CN111413991A - 一种机器人导航定位方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种机器人导航定位方法及系统，包括：(1)机器人根据设定路线沿与坐标轴平行的方向行驶，实时检测并判断是否至少有一侧的传感器检测值为无穷大；(2)降低机器人行驶速度，继续行驶一定距离；(3)沿与步骤(1)中垂直的方向行驶一定距离，直到机器人一侧的所有传感器检测值不为无穷大，(4)继续沿步骤(1)中与坐标轴平行的方向行驶，直到机器人与步骤(3)相对一侧的传感器检测值不为无穷大。本发明克服了机器人在进入货架、档案架之间的“陷阱区”时没有参考物的问题，能够使机器人安全通过陷阱区并回到货架附近，本发明的导航方法步骤简便、能够高效的指导机器人在陷阱区行驶。

Description

一种机器人导航定位方法及系统
技术领域
本发明涉及一种机器人导航定位方法及系统。
背景技术
随着机器人技术的发展，机器人在仓储、馆库环境中的应用越来越多。为了实现机器人在室内环境的行走，人们已经提出多种导航定位方法。以导航的基准设备是否安装在机器人上为依据，可分为外部基准导航和内部基准导航。
外部导航的原理是依赖机器人之外的设备实现定位导航，常见的方法有RFID导航、视觉导航、巡迹导航等多种方法，这种方法需要在使用现场布置多个测控设备，用于机器人的定位，显然，这种方法会导致机器人之外过多的开销，特别是有些场景下，并不允许安装过多的设备；内部导航方法是直接在机器人内部安装各种传感器，依靠机器人自身的智能来识别环境特征，实现机器人的定位，比如惯性导航、SLAM导航等。现有技术中的机器人导航与控制方法，大多利用档案房和档案架的特征，实现机器人的导航控制。但其归根到底是基于库房墙壁实现导航控制的，只适合于小型档案库房只有一列档案架的环境。在大型档案库房内，通常中几列档案架，档案架又分成若干个组，呈矩阵式排列，矩阵块之间留有有“十字形”的通道，在这种环境下，机器人前后左右都没有特征固定的参考物，而机器人自身走直线功能可能由于累积误差很大，造成碰撞或导航失败等故障，这种“十字形”通道口就成为机器人自主行走的陷阱。
发明内容
发明目的：本发明旨在提供一种越过十字形陷阱区的机器人导航定位方法及系统，能够解决复杂仓储条件下的导航困难等问题，尤其适用于大型仓储环境。
技术方案：本发明的一种机器人导航定位方法，包括以下步骤：
(1)机器人根据设定路线沿与坐标轴平行的方向行驶，机器人四周每条边各至少设有两个传感器，实时检测并判断是否至少有一侧的传感器检测值为无穷大，直到判断结果为是，表示机器人进入陷阱区，执行步骤(2)，否则表示机器人处于第一目标物附近；
(2)降低机器人行驶速度，继续行驶一定距离，记为D；
(3)沿与步骤(1)中垂直的方向行驶一定距离，记为G，直到机器人一侧的所有传感器检测值不为无穷大，表示机器人经过陷阱区到底第一目标另一侧面；
(4)继续沿步骤(1)中与坐标轴平行的方向行驶，直到机器人与步骤(3)相对一侧的传感器检测值不为无穷大，表示机器人到达第二目标附近。
所述当步骤(1)中的行驶方向为平行于Y轴的方向时，步骤(2)中的D＝(1～1.5)xW1，W1为机器人沿Y轴方向的宽度。
所述步骤(3)中的行驶方向为与X轴方向平行的方向。
所述G＝＝(1～1.5)xL1，L1为机器人沿X轴方向的宽度。
所述步骤(1)～(4)中还包括以下步骤：
(a)实时计算并判断机器人同一侧边的两传感器测量值的差值，当差值大于设定值时执行下一步；
(b)机器人停止行驶并在原地自转，实时检测并计算上述差值，直到该差值小于等于设定值。
本发明的一种机器人导航定位系统，设于机器人上，包括在所述机器人一侧设置的静态激光测距仪以及设在机器人四周的传感器，所述机器人四周的每一侧边均至少设有两个传感器，所述传感器为动态测距传感器，还包括中央处理单元，所述中央处理单元根据各传感器和测距仪反馈的数值，进行计算或判断，并控制机器人行驶速度和方向。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：
