CN110757446B - 机器人回充登录的方法、装置及存储装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种机器人回充登录的方法,方法包括:获取扫描到障碍物的当前雷达数据;分析当前雷达数据以得到机器人充电桩的位置;控制机器人移动到充电桩周围的预设位置;对充电桩发射的红外载波数据进行校验;若检验成功,则机器人登录充电桩充电。通过上述方式,本申请能够避免机器人在回充登录的过程中将形似与充电桩的障碍物当作充电桩进行登录,保证机器人自动回充的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及智能机器人技术领域,特别是涉及一种机器人回充登录的方法、装置及存储装置。
背景技术
现有技术中机器人雷达自动回充的基本方法为机器人先使用雷达扫描识别充电桩,识别到充电桩后,机器人再控制机器人底盘移动到充电桩前方,然后再登录到充电桩上进行充电。
其中,机器人雷达扫描识别充电桩的方法通常是全盘分析采集到的雷达数据,通过分析雷达数据中的特征形状,与指定的充电桩的雷达高度的形状特征进行匹配度比较。如果匹配度超过某一指定的门槛值,就认为找到了充电桩。但在具体的应用场景中,即使识别匹配度超过该指定的门槛值,也有可能识别错误,例如将形状近似于充电桩的障碍物识别成充电桩,来进行登录,这有可能会导致机器人的安全问题。
发明内容
本申请提供一种机器人回充登录的方法、装置及存储装置,能够解决机器人在回充登录的过程中把形状近似于充电桩的障碍物当作充电桩进行登录而导致的安全问题。
为解决上述技术问题,本申请采用的一个技术方案是:提供一种机器人回充登录的方法,所述方法包括:获取扫描到障碍物的当前雷达数据;分析所述当前雷达数据以得到所述机器人充电桩的位置;控制所述机器人移动到所述充电桩周围的预设位置;对所述充电桩发射的红外载波数据进行校验;若检验成功,则所述机器人登录所述充电桩充电。
为解决上述技术问题,本申请采用的另一个技术方案是:提供一种机器人回充登录的装置,所述装置包括处理器及存储器,所述处理器连接所述存储器;其中,所述处理器用于获取扫描到障碍物的当前雷达数据;分析所述当前雷达数据以得到所述机器人充电桩的位置;控制所述机器人移动到所述充电桩周围的预设位置;对所述充电桩发射的红外载波数据进行校验;若检验成功,则所述机器人登录所述充电桩充电。
为解决上述技术问题,本申请采用的又一个技术方案是:提供一种存储装置,存储有能够实现上述任一所述方法的程序文件。
本申请的有益效果是:提供一种机器人回充登录的方法、装置及存储装置,通过在机器人回充登录时采用雷达扫描快速发现充电桩,在结合红外载波数据对充电桩进行校验,可以避免机器人在回充登录的过程中将形似与充电桩的障碍物当做充电桩进行登录,可以保证机器人自动回充的安全性。
附图说明
图1是本申请机器人回充登录的方法第一实施方式的流程示意图;
图2是本申请机器人回充登录一实施方式的场景示意图;
图3是为本申请雷达扫描障碍物的原始数据示意图;
图4是本申请步骤S2一实施方式的流程示意图;
图5是本申请拟合后的雷达数据示意图;
图6是本申请步骤S3一实施方式的流程示意图;
图7是本申请机器人回充登录的装置一实施方式的结构示意图;
图8是本申请存储装置一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
请参阅图1,图1为本申请机器人回充登录的方法第一实施方式的流程示意图,本申请提供的机器人回充登录的方法包括如下步骤:
本申请中在实施步骤S1获取扫描到障碍物的当前雷达数据之前还进一步包括:
步骤S0,初始化机器人以及充电桩的参数。
机器人在开始雷达扫描登录时需要进一步初始化机器人以及充电桩相应的参数信息。其中,该参数信息可以为包括但不限于充电桩的尺寸(本实施例中指充电桩的圆弧半径)、尺寸(圆弧)的识别误差范围、协方差误差范围、机器人运动底盘尺寸(半径)、预设位置与充电桩(圆弧面)中心点的距离、机器人的预设轨迹以及所机器人移动速度等等,此处不做具体限定。
