CN111538342A - 机器人行进路线调整方法、装置、机器人和存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种机器人行进路线调整方法，应用于包括深度感知仪的机器人，该方法包括：检测机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；根据障碍物信息确定障碍物的深度平面范围；获取机器人当前的行进路线；以及根据障碍物的深度平面范围调整机器人当前的行进路线。本公开还提供了一种机器人行进路线调整装置、一种机器人和一种计算机可读存储介质。

Description

机器人行进路线调整方法、装置、机器人和存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种机器人行进路线调整方法、一种机器人行进路线调整装置、一种机器人和一种计算机可读存储介质。

背景技术

在相关技术中，机房智能巡检机器人一般配备了激光导航器和防撞雷达来进行移动时的排查障碍物。但是，激光导航由于激光导航器的功能限制和安装限制，只能检测到平行于地面(由于激光平行发射)的特定高度(即激光仪安装高度)的平面障碍物情况，高于或低于该特定高度则无法检测。防撞雷达(如超声波)的检测敏感度距离小，适应于近距离固定高度的检测。

在实现本公开的过程中，发明人发现，由于机房内的环境复杂，机房结构和布局的特殊性，现有的机器人无法适应机房环境，在机房障碍排除应用上效果不佳。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种机器人行进路线调整方法、一种机器人行进路线调整装置、一种机器人和一种计算机可读存储介质。

本公开的一个方面提供了一种机器人行进路线调整方法，应用于包括深度感知仪的机器人，所述方法包括：检测所述机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；根据所述障碍物信息确定所述障碍物的深度平面范围；获取所述机器人当前的行进路线；以及根据所述障碍物的深度平面范围调整所述机器人当前的行进路线。

根据本公开的实施例，根据所述障碍物的深度平面范围调整所述机器人当前的行进路线包括：在所述机器人当前的行进路线位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围；以及在所述机器人当前的行进路线不位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。

根据本公开的实施例，所述机器人行进路线调整方法还包括：在控制所述机器人重新规划路径之前，根据所述障碍物信息确定所述障碍物的水平高度范围；根据所述障碍物的水平高度范围确定所述机器人的底盘能否穿过所述障碍物；在确定所述机器人的底盘能够穿过所述障碍物的情况下，控制所述机器人按照当前的行进路线继续向前行驶；以及在确定所述机器人的底盘不能穿过所述障碍物的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围。

根据本公开的实施例，所述机器人行进路线调整方法还包括：在控制所述机器人重新规划路径之前，根据所述障碍物信息确定所述障碍物的水平高度范围；确定所述障碍物的水平高度范围是否满足预设条件；在所述障碍物的水平高度范围满足所述预设条件的情况下，采集地面图像；以及根据所述地面图像与所述机房内的地板样本图像调整所述机器人当前的行进路线。

根据本公开的实施例，所述根据所述地面图像与所述机房内的地板样本图像调整所述机器人当前的行进路线包括：计算所述地面图像与所述机房内的地板样本图像的相似度；在所述相似度小于或等于预设阈值的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围；以及在所述相似度大于所述预设阈值的情况下，控制所述机器人按照所述当前的行进路线继续向前行驶。

本公开的另一个方面提供了一种机器人行进路线调整装置，应用于包括深度感知仪的机器人，所述装置包括：检测模块，用于检测所述机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；确定模块，用于根据所述障碍物信息确定所述障碍物的深度平面范围；获取模块，用于获取所述机器人当前的行进路线；以及调整模块，用于根据所述障碍物的深度平面范围调整所述机器人当前的行进路线。

根据本公开的实施例，所述调整模块包括：第一控制单元，用于在所述机器人当前的行进路线位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围；以及第二控制单元，用于在所述机器人当前的行进路线不位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。

