CN111872939A - 机器人自动校准检测方法、芯片以及机器人 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种机器人自动校准检测方法、芯片以及机器人，该方法包括以下步骤：机器人将获取的初始红外信号值作为初始参考值；机器人基于实时检测的红外信号值与参考值的差值，判断自身前进方向是否有障碍物；当差值超过减速阈值或避障阈值时，机器人执行相应的应对行为；当差值不超过减速阈值时，机器人根据在设定条件中获取的若干红外信号值的极差来判断是否更新参考值。机器人在采用该方法进行检测时，机器人每次进行工作时都可以自主对红外传感器的参考值进行检测和实时校准，提高了机器人的检测精度，避免机器人在空旷地方无故触发了减速阈值或避障阈值，进行减速或者避障。

Description

机器人自动校准检测方法、芯片以及机器人
技术领域
本发明涉及智能机器人技术领域，具体涉及一种机器人自动校准检测方法、芯片以及机器人。
背景技术
现有的技术中，机器人大都是采用红外传感器来进行障碍物检测，红外传感器在进行检测时，会因为滤光片磨损、进灰以及结构内部干涉等问题，导致红外传感器接收的数值与实际数值之间存在一个不固定的参考值，对于这个参考值暂无很好的解决方案，而且在机器人工作过程中这个参考值会受到环境的影响，最终影响了红外检测的正常工作。现有技术中，机器人虽然可以通过将在空旷环境中获取的若干个红外信号值中的最小值作为参考值来对机器人的避障检测进行校准，但是这种方法容易受到强光环境的影响，使机器人的参考值比实际偏小，使机器人容易与障碍物发生碰撞。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种机器人自动校准检测方法、芯片以及机器人，大大提高了机器人检测的准确度。本发明的具体技术方案如下：
一种机器人校准检测方法，该方法包括以下步骤：机器人将获取的初始红外信号值作为初始参考值，然后开始行走；行走过程中，机器人基于实时检测的红外信号值与参考值的差值，判断自身前进方向是否有障碍物；当差值超过减速阈值或避障阈值时，机器人判断前进方向有障碍物并执行相应的应对行为；当差值不超过减速阈值时，机器人根据在设定条件中获取的若干红外信号值的极差来判断是否更新参考值，如果是，则更新参考值，机器人将进行障碍检测的红外信号值作为参考值，如果否，则不更新参考值；其中，所述避障阈值大于减速阈值。机器人在采用该方法进行检测时，机器人每次进行工作时都可以自主对红外传感器的参考值进行检测和实时校准，提高了机器人的检测精度，避免机器人在空旷地方无故触发了减速阈值或避障阈值，进行减速或者避障；而且参考值在机器人的工作过程中根据工作环境不断变化，防止强光等环境对机器人的障碍检测造成影响。
于本发明的一个或多个方案中，机器人根据在设定条件中获取的若干红外信号值的极差来判断是否更新参考值包括：机器人行走预设距离，将行走过程中获取的若干红外信号值的极差与预设值进行比较，如果极差小于预设值，则判断更新参考值或继续该步骤至设定次数的判定通过后判断更新参考值，反之，则判断不更新参考值。
于本发明的一个或多个方案中，机器人根据在设定条件中获取的若干红外信号值的极差来判断是否更新参考值包括：机器人行走预设时间，将行走过程中获取的若干红外信号值的极差与预设值进行比较，如果极差小于预设值，则判断更新参考值或继续该步骤至设定次数的判定通过后判断更新参考值，反之，则判断不更新参考值。机器人在进行障碍检测后再进行参考值的更新，提高了机器人的检测准确度，降低环境对机器人检测的影响。
于本发明的一个或多个方案中，所述设定次数为两次或两次以上。机器人进行多次参考值的更新判定，使参考值的更准确。
于本发明的一个或多个方案中，当差值超过减速阈值时，机器人判断自身接近障碍物，并降低行走速度至差值不超过减速阈值。
于本发明的一个或多个方案中，当差值超过避障阈值时，机器人判断自身前方有障碍物，并进行避障。机器人设置了减速阈值和避障阈值，机器人在接近障碍物时进行减速，使机器人有足够时间应对后续情况，提高机器人的应对能力，使机器人可以在低速的状态下有充足的时间进行避障，减少机器人发生碰撞的状况。
