CN111854751A

CN111854751A - 导航目标位置确定方法、装置、可读存储介质及机器人

Info

Publication number: CN111854751A
Application number: CN201910355326.9A
Authority: CN
Inventors: 黄祥斌; 黄高波; 张木森; 熊友军
Original assignee: Ubtech Robotics Corp
Current assignee: Ubtech Robotics Corp
Priority date: 2019-04-29
Filing date: 2019-04-29
Publication date: 2020-10-30
Anticipated expiration: 2039-04-29
Also published as: CN111854751B

Abstract

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种导航目标位置确定方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法获取机器人进行导航的初始目标位置；确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。通过本发明，即使机器人的目标位置被占用，机器人也可以根据实际情况确定出其它的可用位置，仍可正常执行导航路径的规划，并最终到达满足需求的可用位置。

Description

导航目标位置确定方法、装置、可读存储介质及机器人

技术领域

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种导航目标位置确定方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。

背景技术

在机器人导航中，机器人通过在地图中的当前位置和目标位置规划出一条路径，沿着该路径运动直到目标位置。一般机器人地图是对静态环境的描述，动态的人或物无法在地图中进行描述。在实际场景中，机器人导航路径中遇到新出现的物体或动态的人阻挡路线时，机器人会重新规划路径绕道行驶。但是，如果机器人的目标位置被物体或人占用后，机器人导航路径会规划失败，从而无法到达目标位置。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种导航目标位置确定方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决机器人的目标位置被物体或人占用后，机器人导航路径会规划失败，从而无法到达目标位置的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种导航目标位置确定方法，可以包括：

获取机器人进行导航的初始目标位置；

确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；

通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；

从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。

进一步地，所述根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域可以包括：

在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域；

在所述目标区域内对所述第一扩展区域进行图像开运算，得到第二扩展区域；

将所述目标区域内所述第二扩展区域的补集确定为所述优选目标区域。

进一步地，所述在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域可以包括：

在所述目标区域内，以所述障碍物占用位置为圆心，以预设的机器人半径为半径进行图像扩展操作，得到所述第一扩展区域。

进一步地，所述从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置可以包括：

分别计算所述优选目标区域中的各个位置与所述初始目标位置之间的距离；

从所述优选目标区域中选取与所述初始目标位置之间的距离最短的位置作为所述优选目标位置。

进一步地，所述确定与所述初始目标位置对应的目标区域可以包括：

将以所述初始目标位置为圆心，以预设的区域半径为半径的区域确定为所述目标区域。

本发明实施例的第二方面提供了一种导航目标位置确定装置，可以包括：

初始目标位置获取模块，用于获取机器人进行导航的初始目标位置；

目标区域确定模块，用于确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；

优选目标区域确定模块，用于通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；

优选目标位置选取模块，用于从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。

进一步地，所述优选目标区域确定模块可以包括：

扩展单元，用于在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域；

开运算单元，用于在所述目标区域内对所述第一扩展区域进行图像开运算，得到第二扩展区域；

优选目标区域确定单元，用于将所述目标区域内所述第二扩展区域的补集确定为所述优选目标区域。

进一步地，所述扩展单元具体用于在所述目标区域内，以所述障碍物占用位置为圆心，以预设的机器人半径为半径进行图像扩展操作，得到所述第一扩展区域。

进一步地，所述优选目标位置选取模块可以包括：

距离计算单元，用于分别计算所述优选目标区域中的各个位置与所述初始目标位置之间的距离；

优选目标位置选取单元，用于从所述优选目标区域中选取与所述初始目标位置之间的距离最短的位置作为所述优选目标位置。

进一步地，所述目标区域确定模块具体用于将以所述初始目标位置为圆心，以预设的区域半径为半径的区域确定为所述目标区域。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述任一种导航目标位置确定方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述任一种导航目标位置确定方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例获取机器人进行导航的初始目标位置；确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。在本发明实施例中，考虑到在实际的导航中，有时候并不是一定需要到达初始设置的目标位置，距离该位置较近的其它可用位置也能满足需求，因此首先将初始的目标位置扩展为一个目标区域，并根据目标区域内的障碍物占用位置，从目标区域中确定出机器人可以到达的区域(也即所述优选目标区域)，然后再进一步从中选取出最终进行导航的目标位置(也即所述优选目标位置)。这样，即使机器人的目标位置被占用，机器人也可以根据实际情况确定出其它的可用位置，仍可正常执行导航路径的规划，并最终到达满足需求的可用位置。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例中一种导航目标位置确定方法的一个实施例流程图；

