CN110936383A - 一种机器人的障碍物避让方法、介质、终端和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机器人的障碍物避让方法、介质、终端和装置，包括以下步骤：获取障碍物实际坐标；将障碍物实际坐标映射到机器人坐标系下，生成障碍物转换坐标；建立与所述机器人坐标系重叠的二维平面地图，将所有障碍物转换坐标标记到所述二维平面地图中，生成障碍物地图，并在所述障碍物地图的每个坐标点处标记其与最近障碍物之间的距离；根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线，并将所述目标避障路线发送至机器人的控制模块，以驱动机器人按照所述目标避障路线移动。本发明具有适应传感器种类多，适应场景变化强等优点。

Description

一种机器人的障碍物避让方法、介质、终端和装置

【技术领域】

本发明涉及机器人领域，尤其涉及一种机器人的障碍物避让方法、介质、终端和装置。

【背景技术】

随着机器人技术的发展，机器人功能越来越丰富，使用场景也越来越复杂，对机器人避障要求也越来越高。目前市面上的技术多使用单一传感器来实现机器人避障，这种方法在复杂多变的环境下往往不能很好的避开障碍物体。

【发明内容】

本发明提供了一种机器人的障碍物避让方法、介质、终端和装置，解决了以上所述的技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种机器人的障碍物避让方法，包括以下步骤：

S1，获取障碍物实际坐标；

S2，将所述障碍物实际坐标映射到机器人坐标系下，生成障碍物转换坐标；

S3，建立与所述机器人坐标系重叠的二维平面地图，将所有障碍物转换坐标标记到所述二维平面地图中，生成障碍物地图，并在所述障碍物地图的每个坐标点处标记其与最近障碍物之间的距离；

S4，根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线，并将所述目标避障路线发送至机器人的控制模块，以驱动机器人按照所述目标避障路线移动。

在一个优选实施方式中，机器人上设置红外传感器、超声传感器和激光雷达，所述激光雷达、所述超声传感器和所述红外传感器从上至下依次设置，且所述红外传感器设置在机器人的最底部位置；所述障碍物转换坐标为对所述红外传感器、所述超声传感器和所述激光雷达所采集的坐标数据进行融合后的坐标。

在一个优选实施方式中，所述步骤3生成障碍物地图后，读取障碍物地图的每个坐标点，若坐标点处存在障碍物，则将所述距离标记为0，若坐标点处没有障碍物，则获取在坐标点预设范围内的所有障碍物坐标，分别计算所述坐标点与每个障碍物坐标之间的距离，并将其中最近距离标记在所述坐标点处。

在一个优选实施方式中，根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线具体包括以下步骤：

S401，获取机器人在所述障碍物地图上的当前坐标点；

S402，从所述当前坐标点开始向外搜索，获取所述当前坐标点的所有邻近坐标点以及每个邻近坐标点的标记距离，并选择标记距离最大值对应的邻近坐标点作为备选点；

S403，当所述标记距离最大值大于机器人的最大轮廓半径时，将所述备选点作为可通行点；

S404，以所述可通行点开始再次向外搜索，并重复S402-S403，获取多个连续且不重复的可通行点，并形成由所述可通行点组成的目标避障路线。

本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现以上所述的机器人的障碍物避让方法。

本发明实施例的第三方面提供了一种机器人的障碍物避让终端，包括所述的计算机可读存储介质和处理器，所述处理器执行所述计算机可读存储介质上的计算机程序时实现以上所述机器人的障碍物避让方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种机器人的障碍物避让装置，包括障碍物检测模块、坐标转换模块、障碍物地图构建模块和避障路线生成模块，

所述障碍物检测模块用于获取障碍物实际坐标；

所述坐标转换模块用于将所述障碍物实际坐标映射到机器人坐标系下，生成障碍物转换坐标；

所述障碍物地图构建模块用于建立与所述机器人坐标系重叠的二维平面地图，将所有障碍物转换坐标标记到所述二维平面地图中，生成障碍物地图，并在所述障碍物地图的每个坐标点处标记其与最近障碍物之间的距离；

所述避障路线生成模块用于根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线，并将所述目标避障路线发送至机器人的控制模块，以驱动机器人按照所述目标避障路线移动。

在一个优选实施方式中，机器人上设置红外传感器、超声传感器和激光雷达，所述激光雷达的、所述超声传感器和所述红外传感器从上至下依次设置，且所述红外传感器设置在机器人的最底部位置，所述障碍物转换坐标为对所述红外传感器、所述超声传感器和所述激光雷达所采集的坐标数据进行融合后的坐标。

