CN112578392A - 一种基于远距离传感器的环境边界构建方法及移动机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于远距离传感器的环境边界构建方法及移动机器人，该环境边界构建方法包括：步骤1、启动移动机器人后，控制移动机器人进行旋转，使得移动机器人利用远距离传感器的感测距离信息标记出探索边界；步骤2、移动机器人结束旋转后，在移动机器人按照预设规划方向前进时，利用移动机器人的同一侧面上的远距离传感器的感测距离标记出局部边界；其中，预设规划方向是从所有标记出的探索边界的走向中选择配置的；步骤3、将局部边界与探索边界围成移动机器人的有效测距区域的环境边界；其中，移动机器人的机体侧面至少安装一个远距离传感器。本发明不需要激光雷达旋转扫描就能提前获取到房间轮廓。
Description
技术领域
本发明涉及机器人导航测距的技术领域，特别是一种基于远距离传感器的环境边界构建方法及移动机器人。
背景技术
具有自动行动的机器人，这几年发展迅速，例如常见的家居清洁类扫地机。目前常见的slam技术有视觉导航、激光导航、惯性导航。其中，激光导航的用户体验较好，主要是在于它能够提前把房间轮廓扫描出来，呈现在用户界面中，比较直观。它的缺点是需要一个旋转的激光机构，成本相对比较高，在模具上需要镂空或者凸起。
发明内容
本发明在不需要激光雷达旋转扫描环境轮廓的基础上，只使用机器人侧面的远距离传感器感测并标记的物理边界信息，就可以达到提前获取到房间轮廓的效果。具体的技术方案如下：
一种基于远距离传感器的环境边界构建方法，包括：步骤1、启动移动机器人后，控制移动机器人进行旋转，使得移动机器人利用远距离传感器的感测距离信息标记出探索边界；步骤2、移动机器人结束旋转后，在移动机器人按照预设规划方向前进时，利用移动机器人的同一侧面上的远距离传感器的感测距离标记出局部边界；其中，预设规划方向是从所有标记出的探索边界的走向中选择配置的；步骤3、将局部边界与探索边界构建围成移动机器人的有效测距区域的环境边界；其中，移动机器人的机体侧面至少安装一个远距离传感器。
与现有技术相比，本技术方案不需要在机器人前进过程中使用机体顶面安装的可旋转的激光机构去扫描标记周围的环境边界，而是使用侧面安装远距离传感器去逐步标记局部边界，再配合初始位置处的远距离传感器旋转获得的探索边界，组合围成移动机器人的当前测距有效区域的环境边界，而不是移动机器人实际活动区域的边界，实现提前获取室内未遍历房间区域的轮廓的技术效果。
进一步地，在所述步骤3之后，还包括：当判断到所述步骤3围成的环境边界与历史地图的相同区域处的轮廓边界不符合预设地图重合度时，则调用这个相同区域处的轮廓边界的位姿信息去调整通过旋转平移所述步骤3围成的环境边界 来将所述步骤3围成的环境边界调整得与历史地图的相同区域处的轮廓边界符合预设地图重合度，以在环境边界的基础上添补上所述远距离传感器的距离探测盲区的边界；其中，距离探测盲区是超出所述远距离传感器的有效检测距离的区域；其中，历史地图是移动机器人预先在相同的有效测距区域内标记围成的环境边界的栅格地图。该技术方案使用已知的历史地图来补齐因为远距离传感器的探测距离限制而检测不到的探测盲区的边界，增强移动机器人即时构建的地图环境区域的尺寸形状信息的可靠性。
进一步地，所述预设地图重合度包括预设位姿差值，所述步骤3围成的环境边界与历史地图的相同区域处的轮廓边界不符合预设地图重合度时，所述步骤3围成的环境边界的位姿与历史地图的相同区域处的轮廓边界的位姿的差值大于预设位姿差值。该技术方案根据移动机器人侧面的远距离传感器标记出的环境边界与历史地图的相对应边界的位姿差值去判断地图的重合程度，减少地图匹配误差。