根据本公开的实施例，所述确定模块还用于在控制所述机器人重新规划路径之前，根据所述障碍物信息确定所述障碍物的水平高度范围；根据所述障碍物的水平高度范围确定所述机器人的底盘能否穿过所述障碍物；所述第二控制单元还用于在确定所述机器人的底盘能够穿过所述障碍物的情况下，控制所述机器人按照当前的行进路线继续向前行驶；以及所述第一控制单元还用于在确定所述机器人的底盘不能穿过所述障碍物的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围。

根据本公开的实施例，机器人行进路线调整装置还包括采集模块。

所述确定模块还用于在控制所述机器人重新规划路径之前，根据所述障碍物信息确定所述障碍物的水平高度范围；确定所述障碍物的水平高度范围是否满足预设条件。所述采集模块用于在所述障碍物的水平高度范围满足所述预设条件的情况下，采集地面图像。所述调整模块还用于根据所述地面图像与所述机房内的地板样本图像调整所述机器人当前的行进路线。

根据本公开的实施例，根据所述地面图像与所述机房内的地板样本图像调整所述机器人当前的行进路线包括：计算所述地面图像与所述机房内的地板样本图像的相似度；在所述相似度小于或等于预设阈值的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围；以及在所述相似度大于所述预设阈值的情况下，控制所述机器人按照所述当前的行进路线继续向前行驶。

本公开的另一个方面提供了一种机器人，包括：深度感知仪，用于检测上述机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个指令，其中，当上述一个或多个指令被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如上所述的方法。

根据本公开的实施例，上述的机器人还包括：图像采集装置，用于采集上述机房内的图像。

本公开的另一个方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现如上所述的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

根据本公开的实施例，通过设置在机器人上的深度感知仪可以检测机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；根据障碍物信息确定障碍物的深度平面范围；获取机器人当前的行进路线；以及根据障碍物的深度平面范围调整机器人当前的行进路线。由于可以检测出机房内障碍物的深度平面范围，机房内障碍物包括但不限于悬挂物和通风开口地板等，根据机房内障碍物的深度平面范围指导机器人进行障碍物排查，以调整机器人当前的行进路线，解决了相关技术中无法适应机房通风开口地板和悬挂物情况，在机房巡检机器人排障应用上效果不佳的技术问题，达到了提升机房巡检机器人排除障碍物的能力，使得机器人可以适应机房内的复杂环境，加强了机器人行驶的安全性。通过本公开的实施例，可以帮助补充现有的机器人激光导航、防撞雷达的障碍物排查功能，加强机器人行驶的安全性。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的机器人的示意图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的检测范围区间的示意图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的机器人行进路线调整方法的流程图；

图4示意性示出了根据本公开另一实施例的调整机器人当前的行进路线的流程图；

图5示意性示出了深度感知仪在机房环境中感知的各类障碍物的示意图；

图6示意性示出了将图像采集装置采集的地面图像与机房内的地板样本图像进行比较的示意图；

图7示意性示出了根据本公开另一实施例的实现机器人检测地面障碍物的流程图；

图8示意性示出了根据本公开实施例的机器人行进路线调整装置的框图；以及

图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的机器人的框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

在相关技术中，机房内的环境复杂，机房结构和布局较为特殊。例如，为了保证机房内处于低温状态，机房内的地板与普通地板不同，机房内的地板一般为通风地板，在地板的表面包括很多个通孔，通过地板上的通孔可以通风。并且，地板底下一般包括悬空区域，以加强空气流动。此外，在机房内，可能会悬挂部分网线，用于连接不同的服务器设备。

机房的设备在运行过程中，有时会出现设备故障，这就需要定期对机房设备进行检查。传统的检查方法，或者依靠人工进行机房检测，通过专门的工作人员手持检测设备，对机房进行巡检。这种检查方式工作强度大，工作效率低。或者，通过监控设备实时监控机房设备的故障信息，但是视频采集距离设备较远，造成采集数据有可能不够精准，且有可能存在监控设备采集不到的位置盲区，需要安装大量的监控设备且不好管理。