在一个优选实施方式中，所述障碍物地图构建模块包括距离标记单元，所述距离标记单元用于读取障碍物地图的每个坐标点，若坐标点处存在障碍物，则将所述距离标记为0，若坐标点处没有障碍物，则获取在坐标点预设范围内的所有障碍物坐标，分别计算所述坐标点与每个障碍物坐标之间的距离，并将其中最近距离标记在所述坐标点处。

在一个优选实施方式中，所述避障路线生成模块具体包括：

当前坐标获取单元，用于获取机器人在所述障碍物地图上的当前坐标点；

搜索单元，用于从所述当前坐标点开始向外搜索，获取所述当前坐标点的所有邻近坐标点以及每个邻近坐标点的标记距离，并选择标记距离最大值对应的邻近坐标点作为备选点；

可通行点选择单元，用于当所述标记距离最大值大于机器人的最大轮廓半径时，将所述备选点作为可通行点；

路线生成单元，用于以所述可通行点开始再次向外搜索，并重复驱动所述搜索单元和所述可通行点选择单元，获取多个连续且不重复的可通行点，并形成由所述可通行点组成的目标避障路线。

本发明提供了一种机器人的障碍物避让方法、介质、终端和装置，可在机器人上设置多个传感器，通过多个传感器采集障碍物坐标信息构建障碍物地图，然后根据障碍物地图上的标记距离生成目标避障路线，在路线生成过程中考虑机器人轮子的轮廓半径等因素，因此可以在运动过程中及时避开障碍物，适合在不同场景中广泛使用。

为使发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本发明较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1是实施例1提供的机器人的障碍物避让方法的流程示意图；

图2是实施例2提供的机器人的障碍物避让装置的结构示意图；

图3是实施例3提供的机器人的障碍物避让终端的结构示意图。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰明白，以下结合附图和具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并不是为了限定本发明。

图1是实施例1提供的机器人的障碍物避让方法的流程示意图，如图1所示，包括以下步骤：

S1，获取障碍物实际坐标；

S2，将所述障碍物实际坐标映射到机器人坐标系下，生成障碍物转换坐标；

S3，建立与所述机器人坐标系重叠的二维平面地图，将所有障碍物转换坐标标记到所述二维平面地图中，生成障碍物地图，并在所述障碍物地图的每个坐标点处标记其与最近障碍物之间的距离；

S4，根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线，并将所述目标避障路线发送至机器人的控制模块，以驱动机器人按照所述目标避障路线移动。

以下对上述障碍物避让方法的过程进行详细说明。

本发明适用任意二维平面坐标系，为了方便描述本实施例以机器人中心为原点，坐标单位为厘米，机器人正方向为X轴正向，机器人右边为Y轴正向来建立坐标系。步骤1可以采用多种方式获取障碍物的实际坐标，比如选择各种检测物体距离或位置的传感器，如编码器、IMU、光流传感器等等，然后进行数据融合；也可以通过无限通信或标定来获取障碍物的位置或距离后进行数据融合；还可以通过计算机图像识别获取障碍物距离或位置信息等，不仅仅局限于本例中提到的传感器种类。

优选实施例中，在机器人上设置红外传感器、超声传感器和激光雷达，所述激光雷达、所述超声传感器和所述红外传感器从上至下依次设置，且所述红外传感器设置在机器人的最底部位置。由于各传感器安装在机器人上的位置和朝向都不相同，根据传感器特性和传感器在机器人中心坐标系下的坐标和角度，使用坐标转换公式将对应传感器检测的障碍物实际坐标映射到机器人中心所在的坐标系下，然后对3个传感器获取的坐标数据进行坐标融合，生成障碍物转换坐标。具体坐标融合过程现有技术中存在详细描述，在此不做说明。

本实施例中为了方便描述将障碍物地图与机器人中心坐标系重叠，然后将所有的障碍物坐标标记到障碍物地图中并标记距离，具体为：读取障碍物地图的每个坐标点，若坐标点处存在障碍物，则将所述距离标记为0，若坐标点处没有障碍物，则获取在坐标点预设范围内的所有障碍物坐标，分别计算所述坐标点与每个障碍物坐标之间的距离，并将其中最近距离标记在所述坐标点处。以此类推将障碍物地图中的所有坐标点都标记完。

然后根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线，具体包括以下步骤：

S401，获取机器人在所述障碍物地图上的当前坐标点；

S402，从所述当前坐标点开始向外搜索，获取所述当前坐标点的所有邻近坐标点以及每个邻近坐标点的标记距离，并选择标记距离最大值对应的邻近坐标点作为备选点；

S403，当所述标记距离最大值大于机器人的最大轮廓半径时，说明此处机器人可通行，因此将所述备选点作为可通行点；

S404，以所述可通行点开始再次向外搜索，并重复S402-S403，获取多个连续且不重复的可通行点，并形成由所述可通行点组成的目标避障路线，如果没有找到连续且不重复的可通行点则说明机器人无法通行。

