CN111781936A - 机器人路径规划方法、装置、机器人及计算机可读存储介质 - Google Patents

机器人路径规划方法、装置、机器人及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111781936A
CN111781936A CN202010790112.7A CN202010790112A CN111781936A CN 111781936 A CN111781936 A CN 111781936A CN 202010790112 A CN202010790112 A CN 202010790112A CN 111781936 A CN111781936 A CN 111781936A
Authority
CN
China
Prior art keywords
robot
forbidden
map
area
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010790112.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111781936B (zh
Inventor
杨炯丰
闫宇通
施健
沈锋
涂静一
王一科
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Zhongzhi Yonghao Robot Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Zhongzhi Yonghao Robot Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Zhongzhi Yonghao Robot Co ltd filed Critical Shenzhen Zhongzhi Yonghao Robot Co ltd
Priority to CN202010790112.7A priority Critical patent/CN111781936B/zh
Publication of CN111781936A publication Critical patent/CN111781936A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111781936B publication Critical patent/CN111781936B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0242Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using non-visible light signals, e.g. IR or UV signals
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0255Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本申请提供了一种机器人路径规划方法,应用于机器人,所述方法包括:确定当前工作区域的定位地图,其中,所述定位地图为所述机器人对其所处环境进行的建图所形成的地图;接收通过上位机发送禁行区域数据;根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径;根据所述路径进行移动。本申请还提供了一种机器人和计算机可读存储介质。通过此种方式,使得不需要增加额外传感器,能够使机器人绕开禁行区域,同时,增加禁行地图图层不会对原来的定位系统有影响,保持了原有的定位精度。

Description

机器人路径规划方法、装置、机器人及计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及网络通信技术领域,尤其涉及一种机器人路径规划方法、机器人及计算机可读存储介质。
背景技术
随着科技的发展,智能移动机器人在人们的日常工作和生活中的作用越来越重要。尤其是,工作人员无法进入某些特殊环境下时,则需要智能移动机器人代替工作人员进入特定工作环境进行作业,由于智能移动机器人在工作状态下,需要自动根据当前的环境进行动态规划行动路径,这就需要智能机器人搭载不同功能的传感器,例如,激光雷达,超声波,红外传感器。然而,这些传感器对应都有的盲区,为了智能移动机器人在运行的时候更加安全,目前的做法是,为智能移动机器人配置深度相机,通过深度相机可以减少机器人的盲区,也额外增加硬件成本,而且工作人员无法对智能移动机器人的行进路径进行预先的人为干预。
发明内容
本申请的主要目的在于提出一种机器人路径规划方法、机器人及计算机可读存储介质,旨在使得在不增加机器人硬件成本的前提下,可以绕开障碍物而且不影响定位精度。
为实现上述目的,本申请提供了一种机器人路径规划方法,应用于第一机器人,所述方法包括:确定当前工作区域的定位地图,其中,所述定位地图为所述机器人对其所处环境进行的建图所形成的地图;接收通过上位机发送禁行区域数据;根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径;根据所述路径进行移动。
可选地,所述禁行区域数据通过如下步骤确定:建立所述上位机和所述机器人的下位机的通信连接;通过所述上位机显示与所述定位地图数据相对应的定位地图交互界面;通过所述上位机接收作用于定位地图交互界面的交互操作,在所述定位地图交互界面中确定与所述交互操作对应的交互区域;根据所述交互区域确定所述禁行区域数据。
可选地,所述交互区域为如下至少一种区域:线条区域,和多边形区域。
可选地,所述禁行区域数据为根据定位地区数据所对应的定位地图上确定的禁行区域所对应的角点集合数据。
可选地,所述根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径的步骤,包括:根据所述定位地图确定所述机器人的当前位置和目标位置;根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置;根据所述当前位置、所述目标位置和所述障碍物位置规划路径。
