CN112000101A - 拓扑地图导入方法、装置及机器人仿真系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种拓扑地图导入方法、装置及机器人仿真系统,该方法应用于机器人仿真系统,机器人仿真系统用于基于预先建立的机器人模型和虚拟作业环境进行算法调试;包括:从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图;其中,拓扑地图是基于机器人在真实作业环境中的运动路径确定的;将拓扑地图在虚拟作业环境中进行显示。本发明可以减少工作量,提高工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域,尤其是涉及一种拓扑地图导入方法、装置及机器人仿真系统。
背景技术
随着智能制造产业的发展,自动导引车辆(Automated Guided Vehicle,AGV)等机器人的应用也越来越广泛。在AGV现场部署和无人驾驶算法调试的过程中,通常需要保证AGV状态完好、作业环境现场具备运行条件等,同时还需要测试人员密切监控AGV的运行,因此会导致人力和时间的浪费。现有技术中虽然可以利用机器人仿真系统进行算法调试,但是现有的机器人仿真系统侧重于对机器人模型和工作环境模型的仿真,缺少对机器人真实运动轨迹的仿真;而且现有技术中当机器人的运动轨迹发生变化时,需要重新构建工作环境模型,从而导致工作量较大,工作效率低。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种拓扑地图导入方法、装置及机器人仿真系统,以减少工作量,提高工作效率。
为了实现上述目的,本发明实施例采用的技术方案如下:
第一方面,本发明实施例提供了一种拓扑地图导入方法,该方法应用于机器人仿真系统,机器人仿真系统用于基于预先建立的机器人模型和虚拟作业环境进行算法调试;包括:从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图;其中,拓扑地图是基于机器人在真实作业环境中的运动路径确定的;将拓扑地图在虚拟作业环境中进行显示。
在一种实施方式中,从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图的步骤,包括:接收机器人的无人系统通过TCP/IP协议下发的机器人运动的拓扑地图。
在一种实施方式中,将拓扑地图在虚拟作业环境中进行显示的步骤,包括:对拓扑地图进行解析,确定机器人运动的每个路段的路段属性和每个路段在虚拟作业环境中的位置信息;其中,路段属性至少包括:单向路段和双向路段;根据每个路段的路段属性和位置信息将每个路段在虚拟作业环境中进行显示。
在一种实施方式中,拓扑地图中包括路段数量以及每个路段的路段信息;路段信息至少包括:路段ID、路段长度、路段宽度、起点坐标、终点坐标和路段方向。
在一种实施方式中,对拓扑地图进行解析,确定每个路段的路段属性和每个路段在虚拟作业环境中的位置信息的步骤,包括:对拓扑地图进行解析,确定每个路段的路段信息;根据每个路段的路段信息确定每个路段的路段属性和每个路段在虚拟作业环境中的位置信息。
第二方面,本发明实施例提供了一种机器人仿真系统,包括:模型建立单元,用于基于真实作业环境和机器人构建虚拟作业环境和机器人模型;地图导入单元,用于采用如上述第一方面提供的任一项的拓扑地图导入方法导入地图;调试单元,用于基于虚拟作业环境、机器人模型和导入的地图对预设算法进行调试。
在一种实施方式中,预设算法包括:预先设定的机器人的规划路径;调试单元还用于:获取机器人模型在虚拟作业环境中沿规划路径运动的调试结果;其中,调试结果至少包括:运动时间和安全系数;根据调试结果确定规划路径的合理性。
第三方面,本发明实施例提供了一种拓扑地图导入装置,该装置应用于机器人仿真系统,机器人仿真系统用于基于预先建立的机器人模型和虚拟作业环境进行算法调试;包括:地图获取模块,用于从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图;其中,拓扑地图是基于机器人在真实作业环境中的运动路径确定的;仿真模块,用于将拓扑地图在虚拟作业环境中进行显示。
第四方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括处理器和存储器,存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令,处理器执行计算机可执行指令以实现上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。