如果依靠机器人对机房设备进行检查，需要机器人能够适应机房环境，至少能够较为有效的排除机房内的障碍。

本公开的实施例提供了一种机器人行进路线调整方法，应用于包括深度感知仪的机器人，该方法包括：检测机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；根据障碍物信息确定障碍物的深度平面范围；获取机器人当前的行进路线；以及根据障碍物的深度平面范围调整机器人当前的行进路线。

图1示意性示出了根据本公开实施例的机器人的示意图。需要注意的是，图1所示仅为本公开实施例的机器人的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以为其他外形的机器人。

如图1所示，根据该实施例的机器人100可以包括深度感知仪101、激光导航器102和防撞雷达103。

深度感知仪101用于检测机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息。机器人100还可以包括一个或多个处理器和存储器，存储器用于存储一个或多个指令，其中，当一个或多个指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现本公开所提供的机器人行进路线调整方法。

根据本公开的实施例，深度感知仪101的类型不做限定，例如，深度感知仪101可以是能够朝各个方向发射激光的激光测距装置。

根据本公开的实施例，机器人100还可以包括图像采集装置(图中未示出)，用于采集所述机房内的图像，包括地面图像等等。可以将图像采集装置和深度感知仪101安装在一起。图像采集装置和深度感知仪101可以安装在机器人身体前方，与激光导航器102的扫描方向相同。

激光导航器102和防撞雷达103可以是相关技术中采用的排查障碍物的设备，设置在机器人100的较低位置，例如设置在靠近底盘的位置。其中，激光导航器102由于激光平行发射一般只能检测到平行于地面的特定高度(即激光仪安装高度)的平面障碍物情况，高于或低于该特定高度则无法检测。防撞雷达103(如超声波)的检测敏感度距离小，适应于近距离固定高度的检测。

图2示意性示出了根据本公开实施例的检测范围区间的示意图。

根据本公开的实施例，通过调整深度感知仪101的安装高度和倾斜角度可以调整检测范围区间。

根据本公开的实施例，通过深度感知仪101，可以补充激光导航器102和防撞雷达103的避障能力不足，提供用于机房智能巡检机器人排查障碍物的方法，以提升机器人的行驶安全性问题。根据本公开的实施例，激光导航器102和防撞雷达103可以设置在靠近机器人100底盘的部位。

需要说明的是，本公开实施例所提供的机器人行进路线调整方法一般可以由机器人执行。相应地，本公开实施例所提供的机器人行进路线调整装置一般可以设置于机器人中。本公开实施例所提供的机器人行进路线调整方法也可以由不同于机器人且能够与机器人通信的电子设备执行。相应地，本公开实施例所提供的机器人行进路线调整装置也可以设置于不同于机器人且能够与机器人通信的电子设备中。

图3示意性示出了根据本公开实施例的机器人行进路线调整方法的流程图。

根据本公开的实施例，该机器人行进路线调整方法可以应用于包括深度感知仪的机器人，如图3所示，该方法包括操作S301～S304。

在操作S301，检测机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息。

根据本公开的实施例，障碍物信息可以包括障碍物的位置信息和轮廓信息等等。根据本公开的实施例，机器人移动前方的障碍物包括但不限于地面上的障碍物、空中悬挂的障碍物等。

在操作S302，根据障碍物信息确定障碍物的深度平面范围。

根据本公开的实施例，例如，可以将机器人当前所处的位置与障碍物的位置之间的区域确定为障碍物的深度平面范围。如图2所示的检测范围区间。

根据本公开的实施例，深度平面范围可以是指障碍物所处的空间区域。

在操作S303，获取机器人当前的行进路线。

在操作S304，根据障碍物的深度平面范围调整机器人当前的行进路线。

根据本公开的实施例，在机器人当前的行进路线位于障碍物的深度平面范围内的情况下，可以控制机器人重新规划路径，以避开障碍物的深度平面范围。根据本公开的实施例，如果机器人的行进路线位于障碍物的深度平面范围内，可以确定障碍物阻碍了机器人当前的行进路线，因此，可以控制机器人重新规划路径，以避开障碍物的深度平面范围。