可选地,所述根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置的步骤,包括:确定所述禁行区域数据所对应的禁行区域;根据所述机器人的规格获取所述禁行区域对应的禁行区域点集数据;根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置。
可选地,所述根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置的步骤,包括:将所述定位地图根据预设尺寸划分为多个第一单元区域,其中,所述第一单元区域配置第一标识数值;将禁行地图根据所述预设尺寸划分为多个第二单元区域,根据所述禁行区域点集数据从所述多个第二单元区域中确定至少一个目标第二单元区域,其中,所述禁行地图为根据所述机器人根据所述禁行区域数据创建的地图图层,所述目标第二单元区域配置第二标识数值;根据所述目标第二单元区域的第二标识数值和对应的所述第一单元区域的第一标识数值确定障碍区区域;获取所述障碍物区域对应的位置信息。
本申请还提供一种机器人路径规划装置,所述装置包括:绘制模块,用于确定当前工作区域的定位地图;接收模块,用于接收通过上位机发送禁行区域数据;处理模块,用于根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径;控制模块,用于根据所述路径进行移动。
本申请还提供一种机器人,所述机器人包括:处理器;存储器,与所述处理器连接,所述存储器包含控制指令,当所述处理器读取所述控制指令时,控制所述机器人实现上述机器人路径规划方法。
本申请还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质有一个或多个程序,所述一个或多个程序被一个或多个处理器执行,以实现上述机器人路径规划方法。
本申请提供的机器人路径规划方法、机器人及计算机可读存储介质,通过机器人采集环境数据,以创建当前工作区域的定位地图,同时,在上位机显示的定位地图交互界面进行绘制禁行区域,并将该禁行区域数据发送至机器人的下位机中,下位机接收该禁行区域数据并创建禁行地图图层,并根据禁行区域数据在禁行地图图层上确定出对应的进行区域,通过将定位地图和进行地图图层进行融合,机器人根据融合后的地图进行路径规划。通过上述方式,使得工作人员可以通过上位机确定机器人的禁行区域,机器人根据该禁行区域可以利用原定位地图进行导航并避开禁行区域,通过此种方式,使得不需要增加额外传感器,能够使机器人绕开禁行区域,同时,增加禁行地图图层不会对原来的定位系统有影响,保持了原有的定位精度。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请一实施例提供的机器人路径规划方法的流程图;
图2为本申请一实施例提供的上位机的定位地图用户界面示意图;
图3为本申请一实施例提供的绘制禁行区域的示意图;
图4为本申请一实施例提供的机器人路径规划装置的结构示意图;
图5为本申请一实施例提供的机器人的结构示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,在本发明的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“存储介质”可以是ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。术语“处理器”可以是CPLD(Complex Programmable Logic Device:复杂可编程逻辑器件)、FPGA(Field-Programmable Gate Array:现场可编程门阵列)、MCU(Microcontroller Unit:微控制单元)、PLC(Programmable Logic Controller:可编程逻辑控制器)以及CPU(CentralProcessing Unit:中央处理器)等具备数据处理功能的芯片或电路。术语“机器人”可以是具有数据处理功能和存储功能的任何设备,通常可以包括固定终端和移动终端。固定终端如台式机等。移动终端如手机、PAD以及移动机器人等。此外,后续所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
下面,本发明提出部分优选实施例以教导本领域技术人员实现。
图1是本申请提供的一机器人路径规划方法的实施例的流程图。该方法可以应用于任一一个机器人,需要说明的是,其中,各个步骤在运行的时候可以是按照如流程图中的顺序先后进行,也可以是根据实际情况多个步骤同时进行,在此并不做限定。本申请提供的机器人路径规划方法包括如下步骤:
步骤S110,确定当前工作区域的定位地图,其中,所述定位地图为所述机器人对其所处环境进行的建图所形成的地图;
步骤S120,接收通过上位机发送禁行区域数据;
步骤S150,根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径;
步骤S140,根据所述路径进行移动。
通过上述实施方式,利用机器人采集环境数据,以创建当前工作区域的定位地图,同时,在上位机显示的定位地图交互界面进行绘制禁行区域,并将该禁行区域数据发送至机器人的下位机中,下位机接收该禁行区域数据并创建禁行地图图层,并根据禁行区域数据在禁行地图图层上确定出对应的进行区域,通过将定位地图和进行地图图层进行融合,机器人根据融合后的地图进行路径规划。通过上述方式,使得工作人员可以通过上位机确定机器人的禁行区域,机器人根据该禁行区域可以利用原定位地图进行导航并避开禁行区域,通过此种方式,使得不需要增加额外传感器,能够使机器人绕开禁行区域,同时,增加禁行地图图层不会对原来的定位系统有影响,保持了原有的定位精度。
下面将结合具体实施例对上述步骤进行具体的描述。
在步骤S110中,确定当前工作区域的定位地图。
具体地,机器人配置采集传感器和建模处理器,建模处理器通过采集传感器采集的环境数据进行建模以构建环境地图。在本实施方式中,采集传感器包括激光雷达、超声波传感器和红外传感器,通过激光雷达、超声波传感器和红外传感器对机器人所处的工作区域数据进行采集,建模处理器利用这些传感器采集的数据进行创建地图,在创建地图的过程中通过不同的传感器生成不同的地图图层,例如,静态图层、动态障碍物图层、超声波图层图、视觉图层等,通过将这些图层进行融合以得到供对机器人进行定位导航的定位地图。
在步骤S120中,接收通过上位机发送禁行区域数据。