进一步地，在所述步骤1和所述步骤2之间，还包括：若移动机器人在从所述步骤1中通过旋转标记的探索边界中选择出一个探索子边界，则在移动机器人结束步骤1所述的旋转操作后，控制移动机器人沿着这个探索子边界的走向延伸方向前进，其中，移动机器人在所述步骤2中的预设规划方向与这个探索子边界的延伸方向平行；其中，探索边界包括探索子边界，这个探索子边界是用于规划移动机器人的行走方向而选择出来的。该技术方案在移动机器人开始沿着所述预设规划方向行走工作之前，从远距离传感器旋转获得的测距信息中选择一探索子边界，为机器人提供标准工作路径方向的引导信息，从而利用所述探索子边界所包括的局部环境测距信息去纠正移动机器人在所述步骤2中的预设规划方向，进而纠正移动机器人在预设规划方向上行走标记出的局部边界。
进一步地，当所述探索子边界是直线边界时，控制移动机器人沿着直线边界的延伸方向前进，使得所述步骤2的所述预设规划方向成为直线方向，；然后控制移动机器人在步骤2中按照这直线方向前进，并通过移动机器人的同一侧面上安装的远距离传感器的感测距离去标记出这直线方向的固定一侧上的局部边界；其中，移动机器人按照这直线方向前进的过程中，远距离传感器的探测方向是唯一固定的；其中，直线边界的延伸方向是直线方向。该技术方案控制移动机器人沿着一条直线边界的方向行走，利用远距离传感器在预设规划方向的单侧标记出来一片“探索区域”，这片区域可以是机器人不需要工作遍历的区域。
进一步地，当所述预设圆域子环境 探索子边界是曲线边界时，控制移动机器人沿着曲线边界的走向前进，则进入使得所述步骤2后，的所述预设规划方向是一曲线方向，使得然后控制移动机器人按照这一曲线方向前进并通过移动机器人的同一侧面上安装的远距离传感器的感测距离去标记出这一曲线方向的固定一侧上的局部边界；其中，移动机器人按照这一曲线方向前进的过程中，远距离传感器的探测方向不是唯一的；其中，曲线边界的延伸方向是曲线方向。在该技术方案中，移动机器人可以获取多个不同的方向上的测距信息，相对于移动机器人直走只获得固定一侧的测距信息的方式，可以逐渐补充完整周围的边界点的测距信息，扫描出较为完整的环境轮廓，也便于根据这个环境轮廓信息进行更智能的路径规划。
进一步地，在移动机器人按照所述预设规划方向前进的过程中，若所述远距离传感器没有感测到有效检测距离内的障碍物的距离信息，则所述步骤2标记出的所述局部边界的走向与所述预设规划方向平行，其中，移动机器人标记出所述局部边界所行走过的路径与所述局部边界的线间距等于有效检测距离，且移动机器人标记出所述局部边界所行走过的路径在所述局部边界上的投影与所述局部边界重合。该技术方案根据远距离传感器的有效检测距离标记出最远的边界点，进而扫描出用于描述移动机器人当前前进路径的轨迹特征的环境边界。
进一步地，在移动机器人按照所述预设规划方向前进的过程中，若所述远距离传感器感测到有效检测距离内的障碍物的距离信息，则所述步骤2标记出的所述局部边界是这个障碍物的相对应一侧的轮廓线，这个障碍物的相对应一侧是反射所述远距离传感器的探射信号的一侧面；其中，移动机器人的机体中心与实时标记的所述局部边界的边界点之间的直线距离小于或等于所述有效检测距离。该技术方案所述远距离传感器标记到的障碍物轮廓的测距信息，用来建立与移动机器人当前位置对应标记的栅格相对应一侧投影平行的障碍物边界，从而让机器人主动感知当前行走区域内的障碍物的外围轮廓信息。
进一步地，所述局部边界标记在移动机器人的即时构建的栅格地图后，控制移动机器人通过无线/有线信号向可视化的移动终端传输已标记好所述局部边界的栅格地图，使得这个可视化的移动终端向用户显示所述局部边界所包围的区域范围。该技术方案将所有标记出的局部边界标记在同一栅格地图上，并能够以界面的显示给用户，提升用户体验。
一种移动机器人，包括处理单元，移动机器人的机体侧面至少安装一个远距离传感器，处理单元用于执行所述环境边界构建方法对应的程序。相对于激光传感器通过激光旋转扫描获取环境边界轮廓信息，本技术方案降低机器人的制造成本，容易实施，可扩展性好。