图2为根据障碍物占用位置确定优选目标区域的示意流程图；

图3为目标区域被障碍物占用的一种具体情况的示意图；

图4为对障碍物占用位置进行图像扩展操作后的示意图；

图5为障碍物占用位置呈环形分布的示意图；

图6为对呈环形分布的障碍物占用位置进行图像扩展操作后的示意图；

图7为对第一扩展区域进行图像开运算后的示意图；

图8为本发明实施例中一种导航目标位置确定装置的一个实施例结构图；

图9为本发明实施例中一种机器人的示意框图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例中一种导航目标位置确定方法的一个实施例可以包括：

步骤S101、获取机器人进行导航的初始目标位置。

所述初始目标位置可以由用户预先进行设置，也可以由所述机器人根据实际场景经过逻辑运算后得到，在本实施例中，将所述初始目标位置在机器人导航过程中所使用的电子栅格地图中的坐标点记为：(x₀,y₀)。

步骤S102、确定与所述初始目标位置对应的目标区域。

所述初始目标位置位于所述目标区域中，所述目标区域为以所述初始目标位置为中心，向四周扩展出的有限面积的区域，该区域可以为多边形、圆形、椭圆形等等形状。

以圆形为例，可以将以所述初始目标位置为圆心，以预设的区域半径为半径的区域确定为所述目标区域，所述区域半径可以根据实际情况进行设置，例如，可以将其设置为0.2米、0.3米、0.5米、1米或者其它取值等等，本实施例对此不做具体限定。

在所述电子栅格地图中一个区域是由一定数量的像素点组成的，假设所述目标区域中有N个像素点，将这些像素点的序号用i来表示，1≤i≤N，将第i个像素点在所述电子栅格地图中的坐标点记为：(x_i,y_i)，将所述目标区域中所有的像素点用集合S表示，则有：S＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃)…(x_N,y_N)}。所述目标区域的中心位置，也即所述初始目标位置满足下式：

步骤S103、通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域。

所述优选目标区域为所述机器人可以到达的位置的集合，所述优选目标区域为所述目标区域的子集，即所述优选目标区域为所述目标区域的一部分。

在确定出所述目标区域后，所述机器人从当前位置到所述初始目标位置的导航，就转化成了从当前位置到所述目标区域的导航。

在所述机器人从当前位置导航到所述目标区域的过程中，将所述目标区域的中心位置作为终止点来进行路径规划。随着所述机器人的运动，所述机器人距离所述目标区域越来越近，当目标区域在所述机器人的传感器探测范围内时，通过传感器可以探测出所述目标区域内的障碍物占用位置。

然后，可以根据如图2所示的过程具体确定所述优选目标区域：

步骤S1031、在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域。

由于所述机器人并不能简化为一个点的运动，实际上除了所述障碍物占用位置无法到达外，其周边区域也是无法达到的。因此当所述机器人的传感器探测到在所述目标区域内存在障碍物时，除了需要剔除集合S中的所述障碍物占用位置外，还需要根据预设的机器人半径对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，具体地，可以在所述目标区域内，以所述障碍物占用位置为圆心，以所述机器人半径为半径进行图像扩展操作，得到所述第一扩展区域。

图3所示即为所述目标区域被障碍物占用的一种具体情况，其中，黑色像素点表示此点被占用，灰色像素点代表此点没有被占用，经过图像扩展操作后，得到的第一扩展区域如图4所示。

步骤S1032、在所述目标区域内对所述第一扩展区域进行图像开运算，得到第二扩展区域。

在得到所述第一扩展区域之后，还需要进一步考虑出现环形区域的情况，如图5所示，所述障碍物占用位置呈环形分布，若对其进行图像扩展操作，得到的所述第一扩展区域为如图6所示的环形区域，这一环形区域的中间区域机器人仍然无法到达，因此还需要对所述第一扩展区域进行图像开运算，将被环形区域包围的中间区域也扩展进来，从而得到如图7所示的第二扩展区域。