具体地,上位机为供使用者向机器人发送控制指令的计算设备,例如,上位机可以为移动终端,也可以为个人计算机等。机器人配置有下位机,上位机和下位机进行通讯连接,下位机可以接收来自上位机的控制指令,以执行相应的处理。在本实施方式中,下位机为单片机。在其他实施方式中,下位机可以为其他具有计算能力的芯片。在本实施方式中,机器人通过websocket通讯协议接收上位机发送的禁行区域数据,举例而言,上位机将禁行区域数据按照固定的字符串格式发送给机器人的下位机。
在本实施方式中,禁行区域数据为上位机的图形用户界面接收使用者的绘制操作所确定的禁行区域所对对应的数据。具体地,上位机上的禁行区域数据可以通过如下步骤确定:
步骤S1201,建立所述上位机和所述机器人的下位机的通信连接;
步骤S1202,通过所述上位机显示与所述定位地图数据相对应的定位地图交互界面;
步骤S1203,通过所述上位机接收作用于定位地图交互界面的交互操作,在所述定位地图交互界面中确定与所述交互操作对应的交互区域;
步骤S1204,根据所述交互区域确定所述禁行区域数据。
通过上述实施方式,使得使用者可以通过上位机绘制机器人在工作区域中的禁行区域,进而控制机器人在进行路径规划时,可以绕开禁行区域。通过此种方式,使得使用者可以指定机器人的禁行区域,减少了现有的通过传感器检测障碍物的方式所带来的硬件成本和数据计算压力。
在步骤S1202中,如图2所示,上位机显示出机器人绘制的定位地图并提供对应的定位地图交互界面,定位地图交互界面中可以供使用者进行绘制禁行区域的操作。
在步骤S1203中,交互操作指的是在定位地图绘制图形的操作,在本实施方式中,交互操作为作用于定位地图交互界面的触控操作,举例而言,滑动操作、点击操作等。在其他实施方式中,交互操作为通过控制输入设备进行的绘制操作,例如,控制鼠标在定位地图交互界面中进行滑动或是点击。交互区域可以为如下形状的至少之一:线条,多边形。
在步骤S1204中,获取交互区域在定位地图交互界面的位置数据,将该位置数据确定为禁行区域数据。也就是说,使用者在定位地图交互界面上绘制的交互区域就是用于指定机器人禁行的禁行区域,如图3所示。在本实施方式中,禁行区域数据为交互区域的角点构成的角点集合数据。
通过此种实施方式,可以减少发送的数据量,提高数据处理速度。
在本实施方式中,步骤S130可以通过如下步骤进行:
步骤S1301,根据所述定位地图确定所述机器人的当前位置和目标位置;
步骤S1302,根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置;
步骤S1303,根据所述当前位置、所述目标位置和所述障碍物位置规划路径。
具体地,在步骤S1301中,目标位置为使用者设定的位置,或是由机器人的处理系统确定的需要移动至的位置,其中,该目标位置可以是在移动过程中确定的接下来需要移动到的位置,也可以是机器人最终需要达到的位置。当前位置为机器人通过位置传感器确定的机器人的实时位置信息。
在步骤S1302中,通过将禁行区域数据和所述定位地图进行融合,以确定定位地图上的障碍物的位置。通过此种实施方式,使得机器人可以在不改变导航精度的前提下,确定障碍物的位置并规划路线。在本实施方式中,步骤S1302包括如下步骤:
步骤S13021,确定所述禁行区域数据所对应的禁行区域;
步骤S13022,根据所述机器人的规格获取所述禁行区域对应的禁行区域点集数据;
步骤S13023,根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置。
具体地,在步骤S13021中,接收到禁行区域数据后,解析该禁行区域数据确定该禁行区域数据所对应的进行区域,举例而言,当禁行区域数据为禁行区域的角点集合数据时,机器人接收到角点集合数据时,确定角点所对应的位置,根据给角点的连线还原出禁行区域。
在步骤S13022中,以机器人的直径尺寸对禁行区域进行取点以获得禁行区域的点集数据,也就是说,通过标点的方式确定禁行区域所对应的区域。通过此种方式,可以有效减少计算量,而不必计算不必要的位置点信息。
在步骤S13023中,通过将定位地图和所述禁行区域点集进行融合确定所述障碍物位置。具体地,步骤S13023可以包括如下步骤:
步骤S130231,将所述定位地图根据预设尺寸划分为多个第一单元区域,其中,所述第一单元区域配置第一标识数值;
步骤S130232,将禁行地图根据所述预设尺寸划分为多个第二单元区域,根据所述禁行区域点集数据从所述多个第二单元区域中确定至少一个目标第二单元区域,其中,所述禁行地图为根据所述机器人根据所述禁行区域数据创建的地图图层,所述目标第二单元区域配置第二标识数值;
步骤S130233,根据所述目标第二单元区域的第二标识数值和对应的所述第一单元区域的第一标识数值确定障碍区区域;
步骤S130234,获取所述障碍物区域对应的位置信息。
具体地,在本实施方式中,步骤S130231中的预设尺寸为5cm,在其他实施方式中,预设尺寸也可为其他数值。将定位地图划分为由多个5cm*5cm的第一单元区域,为第一单元区域配置第一标识数值,通过第一标识数值表示该区域无障碍物,举例而言,第一标识数值为0。
在步骤S130232中,机器人在接收到禁行区域数据后创建的图层,通过在该图层上确定禁行区域以作为禁行地图,在本实施方式中,该禁行地图的尺寸和所述定位地图的尺寸相同,通过将禁行地图和定位地图进行对齐,使得禁行地图上的特定位置可以对应到定位地图中与该特定位置相对应的位置。通过在该禁行地图上确定禁行区域点集以在禁行地图上绘制禁行区域。将禁行地图按照划分定位地图相同的方式进行划分成多个由5cm*5cm的第二单元区域,为禁行区域点集所占的第二单元区域确定为目标第二单元区域,并为目标第二单元区域配置第二标识数值,通过第二标识数值表示该区域有障碍物,举例而言,第二标识数值为1。
在步骤S130233,将禁行地图和定位地图叠加,由于禁行地图和定位地图对齐处理,使得禁行地图上的点正好对应定位地图相应的位置,通过将所述目标第二单元区域的第二标识数值和对应的所述第一单元区域的第一标识数值相加,如果结果与第二标识数值相同,则说明定位地图的与目标第二单元区域相对应的区域为存在障碍物的障碍区区域。
步骤S1303,根据所述当前位置、所述目标位置和所述障碍物位置规划路径。具体地,将障碍物当成一种对路径的斥力,并设置机器人以略大于机器人半径的距离远离障碍物,通过数学函数计算结算得到最优解,在路径规划搜索路线的同时计算机器人当前位置到目标位置之间是否无障碍,若无障碍物机器人将以最大速度直行。