然后机器人的控制模块会根据目标避障路线控制机器人沿着避障路线移动，如果机器人偏路径左边则机器人右转，如果机器人偏路径右边则左转，不偏则前进，如果没有目标避障路线则机器人停止移动。不断重复以上步骤则机器人可以连续通过障碍物。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现以上所述的机器人的障碍物避让方法。

图2是实施例2提供的机器人的障碍物避让装置的结构示意图，如图2所示，包括障碍物检测模块100、坐标转换模块200、障碍物地图构建模块300和避障路线生成模块400，

所述障碍物检测模块100用于获取障碍物实际坐标；

所述坐标转换模块200用于将所述障碍物实际坐标映射到机器人坐标系下，生成障碍物转换坐标；

所述障碍物地图构建模块300用于建立与所述机器人坐标系重叠的二维平面地图，将所有障碍物转换坐标标记到所述二维平面地图中，生成障碍物地图，并在所述障碍物地图的每个坐标点处标记其与最近障碍物之间的距离；

所述避障路线生成模块400用于根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线，并将所述目标避障路线发送至机器人的控制模块，以驱动机器人按照所述目标避障路线移动。

在一个优选实施方式中，机器人上设置红外传感器、超声传感器和激光雷达，所述激光雷达的、所述超声传感器和所述红外传感器从上至下依次设置，且所述红外传感器设置在机器人的最底部位置，所述障碍物转换坐标为对所述红外传感器、所述超声传感器和所述激光雷达所采集的坐标数据进行融合后的坐标。

在一个优选实施方式中，所述障碍物地图构建模块300包括距离标记单元301，所述距离标记单元301用于读取障碍物地图的每个坐标点，若坐标点处存在障碍物，则将所述距离标记为0，若坐标点处没有障碍物，则获取在坐标点预设范围内的所有障碍物坐标，分别计算所述坐标点与每个障碍物坐标之间的距离，并将其中最近距离标记在所述坐标点处。

在一个优选实施方式中，所述避障路线生成模块400具体包括：

当前坐标获取单元401，用于获取机器人在所述障碍物地图上的当前坐标点；

搜索单元402，用于从所述当前坐标点开始向外搜索，获取所述当前坐标点的所有邻近坐标点以及每个邻近坐标点的标记距离，并选择标记距离最大值对应的邻近坐标点作为备选点；

可通行点选择单元403，用于当所述标记距离最大值大于机器人的最大轮廓半径时，将所述备选点作为可通行点；

路线生成单元404，用于以所述可通行点开始再次向外搜索，并重复驱动所述搜索单元和所述可通行点选择单元，获取多个连续且不重复的可通行点，并形成由所述可通行点组成的目标避障路线。

本发明实施例还提供了一种机器人的障碍物避让终端，包括所述的计算机可读存储介质和处理器，所述处理器执行所述计算机可读存储介质上的计算机程序时实现以上所述机器人的障碍物避让方法的步骤。图3是本发明实施例3提供的机器人的障碍物避让终端的结构示意图，如图3所示，该实施例的机器人的障碍物避让终端8包括：处理器80、可读存储介质81以及存储在所述可读存储介质81中并可在所述处理器80上运行的计算机程序82。所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各个方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤1至步骤4。或者，所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图2所示模块100至400的功能。

示例性的，所述计算机程序82可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述可读存储介质81中，并由所述处理器80执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序82在所述机器人的障碍物避让终端8中的执行过程。

所述机器人的障碍物避让终端8可包括，但不仅限于，处理器80、可读存储介质81。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是机器人的障碍物避让终端8的示例，并不构成对机器人的障碍物避让终端8的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人的障碍物避让终端还可以包括电源管理模块、运算处理模块、输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器80可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。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。

所述可读存储介质81可以是所述机器人的障碍物避让终端8的内部存储单元，例如机器人的障碍物避让终端8的硬盘或内存。所述可读存储介质81也可以是所述机器人的障碍物避让终端8的外部存储设备，例如所述机器人的障碍物避让终端8上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述可读存储介质81还可以既包括所述机器人的障碍物避让终端8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述可读存储介质81用于存储所述计算机程序以及所述机器人的障碍物避让终端所需的其他程序和数据。所述可读存储介质81还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

本发明并不仅仅限于说明书和实施方式中所描述，因此对于熟悉领域的人员而言可容易地实现另外的优点和修改，故在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念的精神和范围的情况下，本发明并不限于特定的细节、代表性的设备和这里示出与描述的图示示例。

Claims (10)