本发明克服了机器人在进入货架、档案架之间的“陷阱区”时没有参考物的问题，能够使机器人安全通过陷阱区并回到货架附近，本发明的导航方法步骤简便、能够高效的指导机器人在陷阱区行驶，能够克服行驶中的出现的机器人姿态不正、易触碰货架等各种问题。
附图说明
图1为本发明的导航系统结构示意图；
图2为本发明的形走路径示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
本发明的机器人导航定位系统设置在机器人上，机器人上装有若干个动态特性好精度高的激光测距传感器。一般大量程测距采用传感器测距传感器，而激光测距仪又有动态和静态两类。动态激光测距虽然响应速度很快，但测量精度很差，而且体积较大，成本很高不适宜安装在灵活的档案机器人身上。相反的静态激光测距仪体积小成本低，虽然响应速度慢，但精度高，完全可以适用于档案机器人身上。机器人上至少设有一个远距离静态激光测距仪，优选量程为0.1～50m，测量精确度1mm，响应频率最高10Hz。通过设置静态激光测距仪，能够使机器人行驶至货架之间的有限距离区域时，测量机器人与货架之间的距离，根据静态激光测距仪的量程改变，可适用于不同环境，尤其适用于大型仓储条件下。
为了弥补静态激光传感器响应速度慢的情况，在本实施例中，机器人四周设置有八个动态测距传感器，完美的弥补了这一缺陷。它的量程为1～200cm，测量精确度1mm，响应频率为100Hz。
本发明配置有九个传感器，其中八个传感器11、12、21、22、31、32、41、42均为高精度动态传感器；最后一个则为大量程远距离激光测距传感器5，为高精度静态激光测距仪。
图1中大方框为移动机器人的外形，其长×宽＝L1×W1，相应的，时间飞行传感器的布置位置一一对应，其中Lx＝70～90％L1,Wy＝70～90％W1,激光传感器在1和2传感器中间。
图1中，小的锥形框的顶点表示传感器的安装位置，并用Y1、Y2、Y5、Y6、Y9表示传感器1、2、5、6、9的测量值，用来测量图中铅垂的Y轴方向距离。用X3、X4、X7、X8表示传感器3、4、7、8的测量值，用来测量图中水平的X轴方向距离。
定义以下参数：Y12＝(Y1+Y2)/2表示传感器1、2检测值的平均值，Y56＝(Y5+Y6)/2表示传感器5、6检测值的平均值，X34＝(X3+X4)/2表示传感器3、4检测值的平均值，X78＝(X7+X8)/2表示传感器7、8检测值的平均值，Δ表示传感器平均值与设定值的误差，Δ1＝Y1-Y2表示传感器1、2检测值的差值Δ2＝X3-X4表示传感器3、4检测值的差值，Δ3＝Y5-Y6表示传感器5、6检测值的差值，Δ4＝X7-X8表示传感器7、8检测值的差值。
大型档案库、仓库环境下，密集架数量较多，通常分成若干区，如图2所示分成4个区，分别为密集架1、密集架2、密集架3和密集架4。四个区中间留有较宽畅的过道，我们可以称之为陷阱，但陷阱的尺度较大，如果在该区域内，机器人四周没有参照物。那么机器人如果单纯的依靠自身的走直线，会因为行程较远，导致累积误差较大，很难正确的在过道中自由行走，从一个密集架区走到另一个密集架区。如图2所示，以机器人从位置1走到位置4和从位置7走到位置3两种典型情况，说明本发明越过该区域的方法，从而实现机器人在过道上任意行走，从一个密集架区走到另一个密集架区。
移动机器人从位置1移动到位置4步骤如下所示：
第1步：移动机器人从图2位置1出发沿Y轴正向行走，传感器3、4导航，满足|Δ2|<Δ，|X34-X0|<Δ(如图2所示，X0为设定的移动机器人沿密集架Y轴方向行走的距离值)。