根据本公开的实施例，在机器人当前的行进路线不位于障碍物的深度平面范围内的情况下，可以控制机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。

根据本公开的实施例，如果机器人的行进路线没有位于障碍物的深度平面范围内，可以确定障碍物没有阻碍机器人当前的行进路线，因此，可以控制机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。

根据本公开的实施例，通过设置在机器人上的深度感知仪可以检测机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；根据障碍物信息确定障碍物的深度平面范围；获取机器人当前的行进路线；以及根据障碍物的深度平面范围调整机器人当前的行进路线。由于可以检测出机房内障碍物的深度平面范围，机房内障碍物包括但不限于悬挂物和通风开口地板等，根据机房内障碍物的深度平面范围指导机器人进行障碍物排查，以调整机器人当前的行进路线，解决了相关技术中无法适应机房通风开口地板和悬挂物情况，在机房巡检机器人排障应用上效果不佳的技术问题，达到了提升机房巡检机器人排除障碍物的能力，使得机器人可以适应机房内的复杂环境，加强了机器人行驶的安全性。通过本公开的实施例，可以帮助补充现有的机器人激光导航、防撞雷达的障碍物排查功能，加强机器人行驶的安全性。

根据本公开的实施例，在机器人当前的行进路线位于障碍物的深度平面范围内的情况下，在控制机器人重新规划路径之前，根据障碍物信息确定障碍物的水平高度范围；根据障碍物的水平高度范围确定机器人的底盘能否穿过障碍物；在确定机器人的底盘能够穿过障碍物的情况下，控制机器人按照当前的行进路线继续向前行驶；以及在确定机器人的底盘不能穿过障碍物的情况下，控制机器人重新规划路径，以避开障碍物的深度平面范围。

根据本公开的实施例，以障碍物信息为障碍物的轮廓信息为例，可以根据障碍物的轮廓中的最高点和最低点确定障碍物的水平高度范围。确定机器人的底盘高度是否在障碍物的水平高度范围之内，如果机器人的底盘高度小于障碍物的水平高度范围的最小值，确定机器人的底盘不能穿过障碍物。例如，以机房内的地板为基准线，根据障碍物的轮廓中的最高点和最低点确定障碍物的水平高度范围为0.5米～1米，机器人的底盘高度为0.2米，由于0.2米小于0.5米，确定机器人的底盘不能穿过障碍物。如果机器人的底盘高度大于障碍物的水平高度范围的最大值，确定机器人的底盘可以穿过障碍物。障碍物的水平高度范围为0.05米～0.15米，机器人的底盘高度为0.2米，由于0.2米大于0.15米，确定机器人的底盘可以穿过障碍物。根据本公开的实施例，机器人的底盘高度可以是指机器人的底板至地板之间的高度。

根据本公开的实施例，在根据障碍物的水平高度范围确定机器人的底盘不能穿过障碍物的情况下，控制机器人重新规划路径避开障碍物的深度平面范围。

根据本公开的实施例，由于机房内的环境复杂，机房结构和布局较为特殊。通过深度感知仪可以确定的障碍物包括悬空物体、地面上放置的障碍物、以及疑似地面凹陷或开口。

图4示意性示出了根据本公开另一实施例的调整机器人当前的行进路线的流程图。

如图4所示，该方法包括操作S401～S404。

在操作S401，在控制机器人重新规划路径之前，根据障碍物信息确定障碍物的水平高度范围。

图5示意性示出了深度感知仪在机房环境中感知的各类障碍物的示意图。

如图5所示，通过深度感知仪可以确定的障碍物包括悬空物体、地面上放置的障碍物，以及疑似地面凹陷或开口等等。

根据本公开的实施例，可以确定悬空物体、地面上放置的障碍物、以及疑似地面凹陷或开口的水平高度范围。

根据本公开的实施例，机房架空地板可以包括上水平线和下水平线，可以以机房架空地板的上水平线为水平基准线，机房架空地板的上水平线以上的水平高度范围为正值，机房架空地板的上水平线和下水平线之间的水平高度范围为负值。根据本公开的实施例，上水平线可以是地板的上表面，下水平线可以是靠近地表的表面。