参阅结合图2,图2为本申请机器人回充登录一实施方式的场景示意图,如图2本申请中机器人的充电桩A的形状可以采用弧形充电桩,即充电桩A的充电面可以为圆弧面。当然在其他实施方式中,充电桩A的形状还可以设置为方形、锯齿形、波浪形等等,此处不做进一步限定。且本申请中采用弧形充电桩为例来具体介绍机器人雷达扫描回充登录的方法,且其他形状充电桩机器人的雷达扫描回充登录的方法类似。
可选地,且本申请中机器人B本体上设置有雷达b,且机器人的正面特征形状为弧形,即有机器人的底盘半径和充电桩的圆弧半径相同。进一步,在该应用场景中,充电桩A周围存在着许多各式各样的障碍物,包括其他类型的充电桩以及充电桩之外的其他障碍物,本申请所提供的方法可以在众多各式各样的障碍物中准确的找到机器人对应的充电桩。且本申请提供的机器人雷达扫描回充登录的方法包括如下步骤:
步骤S1,获取扫描到障碍物的当前雷达数据。
步骤S1中,首先以机器人为原点中心建立极坐标系,且机器人的正前方可以认为是X轴方向,左前方可以认为是Y轴方向。机器人雷达扫描出的每一个点的位置,都是机器人坐标系中的位置。
具体地,当机器人底盘旋转指定角度后,机器人雷达获取该角度范围内的所有障碍物的当前雷达数据。其中,该当前雷达数是雷达扫描周围障碍物时形成的障碍物与雷达的方位和距离的数据,且也用上述的极坐标系表示,其中至少包含离机器人原点位置的角度值和距离值。结合图3,图3为本申请雷达扫描障碍物的原始数据示意图,如图3中的圆表示机器人,图中的点线代表机器人雷达扫描障碍物后得到的障碍物距离、方位、大小信息。其中,雷达的角分辨率越高,特定位置和大小的障碍物的雷达扫描点数越多。
S2,分析当前雷达数据以得到机器人充电桩的位置。
进一步参阅图4,步骤S2进一步包括如下子步骤:
S21,过滤当前雷达数据以得到有效全局雷达数据。
步骤S1中获取到的当前雷达数据中,需要剔除一部分不符合要求的雷达数据,其中包括和机器人原点距离为0的数据以及一些已经被雷达传感器标识为无效的数据,将此部分数据剔除后剩下的所有障碍物相对雷达的角度信息和距离信息就是全局雷达数据。
S22,根据雷达的正面特征形状对有效全局雷达数据进行拟合,以得到多个预设的拟合形状。
步骤S21中得到全局雷达数据后,利用雷达的正面特征形状(本申请中采用圆弧形)和该全局雷达数据做匹配分析,可以拟合得到拟合圆。也就是说本实施例中,通过特定的算法可以找到充电桩的具体位置。其中,本实施例中可以采用最小二乘法对全局雷达数据进行拟合以得到拟合圆。当然,在其它实施例中,根据充电桩形状的不同可以采用不同的拟合方法对全局雷达数据进行拟合,得到预设的拟合形状,例如充电桩为方形时,采用拟合算法得到预设的拟合形状和该方形充电桩的形状相似。
S23,判断预设的拟合形状是否和充电桩的形状匹配。
将步骤S22中得到的多个预设的拟合形状逐步的和确定的充电桩的形状进行匹配。可选地,本实施例中将全局雷达数据进行拟合后得到的拟合圆的半径逐步和确定的充电桩的圆弧半径进行比较匹配,判断二者的半径是否在误差范围内,且二者的协方差也在指定的误差范围内,则可以确定该拟合圆的半径即为充电桩的圆弧半径,参见图5,图5中采用最小二乘法拟合得到的圆C,将该圆C的圆弧半径和已知充电桩的圆弧半径进行匹配,可以确定该拟合圆的数据是否为雷达扫描到的圆弧充电桩的数据,若判断为是,则进入步骤S24,反之则进入步骤S25。
步骤S24,获取充电桩的位置。
可选地,确定充电桩的圆弧半径后,则可以进一步确定圆弧充电桩的圆心位置,也就可以找到机器人最终将要移动的目标位置和目标旋转角度。在一实施方式中,若充电桩圆弧半径与机器人的底盘半径相同,那么图2中充电桩A圆弧中心坐标就是机器人底盘将要移动的目标坐标,机器人的最终朝向与机器人上的导电片/轮的位置相关,例如导电片/轮在机器人的正后方,那么机器人正前方与充电桩的正前方一致。