通过上述实施方式,利用采集禁行区域点集的方式,可也有效减少计算量,同时,通过增加禁行地图层的方式,使得无需改变原有的定位系统方案。
更进一步地,为了使得机器人可以更好的规避禁行区域,本申请所提供的路径规划方法的步骤S130中还包括:根据禁行区域数据生成安全区域。具体地,根据禁行区域数据确定的禁行区域后,向进行区域的外侧扩张预设宽度的区域以作为安全区域。在本实施方式中,预设宽度为机器人的半径。在其他实施方式中,预设宽度也可以为其他尺寸,具体不做限定。安全区域用于在步骤S1303中根据所述当前位置、所述目标位置和所述障碍物位置规划路径时作为约束限制条件,以生成更优的路径。
图4为本申请实施例提供的一种机器人路径规划机器人路径规划装置400,所述装置包括:
绘制模块,用于确定当前工作区域的定位地图;
接收模块,用于接收通过上位机发送禁行区域数据;
处理模块,用于根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径;
控制模块,用于根据所述路径进行移动。
可选地,所述禁行区域数据通过如下步骤确定:建立所述上位机和所述机器人的下位机的通信连接;通过所述上位机显示与所述定位地图数据相对应的定位地图交互界面;通过所述上位机接收作用于定位地图交互界面的交互操作,在所述定位地图交互界面中确定与所述交互操作对应的交互区域;根据所述交互区域确定所述禁行区域数据。
可选地,所述交互区域为如下至少一种区域:线条区域,和多边形区域。
可选地,所述禁行区域数据为根据定位地区数据所对应的定位地图上确定的禁行区域所对应的角点集合数据。
可选地,所述根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径的步骤,包括:根据所述定位地图确定所述机器人的当前位置和目标位置;根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置;根据所述当前位置、所述目标位置和所述障碍物位置规划路径。
可选地,所述根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置的步骤,包括:确定所述禁行区域数据所对应的禁行区域;根据所述机器人的规格获取所述禁行区域对应的禁行区域点集数据;根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置。
可选地,所述根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置的步骤,包括:将所述定位地图根据预设尺寸划分为多个第一单元区域,其中,所述第一单元区域配置第一标识数值;将禁行地图根据所述预设尺寸划分为多个第二单元区域,根据所述禁行区域点集数据从所述多个第二单元区域中确定至少一个目标第二单元区域,其中,所述禁行地图为根据所述机器人根据所述禁行区域数据创建的地图图层,所述目标第二单元区域配置第二标识数值;根据所述目标第二单元区域的第二标识数值和对应的所述第一单元区域的第一标识数值确定障碍区区域;获取所述障碍物区域对应的位置信息。
通过上述机器人路径规划装置,利用机器人采集环境数据,以创建当前工作区域的定位地图,同时,在上位机显示的定位地图交互界面进行绘制禁行区域,并将该禁行区域数据发送至机器人的下位机中,下位机接收该禁行区域数据并创建禁行地图图层,并根据禁行区域数据在禁行地图图层上确定出对应的进行区域,通过将定位地图和进行地图图层进行融合,机器人根据融合后的地图进行路径规划。通过上述方式,使得工作人员可以通过上位机确定机器人的禁行区域,机器人根据该禁行区域可以利用原定位地图进行导航并避开禁行区域,通过此种方式,使得不需要增加额外传感器,能够使机器人绕开禁行区域,同时,增加禁行地图图层不会对原来的定位系统有影响,保持了原有的定位精度。
图5为本申请实施例提供的机器人500的结构组成示意图,机器人500包括:处理器510;存储器530,与所述处理器510连接,所述存储器530包含控制指令,当所述处理器510读取所述控制指令时,控制所述机器人500实现如下步骤:
确定当前工作区域的定位地图,其中,所述定位地图为所述机器人对其所处环境进行的建图所形成的地图;接收通过上位机发送禁行区域数据;根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径;根据所述路径进行移动。
可选地,所述禁行区域数据通过如下步骤确定:建立所述上位机和所述机器人的下位机的通信连接;通过所述上位机显示与所述定位地图数据相对应的定位地图交互界面;通过所述上位机接收作用于定位地图交互界面的交互操作,在所述定位地图交互界面中确定与所述交互操作对应的交互区域;根据所述交互区域确定所述禁行区域数据。
可选地,所述交互区域为如下至少一种区域:线条区域,和多边形区域。
可选地,所述禁行区域数据为根据定位地区数据所对应的定位地图上确定的禁行区域所对应的角点集合数据。
可选地,所述根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径的步骤,包括:根据所述定位地图确定所述机器人的当前位置和目标位置;根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置;根据所述当前位置、所述目标位置和所述障碍物位置规划路径。
可选地,所述根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置的步骤,包括:确定所述禁行区域数据所对应的禁行区域;根据所述机器人的规格获取所述禁行区域对应的禁行区域点集数据;根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置。
可选地,所述根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置的步骤,包括:将所述定位地图根据预设尺寸划分为多个第一单元区域,其中,所述第一单元区域配置第一标识数值;将禁行地图根据所述预设尺寸划分为多个第二单元区域,根据所述禁行区域点集数据从所述多个第二单元区域中确定至少一个目标第二单元区域,其中,所述禁行地图为根据所述机器人根据所述禁行区域数据创建的地图图层,所述目标第二单元区域配置第二标识数值;根据所述目标第二单元区域的第二标识数值和对应的所述第一单元区域的第一标识数值确定障碍区区域;获取所述障碍物区域对应的位置信息。