在操作S402，确定障碍物的水平高度范围是否满足预设条件。

根据本公开的实施例，预设条件可以是水平高度范围是否包括负值。如果水平高度范围包括负值，可以认为满足预设条件。在操作S403，在障碍物的水平高度范围满足预设条件的情况下，采集地面图像。

根据本公开的实施例，如果障碍物的水平高度范围为负值(可能是由于地面凹陷或开口，也可能是由于机房本身的通风地板导致障碍物的水平高度范围为负值)，可以确定需要控制机器人上的图像采集装置采集地面图像。采集地面图像的目的是为了确定导致水平高度范围满足预设条件的情况下，是由于地板开口凹陷的原因还是由于机房通风地板本身的原因，避免由于机房通风地板本身的原因而误判为地板开口凹陷，导致机器人需要重新规划路径。

在操作S404，根据地面图像与机房内的地板样本图像调整机器人当前的行进路线。

根据本公开的实施例，根据地面图像与机房内的地板样本图像调整机器人当前的行进路线包括：计算地面图像与机房内的地板样本图像的相似度；在相似度小于或等于预设阈值的情况下，控制机器人重新规划路径避开，以障碍物的深度平面范围；以及在相似度大于预设阈值的情况下，控制机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。

根据本公开的实施例，预设阈值可以预先设置，例如，预设阈值可以是85％，90％等等。为了尽量避免机器人在移动时出现移动故障，可以将预设阈值设置的较大些。

图6示意性示出了将图像采集装置采集的地面图像与机房内的地板样本图像进行比较的示意图。

根据本公开的实施例，如果地面图像与机房内的地板样本图像的相似度大于预设阈值，说明是由于机房本身的通风地板导致障碍物的水平高度范围为负值，而不是由于地面凹陷或开口导致障碍物的水平高度范围为负值。如果是由于机房本身的通风地板导致障碍物的水平高度范围为负值，那么机器人是可以通过该通风地板的。如果是由于地面凹陷或开口导致障碍物的水平高度范围为负值，那么机器人可能会掉入凹陷或开口内，影响机器人工作。

通过本公开的实施例，先根据深度感知仪确定障碍物的水平高度范围，然后在根据障碍物的水平高度范围确定需要控制机器人上的图像采集装置采集地面图像的情况下，控制图像采集装置采集地面图像，计算地面图像与机房内的地板样本图像的相似度，在相似度大于预设阈值的情况下，控制机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。可以避免由于深度感知仪错误地将通风地板判断为地面凹陷或开口，而影响机器人正常移动，达到了在机器人进行障碍物排查时，能够适用机房特殊构造的技术效果。

图7示意性示出了根据本公开另一实施例的实现机器人检测地面障碍物的流程图。

如图7所示，该方法包括操作S701～S710。

在操作S701，机器人行驶。

在操作S702，深度感知仪检测前方深度检测区空间内的地面障碍物情况。可以计算出障碍物离地板水平线的距离及障碍范围，可以参考图5。

在操作S703，判断障碍物的深度平面范围是否阻碍本次行进路线。如结果为是，则进入在操作S705，如结果为否，则进入在操作S704。

在操作S704，命令机器人继续向前行驶。

在操作S705，判断深度感知仪获取的障碍物的水平高度范围，如结果为负值，则进入在操作S707，如结果为正值且机器人底盘可以越过，则进入在操作S704，如果结果为正值且为机器人底盘不可越过，则进入在操作S706。

