CN110515385A - 一种移动机器人的路径跟踪方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种移动机器人的路径跟踪方法及装置,将移动机器人预先设定好的目标路径在地图上进行规划,然后将地图上规划好的目标路径输入到移动机器人的中央处理器内,此时将移动机器人实际运动的路径在地图上进行规划,并将实际运动的路径输入到移动机器人的中央处理器内,本发明涉及移动机器人技术领域。该移动机器人的路径跟踪方法及装置,通过将目标路径和实际运动路径在地图上进行叠加对比,获取移动机器人偏转角度和偏转位移的数据,然后将纠偏后的移动机器人进行跟踪测试,多次测试后当两者运动的路径的数据完全重合即可,有效的提高了路径跟踪精度,实现了机器人快速无振荡地跟踪目标路径。
Description
技术领域
本发明涉及移动机器人技术领域,具体为一种移动机器人的路径跟踪方法及装置。
背景技术
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
随着人工智能技术的不断发展,移动机器人的应用越来越广泛,现有的移动机器人,为了保证其能够安全、高效的完成工作,在机器人工作之前,一般会先确认机器人的工作边界或设定机器人的工作路径,然而机器人的实际移动轨迹与设定路径会存在偏差,导致跟踪效果不好,并且遇到障碍物后不能智能转向。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种移动机器人的路径跟踪方法及装置,解决了现有的移动机器人,其实际移动轨迹与设定路径会存在偏差,跟踪效果不好,并且遇到障碍物后不能智能转向的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:一种移动机器人的路径跟踪方法,具体包括以下步骤:
S1、路径规划:将移动机器人预先设定好的目标路径在地图上进行规划,然后将地图上规划好的目标路径输入到移动机器人的中央处理器内,此时将移动机器人实际运动的路径在地图上进行规划,并将实际运动的路径输入到移动机器人的中央处理器内;
S2、偏转数据获取:将S1中移动机器人实际运动的路径与预先设定好的目标路径重叠设置,获取移动机器人的偏转角度和偏转位移的数据,移动机器人的中央处理器分析处理后,通过偏转角度和偏转位移的数据进行纠偏,产生新的运动路径;
S3、实际路径测试:将S2中的运动路径纠偏后,然后按照预先设定好的目标路径进行跟踪测试,并将跟踪测试的运动路径与目标路径进行对比,两者数据完全重叠即可;
S4、障碍路径偏转:S1-S3中实际运动的路径在遇到障碍物时,会使移动机器人产生回形偏转,沿着障碍物运动,将回形路径替代直线路线,直到感应不到障碍物时重新回到直线路径,当移动机器人重新回到直线路径上时,继续S1-S3中的运动路径。
优选的,所述S2中进行偏转数据获取时,需要获取三次以上移动机器人实际运动的路径数据。
优选的,所述S3中进行实际路径测试时,需要获取三次以上移动机器人测试路径的数据。
优选的,所述S4中障碍物的大小不能超过直线路径的三分之二。
本发明还公开了一种移动机器人的路径跟踪装置,
包括跟踪路径地图模块、中央处理器、对比模块、目标路径地图模块、纠偏模块、反馈模块、执行模块和障碍处理单元。
优选的,所述跟踪路径地图模块的输出端与中央处理器的输入端连接,所述中央处理器的输出端均与对比模块、障碍处理单元和执行模块的输入端连接。
优选的,所述对比模块的输出端均与纠偏模块和目标路径地图模块的输入端连接,所述目标路径地图模块的输出端与中央处理器的输入端连接。
优选的,所述纠偏模块的输出端与反馈模块的输入端连接,所述反馈模块的输出端与中央处理器的输入端连接。
优选的,所述障碍处理单元包括距离感应模块、分析处理模块、回形转向模块和输出模块,所述距离感应模块的输出端与分析处理模块的输入端连接。
优选的,所述分析处理模块的输出端与回形转向模块的输入端连接,所述回形转向模块的输出端与输出模块的输入端连接。
(三)有益效果
本发明提供了一种移动机器人的路径跟踪方法及装置。与现有技术相比,具备以下有益效果:
(1)、该移动机器人的路径跟踪方法及装置,通过在S1、路径规划:将移动机器人预先设定好的目标路径在地图上进行规划,然后将地图上规划好的目标路径输入到移动机器人的中央处理器内,此时将移动机器人实际运动的路径在地图上进行规划,并将实际运动的路径输入到移动机器人的中央处理器内;S2、偏转数据获取:将S1中移动机器人实际运动的路径与预先设定好的目标路径重叠设置,获取移动机器人的偏转角度和偏转位移的数据,移动机器人的中央处理器分析处理后,通过偏转角度和偏转位移的数据进行纠偏,产生新的运动路径;S3、实际路径测试:将S2中的运动路径纠偏后,然后按照预先设定好的目标路径进行跟踪测试,并将跟踪测试的运动路径与目标路径进行对比,两者数据完全重叠即可,跟踪路径地图模块的输出端与中央处理器的输入端连接,中央处理器的输出端均与对比模块、障碍处理单元和执行模块的输入端连接,对比模块的输出端均与纠偏模块和目标路径地图模块的输入端连接,目标路径地图模块的输出端与中央处理器的输入端连接,纠偏模块的输出端与反馈模块的输入端连接,反馈模块的输出端与中央处理器的输入端连接,通过将目标路径和实际运动路径在地图上进行叠加对比,获取移动机器人偏转角度和偏转位移的数据,然后将纠偏后的移动机器人进行跟踪测试,多次测试后当两者运动的路径的数据完全重合即可,有效的提高了路径跟踪精度,实现了机器人快速无振荡地跟踪目标路径。
(2)、该移动机器人的路径跟踪方法及装置,通过在S4、障碍路径偏转:S1-S3中实际运动的路径在遇到障碍物时,会使移动机器人产生回形偏转,沿着障碍物运动,将回形路径替代直线路线,直到感应不到障碍物时重新回到直线路径,当移动机器人重新回到直线路径上时,继续S1-S3中的运动路径,距离感应模块的输出端与分析处理模块的输入端连接,分析处理模块的输出端与回形转向模块的输入端连接,回形转向模块的输出端与输出模块的输入端连接,通过将距离感应模块感应障碍物的距离,利用分析处理模块和回形转向模块对移动机器人进行转向,当感应模块感应不到障碍物时,即可回到直线路径,没有行走的直线距离被回形距离代替,遇到障碍物后能够进行自动转向,智能化程度高。
附图说明
图1为本发明的系统原理框图;
图2为本发明障碍处理单元的原理框图。
图中,1-跟踪路径地图模块、2-中央处理器、3-对比模块、4-目标路径地图模块、5-纠偏模块、6-反馈模块、7-执行模块、8-障碍处理单元、81-距离感应模块、82-分析处理模块、83-回形转向模块、84-输出模块。
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做出创造性劳动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。
请参阅图1-2,本发明实施例提供一种技术方案:一种移动机器人的路径跟踪方法及装置,具体包括以下步骤:
S1、路径规划:将移动机器人预先设定好的目标路径在地图上进行规划,然后将地图上规划好的目标路径输入到移动机器人的中央处理器内,此时将移动机器人实际运动的路径在地图上进行规划,并将实际运动的路径输入到移动机器人的中央处理器内;
S2、偏转数据获取:将S1中移动机器人实际运动的路径与预先设定好的目标路径重叠设置,获取移动机器人的偏转角度和偏转位移的数据,移动机器人的中央处理器分析处理后,通过偏转角度和偏转位移的数据进行纠偏,产生新的运动路径;
S3、实际路径测试:将S2中的运动路径纠偏后,然后按照预先设定好的目标路径进行跟踪测试,并将跟踪测试的运动路径与目标路径进行对比,两者数据完全重叠即可;
S4、障碍路径偏转:S1-S3中实际运动的路径在遇到障碍物时,会使移动机器人产生回形偏转,沿着障碍物运动,将回形路径替代直线路线,直到感应不到障碍物时重新回到直线路径,当移动机器人重新回到直线路径上时,继续S1-S3中的运动路径。
本发明还公开了一种移动机器人的路径跟踪装置,
包括跟踪路径地图模块1、中央处理器2、对比模块3、目标路径地图模块4、纠偏模块5、反馈模块6、执行模块7和障碍处理单元8,中央处理器2为ARM9系列微处理器,障碍处理单元8包括距离感应模块81、分析处理模块82、回形转向模块83和输出模块84,距离感应模块81为LWH-0130 型号位移传感器,分析处理模块82为ARM9系列微处理器,分析处理模块82的输出端与回形转向模块83的输入端连接,回形转向模块83的输出端与输出模块84的输入端连接,距离感应模块81的输出端与分析处理模块82的输入端连接,纠偏模块5的输出端与反馈模块6的输入端连接,反馈模块6的输出端与中央处理器2的输入端连接,对比模块3的输出端均与纠偏模块5和目标路径地图模块4的输入端连接,目标路径地图模块4的输出端与中央处理器2的输入端连接,跟踪路径地图模块1的输出端与中央处理器2的输入端连接,中央处理器2的输出端均与对比模块3、障碍处理单元8和执行模块7的输入端连接。
综上所述,通过将目标路径和实际运动路径在地图上进行叠加对比,获取移动机器人偏转角度和偏转位移的数据,然后将纠偏后的移动机器人进行跟踪测试,多次测试后当两者运动的路径的数据完全重合即可,有效的提高了路径跟踪精度,实现了机器人快速无振荡地跟踪目标路径,并且通过将距离感应模块感应障碍物的距离,利用分析处理模块和回形转向模块对移动机器人进行转向,当感应模块感应不到障碍物时,即可回到直线路径,没有行走的直线距离被回形距离代替,遇到障碍物后能够进行自动转向,智能化程度高。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种移动机器人的路径跟踪方法,其特征在于:其路径跟踪方法具体包括以下步骤:
S1、路径规划:将移动机器人预先设定好的目标路径在地图上进行规划,然后将地图上规划好的目标路径输入到移动机器人的中央处理器内,此时将移动机器人实际运动的路径在地图上进行规划,并将实际运动的路径输入到移动机器人的中央处理器内;
S2、偏转数据获取:将S1中移动机器人实际运动的路径与预先设定好的目标路径重叠设置,获取移动机器人的偏转角度和偏转位移的数据,移动机器人的中央处理器分析处理后,通过偏转角度和偏转位移的数据进行纠偏,产生新的运动路径;
S3、实际路径测试:将S2中的运动路径纠偏后,然后按照预先设定好的目标路径进行跟踪测试,并将跟踪测试的运动路径与目标路径进行对比,两者数据完全重叠即可;
S4、障碍路径偏转:S1-S3中实际运动的路径在遇到障碍物时,会使移动机器人产生回形偏转,沿着障碍物运动,将回形路径替代直线路线,直到感应不到障碍物时重新回到直线路径,当移动机器人重新回到直线路径上时,继续S1-S3中的运动路径。
2.根据权利要求1所述的一种移动机器人的路径跟踪方法,其特征在于:所述S2中进行偏转数据获取时,需要获取三次以上移动机器人实际运动的路径数据。
3.根据权利要求1所述的一种移动机器人的路径跟踪方法,其特征在于:所述S3中进行实际路径测试时,需要获取三次以上移动机器人测试路径的数据。
4.根据权利要求1所述的一种移动机器人的路径跟踪方法,其特征在于:所述S4中障碍物的大小不能超过直线路径的三分之二左右。
5.一种移动机器人的路径跟踪装置,包括跟踪路径地图模块(1)、中央处理器(2)、对比模块(3)、目标路径地图模块(4)、纠偏模块(5)、反馈模块(6)、执行模块(7)和障碍处理单元(8)。
6.根据权利要求5所述的一种移动机器人的路径跟踪方法,其特征在于:所述跟踪路径地图模块(1)的输出端与中央处理器(2)的输入端连接,所述中央处理器(2)的输出端均与对比模块(3)、障碍处理单元(8)和执行模块(7)的输入端连接。
7.根据权利要求5所述的一种移动机器人的路径跟踪方法,其特征在于:所述对比模块(3)的输出端均与纠偏模块(5)和目标路径地图模块(4)的输入端连接,所述目标路径地图模块(4)的输出端与中央处理器(2)的输入端连接。
8.根据权利要求5所述的一种移动机器人的路径跟踪方法,其特征在于:所述纠偏模块(5)的输出端与反馈模块(6)的输入端连接,所述反馈模块(6)的输出端与中央处理器(2)的输入端连接。
9.根据权利要求5所述的一种移动机器人的路径跟踪方法,其特征在于:所述障碍处理单元(8)包括距离感应模块(81)、分析处理模块(82)、回形转向模块(83)和输出模块(84),所述距离感应模块(81)的输出端与分析处理模块(82)的输入端连接。
10.根据权利要求5所述的一种移动机器人的路径跟踪方法,其特征在于:所述分析处理模块(82)的输出端与回形转向模块(83)的输入端连接,所述回形转向模块(83)的输出端与输出模块(84)的输入端连接。
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Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101093396A (zh) * | 2007-07-04 | 2007-12-26 | 华南农业大学 | 一种农业机械的导航控制方法 |
CN103853155A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-06-11 | 李德毅 | 智能车路口通行方法及系统 |
CN104731105A (zh) * | 2015-01-21 | 2015-06-24 | 广州中海达定位技术有限公司 | 基于Smart Heading农机导航入线装置及方法 |
CN106767914A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-31 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置 |
CN106767866A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-31 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 局部路径规划和基于其的测试方法和装置 |
CN107045355A (zh) * | 2015-12-10 | 2017-08-15 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 移动控制方法、自主移动机器人 |
CN107390691A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-24 | 广东嘉腾机器人自动化有限公司 | 一种agv路径跟踪方法 |
CN107918391A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-04-17 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种移动机器人导航纠偏方法及装置 |
CN108839016A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-20 | 深圳市百创网络科技有限公司 | 机器人巡检方法、存储介质、计算机设备及巡检机器人 |
CN108983787A (zh) * | 2018-08-09 | 2018-12-11 | 北京智行者科技有限公司 | 道路行驶方法 |
CN109101022A (zh) * | 2018-08-09 | 2018-12-28 | 北京智行者科技有限公司 | 一种作业路径更新方法 |
CN109669463A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-04-23 | 上海海事大学 | 一种考虑agv速度和前轮偏向角可变的区间轨迹跟踪方法 |
CN110069058A (zh) * | 2018-01-24 | 2019-07-30 | 南京机器人研究院有限公司 | 一种机器人室内导航控制方法 |
CN110116727A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-13 | 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 | 一种车道中心保持系统的实车测试方法 |
-
2019
- 2019-09-09 CN CN201910857505.2A patent/CN110515385A/zh active Pending
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101093396A (zh) * | 2007-07-04 | 2007-12-26 | 华南农业大学 | 一种农业机械的导航控制方法 |
CN103853155A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-06-11 | 李德毅 | 智能车路口通行方法及系统 |
CN104731105A (zh) * | 2015-01-21 | 2015-06-24 | 广州中海达定位技术有限公司 | 基于Smart Heading农机导航入线装置及方法 |
CN107045355A (zh) * | 2015-12-10 | 2017-08-15 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 移动控制方法、自主移动机器人 |
CN106767914A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-31 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置 |
CN106767866A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-31 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 局部路径规划和基于其的测试方法和装置 |
CN107390691A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-24 | 广东嘉腾机器人自动化有限公司 | 一种agv路径跟踪方法 |
CN107918391A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-04-17 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种移动机器人导航纠偏方法及装置 |
CN110069058A (zh) * | 2018-01-24 | 2019-07-30 | 南京机器人研究院有限公司 | 一种机器人室内导航控制方法 |
CN108839016A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-20 | 深圳市百创网络科技有限公司 | 机器人巡检方法、存储介质、计算机设备及巡检机器人 |
CN108983787A (zh) * | 2018-08-09 | 2018-12-11 | 北京智行者科技有限公司 | 道路行驶方法 |
CN109101022A (zh) * | 2018-08-09 | 2018-12-28 | 北京智行者科技有限公司 | 一种作业路径更新方法 |
CN109669463A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-04-23 | 上海海事大学 | 一种考虑agv速度和前轮偏向角可变的区间轨迹跟踪方法 |
CN110116727A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-13 | 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 | 一种车道中心保持系统的实车测试方法 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191129 |
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