通过上述机器人500,利用机器人采集环境数据,以创建当前工作区域的定位地图,同时,在上位机显示的定位地图交互界面进行绘制禁行区域,并将该禁行区域数据发送至机器人的下位机中,下位机接收该禁行区域数据并创建禁行地图图层,并根据禁行区域数据在禁行地图图层上确定出对应的进行区域,通过将定位地图和进行地图图层进行融合,机器人根据融合后的地图进行路径规划。通过上述方式,使得工作人员可以通过上位机确定机器人的禁行区域,机器人根据该禁行区域可以利用原定位地图进行导航并避开禁行区域,通过此种方式,使得不需要增加额外传感器,能够使机器人绕开禁行区域,同时,增加禁行地图图层不会对原来的定位系统有影响,保持了原有的定位精度。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质有一个或多个程序,一个或多个程序被一个或多个处理器执行,以实现如下步骤:
确定当前工作区域的定位地图,其中,所述定位地图为所述机器人对其所处环境进行的建图所形成的地图;接收通过上位机发送禁行区域数据;根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径;根据所述路径进行移动。
可选地,所述禁行区域数据通过如下步骤确定:建立所述上位机和所述机器人的下位机的通信连接;通过所述上位机显示与所述定位地图数据相对应的定位地图交互界面;通过所述上位机接收作用于定位地图交互界面的交互操作,在所述定位地图交互界面中确定与所述交互操作对应的交互区域;根据所述交互区域确定所述禁行区域数据。
可选地,所述交互区域为如下至少一种区域:线条区域,和多边形区域。
可选地,所述禁行区域数据为根据定位地区数据所对应的定位地图上确定的禁行区域所对应的角点集合数据。
可选地,所述根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径的步骤,包括:根据所述定位地图确定所述机器人的当前位置和目标位置;根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置;根据所述当前位置、所述目标位置和所述障碍物位置规划路径。
可选地,所述根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置的步骤,包括:确定所述禁行区域数据所对应的禁行区域;根据所述机器人的规格获取所述禁行区域对应的禁行区域点集数据;根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置。
可选地,所述根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置的步骤,包括:将所述定位地图根据预设尺寸划分为多个第一单元区域,其中,所述第一单元区域配置第一标识数值;将禁行地图根据所述预设尺寸划分为多个第二单元区域,根据所述禁行区域点集数据从所述多个第二单元区域中确定至少一个目标第二单元区域,其中,所述禁行地图为根据所述机器人根据所述禁行区域数据创建的地图图层,所述目标第二单元区域配置第二标识数值;根据所述目标第二单元区域的第二标识数值和对应的所述第一单元区域的第一标识数值确定障碍区区域;获取所述障碍物区域对应的位置信息。
通过上述计算机可读存储介质,利用机器人采集环境数据,以创建当前工作区域的定位地图,同时,在上位机显示的定位地图交互界面进行绘制禁行区域,并将该禁行区域数据发送至机器人的下位机中,下位机接收该禁行区域数据并创建禁行地图图层,并根据禁行区域数据在禁行地图图层上确定出对应的进行区域,通过将定位地图和进行地图图层进行融合,机器人根据融合后的地图进行路径规划。通过上述方式,使得工作人员可以通过上位机确定机器人的禁行区域,机器人根据该禁行区域可以利用原定位地图进行导航并避开禁行区域,通过此种方式,使得不需要增加额外传感器,能够使机器人绕开禁行区域,同时,增加禁行地图图层不会对原来的定位系统有影响,保持了原有的定位精度。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。这里的计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序。其中,计算机可读存储介质可以包括易失性存储器,例如随机存取存储器;存储器也可以包括非易失性存储器,例如只读存储器、快闪存储器、硬盘或固态硬盘;存储器还可以包括上述种类的存储器的组合。
上述各实施方式中的对应的技术特征在不导致方案矛盾或不可实施的前提下,可以相互使用。
需要说明的是,在本文中,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、物品或者装置不仅包括那些要素,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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述,但是本申请并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本申请的启示下,在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,这些均属于本申请的保护之内。

Claims (10)

1.一种机器人路径规划方法,其特征在于,应用于机器人,所述方法包括:
确定当前工作区域的定位地图,其中,所述定位地图为所述机器人对其所处环境进行的建图所形成的地图;
接收通过上位机发送禁行区域数据;
根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径;
根据所述路径进行移动。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述禁行区域数据通过如下步骤确定:
建立所述上位机和所述机器人的下位机的通信连接;
通过所述上位机显示与所述定位地图数据相对应的定位地图交互界面;
通过所述上位机接收作用于定位地图交互界面的交互操作,在所述定位地图交互界面中确定与所述交互操作对应的交互区域;