在操作S706，命令机器人重新规划路径避开障碍物区域。

在操作S707，图像采集装置采集地面图片。

在操作S708，采样图片与已准备的机房地板图片进行相似度比较，如判断处理结果确认为开口地板，则进入在操作S709，如判断处理结果确认为通风地板，则进入在操作S710，具体参考图6。

在操作S709，机器人重新规划路径避开当前开口地板。

在操作S710，机器人继续行驶。

通过本公开的实施例，可以避免由于深度感知仪错误地将通风地板判断为地面凹陷或开口，而影响机器人正常移动，达到了在机器人进行障碍物排查时，能够适用机房特殊构造的技术效果。

图8示意性示出了根据本公开实施例的机器人行进路线调整装置的框图。

该机器人行进路线调整装置可以应用于包括深度感知仪的机器人，如图8所示，机器人行进路线调整装置800包括：检测模块810、确定模块820、获取模块830和调整模块840。

检测模块810用于检测机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息。

确定模块820用于根据障碍物信息确定障碍物的深度平面范围。

获取模块830用于获取机器人当前的行进路线。

调整模块840用于根据障碍物的深度平面范围调整机器人当前的行进路线。

根据本公开的实施例，通过检测机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；根据障碍物信息确定障碍物的深度平面范围；获取机器人当前的行进路线；以及根据障碍物的深度平面范围调整机器人当前的行进路线。由于可以检测出机房内障碍物的深度平面范围，机房内障碍物包括但不限于悬挂物和通风开口地板等，根据机房内障碍物的深度平面范围指导机器人进行障碍物排查，以调整机器人当前的行进路线，解决了相关技术中无法适应机房通风开口地板和悬挂物情况，在机房巡检机器人排障应用上效果不佳的技术问题，达到了提升机房巡检机器人排除障碍物的能力，使得机器人可以适应机房内的复杂环境，加强了机器人行驶的安全性。通过本公开的实施例，可以帮助补充现有的机器人激光导航、防撞雷达的障碍物排查功能，加强机器人行驶的安全性。

根据本公开的实施例，调整模块840包括：第一控制单元和第二控制单元。

第一控制单元用于在所述机器人当前的行进路线位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围。

第二控制单元用于在所述机器人当前的行进路线不位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。

根据本公开的实施例，所述确定模块820还用于在控制所述机器人重新规划路径之前，根据所述障碍物信息确定所述障碍物的水平高度范围；根据所述障碍物的水平高度范围确定所述机器人的底盘能否穿过所述障碍物.

根据本公开的实施例，所述第二控制单元还用于在确定所述机器人的底盘能够穿过所述障碍物的情况下，控制所述机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。

根据本公开的实施例，所述第一控制单元还用于在确定所述机器人的底盘不能穿过所述障碍物的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围。

根据本公开的实施例，机器人行进路线调整装置800还包括采集模块。

所述确定模块820还用于在控制所述机器人重新规划路径之前，根据所述障碍物信息确定所述障碍物的水平高度范围；确定所述障碍物的水平高度范围是否满足预设条件。

所述采集模块用于在所述障碍物的水平高度范围满足所述预设条件的情况下，采集地面图像。

所述调整模块840还用于根据所述地面图像与所述机房内的地板样本图像调整所述机器人当前的行进路线。

根据本公开的实施例，根据所述地面图像与所述机房内的地板样本图像调整所述机器人当前的行进路线包括：计算所述地面图像与所述机房内的地板样本图像的相似度；在所述相似度小于或等于预设阈值的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围；以及在所述相似度大于所述预设阈值的情况下，控制所述机器人按照所述当前的行进路线继续向前行驶。

根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

例如，检测模块810、确定模块820、获取模块830和调整模块840中的任意多个可以合并在一个模块/单元/子单元中实现，或者其中的任意一个模块/单元/子单元可以被拆分成多个模块/单元/子单元。或者，这些模块/单元/子单元中的一个或多个模块/单元/子单元的至少部分功能可以与其他模块/单元/子单元的至少部分功能相结合，并在一个模块/单元/子单元中实现。根据本公开的实施例，检测模块810、确定模块820、获取模块830和调整模块840中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，检测模块810、确定模块820、获取模块830和调整模块840中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

