CN112148005B - 基于线激光的机器人沿边控制方法 - Google Patents

基于线激光的机器人沿边控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于线激光的机器人沿边控制方法，该方法包括以下步骤：S1：机器人通过设置在前端的第一传感器模块获取障碍信息；S2：机器人执行相应动作；S3：机器人通过设置在侧边的第二线激光器和第二摄像头来进行沿边行走。机器人通过摄像头获取具有激光线段的图像来进行沿边数据的获取，机器人通过摄像头获取图像进行处理分析，同时获得准确的障碍物距离以及高度信息，受环境影响较小，从而实现高效率、高清扫覆盖率、用户体验良好的沿边清扫效果；不仅可以对小障碍物进行沿边清扫，还可以对沙发底等障碍物进行沿边清扫。

Description

基于线激光的机器人沿边控制方法
技术领域
本发明涉及智能机器人技术领域，具体涉及一种基于线激光的机器人沿边控制方法。
背景技术
目前市面上基于单点TOF沿边传感器的扫地机器人在沿墙清扫时效果很好，但是在沿小障碍物和沿沙发底清扫的时候，由于单点TOF的探测范围比较有限，无法做到很好的跟踪障碍物的方位，导致机器与障碍物频繁产生物理碰撞，严重降低清扫效率、清扫覆盖率和用户体验。而现有的专利：一种机器人沿边的方法及机器人（201911192340 .8），该专利是采用线激光进行沿边控制，主要通过测距的线激光来进行检测，只能检测障碍物与机器人的距离，虽然可以对小障碍物进行沿边清扫，但是对空隙较高的沙发或较矮的桌子的底部边缘也会触发沿边清扫，无法对空隙较高的沙发或较矮的桌子底部位置进行清扫，而且容易受到外部环境光的影响。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于线激光的机器人沿边控制方法，大大提高了机器人对小障碍物和沙发底进行沿边行走的准确度。本发明的具体技术方案如下：
一种基于线激光的机器人沿边控制方法，该方法包括以下步骤：S1：机器人通过设置在前端的第一传感器模块获取障碍信息；S2：机器人执行相应动作；S3：机器人通过设置在侧边的第二线激光器和第二摄像头来进行沿边行走；其中，所述相应动作为左转或右转。该方法通过摄像头来获取具有线激光信息的图像，然后从图像从获取多种信息来进行沿边行走，提高了机器人的沿边行走能力。
于本发明的一个或多个方案中，所述机器人检测到机器人与障碍物的距离为预设值时，机器人获取障碍物信息。机器人根据实际情况来设置预设值，提高机器人的灵活性。
于本发明的一个或多个方案中，步骤S1中：所述第一传感器模块包括第一线激光器和第一摄像头，所述第二摄像头与设置在第二线激光器的旁边，且与机器人的轮轴线平行设置，该第二摄像头上设有滤光片，所述第二摄像头用于捕捉第二线激光器发出的线激光，机器人通过第一线激光器获取障碍物与机器人之间的测距距离，机器人通过第一摄像头获取障碍物的图像，机器人根据障碍物在图像中的位置来确定障碍物的方位角，机器人采用三角函数通过测距距离和方位角得到障碍物的偏移距离。通过线激光器和摄像头结合的方法来进行检测数据，检测准确度高。
于本发明的一个或多个方案中机器人在获取障碍物的方位角时，机器人将图像划分为若干分区，然后根据障碍物所在分区所对应的角度来确定障碍物的方位角。
于本发明的一个或多个方案中，机器人获取每个分区所对应的角度的步骤为：机器人的中轴线和第一摄像头的中轴线重合设置，机器人设定划分图像的分区长度，机器人获取一张图像，然后将中轴线在图像上所对应的竖线为基准线，机器人将基准线两侧的图像按分区长度划分为若干分区，机器人根据测距距离和分区长度来获取每个分区所对应的步骤S2中：所述第二线激光器为一字型线激光器，该一字型线激光器沿竖直方向发射线激光，在障碍物上形成垂直于水平面的激光线段，第二线激光器以设定角度设置在机器人的左侧或右侧；若第二线激光器设置在机器人的左侧，则机器人执行的相应动作为右转；若第二线激光器设置在机器人的右侧，则机器人执行的相应动作为左转；其中，所述设定角度为第二线激光器的发射方向与机器人的轮轴线之间的夹角。第二线激光器以设定的角度设置在机器人上，提高了机器人的检测范围。
于本发明的一个或多个方案中，步骤S2中：机器人根据机器人的半径、测距距离和偏移距离得到中心距离和第一偏转角度，机器人根据设定角度、半径和中心距离得到第二偏转角度，机器人根据第一偏转角度和第二偏转角度获取转动角度。
于本发明的一个或多个方案中，机器人获取中心距离和第一偏转角度的具体步骤为：机器人将半径r与测距距离d1、偏移距离d2和中心距离R设为直角三角形的三条边，机器人根据三角函数获取第一偏转角度β的正切函数tanβ=d2/（r+d1)，再根据反正切函数获取第一偏转角度β=arctan（tanβ）；机器人根据三角函数获取中心距离R，R=d2/sinβ或R=（r+d1）/cosβ，或机器人通过勾股定理（r+d1）2+d22=R2来获取中心距离R。
于本发明的一个或多个方案中，机器人获取第二偏转角度的方法为：机器人根据设置角度θ、半径r和中心距离R获取第二偏转角度γ，当设置角度θ=45度时，第二偏转角度γ=(arcsin(1-(r/R)2))/2。
于本发明的一个或多个方案中，机器人计算转动角度的步骤为：若障碍物与第二传感器位于机器人同一侧，则转动角度为90度与第一偏转角和第二偏转角的和的差值；若障碍物与第二传感器分别位于机器人的两侧，则转动角度为90度和第一偏转角度的和与第二偏转角度的差值。根据障碍物的实际位置来计算转动角度，实用性高，计算速度快。
于本发明的一个或多个方案中，步骤S3中：第二线激光器发射线激光并在障碍物上形成激光线段，第二摄像头获取具有激光线段的障碍物的图像，机器人根据图像中激光线段的长度和位置来获取障碍物与机器人之间的距离和障碍物的高度，机器人根据障碍物与机器人之间的距离和障碍物的高度进行沿边行走。
于本发明的一个或多个方案中，机器人将第二摄像头旋转90度设置，获取到旋转后的具有激光线段的障碍物的图像，机器人获取图像上激光线段的坐标信息，机器人将图像上激光线段的坐标信息与预设坐标进行对比来判断是否触发机器人的沿边行走。该控制方法通过摄像头获取图像进行处理分析，同时获得准确的障碍物距离以及高度信息，受环境影响较小，从而实现高效率、高清扫覆盖率、用户体验良好的沿边清扫效果；不仅可以对小障碍物进行沿边清扫，还可以对沙发底等障碍物进行沿边清扫。
附图说明
图1为本发明的基于线激光的机器人沿边控制方法的流程图；
图2为本发明的机器人的结构示意图；
图3为本发明的图像分区对应角度的结构示意图；
图4为本发明的机器人检测正常障碍物的激光图像；
图5为发明的机器人检测沙发底的激光图像。
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，一种基于线激光的机器人沿边控制方法，该方法包括以下步骤：S1：机器人通过设置在前端的第一传感器模块获取障碍信息；S2：机器人执行相应动作；S3：机器人通过设置在侧边的第二线激光器和第二摄像头来进行沿边行走；其中，所述相应动作为左转或右转。机器人采用线激光器和摄像头来作为机器人沿边行走的传感器，提高了机器人进行沿边清扫的准确度。
作为其中一种实施例，参照图2可知，所述机器人检测到机器人与障碍物的距离为预设值时，机器人获取障碍物信息，所述预设值一般为7cm。机器人根据实际情况来设置预设值，提高机器人的灵活性。所述第一传感器模块包括第一线激光器和第一摄像头，机器人通过第一线激光器获取机器人与障碍物的距离信息，机器人通过第一摄像头获取的图像信息来得到障碍物相对于机器人的位置信息。机器人将第一摄像头获取到的图像从左到右分区，一般前方检测障碍物的范围设定在机身前方的7cm以内，在该范围内标定摄像头图像各个分区对应的相对于机身中轴方位角，当检测到对应分区内有障碍物就可以根据分区推算出该障碍物的方位角α。并分辨出障碍物是位于机器人的左侧还是右侧。通过线激光器和摄像头结合的方法来进行检测数据，检测准确度高。
作为其中一种实施例，所述第二线激光器以设定角度θ设置在机器人的左侧或右侧；若第二线激光器设置在机器人的左侧，则机器人执行的相应动作为右转；若第二线激光器设置在机器人的右侧，则机器人执行的相应动作为左转；其中，所述设定角度θ为第二线激光器的发射方向与机器人的轮轴线之间的夹角。第二线激光器以设定的角度设置在机器人上，提高了机器人的检测范围。
作为其中一种实施例，参照图2可知，图2为竖直放置的机器人，机器人的前端在最上方，第一传感器位于机器人的最前端，第二传感器位于机器人的右侧，障碍物为机器人右侧的前方的方块。第一传感器模块包括第一线激光器和第一摄像头，第一线激光器发射的线激光与水平面平行或与水平方向呈预设角度。机器人在获取数据时，第一线激光器发出的线激光会在障碍物上形成激光线段，机器人在计算时会在激光线段中选取一个点作为计算目标，每次计算过程中，关于障碍物与机器人的位置关系，也就是该点与机器人之间的位置关系，在获取转动角度后，机器人转动相应的转动角度，第二线激光器发出的线激光就会照射在选取的点上，第二线激光器发出的线激光就会在障碍物上形成激光线段。机器人通过第一线激光器获取障碍物与机器人的测距距离d1，机器人通过第一摄像头获取障碍物的图像，机器人将图像从左到右分为若干分区，机器人根据障碍物所在的分区来确定障碍物的方位角α，机器人在获取障碍物的方位角时，机器人将图像划分为若干分区，可以根据长度或像素来进行分区，然后根据障碍物所在分区所对应的角度来确定障碍物的方位角α。机器人在工作前或出厂前，对机器人的分区所对应的角度进行设置，如图3所示，分区长度为A,测距距离为d1，每个分区所对应的角度a，机器人的中轴线和第一摄像头的中轴线重合设置，机器人设定划分图像的分区长度A，机器人获取一张图像，然后将中轴线在图像上所对应的竖线为基准线，机器人将基准线两侧的图像按分区长度A划分为若干分区，机器人根据获取的图像的测距距离d1和分区长度A通过三角函数分别获取每个分区所对应的角度a，以每个分区所对应的角度a作为机器人判断障碍物的方位角α的判断依据，则机器人在工作过程中获取一张图像后，对这张图像以分区长度A对图像进行划分，障碍物所在分区所对应的角度a就是位于该分区内的障碍物的方位角α。还可以根据障碍物在基准线的左边还是右边来区分障碍物在机器人的左侧还是右侧。机器人通过测距距离和方位角α得到偏移距离d2；其中，所述测距距离d1为第一线激光器发出的线激光在障碍物上形成的激光线段所在的直线与第一线激光器的距离，所述方位角α为障碍物与机器人之间的直线和机器人中轴线之间的夹角，所述中轴线为将机器人均分为左右两部分的直线，所述偏移距离d2为障碍物与机器人中轴线之间的距离。通过线激光器和摄像头结合的方法来进行检测数据，检测准确度高。所述第一线激光器和第二传感器都是一字型线激光器。机器人采用相同的线激光发射器来进行检测，提高机器人计算的准确度。机器人根据机器人的半径r、测距距离d1和偏移距离d2获取中心距离R和第一偏转角度β，机器人根据机器人的半径r、测距距离d1和偏移距离d2获取中心距离R和第一偏转角度β，机器人将半径r与测距距离d1、偏移距离d2和中心距离R设为直角三角形，其中中心距离R为斜边，机器人根据三角函数获取第一偏转角度β的正切函数tanβ=d2/（r+d1)，再根据反正切函数获取第一偏转角度β=arctan（tanβ）；机器人根据三角函数获取中心距离R，R=d2/sinβ或R=（r+d1）/cosβ；或，机器人通过勾股定理（r+d1）2+d22=R2来获取中心距离R。机器人根据设定角度θ、半径r和中心距离R得到第二偏转角度γ，当设定角度θ=45°时，第二偏转角度γ=(arcsin(1-(r/R)2))/2，机器人根据第一偏转角度β和第二偏转角度γ获取转动角度；其中，所述中心距离R为障碍物与机器人中心之间的距离，所述设定角度θ为第二传感器的发射方向与机器人轮轴线在水平面上的夹角，第二偏转角度γ为：第二传感器的发射线与以中心距离R为半径的圆的交点与机器人的中心之间的连线和机器人的轮轴线之间的夹角。所述轮轴线为机器人驱动轮的轮轴方向上的直线。若障碍物与第二传感器位于机器人同一侧，则转动角度为90度与第一偏转角和第二偏转角的和的差值；若障碍物与第二传感器分别位于机器人的两侧，则转动角度为90度和第一偏转角度β的和与第二偏转角度γ的差值。提高了机器人反应速度。
作为其中一种实施例，所述第二线激光器为一字型线激光器，该一字型线激光器沿竖直方向发射线激光，发射的线激光会在障碍物上呈现出激光线段，如果障碍物为墙面，该激光线段竖直在地面上且与墙边的竖线平行。第二线激光器沿竖直方向发射线激光，提高了机器人检测障碍物种类的数量，使机器人的检测范围变大。第二线激光器安装在轮轴附近，与轮轴方向呈θ度的夹角向机器前方偏转，随后调整棱镜角度使得线激光方向呈竖直方向照射。所述第二摄像头与设置在第二线激光器的旁边，且与机器人的轮轴线平行设置，该第二摄像头上设有滤光片，所述第二摄像头用于捕捉第二线激光器发出的线激光。第二摄像头可以捕捉到足够高度范围内的激光线，使机器人获取的数据更加准确；通过在第二摄像头上设置滤光片，消除了环境光对数据检测的影响。第二线激光器发射线激光并在障碍物上形成激光线段，第二摄像头获取具有激光线段的障碍物的图像，机器人根据图像中激光线段的长度和位置来获取障碍物与机器人之间的距离和障碍物的高度，机器人根据障碍物与机器人之间的距离和障碍物的高度进行沿边行走。该控制方法通过摄像头获取图像进行处理分析，同时获得准确的障碍物距离以及高度信息，受环境影响较小，从而实现高效率、高清扫覆盖率、用户体验良好的沿边清扫效果；不仅可以对小障碍物进行沿边清扫，还可以对沙发底等障碍物进行沿边清扫。如图4所示，该图片为机器人获取到的正常障碍物的激光检测图像，第二摄像头此时右转90度放置的，所以把图片左转90度后就是正常视角呈现出来的规律，第二线激光器的角度是160度，竖直打出去之后必然在地面上会有交线，反映在图4中为左侧斜线，斜线的长度或者说斜线的转折点也可以反应出地面上该方位（45度角向前）上是否有障碍物、障碍物的远近，而机器人与障碍物之间的距离则可以根据水平线高度来确定，机器人与障碍物之间的距离越近，水平线就越低，还可以根据水平线的长度来获取障碍物的高度。如果障碍物为笔等高度较小无法在图像上形成水平线的障碍物时，该类型的障碍物虽然无法在图像上形成水平线，但是会在图像上形成有转折点的两条斜线，可以根据转折点的高度来获取机器人与障碍物之间的距离。机器人根据图像获取到障碍物的各种信息，提高了机器人检测的准确度；而且可以分辨出障碍物的类型，方便机器人进行相应的操作，提高机器人的实用性。
作为其中一种实施例，如图5所示，图5为机器人检测的障碍物为沙发或低矮桌子的底部的检测图像，第二摄像头此时右转90度放置的，所以把图片左转90度后就是正常视角呈现出来的规律，线激光打到沙发底面时也会形成一段斜线，位于图片右侧（图片右侧实际中对应的是上方），如果沙发底高度变低些，斜线的位置就会下移，记录下允许机器通过的沙发底高度所对应的激光线的坐标信息，在图像上建立坐标系，获取右侧激光斜线的坐标信息，并与预设坐标（图中虚线）进行对比，如果右侧激光斜线的坐标信息低于预设坐标就不允许机器通过，高于预设坐标的就判定为可以通过。这样机器人就可以自行判断是否可以进入到沙发或低矮桌子的底部进行清扫。
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基于线激光的机器人沿边控制方法。通过装载在不同的机器人中使机器人可以通过该控制方法来控制机器人进行沿边行走，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。机器人采用该方法进行沿边行走时，可以有效对小障碍物和沿沙发底进行沿边，减少机器人与障碍物的碰撞次数。
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 (11)

1.一种基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：机器人通过设置在前端的第一传感器模块获取障碍信息；
S2：机器人执行相应动作；
机器人根据机器人的半径、测距距离和偏移距离得到中心距离和第一偏转角度，机器人根据设定角度、半径和中心距离得到第二偏转角度，机器人根据第一偏转角度和第二偏转角度获取转动角度；
S3：机器人通过设置在侧边的第二线激光器和第二摄像头来进行沿边行走；
其中，所述相应动作为左转或右转，所述偏移距离为障碍物与机器人中轴线之间的距离。
2.根据权利要求1所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，所述机器人检测到机器人与障碍物的距离为预设值时，机器人获取障碍物信息。
3.根据权利要求1所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，步骤S1中：所述第一传感器模块包括第一线激光器和第一摄像头，所述第二摄像头设置在第二线激光器的旁边，且与机器人的轮轴线平行设置，该第二摄像头上设有滤光片，所述第二摄像头用于捕捉第二线激光器发出的线激光，机器人通过第一线激光器获取障碍物与机器人之间的测距距离，机器人通过第一摄像头获取障碍物的图像，机器人根据障碍物在图像中的位置来确定障碍物的方位角，机器人采用三角函数通过测距距离和方位角得到障碍物的偏移距离。
4.根据权利要求3所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，机器人在获取障碍物的方位角时，机器人将图像划分为若干分区，然后根据障碍物所在分区所对应的角度来确定障碍物的方位角。
5.根据权利要求4所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，机器人获取每个分区所对应的角度的步骤为：机器人的中轴线和第一摄像头的中轴线重合设置，机器人设定划分图像的分区长度，机器人获取一张图像，然后将中轴线在图像上所对应的竖线为基准线，机器人将基准线两侧的图像按分区长度划分为若干分区，机器人根据测距距离和分区长度来获取每个分区所对应的角度。
6.根据权利要求1所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，步骤S2中：所述第二线激光器为一字型线激光器，该一字型线激光器沿竖直方向发射线激光，在障碍物上形成垂直于水平面的激光线段，第二线激光器以设定角度设置在机器人的左侧或右侧；
若第二线激光器设置在机器人的左侧，则机器人执行的相应动作为右转；
若第二线激光器设置在机器人的右侧，则机器人执行的相应动作为左转；
其中，所述设定角度为第二线激光器的发射方向与机器人的轮轴线之间的夹角。
7.根据权利要求1所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，机器人获取中心距离和第一偏转角度的具体步骤为：机器人将半径r与测距距离d1、偏移距离d2和中心距离R设为直角三角形的三条边，机器人根据三角函数获取第一偏转角度β的正切函数tanβ=d2/（r+d1)，再根据反正切函数获取第一偏转角度β=arctan（tanβ）；机器人根据三角函数获取中心距离R，R=d2/sinβ或R=（r+d1）/cosβ，或机器人通过勾股定理（r+d1）2+d22=R2来获取中心距离R。
8.根据权利要求1所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，机器人获取第二偏转角度的方法为：机器人根据设置角度θ、半径r和中心距离R获取第二偏转角度γ，当设置角度θ=45度时，第二偏转角度γ=(arcsin(1-(r/R)2))/2。
9.根据权利要求1所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，机器人计算转动角度的步骤为：若障碍物与第二传感器位于机器人同一侧，则转动角度为90度与第一偏转角和第二偏转角的和的差值；若障碍物与第二传感器分别位于机器人的两侧，则转动角度为90度和第一偏转角度的和与第二偏转角度的差值。
10.根据权利要求1所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，步骤S3中：第二线激光器发射线激光并在障碍物上形成激光线段，第二摄像头获取具有激光线段的障碍物的图像，机器人根据图像中激光线段的长度和位置来获取障碍物与机器人之间的距离和障碍物的高度，机器人根据障碍物与机器人之间的距离和障碍物的高度进行沿边行走。
11.根据权利要求10所述的基于线激光的机器人沿边控制方法，其特征在于，机器人将第二摄像头旋转90度设置，获取到旋转后的具有激光线段的障碍物的图像，机器人获取图像上激光线段的坐标信息，机器人将图像上激光线段的坐标信息与预设坐标进行对比来判断是否触发机器人的沿边行走。
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