根据所述交互区域确定所述禁行区域数据。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述交互区域为如下至少一种区域:线条区域,和多边形区域。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述禁行区域数据为根据定位地区数据所对应的定位地图上确定的禁行区域所对应的角点集合数据。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径的步骤,包括:
根据所述定位地图确定所述机器人的当前位置和目标位置;
根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置;
根据所述当前位置、所述目标位置和所述障碍物位置规划路径。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述禁行区域数据和所述定位地图确定障碍物位置的步骤,包括:
确定所述禁行区域数据所对应的禁行区域;
根据所述机器人的规格获取所述禁行区域对应的禁行区域点集数据;
根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据定位地图和所述禁行区域点集数据确定所述障碍物位置的步骤,包括:
将所述定位地图根据预设尺寸划分为多个第一单元区域,其中,所述第一单元区域配置第一标识数值;
将禁行地图根据所述预设尺寸划分为多个第二单元区域,根据所述禁行区域点集数据从所述多个第二单元区域中确定至少一个目标第二单元区域,其中,所述禁行地图为根据所述机器人根据所述禁行区域数据创建的地图图层,所述目标第二单元区域配置第二标识数值;
根据所述目标第二单元区域的第二标识数值和对应的所述第一单元区域的第一标识数值确定障碍区区域;
获取所述障碍物区域对应的位置信息。
8.一种机器人路径规划装置,其特征在于,所述装置包括:
绘制模块,用于确定当前工作区域的定位地图;
接收模块,用于接收通过上位机发送禁行区域数据;
处理模块,用于根据所述定位地图和所述禁行区域数据规划路径;
控制模块,用于根据所述路径进行移动。
9.一种机器人,其特征在于,所述机器人包括:
处理器;
存储器,与所述处理器连接,所述存储器包含控制指令,当所述处理器读取所述控制指令时,控制所述机器人实现权利要求1至7任一项机器人路径规划方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质有一个或多个程序,所述一个或多个程序被一个或多个处理器执行,以实现权利要求1至7任一项机器人路径规划方法。
CN202010790112.7A 2020-08-07 2020-08-07 机器人路径规划方法、装置、机器人及计算机可读存储介质 Active CN111781936B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010790112.7A CN111781936B (zh) 2020-08-07 2020-08-07 机器人路径规划方法、装置、机器人及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010790112.7A CN111781936B (zh) 2020-08-07 2020-08-07 机器人路径规划方法、装置、机器人及计算机可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111781936A true CN111781936A (zh) 2020-10-16
CN111781936B CN111781936B (zh) 2024-06-28

Family

ID=72761673

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010790112.7A Active CN111781936B (zh) 2020-08-07 2020-08-07 机器人路径规划方法、装置、机器人及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111781936B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112733922A (zh) * 2021-01-04 2021-04-30 上海高仙自动化科技发展有限公司 一种确定禁行区域的方法、装置、机器人及存储介质
CN113467459A (zh) * 2021-07-08 2021-10-01 深圳优地科技有限公司 机器人路线规划方法、装置、设备与计算机可读存储介质
CN113568401A (zh) * 2021-05-30 2021-10-29 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种机器人禁行区域规划方法、系统及机器人
CN113607171A (zh) * 2021-08-04 2021-11-05 清华大学建筑设计研究院有限公司 一种疏散路径规划方法、装置、设备及存储介质
CN113778109A (zh) * 2021-11-05 2021-12-10 深圳市普渡科技有限公司 机器人的禁行路径设置方法、装置、机器人及存储介质
CN113776545A (zh) * 2021-09-03 2021-12-10 上海擎朗智能科技有限公司 一种机器人导航地图的构建方法、装置、介质及电子设备
CN114211487A (zh) * 2021-12-14 2022-03-22 珠海一微半导体股份有限公司 机器人禁区的设置方法、机器人控制方法、芯片及机器人
WO2023155155A1 (en) * 2022-02-18 2023-08-24 Beijing Smorobot Technology Co., Ltd Method, apparatus for return control of swimming pool cleaning robot, and electronic device thereof

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008050206A1 (de) * 2008-10-01 2010-05-27 Micro-Star International Co., Ltd., Jung-Ho City Routenplanungsverfahren und Navigationsverfahren für eine mobile Robotervorrichtung