进一步地，所述远距离传感器的安装位置是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，其中，所述远距离传感器的探头指向是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，或所述远距离传感器的探头指向与所述移动机器人的前进方向成预设探测角度；或者，所述远距离传感器的安装位置是在移动机器人的行进平面上与移动机器人的前进方向成倾斜安装角度，其中，所述远距离传感器的探头指向是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，或所述远距离传感器的探头指向与所述移动机器人的前进方向成预设探测角度。用于测量移动机器人的前进方向的固定一侧的环境边界（包括前述技术方案的探索边界和局部边界）的距离信息。
进一步地，所述移动机器人包括至少两个远距离传感器，分别设置在移动机器人的机体左侧面及其机体右侧面，且这两个远距离传感器的探测方向都与所述移动机器人的前进方向垂直，用于同时测量移动机器人的左右两侧的障碍物在移动机器人的行进平面上的距离信息；其中，所述移动机器人的前进方向是指向所述移动机器人的机体前端。该技术方案丰富移动机器人在地图边界探索阶段获取的边界信息，也提升惯性导航机器人的定位精度。
进一步地，所述远距离传感器是安装在所述移动机器人的机体的前半侧面或所述移动机器人的机体的后半侧面上；其中，所述移动机器人的前半侧面和所述移动机器人的后半侧面是以经过所述移动机器人的机体中心的中轴线进行划分的，这个中轴线是垂直于所述移动机器人的前进方向。与现有技术相比，减少标记扫描所述环境边界所耗费的计算量和误差。
附图说明
图1是本发明一实施例公开的一种移动机器人的结构示意图。
图2是本发明另一实施例公开的移动机器人旋转标记出的探索边界的栅格示意图。
图3是本发明又一实施例公开的移动机器人沿着直线路径301行走过程中标记出的局部边界的栅格示意图。
具体实施方式
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详细描述。
本发明实施例公开一种基于远距离传感器的环境边界构建方法，为了不使用激光雷达旋转扫描环境轮廓就能获取房间轮廓信息，所述环境边界构建方法只使用机器人侧面的远距离传感器标记物理边界信息，就可以达到提前获取到房间轮廓的效果，具体的步骤包括：
步骤1、启动移动机器人后，可以是上电启动移动机器人后，或者是从休眠状态唤醒移动机器人后，控制移动机器人在起始位置旋转预设圈数，使得移动机器人通过远距离传感器感测出以移动机器人当前位置为中心的有效检测距离内的障碍物的距离信息，还包括没有检测到障碍物的前提下的距离信息，然后在栅格地图上对应标记出以移动机器人当前位置为中心的有效检测距离内的探索边界，这实际上是移动机器人在栅格地图上标记出的远距离传感器的感测距离是小于或等于有效检测距离的边界点，再将这些边界点所在的栅格连接成为所述探索边界，它们都属于移动机器人当前位置的有效测距区域之内。需要说明的是，移动机器人的起始位置或移动机器人的机体中心与所述探索边界的边界点的距离：视为移动机器人的远距离传感器保持在起始位置旋转过程中获得的感测距离。移动机器人在旋转过程中可以获得以移动机器人的起始位置为中心的有效检测距离内的360度的环境距离信息，属于地图探索阶段的较为粗略的局部区域边界信息，所以需要进入步骤2做边界点的补充和位置坐标信息的调整完善。在步骤1中，起到测距作用的远距离传感器可以是移动机器人的机体左侧面的，也可以是移动机器人的机体右侧面的，还可以是移动机器人的机体左右侧面的。
需要说明的是，远距离传感器可以是适用于远距离探测的单点TOF、PSD位置传感器，但不是激光雷达，所述远距离传感器用于获取有效检测距离范围内的障碍物与移动机器人之间的距离信息，并换算为栅格地图上一角度方向上的障碍物的角度距离信息，作为地图边界信息，以供移动机器人进行导航规划。
在本实施例中，远距离传感器的有效检测距离是大于1米的测距距离，在一些实施场景下远距离传感器的有效检测距离一般要求大于4米。