1.一种机器人的障碍物避让方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取障碍物实际坐标；

S2，将所述障碍物实际坐标映射到机器人坐标系下，生成障碍物转换坐标；

S3，建立与所述机器人坐标系重叠的二维平面地图，将所有障碍物转换坐标标记到所述二维平面地图中，生成障碍物地图，并在所述障碍物地图的每个坐标点处标记其与最近障碍物之间的距离；

S4，根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线，并将所述目标避障路线发送至机器人的控制模块，以驱动机器人按照所述目标避障路线移动。

2.根据权利要求1所述机器人的障碍物避让方法，其特征在于，机器人上设置红外传感器、超声传感器和激光雷达，所述激光雷达、所述超声传感器和所述红外传感器从上至下依次设置，且所述红外传感器设置在机器人的最底部位置；所述障碍物转换坐标为对所述红外传感器、所述超声传感器和所述激光雷达所采集的坐标数据进行融合后的坐标。

3.根据权利要求1或2所述机器人的障碍物避让方法，其特征在于，所述步骤3生成障碍物地图后，读取障碍物地图的每个坐标点，若坐标点处存在障碍物，则将所述距离标记为0，若坐标点处没有障碍物，则获取在坐标点预设范围内的所有障碍物坐标，分别计算所述坐标点与每个障碍物坐标之间的距离，并将其中最近距离标记在所述坐标点处。

4.根据权利要求3所述机器人的障碍物避让方法，其特征在于，根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线具体包括以下步骤：

S401，获取机器人在所述障碍物地图上的当前坐标点；

S402，从所述当前坐标点开始向外搜索，获取所述当前坐标点的所有邻近坐标点以及每个邻近坐标点的标记距离，并选择标记距离最大值对应的邻近坐标点作为备选点；

S403，当所述标记距离最大值大于机器人的最大轮廓半径时，将所述备选点作为可通行点；

S404，以所述可通行点开始再次向外搜索，并重复S402-S403，获取多个连续且不重复的可通行点，并形成由所述可通行点组成的目标避障路线。

5.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1-4任一项所述机器人的障碍物避让方法。

6.一种机器人的障碍物避让终端，其特征在于，包括权利要求5所述的计算机可读存储介质和处理器，所述处理器执行所述计算机可读存储介质上的计算机程序时实现如权利要求1-4任一项所述机器人的障碍物避让方法的步骤。

7.一种机器人的障碍物避让装置，其特征在于，包括障碍物检测模块、坐标转换模块、障碍物地图构建模块和避障路线生成模块，

所述障碍物检测模块用于获取障碍物实际坐标；

所述坐标转换模块用于将所述障碍物实际坐标映射到机器人坐标系下，生成障碍物转换坐标；

所述障碍物地图构建模块用于建立与所述机器人坐标系重叠的二维平面地图，将所有障碍物转换坐标标记到所述二维平面地图中，生成障碍物地图，并在所述障碍物地图的每个坐标点处标记其与最近障碍物之间的距离；

所述避障路线生成模块用于根据所述障碍物地图的距离信息计算目标避障路线，并将所述目标避障路线发送至机器人的控制模块，以驱动机器人按照所述目标避障路线移动。

8.根据权利要求7所述机器人的障碍物避让装置，其特征在于，机器人上设置红外传感器、超声传感器和激光雷达，所述激光雷达的、所述超声传感器和所述红外传感器从上至下依次设置，且所述红外传感器设置在机器人的最底部位置，所述障碍物转换坐标为对所述红外传感器、所述超声传感器和所述激光雷达所采集的坐标数据进行融合后的坐标。

9.根据权利要求7或8所述机器人的障碍物避让装置，其特征在于，所述障碍物地图构建模块包括距离标记单元，所述距离标记单元用于读取障碍物地图的每个坐标点，若坐标点处存在障碍物，则将所述距离标记为0，若坐标点处没有障碍物，则获取在坐标点预设范围内的所有障碍物坐标，分别计算所述坐标点与每个障碍物坐标之间的距离，并将其中最近距离标记在所述坐标点处。

10.根据权利要求9所述机器人的障碍物避让装置，其特征在于，所述避障路线生成模块具体包括：

当前坐标获取单元，用于获取机器人在所述障碍物地图上的当前坐标点；

搜索单元，用于从所述当前坐标点开始向外搜索，获取所述当前坐标点的所有邻近坐标点以及每个邻近坐标点的标记距离，并选择标记距离最大值对应的邻近坐标点作为备选点；

可通行点选择单元，用于当所述标记距离最大值大于机器人的最大轮廓半径时，将所述备选点作为可通行点；

路线生成单元，用于以所述可通行点开始再次向外搜索，并重复驱动所述搜索单元和所述可通行点选择单元，获取多个连续且不重复的可通行点，并形成由所述可通行点组成的目标避障路线。

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