CN103413313A (zh) * 2013-08-19 2013-11-27 国家电网公司 基于电力机器人的双目视觉导航系统及方法
CN105652876A (zh) * 2016-03-29 2016-06-08 北京工业大学 基于数组地图的移动机器人室内路径规划方法
CN108241369A (zh) * 2017-12-20 2018-07-03 北京理工华汇智能科技有限公司 机器人躲避静态障碍的方法及装置
DE102017104428A1 (de) * 2017-03-02 2018-09-06 RobArt GmbH Verfahren zur Steuerung eines autonomen, mobilen Roboters
CN108646765A (zh) * 2018-07-25 2018-10-12 齐鲁工业大学 基于改进a*算法的四足机器人路径规划方法及系统
CN108663681A (zh) * 2018-05-16 2018-10-16 华南理工大学 基于双目摄像头与二维激光雷达的移动机器人导航方法
CN109846427A (zh) * 2019-01-16 2019-06-07 深圳乐动机器人有限公司 一种清洁机器人的控制方法及清洁机器人
CN109947114A (zh) * 2019-04-12 2019-06-28 南京华捷艾米软件科技有限公司 基于栅格地图的机器人全覆盖路径规划方法、装置及设备
CN110338708A (zh) * 2019-06-21 2019-10-18 华为技术有限公司 一种扫地机器人的清扫控制方法及设备
US20190332114A1 (en) * 2018-04-26 2019-10-31 Maidbot, Inc. Robot Contextualization of Map Regions
CN110393482A (zh) * 2019-09-03 2019-11-01 深圳飞科机器人有限公司 地图处理方法以及清洁机器人
CN110580014A (zh) * 2018-06-11 2019-12-17 北京京东尚科信息技术有限公司 用于控制自动导引运输车的方法、装置和系统
CN110968083A (zh) * 2018-09-30 2020-04-07 科沃斯机器人股份有限公司 栅格地图的构建方法、避障的方法、设备及介质
CN111026131A (zh) * 2019-12-30 2020-04-17 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 一种膨胀区域的确定方法、确定装置、机器人和存储介质
CN111486855A (zh) * 2020-04-28 2020-08-04 武汉科技大学 一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008050206A1 (de) * 2008-10-01 2010-05-27 Micro-Star International Co., Ltd., Jung-Ho City Routenplanungsverfahren und Navigationsverfahren für eine mobile Robotervorrichtung
CN103413313A (zh) * 2013-08-19 2013-11-27 国家电网公司 基于电力机器人的双目视觉导航系统及方法
CN105652876A (zh) * 2016-03-29 2016-06-08 北京工业大学 基于数组地图的移动机器人室内路径规划方法
DE102017104428A1 (de) * 2017-03-02 2018-09-06 RobArt GmbH Verfahren zur Steuerung eines autonomen, mobilen Roboters
CN108241369A (zh) * 2017-12-20 2018-07-03 北京理工华汇智能科技有限公司 机器人躲避静态障碍的方法及装置
US20190332114A1 (en) * 2018-04-26 2019-10-31 Maidbot, Inc. Robot Contextualization of Map Regions
CN108663681A (zh) * 2018-05-16 2018-10-16 华南理工大学 基于双目摄像头与二维激光雷达的移动机器人导航方法
CN110580014A (zh) * 2018-06-11 2019-12-17 北京京东尚科信息技术有限公司 用于控制自动导引运输车的方法、装置和系统
CN108646765A (zh) * 2018-07-25 2018-10-12 齐鲁工业大学 基于改进a*算法的四足机器人路径规划方法及系统
CN110968083A (zh) * 2018-09-30 2020-04-07 科沃斯机器人股份有限公司 栅格地图的构建方法、避障的方法、设备及介质
CN109846427A (zh) * 2019-01-16 2019-06-07 深圳乐动机器人有限公司 一种清洁机器人的控制方法及清洁机器人
CN109947114A (zh) * 2019-04-12 2019-06-28 南京华捷艾米软件科技有限公司 基于栅格地图的机器人全覆盖路径规划方法、装置及设备
CN110338708A (zh) * 2019-06-21 2019-10-18 华为技术有限公司 一种扫地机器人的清扫控制方法及设备
CN110393482A (zh) * 2019-09-03 2019-11-01 深圳飞科机器人有限公司 地图处理方法以及清洁机器人
CN111026131A (zh) * 2019-12-30 2020-04-17 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 一种膨胀区域的确定方法、确定装置、机器人和存储介质
CN111486855A (zh) * 2020-04-28 2020-08-04 武汉科技大学 一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112733922A (zh) * 2021-01-04 2021-04-30 上海高仙自动化科技发展有限公司 一种确定禁行区域的方法、装置、机器人及存储介质