在本实施例中，移动机器人的机体侧面至少安装一个所述远距离传感器，所述远距离传感器的安装位置是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，其中，所述远距离传感器的探头指向是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，或所述远距离传感器的探头指向与所述移动机器人的前进方向成预设探测角度。其中，所述预设探测角度都满足移动机器人对前进方向的任一侧的距离信息的测量。
在另一实施例中，所述远距离传感器的安装位置是在移动机器人的行进平面上与移动机器人的前进方向成倾斜安装角度，其中，所述远距离传感器的探头指向是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，或所述远距离传感器的探头指向与所述移动机器人的前进方向成预设探测角度，倾斜安装角度不是90度，但此时所述远距离传感器的测距信息经过角度转换后可以实现：与上述实施例所述远距离传感器一样的测距定位效果。
需要说明的是在移动机器人的机体上，增加一个侧面或者两个侧面的远距离传感器。当机体两侧都安装远距离传感器时，如图1所示，机体101的左侧安装远距离传感器104，远距离传感器104的探头指向箭头方向105，机体101的右侧安装远距离传感器106，远距离传感器106的探头指向箭头方向107，远距离传感器104和远距离传感器106的连线经过机体中心，箭头方向105和箭头方向107都垂直于移动机器人的前进方向103，移动机器人在一些实施场景中可以同时测量左右两侧的环境边界距离。
步骤2、当移动机器人按照预设规划方向前进时，控制移动机器人的同一侧面上安装的远距离传感器感测并标记出局部边界，即通过同一侧面上安装的远距离传感器感测的距离信息在栅格地图上对应的栅格标记连接成局部边界，然后进入步骤3。其中，预设规划方向是从所有标记出的探索边界的走向中选择配置的，是为了控制移动机器人在当前的工作区域内继续进行测距或开始在未遍历区域内进行清扫作业。在步骤2中，移动机器人结束步骤1所述的旋转操作，获得局部环境信息，然后在此基础上，按照预设规划方向前进，这里的预设规划方向是根据旋转获得的局部环境信息去选择其中标记出的一边界的延伸方向，边界的延伸方向是指上述探索边界所在线条和上述局部边界所在线条的走向；然后本实施例使用远距离传感器感测机器人的预设规划方向的至少一侧的障碍物信息，可以通过移动机器人左侧或右侧边上的一组用于检测远距离的远距离传感器去感测所述预设规划方向的相应固定一侧的障碍物信息，比如，在步骤2中只控制移动机器人左侧上的远距离传感器106去感测所述预设规划方向的左侧方向107的障碍物边界距离信息（局部边界），在这一过程中，移动机器人右侧上的远距离传感器104可以不进行测距；或者在步骤2中只控制移动机器人右侧上的远距离传感器104去感测所述预设规划方向的右侧方向105的障碍物边界距离信息（局部边界），在这一过程中，移动机器人左侧上的远距离传感器106可以不进行测距。从而：不断地获得机体101左侧或右侧的区域与局部边界（包括障碍物边界和因检测距离受限而设定的虚拟边界）的距离大小，并在距离移动机器人当前位置的标记栅格的有效检测距离的栅格上补充标记障碍物边界位置信息，进而连接形成栅格地图上的局部边界。其中，步骤1和步骤2都是在同一栅格地图上标记边界信息。
需要说明的是，前述的标记步骤实质上是属于栅格地图的边界构建过程。
步骤3、将所述局部边界与前述的探索边界构建围成移动机器人的有效测距区域的环境边界，并将环境边界标记在步骤2所述的栅格地图上，其中，移动机器人的有效测距区域是移动机器人在执行步骤1和步骤2的过程中，所述远距离传感器感测覆盖过的区域（移动机器人不一定遍历过的区域），可以理解为移动机器人执行测距建图任务的室内房间区域；当所述步骤2的预设规划方向不是指向一固定的方位时，远距离传感器通过先后感测不同方向上的反射信号补充感测障碍物边界的距离信息，并结合远距离传感器的有效检测距离在栅格地图上标记出新方向上的局部边界，可以实现在前述的探索边界的基础上，逐渐补充移动机器人的当前位置周围的完整的边界信息，提前扫描出远距离传感器的有效检测范围内的整体环境轮廓特征，便于进行移动机器人的路径规划。