需要说明的是，本公开的实施例中机器人行进路线调整装置部分与本公开的实施例中机器人行进路线调整方法部分是相对应的，机器人行进路线调整装置部分的描述具体参考机器人行进路线调整方法部分，在此不再赘述。

图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的机器人的框图。图9示出的机器人仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，根据本公开实施例的机器人900包括处理器901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器901例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器901还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器901可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 903中，存储有机器人900操作所需的各种程序和数据。处理器901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。处理器901通过执行ROM 902和/或RAM 903中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM902和RAM 903以外的一个或多个存储器中。处理器901也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，机器人900还可以包括输入/输出(I/O)接口905，输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。机器人900还可以包括连接至I/O接口905的以下部件中的一项或多项：包括图像采集装置、深度感知仪、激光导航器、防撞雷达等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。

根据本公开的实施例，根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被处理器901执行时，执行本公开实施例的机器人中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/机器人中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/机器人中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质。例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行机器人、装置或者器件使用或者与其结合使用。

例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 902和/或RAM 903和/或ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (10)

1.一种机器人行进路线调整方法，应用于包括深度感知仪的机器人，所述方法包括：

检测所述机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；

根据所述障碍物信息确定所述障碍物的深度平面范围；

获取所述机器人当前的行进路线；以及

根据所述障碍物的深度平面范围调整所述机器人当前的行进路线。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述障碍物的深度平面范围调整所述机器人当前的行进路线包括：

在所述机器人当前的行进路线位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围；以及

在所述机器人当前的行进路线不位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

在控制所述机器人重新规划路径之前，根据所述障碍物信息确定所述障碍物的水平高度范围；

根据所述障碍物的水平高度范围确定所述机器人的底盘能否穿过所述障碍物；

在确定所述机器人的底盘能够穿过所述障碍物的情况下，控制所述机器人按照当前的行进路线继续向前行驶；以及

在确定所述机器人的底盘不能穿过所述障碍物的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围。

4.根据权利要求2所述的方法，还包括：

在控制所述机器人重新规划路径之前，根据所述障碍物信息确定所述障碍物的水平高度范围；

确定所述障碍物的水平高度范围是否满足预设条件；

在所述障碍物的水平高度范围满足所述预设条件的情况下，采集地面图像；以及

根据所述地面图像与所述机房内的地板样本图像调整所述机器人当前的行进路线。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，根据所述地面图像与所述机房内的地板样本图像调整所述机器人当前的行进路线包括：

计算所述地面图像与所述机房内的地板样本图像的相似度；

在所述相似度小于或等于预设阈值的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围；以及

在所述相似度大于所述预设阈值的情况下，控制所述机器人按照所述当前的行进路线继续向前行驶。

6.一种机器人行进路线调整装置，应用于包括深度感知仪的机器人，所述装置包括：

检测模块，用于检测所述机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；

确定模块，用于根据所述障碍物信息确定所述障碍物的深度平面范围；

获取模块，用于获取所述机器人当前的行进路线；以及

调整模块，用于根据所述障碍物的深度平面范围调整所述机器人当前的行进路线。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述调整模块包括：

第一控制单元，用于在所述机器人当前的行进路线位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人重新规划路径，以避开所述障碍物的深度平面范围；以及

第二控制单元，用于在所述机器人当前的行进路线不位于所述障碍物的深度平面范围内的情况下，控制所述机器人按照当前的行进路线继续向前行驶。

8.一种机器人，包括：

深度感知仪，用于检测所述机器人在机房内移动时移动前方的障碍物信息；

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个指令，

其中，当所述一个或多个指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至5中任一项所述的方法。

9.根据权利要求8所述的机器人，还包括：

图像采集装置，用于采集所述机房内的图像。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现权利要求1至5中任一项所述的方法。

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