于本发明的一个或多个方案中，机器人开始行走前，通过减速阈值对初始参考值进行确定。机器人在确定初始参考值时，先对参考值进行判定，防止障碍物对机器人获取初始参考值造成影响，减少机器人采用参考值进行判断而出现错误的情况。
于本发明的一个或多个方案中，根据减速阈值设置初始参考值的步骤为：机器人将初始参考值与减速阈值进行比较，如果初始参考值大于减速阈值，则机器人自转，然后获取红外信号值作为初始参考值与减速阈值进行比较，至初始参考值小于减速阈值。机器人采用减速阈值来确定初始参考值，防止机器人因初始参考值与障碍物进行碰撞，减少机器人更换参考值的次数。
一种芯片，内置控制程序，所述控制程序用于控制机器人执行上述的机器人自动校准检测方法。通过装载在不同的机器人中使机器人可以通过校准检测方法来进行障碍检测，适用性强
一种机器人，装配有主控芯片，所述主控芯片是上述的芯片。机器人采用校准检测方法来进行障碍检测，减少红外传感器的参考值对检测结果的影响，提高机器人检测的准确度。
附图说明
图1为本发明的机器人自动校准检测方法的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述的实施例示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。
在本发明的描述中，需要说明的是，对于方位词，如有术语“中心”，“横向”、“纵向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示方位和位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于叙述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定方位构造和操作，不能理解为限制本发明的具体保护范围。
此外，如有术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或隐含指明技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”特征可以明示或者隐含包括一个或者多个该特征，在本发明描述中，“至少”的含义是一个或一个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除另有明确规定和限定，如有术语“组装”、“相连”、“连接”术语应作广义去理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；也可以是机械连接；可以是直接相连，也可以是通过中间媒介相连，可以是两个元件内部相连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述的术语在本发明中的具体含义。
在发明中，除非另有规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一特征和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“之下”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅是表示第一特征水平高度高于第二特征的高度。第一特征在第二特征 “之上”、“之下”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度低于第二特征。
下面结合说明书的附图，通过对本发明的具体实施方式作进一步的描述，使本发明的技术方案及其有益效果更加清楚、明确。下面通过参考附图描述实施例是示例性的，旨在解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