与现有技术相比，前述步骤1至步骤3不需要在机器人前进过程中使用机体顶面安装的可旋转的激光机构去扫描标记周围的环境边界，而是使用侧面安装远距离传感器去逐步标记局部边界，再配合初始位置处的远距离传感器旋转获得的探索边界，组合围成移动机器人的当前测距有效区域的环境边界，而不是移动机器人实际活动区域的边界，实现提前获取室内未遍历房间区域的轮廓的技术效果。
作为一种实施例，在所述步骤3之后，还包括：将所述步骤3围成的环境边界与历史地图进行匹配对准，具体包括：当判断到所述步骤3围成的环境边界与历史地图的相同区域处的轮廓边界不符合预设地图重合度时，则通过旋转平移所述步骤3围成的环境边界来将所述步骤3围成的环境边界调整得与历史地图的相同区域处的轮廓边界符合预设地图重合度，这是环境边界的位姿信息的调整过程，最后变得与历史地图的相同区域处的轮廓边界的位姿信息相同，从而在环境边界的基础上添补上所述远距离传感器的距离探测盲区的边界；调整后的环境边界与历史地图的相同区域处的轮廓边界在误差允许的范围内是重合在一起的，从而实现前述的匹配对准；其中，距离探测盲区是超出所述远距离传感器的有效检测距离的区域，而历史地图的相同区域处的轮廓边界的位姿信息是所述移动机器人在预先执行过的步骤1至步骤3中标记的移动机器人的测距区域的环境边界，是已知的栅格地图。本实施例使用已知的历史地图来补充因为远距离传感器的探测距离限制而检测不到的探测盲区的边界，增强移动机器人即时构建的地图环境区域的尺寸形状信息的可靠性，值得注意的是，历史地图的相同区域处的轮廓边界是同一安装位置处的所述远距离传感器感测并标记出的。
优选地，所述预设地图重合度包括预设位姿差值，所述步骤3围成的环境边界与历史地图的相同区域处的轮廓边界不符合所述预设地图重合度时，所述步骤3围成的环境边界的位姿与历史地图的相同区域处的轮廓边界的位姿的差值大于预设位姿差值。所述步骤3围成的环境边界与历史地图的相同区域处的轮廓边界符合所述预设地图重合度时，所述步骤3围成的环境边界的位姿与历史地图的相同区域处的轮廓边界的位姿的差值小于或等于预设位姿差值，则确定所述步骤3围成的环境边界与历史地图的相同区域处的轮廓边界可视为重合。本实施例根据移动机器人侧面的远距离传感器标记出的环境边界与历史地图的相对应边界的位姿差值去判断地图的重合程度，减少地图匹配误差，进而在一些实施场景下可以将位姿差值最小化、地图匹配误差最小化。
作为一种实施例，在所述步骤1和所述步骤2之间，还包括：若移动机器人的远距离传感器从所述步骤1旋转标记的探索边界中选择出一个探索子边界，具体是：如图2所示，移动机器人在位置201旋转过程中感测到周围360度的环境距离信息，再将这些环境距离信息标记成栅格地图上的探索边界，然后从这些探索边界中挑选出用于规划移动机器人行走方向的探索子边界。则在移动机器人结束步骤1所述的旋转操作后，控制移动机器人沿着探索子边界的延伸方向前进，其中，移动机器人在所述步骤2中的预设规划方向与探索子边界的投影对齐，有利于使用探索子边界去纠正移动机器人的行走方向。其中，所述探索边界包括探索子边界，这个探索子边界是为了满足移动机器人的预先配置的导航任务而选择出来的。
在一些实施场景中，当检测到移动机器人的当前前进方向偏离所述探索子边界的延伸方向（理解为探索子边界的走向）时，调整移动机器人的当前前进方向为所述探索子边界的延伸方向，使得移动机器人保持沿着探索子边界的延伸方向前进；其中，探索边界包括探索子边界。在移动机器人开始沿着所述预设规划方向行走工作之前，从远距离传感器旋转获得的测距信息中选择一探索子边界，为机器人提供标准工作路径方向的引导信息，从而利用所述探索子边界所包括的局部环境测距信息去纠正移动机器人在所述步骤2中的预设规划方向，进而纠正移动机器人在预设规划方向上行走标记出的局部边界。