第2步：传感器X3＝∞？如是说明移动机器人已经走到陷阱处，这时候跳转到第3步；如不是说明移动机器人还未到达陷阱处，返回到第1步。
第3步：遇到陷阱，放慢移动机器人速度，依靠小车自身沿Y轴正方向前行1～1.5W1，从而使移动机器人完全脱离密集架4区域，此时移动机器人上的飞行时间传感器都失去了参照物，移动机器人完全处于过道中。
第4步：依靠移动机器人自身走直线能力，沿X轴正方向行走。
第5步：传感器Y5＝∞？如是说明移动机器人还没有到达密集架4边缘处，移动机器人依然完全处于过道中，四周没有参照物，此时返回到第4步；如不是说明移动机器人上已有一个传感器检测到参照物，此时移动机器人处于过道中的边缘地带，这时候跳转到第6步。
第6步：依靠移动机器人自身走直线能力，沿X轴正向行走1～1.5L1，目的是使移动机器人上的5和6传感器都能有参照物做导航，因为只有同一侧的两个传感器都在量程检测范围内，移动机器人才能依靠此侧的传感器导航。
第7步：由于前面步骤中出现了依靠移动机器人自身走直线的情况，所以此时需要摆正移动机器人的姿态，消除累积误差。摆正移动机器人的方法是，移动机器人原地自转，使|Δ3|<Δ即可。此时移动机器人应处于图2中的位置2处。
第8步：依靠传感器5、6导航，沿Y轴正向行走，使|Δ3|<Δ。
第9步：传感器1、2是否在量程内？如是说明移动机器人已接近密集架2，此时跳转到第10步；如不是说明移动机器人依然距离密集架4更近，返回到第8步。
第10步：依靠传感器1、2导航沿Y轴正向行走，使|Δ1|<Δ。
第11步：|Y12-Y0|<Δ(如图2所示，Y0为设定的移动机器人沿密集架X轴方向行走的距离值)？如是说明移动机器人已靠近密集架2处，此时移动机器人应位于图2位置3处，然后跳转到第12步；如不是返回到第10步。
第12步：沿X轴反向行走，传感器1、2导航，满足|Δ1|<Δ，|Y12-Y0|<Δ。
第13步：传感器Y1＝∞？如是说明移动机器人已经走到临界处，无法继续使用传感器导航行走，此时跳转到第14步，如不是返回到第12步。
第14步：依靠移动机器人自身走直线的能力，沿X轴反向行走1～1.5L1，目的是使移动机器人完全处于过道中，此时8个飞行时间传感器均失去参照物。
第15步：依靠移动机器人自身走直线的能力，沿Y轴正方向行走。
第16步：传感器X4＝∞？如是返回到第15步，如不是说明传感器3、4获得参照物，可以依靠密集架2导航，此时跳转到第17步。
第17步：由于前面步骤中出现了依靠移动机器人自身走直线的情况，所以此时需要摆正移动机器人的姿态，消除累积误差。摆正移动机器人的方法是，移动机器人原地自转，使|Δ2|<Δ即可。此时移动机器人应处于图2中的位置4处。
第18步：已成功走出陷阱，移动机器人已从位置7移动到了位置2处。
移动机器人从位置7移动到位置3步骤如下所示：
第1步：移动机器人从图2位置7出发沿X轴正向行走，传感器5、6导航，满足|Δ3|<Δ，|Y56-Y0|<Δ(如图2所示，Y0为设定的移动机器人沿密集架X轴方向行走的距离值)。
第2步：传感器Y5＝∞？如是说明移动机器人已经走到陷阱处，这时候跳转到第3步；如不是说明移动机器人还未到达陷阱处，返回到第1步。
第3步：遇到陷阱，放慢移动机器人速度，依靠小车自身沿X轴正方向前行1～1.5L1，从而使移动机器人完全脱离密集架3区域，此时移动机器人上的飞行时间传感器都失去了参照物，移动机器人完全处于过道中。
第4步：依靠移动机器人自身走直线能力，沿Y轴负方向行走。
第5步：传感器X7＝∞？如是说明移动机器人还没有到达密集架3边缘处，移动机器人依然完全处于过道中，四周没有参照物，此时返回到第4步；如不是说明移动机器人上已有一个传感器检测到参照物，此时移动机器人处于过道中的边缘地带，这时候跳转到第6步。
第6步：依靠移动机器人自身走直线能力，沿Y轴负向行走1～1.5W1，目的是使移动机器人上的7和8传感器都能有参照物做导航，因为只有同一侧的两个传感器都在量程检测范围内，移动机器人才能依靠此侧的传感器导航。