第五方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。
本发明实施例带来了以下有益效果:
本发明实施例提供的拓扑地图导入方法、装置及机器人仿真系统,拓扑地图导入方法应用于机器人仿真系统,机器人仿真系统用于基于预先建立的机器人模型和虚拟作业环境进行算法调试;包括:从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图(拓扑地图是基于机器人在真实作业环境中的运动路径确定的);将拓扑地图在虚拟作业环境中进行显示。上述方法可以将基于机器人在真实作业环境中的运动路径确定的拓扑地图导入到虚拟作业环境中进行显示,由于拓扑地图是根据真实作业环境获得的,能够准确地反应真实的路段信息,从而提高了机器人仿真系统的真实性;同时,拓扑地图具有较强的可修改性,当机器人的运动路径发生变化时,仅需要将重新构建的拓扑地图导入到虚拟作业环境中,而不需要重复建立虚拟作业环境,从而减少了工作量,提高了工作效率。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式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,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种拓扑地图导入方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种拓扑地图在虚拟作业环境中显示的示意图;
图3为本发明实施例提供的一种机器人仿真系统的结构示意图;
图4为本发明实施例提供的一种拓扑地图导入装置的结构示意图;
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
图标:
301-模型建立单元;302-地图导入单元;303-调试单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。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他实施例,都属于本发明保护的范围。
目前,现有技术中虽然可以利用机器人仿真系统进行算法调试,但是现有的机器人仿真系统侧重于对机器人模型和工作环境模型的仿真,缺少对机器人真实运动轨迹的仿真;而且现有技术中当机器人的运动轨迹发生变化时,需要重新构建工作环境模型,从而导致工作量较大,工作效率低。
基于此,本发明实施例提供了一种拓扑地图导入方法、装置及机器人仿真系统,可以减少工作量,提高工作效率。
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种拓扑地图导入方法进行详细介绍,该方法应用于机器人仿真系统,机器人仿真系统用于基于预先建立的机器人模型和虚拟作业环境进行算法调试;该方法可以由电子设备执行,诸如电脑、手机、iPad等,电子设备上安装有机器人仿真系统。参见图1所示的一种拓扑地图导入方法的流程图,示意出该方法主要包括以下步骤S102至步骤S104:
步骤S102:从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图。
其中,拓扑地图是基于机器人在真实作业环境中的运动路径确定的。在一种实施方式中,机器人可以是AGV,机器人可以利用地图采集软件采集真实工作环境中机器人的运动路径信息,诸如真实的坐标等,基于采集到的信息可以建立拓扑地图,拓扑地图中可以定义地图的版本号、创建日期、路段及每个路段的属性等,用来描述AGV行驶的路径及工作区;机器人的无人系统可以通过无人套件将拓扑地图读取到系统中,然后将读取到的拓扑地图下发到机器人仿真系统。
步骤S104:将拓扑地图在虚拟作业环境中进行显示。
在一种实施方式中,虚拟作业环境可以是机器人仿真系统根据真实作业环境建立的。机器人仿真系统获取到拓扑地图后可以对拓扑地图进行解析,得到每个路段的坐标及属性,并把每个路段按照真实的坐标在机器人仿真系统自动的添加进虚拟作业环境(即仿真环境)中,也即将拓扑地图在虚拟作业环境中进行显示。
本发明实施例提供上述拓扑地图导入方法可以将基于机器人在真实作业环境中的运动路径确定的拓扑地图导入到虚拟作业环境中进行显示,由于拓扑地图是根据真实作业环境获得的,能够准确地反应真实的路段信息,从而提高了机器人仿真系统的真实性;同时,拓扑地图具有较强的可修改性,当真机器人在真实作业环境中的运动路径发生变化时,仅需要将重新构建的拓扑地图导入到虚拟作业环境中,而不需要重复建立虚拟作业环境,从而减少了工作量,提高了工作效率。
为了实现机器人分布式部署和拓扑地图使用方式的灵活性,机器人仿真系统和无人系统之间可以采用TCP/IP协议进行通信,基于此,本实施例提供了一种从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图的具体实施方式,即对于上述步骤S102可以按照以下步骤实现:接收机器人的无人系统通过TCP/IP协议下发的机器人运动的拓扑地图。在一种实施方式中,TCP/IP通信协议格式可以是:“功能字,值,值…”,即协议内容由功能字和该功能下的值构成,并且以逗号隔开;同时为了在机器人仿真系统中方便实现对拓扑地图的解析及显示,其通信接口也可以具有方便可修改的内容,具体的,指令下发接口协议表示无人系统下发地图信息给机器人仿真系统(即仿真器),协议内容如表1所示,表中T表示功能字,值包括:路段总数、每个路段的路段ID以及每个路段的起点坐标和终点坐标,如示例(T,10,1,-1.0,3.5,-5.0,3.5)则表示共有10个路段,第一个路段的起点坐标为(-1.0,3.5),终点坐标为(-5.0,3.5),基于此,机器人仿真系统可以通过TCP/IP协议读取机器人运动的拓扑地图信息。
表1指令下发接口协议
为了便于理解,本发明实施例化提供了一种将拓扑地图在虚拟作业环境中进行仿真和显示的具体实施示例,也即上述步骤S104可以按照以下步骤(1)至步骤(2)来执行:
步骤(1):对拓扑地图进行解析,确定机器人运动的每个路段的路段属性和每个路段在虚拟作业环境中的位置信息。
在一种实施方式中,拓扑地图中可以包括路段数量以及每个路段的路段信息;路段信息至少包括:路段ID、路段长度、路段宽度、起点坐标、终点坐标和路段方向,路段方向可以是向前、左转和右转等,路段信息还可以包括AGV在该路段行驶时的最大速度、通过该路段所需的时间以及安全等级等。因此,本实施例中首先可以对拓扑地图进行解析,确定每个路段的路段信息;然后根据每个路段的路段信息确定每个路段的路段属性和每个路段在虚拟作业环境中的位置信息。具体的,路段属性至少包括:单向路段和双向路段,可以根据路段信息中的路段方向进行判断;此外由于拓扑地图和虚拟作业环境均是根据同一个真实作业环境构建的,拓扑地图中每个路段的坐标与虚拟作业环境中的坐标是具有对应关系的,因此可以根据每个路段的起点坐标和终点坐标确定每个路段在虚拟作业环境中的位置信息。
步骤(2):根据每个路段的路段属性和位置信息将每个路段在虚拟作业环境中进行显示。
在一种实施方式中,在确定了每个路段的路段属性以及位置信息后,可以根据位置信息将对应的路段插入到虚拟作业环境中进行显示,同时还可以显示出路段属性,参见图2所示的一种拓扑地图在虚拟作业环境中显示的示意图,示意出虚拟作业环境中共包括11个路段,路段ID为1-11,其中路段1、路段3、路段8、路段9和路段11为双向路段,其余路段为单向路段,箭头表示该路段的方向,A、B、E和F可以表示需要运载的货物。
本发明实施例提供的上述拓扑地图导入方法,无人系统首先能够根据AGV等机器人要作业的运动路径生成拓扑地图来描述该路径,然后无人系统可以生成的拓扑地图通过无人系统与机器人仿真系统之间的通信协议下发到机器人仿真系统;机器人仿真系统接收到无人系统下发的拓扑地图后,对该拓扑地图进行解析获取拓扑地图中每个路段的路段属性和位置信息,最后将该拓扑地图在虚拟作业环境中进行显示。上述方法采用拓扑地图的方式来描述真实作业环境与虚拟作业环境之间的联系,拓扑地图形式简单明了,易读性和可修改性较强,能够更好的对机器人的运动路径进行仿真,提升仿真效果;其次,拓扑地图是根据真实作业环境获取的,能够准确的反映能够准确地反应真实的路段信息,从而提高了机器人仿真系统的真实性;此外,本实施中通过无人套件读取拓扑地图,然后下发到机器人仿真系统,机器人仿真系统可以显示出每个路段的信息,从而能够更加直观的观测到仿真效果,提高机器人仿真系统的真实性;最后,拓扑地图具有较强的可修改性,当机器人在真实作业环境中的运动路径发生变化时,仅需要将重新构建的拓扑地图导入到虚拟作业环境中,而不需要重复建立虚拟作业环境,从而减少了工作量,提高了工作效率。
考虑到,现有技术中在无人系统算法开发和AGV现场部署过程中,存在较多影响工作效率的因素,诸如:(1)算法调试必须以来实车,即要求车辆状态完好、需要安全员或者算法人员密切关注车辆运行等,算法测试时间无法保障,从而导致验证不充分;(2)车辆部署严重依赖现场条件:调度调试需要厂端和车端完全具备运行条件、调试时间与生产时间冲突、多个测试人员参与调试等弊端,从而造成部署时间过长、人力大量浪费等现象。
因此,为了提升产品开发效率、产品质量和项目部署速度,提高产品市场竞争力,无人驾驶算法可以先在仿真环境中完成,待优化调试完成后再部属到实际车辆上。机器人仿真系统可提供快速的原型制作环境,使用户可方便创建具有物理特性(例如质量,关节,摩擦系数等)的3D虚拟世界。但是现有的机器人仿真系统往往只关注以下几点:(1)对AGV车体的模型仿真;(2)对AGV车运动学、动力学模型的仿真;(3)对周围环境的仿真,例如建立工厂、房间环境。对于AGV作业的地图,也往往采用事先建立环境,当作业地图变化时就需要重新在环境中建立相应的地图,从而导致缺少了对真实的业务层面仿真以及对AGV真实的运动轨迹的仿真,而且当AGV的作业逻辑修改后需要大量工作重新建立仿真环境,从而影响工作效率。
基于此,本发明实施例还提供了一种机器人仿真系统,参见图3所示的一种机器人仿真系统的结构示意图,示意出该系统包括:模型建立单元301,用于基于真实作业环境和机器人构建虚拟作业环境和机器人模型;地图导入单元302,用于采用前述拓扑地图导入方法导入地图;调试单元303,用于基于虚拟作业环境、机器人模型和导入的地图对预设算法进行调试。
本发明实施例提供的上述机器人仿真系统可以直接将机器人运动路径的拓扑地图导入到系统中,然后基于虚拟作业环境、机器人模型和导入的地图对预设算法进行调试,当机器人的运动路径发生变化时,可以只对拓扑地图进行修改后重新导入系统中,而不要对虚拟作业环境进行重新仿真,从而减少了工作量,提高了工作效率。
在一种实施方式中,预设算法可以包括:预先设定的机器人的规划路径;上述调试单元303还用于:获取机器人模型在虚拟作业环境中沿规划路径运动的调试结果;其中,调试结果至少包括:运动时间和安全系数;根据调试结果确定规划路径的合理性。具体的,可以控制机器人模型在虚拟环境中沿预先设定的规划路径运动,调试人员可以通过机器人仿真系统直观的观察到机器人沿规划路径运动的情况。由于每个路径都包括路段长度、机器人在该路段行驶时的最大速度、通过该路段所需的时间以及安全等级等,因此可以通过仿真过程获取机器人的运动时间和规划路径的安全系数等,然后根据机器人的运动时间和规划路径的安全系数判断规划路径是否合理,诸如当运动时间小于第一预设阈值或者安全系数大于第二预设阈值时确定该规划路段合理,第一预设阈值和第二预设阈值可以根据实际情况进行设定,在此不进行限制。
此外,对于机器人的同一作业任务(即运动起点和终点相同的作业任务)还可以设定多规划路径,通过仿真对比多条规划路径从而得到最优的路径。
本发明实施例提供的上述系统能够通过解析拓扑地图,然后自动插入路段来呈现地图,避免仿真环境的重复建立,减少了工作量,提高了工作效率。
对于前述实施例提供的拓扑地图导入方法,本发明实施例还提供了一种拓扑地图导入装置,该装置应用于机器人仿真系统,机器人仿真系统用于基于预先建立的机器人模型和虚拟作业环境进行算法调试;参见图4所示的一种拓扑地图导入装置的结构示意图,该装置可以包括以下部分:
地图获取模块401,用于从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图;其中,拓扑地图是基于机器人在真实作业环境中的运动路径确定的。
仿真模块402,用于将拓扑地图在虚拟作业环境中进行仿真和显示。
本发明实施例提供的上述拓扑地图导入装置可以将基于机器人在真实作业环境中的运动路径确定的拓扑地图导入到虚拟作业环境中进行显示,由于拓扑地图是根据真实作业环境获得的,能够准确地反应真实的路段信息,从而提高了机器人仿真系统的真实性;同时,拓扑地图具有较强的可修改性,当机器人在真实作业环境中的运动路径发生变化时,仅需要将重新构建的拓扑地图导入到虚拟作业环境中,而不需要重复建立虚拟作业环境,从而减少了工作量,提高了工作效率。
在一种实施方式中,上述地图获取模块401还用于接收机器人的无人系统通过TCP/IP协议下发的机器人运动的拓扑地图。其中,拓扑地图中包括路段数量以及每个路段的路段信息;路段信息至少包括:路段ID、路段长度、路段宽度、起点坐标、终点坐标和路段方向。
在一种实施方式中,上述仿真模块402还用于对拓扑地图进行解析,确定机器人运动的每个路段的路段属性和每个路段在虚拟作业环境中的位置信息;其中,属性至少包括:单向路段和双向路段;根据每个路段的路段属性和位置信息将每个路段在虚拟作业环境中进行仿真和显示。
在一种实施方式中,上述仿真模块402还用于对拓扑地图进行解析,确定每个路段的路段信息;根据每个路段的路段信息确定每个路段的路段属性和每个路段在虚拟作业环境中的位置信息。
本发明实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
本发明实施例还提供了一种电子设备,具体的,该电子设备包括处理器和存储装置;存储装置上存储有计算机程序,计算机程序在被处理器运行时执行如上实施方式的任一项所述的方法。
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图,该电子设备100包括:处理器50,存储器51,总线52和通信接口53,所述处理器50、通信接口53和存储器51通过总线52连接;处理器50用于执行存储器51中存储的可执行模块,例如计算机程序。
其中,存储器51可能包含高速随机存取存储器(RAM,Random Access Memory),也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口53(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接,可以使用互联网,广域网,本地网,城域网等。
总线52可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图5中仅用一个双向箭头表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中,存储器51用于存储程序,所述处理器50在接收到执行指令后,执行所述程序,前述本发明实施例任一实施例揭示的流程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器50中,或者由处理器50实现。
处理器50可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器50中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器50可以是通用处理器,包括中央处理器(CPU,Central Processing Unit)、网络处理器(NP,Network Processor)等;还可以是数字信号处理器(DSP,Digital SignalProcessing)、专用集成电路(ASIC,Application Specific Integrated Circuit)、现成可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器51,处理器50读取存储器51中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法,具体实现可参见前述方法实施例,在此不再赘述。
所述功能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,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,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:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种拓扑地图导入方法,该方法应用于机器人仿真系统,所述机器人仿真系统用于基于预先建立的机器人模型和虚拟作业环境进行算法调试;其特征在于,包括:
从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图;其中,所述拓扑地图是基于所述机器人在真实作业环境中的运动路径确定的;
将所述拓扑地图在所述虚拟作业环境中进行显示。
2.根据权利要求1所述的拓扑地图导入方法,其特征在于,所述从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图的步骤,包括:
接收机器人的无人系统通过TCP/IP协议下发的所述机器人运动的拓扑地图。
3.根据权利要求1所述的拓扑地图导入方法,其特征在于,所述将所述拓扑地图在所述虚拟作业环境中进行显示的步骤,包括:
对所述拓扑地图进行解析,确定所述机器人运动的每个路段的路段属性和每个路段在所述虚拟作业环境中的位置信息;其中,所述路段属性至少包括:单向路段和双向路段;
根据每个所述路段的所述路段属性和所述位置信息将每个所述路段在所述虚拟作业环境中进行显示。
4.根据权利要求1所述的拓扑地图导入方法,其特征在于,所述拓扑地图中包括路段数量以及每个所述路段的路段信息;所述路段信息至少包括:路段ID、路段长度、路段宽度、起点坐标、终点坐标和路段方向。
5.根据权利要求4所述的拓扑地图导入方法,其特征在于,所述对所述拓扑地图进行解析,确定每个路段的路段属性和每个路段在所述虚拟作业环境中的位置信息的步骤,包括:
对所述拓扑地图进行解析,确定每个所述路段的所述路段信息;
根据每个所述路段的路段信息确定每个所述路段的路段属性和每个所述路段在所述虚拟作业环境中的位置信息。
6.一种机器人仿真系统,其特征在于,包括:
模型建立单元,用于基于真实作业环境和机器人构建虚拟作业环境和机器人模型;
地图导入单元,用于采用如权利要求1至5任一项所述的拓扑地图导入方法导入地图;
调试单元,用于基于所述虚拟作业环境、所述机器人模型和导入的所述地图对预设算法进行调试。
7.根据权利要求6所述的机器人仿真系统,其特征在于,所述预设算法包括:预先设定的所述机器人的规划路径;
所述调试单元还用于:获取所述机器人模型在所述虚拟作业环境中沿所述规划路径运动的调试结果;其中,所述调试结果至少包括:运动时间和安全系数;
根据所述调试结果确定所述规划路径的合理性。
8.一种拓扑地图导入装置,该装置应用于机器人仿真系统,所述机器人仿真系统用于基于预先建立的机器人模型和虚拟作业环境进行算法调试;其特征在于,包括:
地图获取模块,用于从机器人的无人系统获取机器人运动的拓扑地图;其中,所述拓扑地图是基于所述机器人在真实作业环境中的运动路径确定的;
仿真模块,用于将所述拓扑地图在所述虚拟作业环境中进行显示。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令,所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至5任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至5任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114661595A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-24 | 纯米科技(上海)股份有限公司 | 机器人的静步态调试方法、系统、电子装置及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100715609B1 (ko) * | 2006-01-13 | 2007-05-07 | 학교법인 포항공과대학교 | 가정환경에서의 이동로봇의 위상학적 지도형성 및 자율주행방법 |
CN105956739A (zh) * | 2016-04-19 | 2016-09-21 | 上海交通大学 | 用于自动导引车调度演示与算法验证的三维仿真系统 |
CN108803607A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-13 | 北京领骏科技有限公司 | 一种用于自动驾驶的多功能仿真系统 |
CN110426966A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-08 | 驭势(上海)汽车科技有限公司 | 一种虚拟车辆寻路的方法、装置、存储介质和电子设备 |
-
2020
- 2020-08-26 CN CN202010874491.8A patent/CN112000101A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100715609B1 (ko) * | 2006-01-13 | 2007-05-07 | 학교법인 포항공과대학교 | 가정환경에서의 이동로봇의 위상학적 지도형성 및 자율주행방법 |
CN105956739A (zh) * | 2016-04-19 | 2016-09-21 | 上海交通大学 | 用于自动导引车调度演示与算法验证的三维仿真系统 |
CN108803607A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-13 | 北京领骏科技有限公司 | 一种用于自动驾驶的多功能仿真系统 |
CN110426966A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-08 | 驭势(上海)汽车科技有限公司 | 一种虚拟车辆寻路的方法、装置、存储介质和电子设备 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114661595A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-24 | 纯米科技(上海)股份有限公司 | 机器人的静步态调试方法、系统、电子装置及存储介质 |
CN114661595B (zh) * | 2022-03-18 | 2024-05-03 | 纯米科技(上海)股份有限公司 | 机器人的静步态调试方法、系统、电子装置及存储介质 |
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