如图2所示，这些探索边界可以包括直线边界和曲线边界，基于边界类型的划分标准的不同，这些探索边界也可以包括实体边界203（障碍物边界）和虚拟边界；由于以移动机器人当前位置201为中心的右侧的有效检测距离内不存在障碍物遮挡机体右侧的远距离传感器的探测信号，所以图2右侧的虚拟边界是以移动机器人当前位置201为中心、有效检测距离d为半径扫描出的一条圆弧线，即图2右侧的虚拟边界是曲线边界，同理可得，图2的移动机器人当前位置201的上侧及其下侧都存在类似的虚拟边界，这些虚拟边界都是相应的方向上距离移动机器人当前位置201最远的探索边界。在图2中，所有的虚拟边界（图2的曲线边界）和所有的实体边界（图2左侧的黑色粗线条和图2右侧的两个黑色直角粗线条）围成移动机器人在旋转阶段的探索区域202，属于步骤3中的移动机器人的有效测距区域的一部分。
如图2所示，移动机器人在位置201的左侧的有效检测距离内存在障碍物203，这个障碍物203是处于移动机器人的旋转扫描的有效检测范围内且障碍物203的轮廓边界是直线的，位置201处的移动机器人的机体中心与障碍物203的轮廓边界的垂直距离是小于所述有效检测距离的，障碍物203的轮廓边界的两端与位置201处的移动机器人的机体中心的直线距离也都是小于所述有效检测距离的，其中，移动机器人的远距离传感器的探测方向覆盖过障碍物203的轮廓边界时所产生的感测距离包括：位置201处的移动机器人的机体中心与障碍物203的轮廓边界的垂直距离、障碍物203的轮廓边界的两端与位置201处的移动机器人的机体中心的直线距离。
在图2的实施例中，若移动机器人旋转后选择障碍物203的轮廓边界作为所述探索子边界，则所述探索子边界是直线边界，然后进入沿着所述预设规划方向行走的阶段，则控制移动机器人被配置为沿着直线边界的走向前进，从而利用直线边界保持对齐纠正移动机器人的实时行走方向，维持移动机器人沿着直线边界的走向导航的准确性。其中，所述预设规划方向与所述探索子边界平行，即图2障碍物203的轮廓边界的延伸方向是平行于所述预设规划方向。在一些工作场景中，当移动机器人的前进方向偏离直线边界的走向时，调整移动机器人的前进方向恢复到直线边界的走向上。
作为一种实施例，如图3所示，移动机器人沿着直线路径301前进，同时通过移动机器人的右侧面上安装的远距离传感器的感测距离去标记出直线路径301的右侧的局部边界。移动机器人按照直线路径301所指的箭头方向前进的过程中，移动机器人的右侧面上安装的远距离传感器的探头指向是保持朝向水平右侧的，使得远距离传感器的探头指向是固定不变的。如图3所示，移动机器人沿着直线路径301前进的过程中占据的栅格为两条黑色粗线条302之间包围的栅格，同时移动机器人的右侧面上安装的远距离传感器感测扫描出的栅格区域为区域303所示，区域303都是根据远距离传感器的感测距离在栅格地图中扫描出来的。因此，本实施例控制移动机器人沿着一条直线边界的方向行走，利用远距离传感器在预设规划方向的单侧标记出来一片“探索区域”，这片区域可以是机器人不需要工作遍历的区域。
需要说明的是，所述局部边界可以划分为直线边界和曲线边界，直线边界可以划分为实体边界（障碍物边界）和虚拟边界。
优选地，如图3所示，在移动机器人沿着直线路径301前进的过程中，若移动机器人的机体右侧面安装的远距离传感器没有感测到其右侧的有效检测距离d内（包括相距有效检测距离d的位置）的障碍物信息，则在与直线路径301的线间距为一个有效检测距离d的位置处标记出一条与直线路径301平行的局部边界，即虚拟边界305，虚拟边界305是根据远距离传感器的最远的有效感测距离标记出的直线边界；其中，由几何学原理可知：移动机器人完全标记出虚拟边界305所行走过的直线路径与直线路径301的线间距是直线路径301与直线路径301的最短距离，移动机器人完全标记出虚拟边界305所行走过的路径在虚拟边界305上的投影与虚拟边界305重合。本实施例能够根据远距离传感器的有效检测距离标记出最远的边界点，进而扫描出用于描述移动机器人当前前进路径的轨迹特征的环境边界。
在上述实施例的基础上，如图3所示，移动机器人在标记出所述虚拟边界305后，继续沿着直线路径301前进，在这一过程中，移动机器人的机体右侧面安装的远距离传感器感测到其右侧的有效检测距离d内的障碍物信息，则在与直线路径301的线间距为一个第一检测距离的位置处标记出一条与直线路径301平行的实体边界304，实体边界304是移动机器人根据其右侧的远距离传感器的感测距离标记出的障碍物的相对应一侧的轮廓线，其中，移动机器人的远距离传感器感测到的这个障碍物的相对应一侧是反射所述远距离传感器的探射信号的一侧面。移动机器人在标记出所述虚拟边界305后，继续沿着直线路径301前进的过程中，特别是在移动机器人的机体中心右侧的远距离传感器的水平向右的探头方向上，移动机器人的机体中心与实时标记的实体边界304的边界点之间的直线距离小于或等于所述有效检测距离d，即前述的第一检测距离小于或等于所述有效检测距离d。在本实施例中，所述远距离传感器标记到的障碍物轮廓的测距信息，用来建立与移动机器人当前位置对应标记的栅格相对应一侧投影平行的障碍物边界，比如图3的实体边界304，从而让机器人主动感知当前测距区域内的障碍物的外围轮廓信息。
优选地，当所述探索子边界是曲线边界时，控制移动机器人沿着曲线边界的走向前进，则进入所述步骤2后，所述预设规划方向是一曲线方向，使得移动机器人按照这一曲线方向前进并通过移动机器人的同一侧面上安装的远距离传感器标记出这一曲线方向的固定一侧上的局部边界。移动机器人按照这一曲线方向前进的过程中，远距离传感器的探测方向不是唯一的，远距离传感器的探测方向会随着移动机器人的曲折前进而不断变化，从而获取多个不同的方向上的测距信息，相对于前述实施例中的移动机器人直走并只获得固定一方向上的测距信息的方式，本实施例的移动机器人沿着曲线方向行走可以逐渐“补齐”周围的边界点的测距信息，扫描出较为完整的环境轮廓，也便于根据这个环境轮廓信息进行更智能的路径规划。需要说明的是，曲线边界的标记方式（曲线边界也可以划分为实体边界（障碍物边界）和虚拟边界）可以参考前述实施例的直线边界的标记方式，在此不再赘述。
在前述实施例中，所述局部边界标记在移动机器人的即时构建的栅格地图后，控制移动机器人通过无线/有线信号向可视化的移动终端传输已标记好所述局部边界的栅格地图，使得这个可视化的移动终端向用户显示所述局部边界所包围的区域范围。本实施例将所有标记出的局部边界标记在同一栅格地图上，并能够以界面形式显示给用户，在移动机器人的地图探索阶段就能让用户提前看到局部环境的轮廓，提升用户体验。
本发明实施例还公开一种移动机器人，包括处理单元，移动机器人的机体侧面至少安装一个远距离传感器，处理单元用于执行所述环境边界构建方法对应的程序，让移动机器人先通过旋转机体扫描出局部环境的距离信息，然后使用侧面安装远距离传感器去逐步标记局部边界，再配合初始位置处的远距离传感器旋转获得的探索边界，组合围成移动机器人的当前测距有效区域的环境边界，以更加低成本更加简易的测距方法获取室内房间区域的轮廓。相对于激光传感器通过激光旋转扫描获取环境边界轮廓信息，从而降低机器人的制造成本，容易实施，可扩展性好。
需要说明的是，处理单元控制移动机器人的操作，处理单元还可以称为CPU(Central Processing Unit ，中央处理单元)。处理单元可能是一种集成电路芯片，具有信号序列的处理能力。处理单元还可以是通用处理器、数字信号序列处理器(DSP) 、专用集成电路(ASIC) 、现成可编程门阵列(FPGA) 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。通用处理单元可以是微处理器，或者该处理单元也可以是任何常规的处理器等。远距离传感器能够获取测量范围内（等效于前述的有效检测距离内）的障碍物与远距离传感器之间的距离信息，也可以认为是远距离传感器能够获取测量范围内（等效于前述的有效检测距离内）的障碍物与移动机器人的机体中心之间的距离信息。处理单元用于执行指令以实现本发明所述的一种基于远距离传感器的环境边界构建方法的任一实施例以及不冲突的组合所提供的方法。