S25,判断雷达扫描是否超时。
判断当前雷达扫描范围内的多个预设的拟合形状和所述充电桩的形状均不匹配时,此时可以判断机器人的雷达扫描是否超时,若判断为是则执行步骤S6,若判断为是则进入步骤S1,控制机器人旋转预设角度继续扫描以获取扫描到障碍物的当前雷达数据。
步骤S3,控制机器人移动到充电桩周围的预设位置。
参见图6,步骤S3进一步包括如下子步骤:
S31,获取充电桩的中心位置以及充电桩的朝向。
通过上述拟合算法可以的到圆弧充电桩,进一步可以确定该充电桩的圆心位置和以及该充电桩的朝向。
S32,计算充电桩正前方预设位置的坐标。
本申请先使用雷达扫描障碍物可以以较快的速度发现充电桩,在将机器人移动到充电桩的正前方采用红外线进行校验确认。其中,该预设位置可以是距离充电桩圆心坐标位置正前方的例如0.3米、0.4米或0.5米等等位置,此处不做进一步限定。本实施例中可以选用离充电桩正前方0.4米的距离作为该预设位置。
S33,根据机器人当前位姿及预设位置的坐标得到机器人的运动轨迹。
结合机器人当前的位置、姿态以及预设位置的坐标位置规划确定所述机器人移动至预设位置的运动轨迹。
S34,控制机器人以运动轨迹移动至预设位置。
控制机器人以上述的运动轨迹移动至预设位置。当然,本申请中机器人有当前位置移动到预设坐标位置时候的路径可以是预设好的直接存储在机器人控制中心,机器人无需进行路径规划而直接按照预设轨迹移动至预设位置。其中,该预设轨迹可以是直线或者曲线,此处不做具体限定。
S4,对充电桩发射的红外载波数据进行校验。
本实施例中,在机器人移动至预设位置后,旋转机器人以使得机器人上的红外接收器正对充电桩的红外发射头,以接收该充电桩的红外发射头发射的红外载波数据。本实施例中的红外载波数据可以由充电桩上的微控制单元(Microcontroller Unit;MCU)控制红外光规律的发射。其中,该红外载波数据可以是0x85。当然在其它实施例中,还可以采用38K载波等等,此处不早具体限定。可选地,若检验成功则执行步骤S5,反之则进入步骤S6。
S5,若检验成功,则机器人登录充电桩充电。
步骤S5中,机器人检测到充电桩发射的红外载波数据,则表明该充电桩为和该机器人对应的充电桩。此时,控制机器人以预定的轨迹(直线或者曲线)移动至充电桩的圆心位置(最终的目标位置),并开始充电,则机器人雷达扫描回充登录成功。
S6,机器人回充登录失败,机器人雷达扫描回充登录结束。
可选地,本实施例中当红外载波校验不成功或者是机器人雷达扫描超时,都表明该机器人回充登录失败,则机器人雷达扫描回充登录结束。
本申请中提供的机器人雷达扫描回充登录方法均是以弧形充电桩为例进行详细阐述,但在其它实施例中,该充电桩可以为任意形状,且其扫描和识别的具体方法和上述识别弧形充电桩的方法类似,此处不再赘述。
上述实施方式中,通过在机器人回充登录时采用雷达扫描快速发现充电桩,在结合红外载波数据对充电桩进行校验,可以避免机器人在回充登录的过程中将形似与充电桩的障碍物当做充电桩进行登录,可以保证机器人自动回充的安全性。
请参阅图7,图7为本申请机器人回充登录的装置一实施方式的结构示意图。如图7所示,该装置包括处理器11及存储器12,处理器11连接存储器12。
其中,处理器11用于获取扫描到障碍物的当前雷达数据;分析当前雷达数据以得到机器人充电桩的位置;控制机器人移动到充电桩周围的预设位置;对充电桩发射的红外载波数据进行校验;若检验成功,则机器人登录充电桩充电。
其中,处理器11还可以称为CPU(Central Processing Unit,中央处理单元)。处理器11可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。处理器11还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述装置中处理器可分别执行上述方法实施例中对应的步骤,故此处不再赘述,详细请参阅以上对应步骤的说明。