CN113568401A (zh) * 2021-05-30 2021-10-29 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种机器人禁行区域规划方法、系统及机器人
CN113568401B (zh) * 2021-05-30 2024-04-16 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种机器人禁行区域规划方法、系统及机器人
CN113467459A (zh) * 2021-07-08 2021-10-01 深圳优地科技有限公司 机器人路线规划方法、装置、设备与计算机可读存储介质
CN113467459B (zh) * 2021-07-08 2024-04-19 深圳优地科技有限公司 机器人路线规划方法、装置、设备与计算机可读存储介质
CN113607171A (zh) * 2021-08-04 2021-11-05 清华大学建筑设计研究院有限公司 一种疏散路径规划方法、装置、设备及存储介质
CN113607171B (zh) * 2021-08-04 2023-05-26 清华大学建筑设计研究院有限公司 一种疏散路径规划方法、装置、设备及存储介质
CN113776545A (zh) * 2021-09-03 2021-12-10 上海擎朗智能科技有限公司 一种机器人导航地图的构建方法、装置、介质及电子设备
CN113776545B (zh) * 2021-09-03 2024-04-26 上海擎朗智能科技有限公司 一种机器人导航地图的构建方法、装置、介质及电子设备
CN113778109A (zh) * 2021-11-05 2021-12-10 深圳市普渡科技有限公司 机器人的禁行路径设置方法、装置、机器人及存储介质
CN114211487A (zh) * 2021-12-14 2022-03-22 珠海一微半导体股份有限公司 机器人禁区的设置方法、机器人控制方法、芯片及机器人
WO2023155155A1 (en) * 2022-02-18 2023-08-24 Beijing Smorobot Technology Co., Ltd Method, apparatus for return control of swimming pool cleaning robot, and electronic device thereof

Also Published As

Publication number Publication date
CN111781936B (zh) 2024-06-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111781936B (zh) 机器人路径规划方法、装置、机器人及计算机可读存储介质
US10990100B2 (en) Method, system and apparatus for handling operational constraints for control of unmanned vehicles
EP3672762B1 (en) Self-propelled robot path planning method, self-propelled robot and storage medium
US11983817B2 (en) Systems and methods for labeling 3D models using virtual reality and augmented reality
US8577535B2 (en) System and method for providing perceived first-order control of an unmanned vehicle
CN104471518A (zh) 用于三维交互的多点触摸手势识别的消歧
US9933929B1 (en) Automatic layout management through static GUI analysis
US11704881B2 (en) Computer systems and methods for navigating building information models in an augmented environment
CN108303980A (zh) 基于机器人实现虚拟墙图层的系统及方法
CN111263308A (zh) 定位数据采集方法及系统
CN112008718B (zh) 一种机器人控制方法、系统、存储介质及智能机器人
CN112327828A (zh) 路径规划方法、装置及计算机可读存储介质
CN113311836B (zh) 一种控制方法、装置、设备及存储介质
US20100309227A1 (en) Map display device
CN105243469A (zh) 一种多维空间映射到低维空间的方法及其展示方法和系统
CN110825083B (zh) 车辆的控制方法、设备及计算机可读存储介质
Austin et al. Geometric constraint identification and mapping for mobile robots
Tzafestas Teleplanning by human demonstration for VR-based teleoperation of a mobile robotic assistant
CN110793532A (zh) 路径导航方法、装置及计算机可读存储介质
CN112732847B (zh) 导航地图生成方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN114140813A (zh) 高精地图标注方法、装置、设备及存储介质
CN115546348B (zh) 一种机器人建图方法、装置、机器人及存储介质
CN113671990B (zh) 作业路径设置方法、装置、设备和存储介质
US20210407116A1 (en) Systems and methods for manipulating virtual shapes in three-dimensional space
TWI806237B (zh) 機器人系統及機器人控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant