CN112077881A - 一种机器人移动性能的评估方法及其评估装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机器人移动性能的评估方法及其评估装置，通过采用数据采集设备按照预设的数据采集周期，在机器人的移动过程中采集位置和角度，确定出每个数据采集周期对应的数据点，并对各数据点进行筛选以筛选出静止点和运动点，再基于静止点的位置和角度，对机器人的定位性能进行评估，基于运动点的位置对机器人的导航性能进行评估，从而实现了对机器人的定位性能和导航性能进行测试和评估；并且，该种评估方法可以适用于工业应用场景下的定位精度、导航精度的长时间自动化测试，自动化程度较高，且操作简便，可以大大提高对机器人的定位性能和导航性能评估的准确度和可靠性。

Description

一种机器人移动性能的评估方法及其评估装置

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤指一种机器人移动性能的评估方法及其评估装置。

背景技术

在工业领域中，具有自主移动功能的机器人正在被广泛应用，且机器人的大部分的应用场景可以概括为：以一定的时间规律、固定的移动路线在不同的预设目标点之间进行移动；例如，机器人在不同的车间之间或不同的流水线之间进行物料的运送，此场景要求机器人在较长时间内（如连续8小时）尽量以规划好的路径进行移动，尽量精准地停靠在预设目标点，以便于与机器或人进行对接。

因此，在机器人的研发过程中，对机器人的定位性能和导航性能的测试和评估就变得尤为重要，那么如何对机器人的定位性能和导航性能进行测试和评估，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种机器人移动性能的评估方法及其评估装置，用以对机器人的定位性能和导航性能进行测试和评估。

第一方面，本发明实施例提供了一种机器人移动性能的评估方法，包括：

在所述机器人按照预设路径进行移动时，按照预设的数据采集周期，通过数据采集设备采集所述机器人在移动过程中的位置和角度；

在每个所述数据采集周期对应一个数据点时，根据各所述数据点对应的位置和角度，从各所述数据点中筛选出静止点和运动点；

根据各所述静止点的位置和角度，对所述机器人的定位性能进行评估，以及根据各所述运动点的位置，对所述机器人的导航性能进行评估。

第二方面，本发明实施例提供了一种机器人移动性能的评估装置，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用所述存储器中存储的所述程序指令，按照获得的程序执行：

在所述机器人按照预设路径进行移动时，按照预设的数据采集周期，通过数据采集设备采集所述机器人在移动过程中的位置和角度；

在每个所述数据采集周期对应一个数据点时，根据各所述数据点对应的位置和角度，从各所述数据点中筛选出静止点和运动点；

根据各所述静止点的位置和角度，对所述机器人的定位性能进行评估，以及根据各所述运动点的位置，对所述机器人的导航性能进行评估。

本发明有益效果如下：

本发明实施例提供的一种机器人移动性能的评估方法及其评估装置，通过采用数据采集设备按照预设的数据采集周期，在机器人的移动过程中采集位置和角度，确定出每个数据采集周期对应的数据点，并对各数据点进行筛选以筛选出静止点和运动点，再基于静止点的位置和角度，对机器人的定位性能进行评估，基于运动点的位置对机器人的导航性能进行评估，从而实现了对机器人的定位性能和导航性能进行测试和评估；并且，该种评估方法可以适用于工业应用场景下的定位精度、导航精度的长时间自动化测试，自动化程度较高，且操作简便，可以大大提高对机器人的定位性能和导航性能评估的准确度和可靠性。

附图说明

图1为本发明实施例中提供的一种定位方法的流程图；

图2为本发明实施例中提供的一种数据点的示意图；

图3为本发明实施例中提供的具体实施例的流程图；

图4为本发明实施例中提供的一种定位装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明实施例提供的一种机器人移动性能的评估方法及其评估装置的具体实施方式进行详细地说明。需要说明的是，所描述的实施例仅仅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。

本发明实施例提供了一种机器人移动性能的评估方法，如图1所示，包括：

S101、在机器人按照预设路径进行移动时，按照预设的数据采集周期，通过数据采集设备采集机器人在移动过程中的位置和角度；

其中，可选地，在本发明实施例中，机器人可以按照预设的移动时间或预设的路径循环次数，按照预设路径进行移动。

其中，预设的移动时间可以但不限于设置为10分钟、20分钟或30分钟等，可以根据实际需要进行设置，在此并不限定；同理，预设路径循环次数可以但不限于设置为5次，10次或15次等，可以根据实际需要进行设置，在此并不限定。

例如，要求机器人按照确定出的预设路径移动10分钟，且数据采集周期为0.1s，所以在机器人移动的这10分钟之内，每隔0.1s，通过数据采集设备采集一次机器人的位置和角度；

或者，要求机器人重复走完10遍预设路径，且数据采集周期为0.5s，所以在机器人移动的这10遍的过程中，每隔0.5s，通过数据采集设备采集一次机器人的位置和角度。

如此，可以得到较多的数据，有利于提高后续处理结果的准确性，对机器人的移动性能进行准确有效地评估。

说明一点，在机器人沿着预设路径移动时，机器人可以依据预先设定的导航定位算法进行自主移动，而不需要外界和人为的干预。

可选地，在本发明实施例中，数据采集设备可以安装在机器人之上，且数据采集设备可以但不限于为：高精度位置测量设备，包括：红外运动捕捉设备、激光位置跟踪设备等。

可选地，在本发明实施例中，为了确定出机器人移动的预设路径，可以通过人工干预的方式实现，例如但不限于：

通过人工干预的方式控制机器人到达预设目标点，依据机器人在到达各预设目标点时的移动路径确定预设路径。

同时，在通过人工干预的方式控制机器人移动时，记录机器人到达各预设目标点的到达时间，形成包括各到达时间的文件B。

对于各数据采集周期采集到的位置和角度，可以形成文件A，其中，文件A可以包括多条数据，每条数据包括：一个数据采集周期采集到的位置和角度、以及该数据采集周期对应的采集时间。

S102、在每个数据采集周期对应一个数据点时，根据各数据点对应的位置和角度，从各数据点中筛选出静止点和运动点；

其中，对于各数据点可以参见图2中（a）所示，每个圆圈表示一个数据点，且各数据点是按照对应的数据采集周期的时间顺序进行排列的。

并且，在图2中的（a）中，T1表示机器人到达第一个预设目标点时的时间，T2表示机器人到达第二个预设目标点时的时间，且图2中是以设置了两个预设目标点为例进行说明的，但在实际情况中，预设目标点的设置数量并不限于两个，可以根据实际情况进行设置，在此并不限定。

S103、根据各静止点的位置和角度，对机器人的定位性能进行评估，以及根据各运动点的位置，对机器人的导航性能进行评估。

如此，通过采用数据采集设备按照预设的数据采集周期，在机器人的移动过程中采集位置和角度，确定出每个数据采集周期对应的数据点，并对各数据点进行筛选以筛选出静止点和运动点，再基于静止点的位置和角度，对机器人的定位性能进行评估，基于运动点的位置对机器人的导航性能进行评估，从而实现了对机器人的定位性能和导航性能进行测试和评估；并且，该种评估方法可以适用于工业应用场景下的定位精度、导航精度的长时间自动化测试，自动化程度较高，且操作简便，可以大大提高对机器人的定位性能和导航性能评估的准确度和可靠性。

可选地，在本发明实施例中，根据各数据点对应的位置和角度，从各数据点中筛选出静止点和运动点，包括：

针对任一数据点，均执行以下过程：

根据任一数据点对应的位置和角度，确定该数据点的线速度和角速度；

判断该数据点的线速度和角速度是否满足预设筛选条件；

若是，则将该数据点确定为静止点；

若否，则将该数据点确定为运动点。

其中，在计算线速度和角速度时，可以采用现有技术中的公式和计算方法计算。

并且，第一个数据点的线速度和角速度可以默认为0。

如此，通过上述方法，可以将数据点进行归类，划分为静止点和运动点，从而有利于后续进行定位性能评估和导航性能评估。

具体地，在本发明实施例中，预设筛选条件包括：

若按照各数据点对应的时间顺序，将位于该数据点之前的数据点定义为第一数据点，将位于该数据点之后的数据点定义为第二数据点时，n/2个所述第一数据点的线速度、n/2个所述第二数据点的线速度、以及该所述数据点的线速度均小于线速度阈值，且w/2个所述第一数据点的角速度、w/2个所述第二数据点的角速度、以及该所述数据点的角速度均小于角速度阈值；其中，n和w均为大于1的偶数。

其中，n和w的取值，可以设置为相同，也可以设置为不同，可以根据实际情况进行设置，在此并不限定。

例如，结合图2中的（a）所示的各数据点，n和w均设置为4，对于首个数据点而言，在首个数据点之前没有数据点（即不存在第一数据点），所以必然不会满足上述筛选条件，所以可以确定首个数据点为运动点；

对于第二个数据点，在这之前只有一个数据点（即首个数据点，所以存在一个第一数据点），所以也不会满足上述筛选条件，所以可以确定第二个数据点为运动点；

对于第三个数据点，在这之前有两个数据点（即两个第一数据点），在这之后选择两个数据点（即两个第二数据点），若第三个数据点、以及这之前的两个数据点和这之后的两个数据点的线速度均小于线速度阈值，且角速度均小于角速度阈值时，可以确定第三个数据点为静止点；

按照上述方法，对每一个数据点进行判断，直至完成对最后一个数据点的判断。

当然，在实际情况中，对于静止点和运动点的划分方式，除了可以依据上述方法之外，还可以采用以下方式：

可以默认前n个数据点为静止点，从第n+1个数据点开始，若数据点满足上述筛选条件时，则认为该数据点为静止点，否则认为该数据点为运动点。

在实际情况中，在对机器人的移动性能进行评估时，移动性能可以但不限于包括定位性能和导航性能，还可以包括其他用于表示机器人移动过程的性能，此处只是以定位性能和导航性能为例进行说明。

1、定位性能。

可选地，在本发明实施例中，根据各静止点的位置和角度，对机器人的定位性能进行评估，包括：

在按照各数据点对应的时间顺序，将连续的静止点定义为静止段，且静止段具有多个时，按照预设的第一分类规则，从各静止段中确定出多个定位参考段，以及各定位参考段对应的定位评价段；

根据各定位参考段和对应定位评价段中各静止点的位置和角度，确定各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组；

根据各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组，对机器人的定位性能进行评估。

例如，参见图2中的（b）和（c）所示，黑色填充的圆圈表示静止点，白色填充的圆圈表示运动点，实线圈s1内具有连续的5个静止点，所以可以将实线圈s1内的5个静止点定义为一个静止段；实线圈s2内具有连续的4个运动点，所以可以将实线圈s2内的4个运动点定义为一个运动段。

如此，通过上述方法，可以从多个静止段找出定位参考段和定位评价段，进而确定出各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组，依据位置偏差数组和角度偏差数组，对机器人的定位性能进行评估，不仅提高了评估方法的自动化程度，还可以提高评估的效率的精度。

具体地，在本发明实施例中，预设的第一分类规则包括：

若在确定出预设路径之前，控制机器人依次到达预设目标点时，确定出机器人到达各预设目标点的到达时间，且根据静止段中各静止点的采集时间，确定出每个静止段对应的时间段时，将包括任一到达时间的时间段对应的静止段定义为定位参考段；其中，各定位参考段的排列顺序按照对应到达时间的先后顺序确定，预设路径根据预设目标点确定；

定位参考段具有M个，针对位于第M个定位参考段之后的各静止段：将第j+(i-1)×M个静止段定义为第j定位评价段，且第j定位评价段与第j个定位参考段对应；其中，i和M均为正整数，j为不大于M的正整数。

例如，参见图2中的（c）所示，预设目标点设置有两个，所以上述内容中提及的文件B中到达时间也具有两个，且在图中分别记为T1和T2；在对各静止段和各运动段按照时间顺序依次进行编号后，编号为3的静止段对应的时间段中包括到达时间T1，所以编号为3的静止段可以定位为第一个定位参考段，编号为7的静止段对应的时间段中包括到达时间T2，所以编号为7的静止段可以定位为第二个定位参考段，也即确定出两个定位参考段，所以M为2；

并且，在j取值为1时，将位于第二个定位参考段之后的编号为9（即位于第二个定位参考段之后的第1个）、13（即位于第二个定位参考段之后的第3个）、17（即位于第二个定位参考段之后的第5个）的静止段定义为第一定位评价段，且这三个第一定位评价段对应于第一个定位参考段；

在j取值为2时，将第二个定位参考段之后的编号为11（即位于第二个定位参考段之后的第2个）、15（即位于第二个定位参考段之后的第4个）、19（即位于第二个定位参考段之后的第6个）的静止段定义为第二定位评价段，且这三个第二定位评价段对应于第二个定位参考段；

其中，在图2中为了便于区别定位参考段和定位评价段，定位参考段用椭圆实线圈表示，定位评价段用矩形框表示，且图2中所示的（d）中的实线箭头表示定位参考段与定位评价段之间对应关系。

如此，通过上述方法，可以从多个静止段中确定出定位参考段和定位评价段以及它们之间的对应关系，从而有利于后续进行定位评估。

具体地，在本发明实施例中，根据各定位参考段和对应定位评价段中各静止点的位置和角度，确定各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组，包括：

根据各定位参考段中各静止点的位置和角度，确定各定位参考段的位置平均值和角度平均值，以及根据各定位评价段中各静止点的位置和角度，确定各定位评价段的位置平均值和角度平均值；

根据各定位参考段的位置平均值和对应定位评价段的位置平均值之间的差值，确定各定位参考段的位置偏差数组；以及，根据各定位参考段的角度平均值和对应定位评价段的角度平均值之间的差值，确定各定位参考段的角度偏差数组。

例如，以其中一个定位参考段为例，假设该定位参考段记为DC1，该定位参考段DC1对应的定位评价段具有三个，分别记为DP1、DP2和DP3，那么：

首先，计算出定位参考段DC1与对应的定位评价段DP1之间的位置平均值差值（用W1表示）、角度平均值差值（用R1表示），定位参考段DC1与对应的定位评价段DP2之间的位置平均值差值（用W2表示）、角度平均值差值（用R2表示），以及定位参考段DC1与对应的定位评价段DP3之间的位置平均值差值（用W3表示）、角度平均值差值（用R3表示）；

然后，确定出定位参考段DC1对应的位置偏差数组（用E_l1表示）包括W1、W2和W3，角度偏差数组（用E_a1表示）包括R1、R2和R3。

其中，可选地，以其中一个定位参考段为例，该定位参考段的位置平均值的计算方法可以为：

若假设该定位参考段包括n个静止点，那么可以将这n个静止点的位置加和之后再除以n得到一平均值，将得到的这一平均值确定为位置平均值。

同理，角度平均值也可以采用上述方法计算，在此不再详述。

如此，可以简便、快捷、高效地确定出各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组，以便于后续根据这些数组进行定位性能评估，从而提高评估效率和精度，同时提高评估的自动化程度。

具体地，在本发明实施例中，在根据各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组，对机器人的定位性能进行评估时，可以采用以下方式：

方式1：

若具有M个定位参考段时，计算M个定位参考段的位置偏差数组的平均值、标准差、最大值和最小值，以及计算M个定位参考段的角度偏差数组的平均值、标准差、最大值和最小值，根据计算出的这些数据，以及预先设定的标准，进行评估。

例如，预先设定了标准的平均值、标准的标准差、标准的最大值、以及标准的最小值，若M个定位参考段的位置偏差数组的平均值小于标准的平均值、标准差小于标准的标准差、最大值小于标准的最大值、以及最小值小于标准的最小值，且M个定位参考段的角度偏差数组的平均值小于标准的平均值、标准差小于标准的标准差、最大值小于标准的最大值、以及最小值小于标准的最小值时，可以认为此时机器人的定位性能较优异，使得机器人在移动过程中的精准度很高；

若M个定位参考段的位置偏差数组的平均值不小于标准的平均值、标准差不小于标准的标准差、最大值不小于标准的最大值、以及最小值均不小于标准的最小值，和/或M个定位参考段的角度偏差数组的平均值不小于标准的平均值、标准差不小于标准的标准差、最大值不小于标准的最大值、以及最小值不小于标准的最小值时，可以认为此时机器人的定位性能较差，使得机器人在移动过程出现了较大的偏差。

当然，上述只是举例说明评估方式，在实际情况中，可以依据具体的性能要求、应用场景等因素设置评估方式，在此并不限定。

因此，此方式1可以快速、有效地确定出机器人的定位性能，大大提高了评估的效率。

方式2：

不管定位参考段具有多少个，均计算出每个定位参考段的位置偏差数组的平均值、标准差、最大值和最小值、以及每个定位参考段的角度偏差数组的平均值、标准差、最大值和最小值，根据计算出的这些数据，以及预先设定的标准，进行评估。

其中，此方式2与上述方式1不同之处在于：

方式1是将M个定位参考段看作是一个整体来进行评估，考虑的是整体性；而方式2是将每个定位参考段看作是一个整体，考虑的是各定位参考段的独立性；

因此，此方式2可以更加全面、细致、深度地分析机器人在不同时段的定位性能，有利于对机器人的定位性能的精准把控。

2、导航性能。

可选地，在本发明实施例中，根据各运动点的位置，对机器人的导航性能进行评估，包括：

在按照各数据点对应的时间顺序，将连续的运动点定义为运动段，且运动段具有多个时，按照预设的第二分类规则，从各运动段中确定出多个导航参考段，以及各导航参考段对应的导航评价段；

根据各导航参考段和对应导航评价段中运动点的位置，确定各导航评价段对应的导航偏差数组；

根据各导航评价段对应的导航偏差数组，对机器人的导航性能进行评估。

如此，通过上述方法，可以从多个运动段找出导航参考段和导航评价段，进而确定出各导航评价段对应的导航偏差数组，依据导航偏差数组，对机器人的导航性能进行评估，不仅提高了评估方法的自动化程度，还可以提高评估的效率的精度。

具体地，在本发明实施例中，预设的第二分类规则包括：

若在确定出预设路径之前，控制机器人依次到达预设目标点时，确定出机器人到达各预设目标点的到达时间，且各定位参考段的排列顺序按照对应到达时间的先后顺序确定时，从位于最后一个定位参考段之后的第一个运动段开始，依次确定出M个导航参考段，导航参考段的设置数量与定位参考段的设置数量相同；

针对位于最后一个导航参考段之后的各运动段：将第k+(q-1)×M个运动段定位为第k导航评价段，且第k导航评价段与第k个导航参考段对应；其中，q和M均为正整数，k为不大于M的正整数，预设路径根据预设目标点确定。

例如，继续参见图2中的（c）所示，基于上述举例内容可以确定此时M为2，即具有两个定位参考段，进而可以确定具有两个导航参考段，即编号为8的运动段定位第一个导航参考段，编号为10的运动段定位第二个导航参考段，且这两个导航参考段均位于第二个参考定位段（即编号为7的静止段）之后；

并且，k取值为1时，将位于第二个导航参考段之后的编号为12（即位于第二个导航参考段之后的第1个）、16（即位于第二个导航参考段之后的第3个）的运动段定义为第一导航评价段，且这两个第一导航评价段对应于第一个导航参考段；

在k取值为2时，将第二个导航参考段之后的编号为14（即位于第二个导航参考段之后的第2个）、18（即位于第二个导航参考段之后的第4个）的运动段定义为第二导航评价段，且这两个第二导航评价段对应于第二个导航参考段；

其中，在图2中为了便于区别导航参考段和导航评价段，导航参考段用椭圆实线圈表示，导航评价段用矩形框表示，且图2中所示的（d）中的实线箭头表示导航参考段与导航评价段之间对应关系。

如此，通过上述方法，可以从多个运动段中确定出导航参考段和导航评价段以及它们之间的对应关系，从而有利于后续进行导航评估。

具体地，在本发明实施例中，根据各导航参考段和对应导航评价段中运动点的位置，确定各导航评价段对应的导航偏差数组，包括：

针对任一导航评价段，均执行以下过程：

若将任一导航评价段中的运动点定义为第一运动点，将对应导航参考段中的运动点定义为第二运动点时，确定任一第一运动点的位置与各第二运动点的位置之间距离中的最小值；

根据筛选出的该导航评价段中各第一运动点对应的最小值，构建该导航评价段对应的导航偏差数组。

例如，以其中一个导航评价段为例，假设该导航评价段包括3个第一运动点，分别记为F1、F2和F3，该导航评价段对应的导航参考段包括2个第二运动点，分别记为F4和F5，那么：

若第一运动点F1的位置与第二运动点F4的位置之间的距离用L14表示，第一运动点F1的位置与第二运动点F5的位置之间的距离用L15表示，且距离L14小于距离L15；

若第一运动点F2的位置与第二运动点F4的位置之间的距离用L24表示，第一运动点F2的位置与第二运动点F5的位置之间的距离用L25表示，且距离L24小于距离L25；

若第一运动点F3的位置与第二运动点F4的位置之间的距离用L34表示，第一运动点F3的位置与第二运动点F5的位置之间的距离用L35表示，且距离L34大于距离L35；

此时，该导航评价段对应的导航偏差数组可以包括：距离L14、距离L24、以及距离L35。

如此，可以简便、快捷、高效地确定出各导航评价段对应的导航偏差数组，以便于后续根据这些数组进行导航性能评估，从而提高评估效率和精度，同时提高评估的自动化程度。

具体地，在本发明实施例中，在根据各导航评价段对应的导航偏差数组，对机器人的导航性能进行评估时，同样可以依据定位性能时的评估方式，具体的可以包括：

方式1：

若具有多个导航评价段时，计算多个导航评价段的导航偏差数组的平均值、标准差、最大值和最小值，根据计算出的这些数据，以及预先设定的标准，进行评估。

例如，预先设定了标准的平均值、标准的标准差、标准的最大值、以及标准的最小值，若多个导航评价段的导航偏差数组的平均值小于标准的平均值、标准差小于标准的标准差、最大值小于标准的最大值、以及最小值小于标准的最小值时，可以认为此时机器人的导航性能较优异，使得机器人在移动过程中的精准度很高；

若多个导航评价段的导航偏差数组的平均值不小于标准的平均值、标准差不小于标准的标准差、最大值不小于标准的最大值、以及最小值均不小于标准的最小值时，可以认为此时机器人的导航性能较差，使得机器人在移动过程出现了较大的偏差。

当然，上述只是举例说明评估方式，在实际情况中，可以依据具体的性能要求、应用场景等因素设置评估方式，在此并不限定。

因此，此方式1可以快速、有效地确定出机器人的导航性能，大大提高了评估的效率。

方式2：

不管导航评价段具有多少个，均计算出每个导航评价段的导航偏差数组的平均值、标准差、最大值和最小值，根据计算出的这些数据，以及预先设定的标准，进行评估。

其中，此方式2与上述方式1不同之处在于：

方式1是将多个导航评价段看作是一个整体来进行评估，考虑的是整体性；而方式2是将每个导航评价段看作是一个整体，考虑的是各导航评价段的独立性；

因此，此方式2可以更加全面、细致、深度地分析机器人在不同时段的导航性能，有利于对机器人的导航性能的精准把控。

需要说明的是，在本发明实施例中提供了一种具有自主移动功能的机器人在多个预设目标点之间循环运行的工作场景下的评估方法，该方法可以方便地实施机器人大量重复的自动化测试（也即机器人移动过程中采集数据的过程），且后续的数据处理过程简单可靠；并且，该方法解决了机器人在多个预设目标点之间循环运行场景下的整机性能指标测试问题。

例如：结合红外运动捕捉设备，本发明实施例中提供的定位方法，只需要少量的人工操作，即可实现使用红外运动捕捉设备记录的位置数据进行机器人的定位与导航精度评价的目标，自动化程度较高。

并且，测试过程可以持续4小时左右，机器人在数个预设目标点之间循环运行次数可达100次以上，只需要在开始时开启红外运动捕捉设备、记录预设目标点的到达时间、以及记录机器人自主移动过程中的位置和角度；并在测试结束后，使用上述评估方法自动分析出机器人在预设路径下移动的定位精度和导航精度。

下面结合具体实施例，对本发明实施例提供的上述评估方法进行说明。

结合图3所示。

S301、确定文件A和文件B，其中文件A包括多条数据，每条数据点对应一个数据点，每条数据包括：机器人在按照预设路径的自主移动过程中到达其中一个数据采集周期时采集到的机器人的位置、角度和采集时间，文件B包括在确定机器人的预设路径时记录的到达预设目标点的到达时间；

S302、根据文件A中每个数据点对应的位置、角度和采集时间，计算每个数据点的线速度和角速度；

S303、根据每个数据点的线速度和角速度，将全部数据点划分成静止点和运动点；

S304、将连续的多个静止点称之为静止段，将连续的多个运动点称之为运动段；

S305、根据各数据点的时间顺序和文件B，按照预设的第一分类规则，从各静止段中确定出多个定位参考段，以及各定位参考段对应的定位评价段；以及，按照预设的第二分类规则，从各运动段中确定出多个导航参考段，以及各导航参考段对应的导航评价段；

S306、根据各定位参考段和对应定位评价段中各静止点的位置和角度，确定各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组；以及，根据各导航参考段和对应导航评价段中运动点的位置，确定各导航评价段对应的导航偏差数组；

S307、根据各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组，对机器人的定位性能进行评估；以及，根据各导航评价段对应的导航偏差数组，对机器人的导航性能进行评估。

基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种机器人移动性能的评估装置，该评估装置的实现原理与前述的一种机器人移动性能的评估方法的实现原理类似，该评估装置的具体实现方式可参见前述评估方法的具体实施例，重复之处不再赘述。

具体地，本发明实施例提供的一种机器人移动性能的评估装置，如图4所示，包括：

存储器401，用于存储程序指令；

处理器402，用于调用存储器401中存储的程序指令，按照获得的程序执行：

在机器人按照预设路径进行移动时，按照预设的数据采集周期，通过数据采集设备采集机器人在移动过程中的位置和角度；

在每个数据采集周期对应一个数据点时，根据各数据点对应的位置和角度，从各数据点中筛选出静止点和运动点；

根据各静止点的位置和角度，对机器人的定位性能进行评估，以及根据各运动点的位置，对机器人的导航性能进行评估。

可选地，在本发明实施例中，处理器402具体用于：

在按照各数据点对应的时间顺序，将连续的静止点定义为静止段，且静止段具有多个时，按照预设的第一分类规则，从各静止段中确定出多个定位参考段，以及各定位参考段对应的定位评价段；

根据各定位参考段和对应定位评价段中各静止点的位置和角度，确定各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组；

根据各定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组，对机器人的定位性能进行评估。

可选地，在本发明实施例中，处理器402具体用于：

根据各定位参考段中各静止点的位置和角度，确定各定位参考段的位置平均值和角度平均值，以及根据各定位评价段中各静止点的位置和角度，确定各定位评价段的位置平均值和角度平均值；

根据各定位参考段的位置平均值和对应定位评价段的位置平均值之间的差值，确定各定位参考段的位置偏差数组；以及，根据各定位参考段的角度平均值和对应定位评价段的角度平均值之间的差值，确定各定位参考段的角度偏差数组。

可选地，在本发明实施例中，处理器402具体用于：

在按照各数据点对应的时间顺序，将连续的运动点定义为运动段，且运动段具有多个时，按照预设的第二分类规则，从各运动段中确定出多个导航参考段，以及各导航参考段对应的导航评价段；

根据各导航参考段和对应导航评价段中运动点的位置，确定各导航评价段对应的导航偏差数组；

根据各导航评价段对应的导航偏差数组，对机器人的导航性能进行评估。

可选地，在本发明实施例中，处理器402具体用于：

针对任一导航评价段，均执行以下过程：

若将任一导航评价段中的运动点定义为第一运动点，将对应导航参考段中的运动点定义为第二运动点时，确定任一第一运动点的位置与各第二运动点的位置之间距离中的最小值；

根据筛选出的该导航评价段中各第一运动点对应的最小值，构建该导航评价段对应的导航偏差数组。

可选地，在本发明实施例中，处理器402具体用于：

针对任一数据点，均执行以下过程：

根据任一数据点对应的位置和角度，确定该数据点的线速度和角速度；

判断该数据点的线速度和角速度是否满足预设筛选条件；

若是，则将该数据点确定为静止点；

若否，则将该数据点确定为运动点。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种机器人移动性能的评估方法，其特征在于，包括：

在所述机器人按照预设路径进行移动时，按照预设的数据采集周期，通过数据采集设备采集所述机器人在移动过程中的位置和角度；

在每个所述数据采集周期对应一个数据点时，根据各所述数据点对应的位置和角度，从各所述数据点中筛选出静止点和运动点；

根据各所述静止点的位置和角度，对所述机器人的定位性能进行评估，以及根据各所述运动点的位置，对所述机器人的导航性能进行评估。

2.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，根据各所述静止点的位置和角度，对所述机器人的定位性能进行评估，包括：

在按照各所述数据点对应的时间顺序，将连续的静止点定义为静止段，且所述静止段具有多个时，按照预设的第一分类规则，从各所述静止段中确定出多个定位参考段，以及各所述定位参考段对应的定位评价段；

根据各所述定位参考段和对应所述定位评价段中各所述静止点的位置和角度，确定各所述定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组；

根据各所述定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组，对所述机器人的定位性能进行评估。

3.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，根据各所述定位参考段和对应所述定位评价段中各所述静止点的位置和角度，确定各所述定位参考段对应的位置偏差数组和角度偏差数组，包括：

根据各所述定位参考段中各所述静止点的位置和角度，确定各所述定位参考段的位置平均值和角度平均值，以及根据各所述定位评价段中各所述静止点的位置和角度，确定各所述定位评价段的位置平均值和角度平均值；

根据各所述定位参考段的位置平均值和对应所述定位评价段的位置平均值之间的差值，确定各所述定位参考段的位置偏差数组；以及，根据各所述定位参考段的角度平均值和对应所述定位评价段的角度平均值之间的差值，确定各所述定位参考段的角度偏差数组。

4.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述预设的第一分类规则包括：

若在确定出所述预设路径之前，控制所述机器人依次到达预设目标点时，确定出所述机器人到达各所述预设目标点的到达时间，且根据所述静止段中各所述静止点的采集时间，确定出每个所述静止段对应的时间段时，将包括任一所述到达时间的所述时间段对应的所述静止段定义为所述定位参考段；其中，各所述定位参考段的排列顺序按照对应所述到达时间的先后顺序确定，所述预设路径根据所述预设目标点确定；

所述定位参考段具有M个，针对位于第M个所述定位参考段之后的各所述静止段：将第j+(i-1)×M个所述静止段定义为第j定位评价段，且所述第j定位评价段与第j个所述定位参考段对应；其中，i和M均为正整数，j为不大于M的正整数。

5.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，根据各所述运动点的位置，对所述机器人的导航性能进行评估，包括：

在按照各所述数据点对应的时间顺序，将连续的运动点定义为运动段，且所述运动段具有多个时，按照预设的第二分类规则，从各所述运动段中确定出多个导航参考段，以及各所述导航参考段对应的导航评价段；

根据各所述导航参考段和对应所述导航评价段中所述运动点的位置，确定各所述导航评价段对应的导航偏差数组；

根据各所述导航评价段对应的导航偏差数组，对所述机器人的导航性能进行评估。

6.如权利要求5所述的评估方法，其特征在于，根据各所述导航参考段和对应所述导航评价段中所述运动点的位置，确定各所述导航评价段对应的导航偏差数组，包括：

针对任一所述导航评价段，均执行以下过程：

若将任一所述导航评价段中的所述运动点定义为第一运动点，将对应所述导航参考段中的所述运动点定义为第二运动点时，确定任一所述第一运动点的位置与各所述第二运动点的位置之间距离中的最小值；

根据筛选出的该所述导航评价段中各所述第一运动点对应的最小值，构建该所述导航评价段对应的导航偏差数组。

7.如权利要求5所述的评估方法，其特征在于，所述预设的第二分类规则包括：

若在确定出所述预设路径之前，控制所述机器人依次到达预设目标点时，确定出所述机器人到达各所述预设目标点的到达时间，且各所述定位参考段的排列顺序按照对应所述到达时间的先后顺序确定时，从位于最后一个所述定位参考段之后的第一个所述运动段开始，依次确定出M个所述导航参考段，所述导航参考段的设置数量与所述定位参考段的设置数量相同；

针对位于最后一个所述导航参考段之后的各所述运动段：将第k+(q-1)×M个所述运动段定位为第k导航评价段，且所述第k导航评价段与第k个导航参考段对应；其中，q和M均为正整数，k为不大于M的正整数，所述预设路径根据所述预设目标点确定。

8.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，根据各所述数据点对应的位置和角度，从各所述数据点中筛选出静止点和运动点，包括：

针对任一所述数据点，均执行以下过程：

根据任一所述数据点对应的位置和角度，确定该所述数据点的线速度和角速度；

判断该所述数据点的线速度和角速度是否满足预设筛选条件；

若是，则将该所述数据点确定为所述静止点；

若否，则将该所述数据点确定为所述运动点。

9.如权利要求8所述的评估方法，其特征在于，所述预设筛选条件包括：

若按照各所述数据点对应的时间顺序，将位于该所述数据点之前的所述数据点定义为第一数据点，将位于该所述数据点之后的所述数据点定义为第二数据点时，n/2个所述第一数据点的线速度、n/2个所述第二数据点的线速度、以及该所述数据点的线速度均小于线速度阈值，且w/2个所述第一数据点的角速度、w/2个所述第二数据点的角速度、以及该所述数据点的角速度均小于角速度阈值；其中，n和w均为大于1的偶数。

10.一种机器人移动性能的评估装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用所述存储器中存储的所述程序指令，按照获得的程序执行：

在所述机器人按照预设路径进行移动时，按照预设的数据采集周期，通过数据采集设备采集所述机器人在移动过程中的位置和角度；

在每个所述数据采集周期对应一个数据点时，根据各所述数据点对应的位置和角度，从各所述数据点中筛选出静止点和运动点；

根据各所述静止点的位置和角度，对所述机器人的定位性能进行评估，以及根据各所述运动点的位置，对所述机器人的导航性能进行评估。

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