步骤S1033、将所述目标区域内所述第二扩展区域的补集确定为所述优选目标区域。

所述第二扩展区域内的所有位置均为所述机器人无法到达的位置，而除去所述第二扩展区域以外的其它位置均为所述机器人可以到达的位置，这些位置的集合即为所述优选目标区域。

步骤S104、从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。

首先，分别计算所述优选目标区域中的各个位置与所述初始目标位置之间的距离。

假设所述优选目标区域中共有M个位置，将这些位置的序号用m来表示，1≤m≤M，将第m个位置在所述电子栅格地图中的坐标点记为：(x_m,y_m)，则可以根据下式分别计算各个位置与所述初始目标位置之间的距离：

其中，d_om即为第m个位置与所述初始目标位置之间的距离。

最后，可以从所述优选目标区域中选取与所述初始目标位置之间的距离最短的位置作为所述优选目标位置。在确定出所述优选目标位置之后，将重新规划从所述机器人的当前位置到所述优选目标位置的导航路径，并控制所述机器人按照这一导航路径到达所述优选目标位置。

特殊地，若所述初始目标位置位于所述优选目标区域内，则可以直接将所述初始目标位置作为所述优选目标位置，而无需再进行距离的计算及选取距离最小值的过程，在这种情况下，无需对机器人的导航路径进行重新规划，控制所述机器人仍然按照原有的导航路径到达所述初始目标位置即可。

综上所述，本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例获取机器人进行导航的初始目标位置；确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。在本发明实施例中，考虑到在实际的导航中，有时候并不是一定需要到达初始设置的目标位置，距离该位置较近的其它可用位置也能满足需求，因此首先将初始的目标位置扩展为一个目标区域，并根据目标区域内的障碍物占用位置，从目标区域中确定出机器人可以到达的区域(也即所述优选目标区域)，然后再进一步从中选取出最终进行导航的目标位置(也即所述优选目标位置)。这样，即使机器人的目标位置被占用，机器人也可以根据实际情况确定出其它的可用位置，仍可正常执行导航路径的规划，并最终到达满足需求的可用位置。

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。

对应于上文实施例所述的一种导航目标位置确定方法，图8示出了本发明实施例提供的一种导航目标位置确定装置的一个实施例结构图。

本实施例中，一种导航目标位置确定装置可以包括：

初始目标位置获取模块801，用于获取机器人进行导航的初始目标位置；

目标区域确定模块802，用于确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；

优选目标区域确定模块803，用于通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；

优选目标位置选取模块804，用于从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。

进一步地，所述优选目标区域确定模块可以包括：

进一步地，所述优选目标位置选取模块可以包括：

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，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。

图9示出了本发明实施例提供的一种机器人的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

如图9所示，该实施例的导航机器人9包括：处理器90、存储器91以及存储在所述存储器91中并可在所述处理器90上运行的计算机程序92。所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述各个导航目标位置确定方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S104。或者，所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图8所示模块801至模块804的功能。

示例性的，所述计算机程序92可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器91中，并由所述处理器90执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元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92在所述导航机器人9中的执行过程。

本领域技术人员可以理解，图9仅仅是导航机器人9的示例，并不构成对导航机器人9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，例如所述导航机器人9还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器90可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、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。

所述存储器91可以是所述导航机器人9的内部存储单元，例如导航机器人9的硬盘或内存。所述存储器91也可以是所述导航机器人9的外部存储设备，例如所述导航机器人9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，所述存储器91还可以既包括所述导航机器人9的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器91用于存储所述计算机程序以及所述导航机器人9所需的其它程序和数据。所述存储器91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。

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算法步骤，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/机器人和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/机器人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。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种导航目标位置确定方法，其特征在于，包括：

获取机器人进行导航的初始目标位置；

2.根据权利要求1所述的导航目标位置确定方法，其特征在于，所述根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域包括：

3.根据权利要求2所述的导航目标位置确定方法，其特征在于，所述在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域包括：

4.根据权利要求1所述的导航目标位置确定方法，其特征在于，所述从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置包括：

5.根据权利要求1至4中任一项所述的导航目标位置确定方法，其特征在于，所述确定与所述初始目标位置对应的目标区域包括：

6.一种导航目标位置确定装置，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的导航目标位置确定装置，其特征在于，所述优选目标区域确定模块包括：

8.根据权利要求6或7所述的导航目标位置确定装置，其特征在于，所述优选目标位置选取模块包括：

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的导航目标位置确定方法的步骤。

10.一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至5中任一项所述的导航目标位置确定方法的步骤。