施方式,所述机器人沿所述障碍物的边沿行走的过程中,如果机器人行走到了距所述目标点的直线距离为第三预设距离的位置,且没有检测到所述中间引导信号,也没有到达所述目标点所在的与所述前进方向垂直的直线,表明机器人离目标点越来越远,不适于继续沿该路径行走。此时,机器人先判断所述障碍物的另一边是否已经行走过。如果是,表明机器人已经执行了一次换向沿边的操作,不需要再次换向沿边,则机器人可以继续按照当前的方向继续沿边,直到检测到了中间引导信号或者到达目标点所在的直线。如果否,则表明机器人可以尝试从障碍物的另一边进行沿边行走,另一边的外沿范围可能会比较小,机器人从该边可以很快绕过障碍物,所以,机器人返回所述起始点,然后以所述障碍物的另一边作为沿边路径,并返回步骤S4,重新开始沿边行走。其中,所述第三预设距离是机器人距所述目标点的直线距离,该距离可以根据具体的产品设计需求进行相应设置,比如,可以设置为25厘米至50厘米之间的某一数值。所述方法通过设置第三预设距离作为限制,使得机器人可以及时对较远的沿边情况进行预判,避免沿边过长所导致的绕障时间过久,以此提高机器人的绕障和回座效率。
如图5所示,机器人20沿中间引导信号直行至a点时,检测到障碍物M。由于是机器人的正前端碰撞检测到障碍物M,所以,机器人20利用其左侧的沿边传感器先沿障碍物的右边沿行走。首先,机器人20以距离a点15厘米的b点作为目标点,然后开始沿障碍物的右边行走,机器人一边行走一边判断是否接收到中间引导信号,是否到达b点或者b-b1直线。当机器人20行走至a1点时,机器人距b点的距离已经达到了第三预设距离30厘米,但是依然没有接收到中间引导信号,也没有到达b点或者b-b1直线,并且,障碍物M的另一边也没有被机器人走过,所以,机器人20从a1点返回至a点,继续以b点作为目标点,从障碍物M的左边开始沿边行走。机器人20也是一边行走一边判断是否接收到中间引导信号,是否到达b点或者b-b1直线,当机器人沿a-a2-a3的轨迹行走至a3点时,到达了b-b1直线,则机器人以距离b点12厘米的c点作为目标点,然后继续沿边行走。当机器人20行走至a4点时,到达了c-c1直线,则,机器人20以距离c点12厘米的d点为新的目标点,继续沿边行走。当机器人沿a4-a5-a6的轨迹行走至a6点,此时没有到达d点或者d-d1直线,但是机器人检测到中间引导信号,所以,机器人20直接沿着中间引导信号,沿de方向向前直行至充电座。
作为其中一种实施方式,步骤S2中所述的机器人分析此前的行走记录数据是否包括当前障碍物的信息,具体包括如下步骤:所述机器人搜索在检测到所述障碍物时,机器人已构建的栅格地图数据,并判断所述栅格地图数据中是否存在与当前障碍物对应的障碍栅格信息。所述栅格地图数据是机器人在空白的栅格地图的基础上,根据实际行走时各传感器所采集到的数据,更新空白的栅格地图中的状态所形成的地图数据。比如,机器人会将正常行走过的区域所对应的栅格单元标示为已行走单元,将检测到障碍物时所对应的栅格单元标示为障碍单元,等等。所述栅格单元是构成栅格地图的基本单元。如果机器人搜索地图时,能够搜索到对应的障碍单元,则表明栅格地图数据中存在与当前障碍物对应的障碍栅格信息,则可以确定所述机器人此前的行走记录数据包括当前障碍物的信息,否则确定所述机器人此前的行走记录数据不包括当前障碍物的信息。所述方法通过搜索栅格地图数据的方式,可以更快速地确定障碍物信息,提高机器人的反应速度和回座效率。
作为其中一种实施方式,步骤S3所述的基于所述障碍物的信息,以绕过所述障碍物且在机器人当前的前进方向上的一个位置点作为目标点,具体包括如下步骤:所述机器人根据所述障碍物所对应的障碍栅格信息,确定所述障碍物所覆盖的障碍范围,即机器人搜索栅格地图数据,找到与所述障碍物对应的位置中,障碍单元的数量和位置所对应的区域,并且还能由此确定障碍范围外机器人可以行走的路径。由此,所述机器人将所述障碍范围外,且在所述前进方向上,与所述障碍物的距离为第四预设距离的位置点作为目标点。所述第四预设距离不宜设置得过大,过大容易因为行走误差原因而找不到中间引导信号,也不适宜设置得过小,过小就达不到提高效率的目的,一般可以设置为10厘米至30厘米之间的任意一值,具体可以设置为20厘米,效果最佳。所述机器人的当前位置与所述目标点之间具有直接连通的导航路径。所述方法通过将可导航到达的目标点设定在距障碍物一定距离,且位于机器人沿中间引导信号回座的前进方向上的位置,可以充分利用地图信息帮助机器人快速靠近充电座,从而提高机器人行走路径的平滑性以及机器人回座的效率。
作为其中一种实施方式,所述中间引导信号是由所述充电座上的红外传感器所发出的,位于所述充电器正前方且能够引导机器人朝所述充电座直线上座的红外信号。通过该红外编码的中间引导信号,机器人可以很精准地与充电座进行对接,回座效率也会由此大大提高。
作为其中一种实施方式,所述第一预设距离、所述第二预设距离和所述第三预设距离的数值不相等。其中,所述第一预设距离大于所述第二预设距离,由于充电座前方的障碍物一般不会太大,在第一预设距离对应的目标点之后,所要绕过的障碍物剩余的外沿更小了,所以,可以减小后续目标点所对应的第二预设距离,避免路径过长,机器人行走误差较大而无法准确找到中间引导信号的问题,从而间接提高了机器人的回座效率。如果机器人需要切换沿障碍物边沿行走的方向,需要原路返回,所以,必须在尽可能确定机器人当前的沿边方向会导致回座效率降低的情况下,才能返回。而通过将所述第三预设距离设置大于所述第一预设距离,就可以提高判断的准确性。所述第三预设距离也不宜设置得过大,设置得过大也会导致机器人原路返回的路程过长而降低效率,一般设置为第一预设距离的一倍至3倍之间即可。
一种芯片,包括程序指令,所述程序指令用于控制机器人执行如上各实施例所述的机器人回座的避障方法。在机器人沿中间引导信号回座并检测到障碍物时,先对此前的行走记录信息进行分析,在获取到障碍物信息的情况下,采用导航行走的方式绕过障碍物并快速到达目标点,从而提高机器人的回座效率。在没有障碍信息的情况下,通过设置目标点,使机器人在沿边行走时有准确的目标性,可以提高机器人回座的针对性,避免回座信号比较差的情况下,机器人走错的情况。。
一种自主移动机器人,内部装配有控制芯片,所述控制芯片是上述的芯片。装配所述控制芯片的机器人,在沿中间引导信号回座并检测到障碍物时,先对此前的行走记录信息进行分析,在获取到障碍物信息的情况下,采用导航行走的方式绕过障碍物并快速到达目标点,从而提高机器人的回座效率。在没有障碍信息的情况下,机器人通过设置目标点,使机器人在沿边行走时有准确的目标性,可以提高机器人回座的针对性,避免回座信号比较差的情况下,机器人走错的情况。所述机器人是能够自主行走,自主工作和自主回座充电的智能化机器人,比如用于餐厅的点餐和送餐服务机器人,用于银行的咨询服务机器人,用于安检巡逻的安防机器人等。
上述实施例中所提到的“上”、“下”、“左”和“右”等方向字词,如果没有具体说明,则是指代附图中的上下左右等方向。如果有具体说明,则按具体说明定义,比如机器人的左侧,则是指代机器人前进方向的左侧,不是指代附图的左侧。
上述实施例所提到的充电座的正前方是指充电座中与机器人对接的一侧所朝向的方向,该侧面上设有用于引导机器人回座的红外传感器。
上述实施例中,M是一个底座为相应形状的障碍物在地面中所占的位置,该障碍物的高度较矮或者中部镂空,所以不影响机器人接收充电座的中间引导信号。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。这些程序可以存储于计算机可读取存储介质(比如ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质)中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤。最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各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,或者对其中部分或者全部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范围。
Claims (10)
1.一种机器人回座的避障方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1:机器人沿充电座发出的中间引导信号回座,并判断是否检测到障碍物,如果是,则进入步骤S2,如果否,则继续行走;
步骤S2:机器人分析此前的行走记录数据是否包括当前障碍物的信息,如果是,则进入步骤S3,如果否,则进入步骤S4;
步骤S3:基于所述障碍物的信息,以绕过所述障碍物且在机器人当前的前进方向上的一个位置点作为目标点,控制机器人导航至所述目标点后,继续沿所述中间引导信号回座;
步骤S4:机器人以当前的前进方向上,距离所述机器人的直线距离为第一预设距离的位置点作为目标点,控制所述机器人以当前位置点为起始点,沿所述障碍物的边沿行走,然后进入步骤S5;
步骤S5:所述机器人在行走的过程中实时判断是否检测到所述中间引导信号,如果是,则沿所述中间引导信号行走,如果否,进入步骤S6;
步骤S6:所述机器人判断是否到达所述目标点所在的与所述前进方向垂直的直线,如果是,则进入步骤S7,如果否,则返回步骤S5;
步骤S7:机器人以所述前进方向上,距离上一所述目标点的直线距离为第二预设距离的位置点作为新的目标点,控制所述机器人继续沿所述障碍物的边沿行走,然后进入步骤S8;
步骤S8:所述机器人在行走的过程中实时判断是否检测到所述中间引导信号,如果是,则沿所述中间引导信号行走,如果否,进入步骤S9;
步骤S9:所述机器人判断是否到达所述目标点所在的与所述前进方向垂直的直线,如果是,则进入步骤S7,如果否,则返回步骤S8。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述机器人沿所述障碍物的边沿行走的步骤之前,还包括如下步骤:
机器人检测障碍传感器的触发情况;
当机器人的左障碍传感器被触发,则利用机器人的左侧沿所述障碍物的边沿行走;
当机器人的右障碍传感器被触发,则利用机器人的右侧沿所述障碍物的边沿行走;
当机器人的左障碍传感器和右障碍传感器被同时触发,则利用机器人的左侧沿所述障碍物的边沿行走。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述机器人沿所述障碍物的边沿行走的过程中,如果机器人行走到了距所述目标点的直线距离为第三预设距离的位置,且没有检测到所述中间引导信号,也没有到达所述目标点所在的与所述前进方向垂直的直线,则机器人判断所述障碍物的另一边是否已经行走过,如果否,则机器人返回所述起始点,然后以所述障碍物的另一边作为沿边路径,返回步骤S4,如果是,则机器人继续沿边行走;
其中,所述第三预设距离为机器人距所述目标点的直线距离。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S2中所述的机器人分析此前的行走记录数据是否包括当前障碍物的信息,具体包括如下步骤:
所述机器人搜索在检测到所述障碍物时,机器人已构建的栅格地图数据,并判断所述栅格地图数据中是否存在与当前障碍物对应的障碍栅格信息,如果是,则确定所述机器人此前的行走记录数据包括当前障碍物的信息,如果否,则确定所述机器人此前的行走记录数据不包括当前障碍物的信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于:步骤S3所述的基于所述障碍物的信息,以绕过所述障碍物且在机器人当前的前进方向上的一个位置点作为目标点,具体包括如下步骤:
所述机器人根据所述障碍物所对应的障碍栅格信息,确定所述障碍物所覆盖的障碍范围;
所述机器人将所述障碍范围外,且在所述前进方向上,与所述障碍物的距离为第四预设距离的位置点作为目标点,所述机器人的当前位置与所述目标点之间具有直接连通的导航路径。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于:所述中间引导信号是由所述充电座上的红外传感器所发出的,位于所述充电器正前方且能够引导机器人朝所述充电座直线上座的红外信号。
7.根据权利要求3至5中任一项所述的方法,其特征在于:所述第一预设距离、所述第二预设距离和所述第三预设距离的数值不相等。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于:所述第一预设距离大于所述第二预设距离;所述第三预设距离大于所述第一预设距离。
9.一种芯片,包括程序指令,其特征在于,所述程序指令用于控制机器人执行权利要求1至8中任意一项所述的机器人回座的避障方法。
10.一种自主移动机器人,包括控制芯片,其特征在于,所述控制芯片是权利要求9所述的芯片。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811557120.6A CN109407675B (zh) | 2018-12-19 | 2018-12-19 | 机器人回座的避障方法和芯片以及自主移动机器人 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811557120.6A CN109407675B (zh) | 2018-12-19 | 2018-12-19 | 机器人回座的避障方法和芯片以及自主移动机器人 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109407675A CN109407675A (zh) | 2019-03-01 |
CN109407675B true CN109407675B (zh) | 2021-11-09 |
Family
ID=65459842
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811557120.6A Active CN109407675B (zh) | 2018-12-19 | 2018-12-19 | 机器人回座的避障方法和芯片以及自主移动机器人 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109407675B (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109900275B (zh) * | 2019-04-01 | 2020-11-17 | 珠海市一微半导体有限公司 | 机器人寻找回座的引导信号的控制方法 |
CN109857126A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-07 | 珠海市一微半导体有限公司 | 机器人寻找回座的中间引导信号的控制方法 |
CN109955253B (zh) * | 2019-04-01 | 2020-11-06 | 珠海市一微半导体有限公司 | 机器人寻找充电座位置的方法 |
CN111854751B (zh) * | 2019-04-29 | 2022-06-28 | 深圳市优必选科技有限公司 | 导航目标位置确定方法、装置、可读存储介质及机器人 |
CN112147994A (zh) * | 2019-06-28 | 2020-12-29 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 一种机器人及其回充控制方法和装置 |
CN110609550B (zh) * | 2019-09-11 | 2021-02-23 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种机器人防止碰撞充电座的方法 |
CN111949017B (zh) * | 2020-06-30 | 2024-05-07 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 一种机器人越障的沿边路径规划方法、芯片及机器人 |
CN112137529B (zh) * | 2020-09-28 | 2021-08-24 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种基于密集障碍物的清扫控制方法 |
CN112684801B (zh) * | 2020-12-25 | 2022-08-23 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种机器人回充控制方法、装置、电器设备及存储介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103099583A (zh) * | 2011-11-14 | 2013-05-15 | 三星电子株式会社 | 机器人吸尘器及其控制方法 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102183959B (zh) * | 2011-04-21 | 2013-08-07 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 移动机器人的自适应路径控制方法 |