上述实施方式中,通过在机器人回充登录时采用雷达扫描快速发现充电桩,在结合红外载波数据对充电桩进行校验,可以避免机器人在回充登录的过程中将形似与充电桩的障碍物当做充电桩进行登录,可以保证机器人自动回充的安全性。
参阅图8,图8为本申请存储装置一实施方式的结构示意图。本申请的存储装置存储有能够实现上述所有方法的程序文件21,其中,该程序文件21可以以软件产品的形式存储在上述存储装置中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质,或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。
综上所述,本领域技术人员容易理解,提供一种机器人回充登录的方法、装置及存储装置,通过在机器人回充登录时采用雷达扫描快速发现充电桩,在结合红外载波数据对充电桩进行校验,可以避免机器人在回充登录的过程中将形似与充电桩的障碍物当做充电桩进行登录,可以保证机器人自动回充的安全性。
以上所述仅为本申请的实施方式,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种机器人回充登录的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取扫描到障碍物的当前雷达数据;
过滤所述当前雷达数据以得到有效全局雷达数据;
根据所述雷达的正面特征形状对所述有效全局雷达数据进行拟合,以得到多个预设的拟合形状;
判断所述预设的拟合形状是否和充电桩的形状匹配;
若判断为是,则获取所述充电桩的位置;
控制所述机器人移动到所述充电桩周围的预设位置;
对所述充电桩发射的红外载波数据进行校验;
若检验成功,则所述机器人登录所述充电桩充电。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述多个预设的拟合形状和所述充电桩的形状不匹配;
则判断所述雷达扫描是否超时;
若判断为否,则控制所述机器人旋转预设角度继续扫描。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述控制所述机器人移动到所述充电桩周围的预设位置包括:
获取所述充电桩的中心位置以及所述充电桩的朝向;
计算所述充电桩所述预设位置的坐标;
根据所述机器人当前位姿及所述预设位置的坐标得到所述机器人的运动轨迹;
控制所述机器人以所述运动轨迹移动至所述预设位置。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述充电桩发射的红外载波数据检验不成功,则所述机器人回充登录失败,所述机器人雷达扫描回充登录结束。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取扫描到障碍物的当前雷达数据之前进一步包括:
初始化所述机器人以及所述充电桩的参数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述参数包括所述充电桩的尺寸、尺寸的识别误差范围、协方差误差范围、所述机器人运动底盘的尺寸、所述预设位置与所述充电桩中心点的距离、所述机器人的预设轨迹以及所述机器人移动速度中的至少一种。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当前雷达数据包括所述障碍物相对于所述机器人的大小、方位及距离数据。
8.一种机器人回充登录的装置,其特征在于,所述装置包括处理器及存储器,所述处理器连接所述存储器;其中,所述处理器用于执行程序文件以实现如权利要求1-7中任一项所述的机器人回充登录的方法,所述存储器用于存储所述程序文件。
9.一种存储装置,其特征在于,存储有能够实现如权利要求1-7中任一项所述方法的程序文件。
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