参照附图1可知，一种机器人自动校准检测方法，该方法包括以下步骤：机器人将获取的初始红外信号值作为参考值，然后开始行走；行走过程中，机器人基于实时检测的红外信号值与参考值的差值，判断自身前进方向是否有障碍物；当差值超过减速阈值或避障阈值时，机器人判断前进方向有障碍物并执行相应的应对行为；当差值不超过减速阈值时，机器人判断前进方向没有障碍物并将红外信号值与参考值进行比较，如果红外信号值小于参考值，则将该红外信号值作为参考值，继续行走；其中，所述避障阈值大于减速阈值。机器人在采用该方法进行检测时，机器人每次进行工作时都可以自主对红外传感器的参考值进行检测和实时校准，提高了机器人的检测精度，避免机器人在空旷地方无故触发了减速阈值或避障阈值，进行减速或者避障，进行减速或者避障。当差值超过减速阈值时，机器人判断自身接近障碍物，并降低行走速度至差值不超过减速阈值。当差值超过避障阈值时，机器人判断自身前方有障碍物，并进行避障。机器人设置了减速阈值和避障阈值，机器人在接近障碍物时进行减速，使机器人有足够时间应对后续情况，提高机器人的应对能力，使机器人可以在低速的状态下有充足的时间进行避障，减少机器人发生碰撞的状况。而且参考值在机器人的工作过程中根据工作环境不断变化，防止强光等环境对机器人的障碍检测造成影响。
作为其中一种实施例，机器人根据在设定条件中获取的若干红外信号值的极差来判断是否更新参考值包括：机器人行走预设距离或时间，机器人在这行走过程中会获取到若干个红外信号值，机器人将获取到的红外信号值组成红外信号组，将若干红外信号值的极差（最大值和最小值得差）与预设值进行比较，如果极差小于预设值，则判定通过，机器人判断更新参考值或继续行走预设距离或时间，再次进行判定，至设定次数的判定通过后，机器人判断更新参考值；反之，则判断不更新参考值，因为如果第一次判定不通过，则表明机器人检测到障碍物，接收到的红外信号值变大，机器人正在接近障碍物，机器人采用这次用来进行障碍检测的红外信号值作为参考值，将会影响机器人的检测结果。机器人在进行障碍检测后再进行参考值的更新，提高了机器人的检测准确度，降低环境对机器人检测的影响。所述设定次数为两次或两次以上。机器人进行多次参考值的更新判定，使参考值的更准确。当机器人检测到差值超过减速阈值时，则机器人不进行是否更新参考值的判断，且不更新参考值。防止障碍物对参考值造成影响，使机器人采用参考值进行障碍检测时出现误判。
作为其中一种实施例，机器人开始行走前，机器人的红外传感器可能对着空旷的地方或障碍物，如果机器人的红外传感器对着空旷的地方获取初始红外信号值，则机器人获取的红外信号值是最接近实际的参考值，可以提高机器人的检测准确度；如果机器人的红外传感器对着障碍物获取初始红外信号值，则机器人获取的红外信号值作为参考值只会影响机器人进行检测，使机器人接近或碰撞障碍物都没有触发避障判断，所以需要通过减速阈值或避障阈值对初始参考值进行确定。机器人在确定初始参考值时，先对参考值进行判定，防止障碍物对机器人获取初始参考值造成影响，减少机器人采用参考值进行判断而出现错误的情况。根据减速阈值确定初始参考值，机器人将初始参考值与减速阈值进行比较，如果初始参考值大于减速阈值，则机器人自转，然后获取红外信号值作为初始参考值与减速阈值进行比较，至初始参考值小于减速阈值。机器人采用减速阈值来确定初始参考值，防止机器人因初始参考值与障碍物进行碰撞，减少机器人更换参考值的次数。根据避障阈值确定初始参考值，机器人将初始参考值与避障阈值进行比较，如果初始参考值大于避障阈值，则机器人自转，然后获取红外信号值作为初始参考值与避障阈值进行比较，至初始参考值小于避障阈值。机器人采用避障阈值来确定初始参考值，提高参考值得取值范围，减少了参考值对机器人正常工作的影响。机器人自转的角度为90°至270°中任一角度。机器人可以根据实际情况进行相应角度的转动，提高机器人的灵活性。
一种芯片，内置控制程序，所述控制程序用于控制机器人执行上述的机器人自动校准检测方法。通过装载在不同的机器人中使机器人可以通过校准检测方法来进行障碍检测，适用性强
一种机器人，装配有主控芯片，所述主控芯片是上述的芯片。机器人采用校准检测方法来进行障碍检测，减少红外传感器的参考值对检测结果的影响，提高机器人检测的准确度。