第7步：由于前面步骤中出现了依靠移动机器人自身走直线的情况，所以此时需要摆正移动机器人的姿态，消除累积误差。摆正移动机器人的方法是，移动机器人原地自转，使|Δ4|<Δ即可。此时移动机器人应处于图2中的位置8处。
第8步：依靠传感器7、8导航，沿X轴正向行走，使|Δ4|<Δ。
第9步：传感器3、4是否在量程内？如是说明移动机器人已接近密集架4，此时跳转到第10步；如不是说明移动机器人依然距离密集架3更近，返回到第8步。
第10步：依靠传感器3、4导航沿X轴正向行走，使|Δ2|<Δ。
第11步：|X34-X0|<Δ(如图2所示，X0为设定的移动机器人沿密集架Y轴方向行走的距离值)？如是说明移动机器人已靠近密集架4处，此时移动机器人应位于图2位置1处，然后跳转到第12步；如不是返回到第10步。
第12步：沿Y轴正向行走，传感器3、4导航，满足|Δ2|<Δ，|X34-X0|<Δ。
第13步：传感器X3＝∞？如是说明移动机器人已经走到临界处，无法继续使用传感器导航行走，此时跳转到第14步，如不是返回到第12步。
第14步：依靠移动机器人自身走直线的能力，沿Y轴正向行走1～1.5W1，目的是使移动机器人完全处于过道中，此时8个飞行时间传感器均失去参照物。
第15步：依靠移动机器人自身走直线的能力，沿X轴正方向行走。
第16步：传感器Y6＝∞？如是返回到第15步，如不是说明传感器5、6获得参照物，可以依靠密集架4导航，此时跳转到第17步。
第17步：由于前面步骤中出现了依靠移动机器人自身走直线的情况，所以此时需要摆正移动机器人的姿态，消除累积误差。摆正移动机器人的方法是，移动机器人原地自转，使|Δ3|<Δ即可。此时移动机器人应处于图2中的位置2处。
第18步：依靠传感器5、6导航，沿Y轴正向行走，使|Δ3|<Δ。
第19步：传感器1、2是否在量程内？如是说明移动机器人已接近密集架2，此时跳转到第20步；如不是说明移动机器人依然距离密集架4更近，返回到第18步。
第20步：依靠传感器1、2导航沿Y轴正向行走，使|Δ1|<Δ。
第21步：|Y12-Y0|<Δ(如图2所示，Y0为设定的移动机器人沿密集架X轴方向行走的距离值)？如是说明移动机器人已靠近密集架2处，然后跳转到第22步；如不是返回到第20步。
第22步：已成功走出陷阱，移动机器人已从位置7移动到了位置3处。

Claims (6)

1.一种机器人导航定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)机器人根据设定路线沿与坐标轴平行的方向行驶，机器人四周每条边各至少设有两个传感器，实时检测并判断是否至少有一侧的传感器检测值为无穷大，直到判断结果为是，表示机器人进入陷阱区，执行步骤(2)，否则表示机器人处于第一目标物附近；
(2)降低机器人行驶速度，继续行驶一定距离，记为D；
(3)沿与步骤(1)中垂直的方向行驶一定距离，记为G，直到机器人一侧的所有传感器检测值不为无穷大，表示机器人经过陷阱区到底第一目标另一侧面；
(4)继续沿步骤(1)中与坐标轴平行的方向行驶，直到机器人与步骤(3)相对一侧的传感器检测值不为无穷大，表示机器人到达第二目标附近。
2.根据权利要求1所述的机器人导航定位方法，其特征在于，所述当步骤(1)中的行驶方向为平行于Y轴的方向时，步骤(2)中的D＝(1～1.5)xW1，W1为机器人沿Y轴方向的宽度。
3.根据权利要求2所述的机器人导航定位方法，其特征在于，所述步骤(3)中的行驶方向为与X轴方向平行的方向。
4.根据权利要求3所述的机器人导航定位方法，其特征在于，所述G＝＝(1～1.5)xL1，L1为机器人沿X轴方向的宽度。
5.根据权利要求1所述的机器人导航定位方法，其特征在于，所述步骤(1)～(4)中还包括以下步骤：
(a)实时计算并判断机器人同一侧边的两传感器测量值的差值，当差值大于设定值时执行下一步；