CN103645733B (zh) * | 2013-12-02 | 2014-08-13 | 江苏建威电子科技有限公司 | 自寻充电机器人及其自寻充电系统和方法 |
CN104731098A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-06-24 | 南京光锥信息科技有限公司 | 基于三维成像系统的可自动返回充电的清洁机器人 |
CN107943058A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-04-20 | 北京面面俱到软件有限公司 | 扫地机器人及其清扫路径规划方法 |
JP2019185411A (ja) * | 2018-04-11 | 2019-10-24 | 日立グローバルライフソリューションズ株式会社 | 自律走行型掃除機及び自律走行型掃除機システム並びに移動体 |
CN108549385B (zh) * | 2018-05-22 | 2021-05-04 | 东南大学 | 一种结合a*算法和vfh避障算法的机器人动态路径规划方法 |
CN109471442B (zh) * | 2018-12-11 | 2022-03-04 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 机器人直线回座时遇到障碍物的处理方法和芯片及机器人 |
CN109375634A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-02-22 | 珠海市微半导体有限公司 | 机器人回座时的避障控制方法和芯片以及智能机器人 |
JP2020173621A (ja) * | 2019-04-11 | 2020-10-22 | 日立グローバルライフソリューションズ株式会社 | 自律走行型掃除機 |
CN111387887B (zh) * | 2020-05-15 | 2021-06-04 | 汇智机器人科技(深圳)有限公司 | 一种避障方法、系统、存储介质及应用该方法的机器人 |
-
2018
- 2018-12-19 CN CN201811557120.6A patent/CN109407675B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103099583A (zh) * | 2011-11-14 | 2013-05-15 | 三星电子株式会社 | 机器人吸尘器及其控制方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109407675A (zh) | 2019-03-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109407675B (zh) | 机器人回座的避障方法和芯片以及自主移动机器人 | |
CN107943025B (zh) | 机器人脱困的处理方法 | |
CN109471442B (zh) | 机器人直线回座时遇到障碍物的处理方法和芯片及机器人 | |
AU2019248256B2 (en) | Mobile robot and control method for same | |
JP7085296B2 (ja) | ロボットの再測位方法 | |
US9630319B2 (en) | Localization and mapping using physical features | |
JP7231761B2 (ja) | ベースへ戻すためのロボットの制御方法 | |
EP3161571B1 (en) | Improved robotic working tool | |
CN112882469B (zh) | 一种融合全局训练的深度强化学习避障导航方法 | |
CN108415432B (zh) | 机器人基于直边的定位方法 | |
CN109997089A (zh) | 地面处理机和地面处理方法 | |
CN112731945A (zh) | 自动工作系统,自移动设备及其控制方法 | |
CN105137994A (zh) | 机器人障碍物检测系统及方法 | |
US20190380266A1 (en) | Improved reduction of wheel tracks for robotic lawnmower | |
CN109933072B (zh) | 机器人回座时检测到充电座护栏信号的控制方法 | |
CN204925797U (zh) | 机器人障碍物检测系统 | |
KR20210121595A (ko) | 최적 경로 탐색 장치 및 이의 동작 방법 | |
CN112731924A (zh) | 移动机器人的回充方法、移动机器人及存储介质 | |
US20240004395A1 (en) | Intelligent mowing system and intelligent mowing device | |
CN109375634A (zh) | 机器人回座时的避障控制方法和芯片以及智能机器人 | |
CN112578787B (zh) | 对象搜索方法、设备及存储介质 | |
CN112445221A (zh) | 自动工作系统及回归方法 | |
US20230112518A1 (en) | Working robot and control method | |
CN112748727A (zh) | 一种利用目标点的导航控制方法、芯片及机器人 | |
CN115326078A (zh) | 一种路径导航方法、装置、智能扫洗机器人及存储介质 |
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 |