机器人的工作过程：机器人收到启动信号后，打开红外传感器接收初始的红外信号值，并将该红外信号值作为初始参考值，机器人同时采用减速阈值或避障阈值来判定该初始参考值能否作为参考值来帮助机器人进行检测。机器人确定参考值后就会开始正常工作，机器人在正常工作的过程中会实时通过红外传感器获取红外信号值，然后用红外信号值减去参考值后得到的数值进行障碍检测，如果计算结果超出减速阈值，机器人就会减速行走至差值不超过减速阈值，机器人在减速行走的过程中会持续判断计算结果是否超过避障阈值，至计算结果超过避障阈值，机器人进行避障；如果计算结果没有超出减速阈值，机器人就会进行是否更新参考值的判断，判断通过就会将上述进行障碍检测计算的红外信号值作为新的参考值，机器人继续行走。机器人在行走的过程中重复进行避障检测和参考值更新。机器人能够解决因为参考值的存在导致机器在空旷地方无故触发了减速或者避障动作，防止机器人启动时，处于墙边或者障碍物旁边对检测结果造成影响。
在说明书的描述中，参考术语“合一个实施例”、“优选地”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点，包含于本发明的至少一个实施例或示例中，在本说明书中对于上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或者示例中以合适方式结合。说明书的描述中连接的所述连接方式具有明显的效果和实用效力。
通过上述的结构和原理的描述，所属技术领域的技术人员应当理解，本发明不局限于上述的具体实施方式，在本发明基础上采用本领域公知技术的改进和替代均落在本发明的保护范围，应由各权利要求限定之。

Claims (10)

1.一种机器人自动校准检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
机器人将获取的初始红外信号值作为初始参考值，然后开始行走；
行走过程中，机器人基于实时检测的红外信号值与参考值的差值，判断自身前进方向是否有障碍物；
当差值超过减速阈值或避障阈值时，机器人判断前进方向有障碍物并执行相应的应对行为；
当差值不超过减速阈值时，机器人根据在设定条件中获取的若干红外信号值的极差来判断是否更新参考值，如果是，则更新参考值，机器人将进行障碍检测的红外信号值作为参考值，如果否，则不更新参考值；
其中，所述避障阈值大于减速阈值。
2.根据权利要求1所述的机器人自动校准检测方法，其特征在于，机器人根据在设定条件中获取的若干红外信号值的极差来判断是否更新参考值包括：机器人行走预设距离，将行走过程中获取的若干红外信号值的极差与预设值进行比较，如果极差小于预设值，则判断更新参考值或继续该步骤至设定次数的判定通过后判断更新参考值，反之，则判断不更新参考值。
3.根据权利要求1所述的机器人自动校准检测方法，其特征在于，机器人根据在设定条件中获取的若干红外信号值的极差来判断是否更新参考值包括：机器人行走预设时间，将行走过程中获取的若干红外信号值的极差与预设值进行比较，如果极差小于预设值，则判断更新参考值或继续该步骤至设定次数的判定通过后判断更新参考值，反之，则判断不更新参考值。
4.根据权利要求2或3所述的机器人自动校准检测方法，其特征在于，所述设定次数为两次或两次以上。
5.根据权利要求1所述的机器人自动校准检测方法，其特征在于，当差值超过减速阈值时，机器人判断自身接近障碍物，并降低行走速度至差值不超过减速阈值。
6.根据权利要求1所述的机器人自动校准检测方法，其特征在于，当差值超过避障阈值时，机器人判断自身前方有障碍物，并进行避障。
7.根据权利要求1所述的机器人自动校准检测方法，其特征在于，机器人开始行走前，通过减速阈值对初始参考值进行确定。
8.根据权利要求7所述的机器人自动校准检测方法，其特征在于，根据减速阈值设置初始参考值的步骤为：机器人将初始参考值与减速阈值进行比较，如果初始参考值大于减速阈值，则机器人自转，然后获取红外信号值作为初始参考值与减速阈值进行比较，至初始参考值小于减速阈值。
9.一种芯片，内置控制程序，其特征在于，所述控制程序用于控制机器人执行权利要求1至8中任一项所述的机器人自动校准检测方法。
10.一种机器人，装配有主控芯片，其特征在于，所述主控芯片是权利要求9所述的芯片。
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