(b)机器人停止行驶并在原地自转，实时检测并计算上述差值，直到该差值小于等于设定值。
6.一种机器人导航定位系统，设于机器人上，包括在所述机器人一侧设置的静态激光测距仪以及设在机器人四周的传感器，所述机器人四周的每一侧边均至少设有两个传感器，所述传感器为动态测距传感器，其特征在于，还包括中央处理单元，所述中央处理单元根据各传感器和测距仪反馈的数值，进行计算或判断，并控制机器人行驶速度和方向。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112130569A (zh) * 2020-09-27 2020-12-25 上海木木聚枞机器人科技有限公司 一种超声波量程设置方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106814732A (zh) * 2015-11-27 2017-06-09 科沃斯机器人股份有限公司 自移动机器人及其行走模式转换方法和行走方法
CN106840152A (zh) * 2017-01-24 2017-06-13 北京联合大学 一种面向室内移动机器人的高精度组合导航系统及方法
CN107065887A (zh) * 2017-05-26 2017-08-18 重庆大学 全向移动机器人通道内倒行导航方法
CN107885213A (zh) * 2017-11-22 2018-04-06 广东艾可里宁机器人智能装备有限公司 一种扫地机器人室内导航系统及方法
CN109798901A (zh) * 2019-03-18 2019-05-24 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种档案用机器人及其导航定位系统及导航定位方法
CN110244743A (zh) * 2019-07-03 2019-09-17 浙江大学 一种融合多传感器信息的移动机器人自主脱困方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106814732A (zh) * 2015-11-27 2017-06-09 科沃斯机器人股份有限公司 自移动机器人及其行走模式转换方法和行走方法
CN106840152A (zh) * 2017-01-24 2017-06-13 北京联合大学 一种面向室内移动机器人的高精度组合导航系统及方法
CN107065887A (zh) * 2017-05-26 2017-08-18 重庆大学 全向移动机器人通道内倒行导航方法
CN107885213A (zh) * 2017-11-22 2018-04-06 广东艾可里宁机器人智能装备有限公司 一种扫地机器人室内导航系统及方法
CN109798901A (zh) * 2019-03-18 2019-05-24 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种档案用机器人及其导航定位系统及导航定位方法
CN110244743A (zh) * 2019-07-03 2019-09-17 浙江大学 一种融合多传感器信息的移动机器人自主脱困方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112130569A (zh) * 2020-09-27 2020-12-25 上海木木聚枞机器人科技有限公司 一种超声波量程设置方法及系统
CN112130569B (zh) * 2020-09-27 2024-03-26 上海木木聚枞机器人科技有限公司 一种超声波量程设置方法及系统

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