在本实施例中，所述远距离传感器的安装位置是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，其中，所述远距离传感器的探头指向是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，或所述远距离传感器的探头指向与所述移动机器人的前进方向成预设探测角度，用于测量移动机器人的前进方向的固定一侧的环境边界（包括前述实施例的探索边界和局部边界）的距离信息。或者，所述远距离传感器的安装位置是在移动机器人的行进平面上与移动机器人的前进方向成倾斜安装角度，其中，所述远距离传感器的探头指向是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，或所述远距离传感器的探头指向与所述移动机器人的前进方向成预设探测角度，用于测量移动机器人的前进方向的固定一侧的环境边界（包括前述实施例的探索边界和局部边界）的距离信息，值得注意的是，倾斜安装角度不是90度，但此时所述远距离传感器的测距信息经过软件算法的位姿坐标转换后可以实现：与上述垂直于移动机器人的前进方向垂直安装的所述远距离传感器一样的测距定位效果。
优选地，所述移动机器人包括至少两个远距离传感器，如图1所示，存在两个远距离传感器分别设置在移动机器人的机体101左侧面及其机体101右侧面，远距离传感器106安装在左侧轮子102的附近，远距离传感器104安装在右侧轮子102的附近，且左侧的远距离传感器的探头指向107、右侧的远距离传感器的探头指向105都与所述移动机器人的前进方向103垂直，用于同时测量移动机器人的左右两侧的障碍物在移动机器人的行进平面上的距离信息，包括障碍物边界与远距离传感器的距离、远距离传感器所能检测的最远边界点；其中，所述移动机器人的前进方向103是指向所述移动机器人的机体前端。本实施例丰富移动机器人在地图边界探索阶段获取的边界信息，也提升惯性导航机器人的定位精度。
需要说明的是，所述远距离传感器可以是单点激光测距传感器，会射出激光测距线，该激光测距线可以为可见光或不可见光，所述远距离传感器射出的激光测距线会照射于障碍物的表面，所述远距离传感器的激光束方向所在的直线刚好从左右侧经过移动机器人的机体圆心的位置。所述远距离传感器的有效检测距离为4米到50米。
优选地，所述远距离传感器是安装在所述移动机器人的机体的前半侧面或所述移动机器人的机体的后半侧面上，对应于图1的远距离传感器104的前侧或后侧，且远距离传感器的探头方向是保持垂直于移动机器人的前进方向103的。其中，所述移动机器人的前半侧面和所述移动机器人的后半侧面是以经过所述移动机器人的机体中心的中轴线进行划分的，这个中轴线是垂直于所述移动机器人的前进方向。与现有技术相比，减少标记扫描所述环境边界所耗费的计算量和误差。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (13)
1.一种基于远距离传感器的环境边界构建方法，其特征在于，包括：
步骤1、启动移动机器人后，控制移动机器人进行旋转，使得移动机器人利用远距离传感器的感测距离信息标记出探索边界；
步骤2、移动机器人结束旋转后，在移动机器人按照预设规划方向前进时，利用移动机器人的同一侧面上的远距离传感器的感测距离标记出局部边界；其中，预设规划方向是从所有标记出的探索边界的走向中选择配置的；
步骤3、将局部边界与探索边界构建围成移动机器人的有效测距区域的环境边界；
其中，移动机器人的机体侧面至少安装一个远距离传感器。
2.根据权利要求1所述环境边界构建方法，其特征在于，在所述步骤3之后，还包括：
当判断到所述步骤3围成的环境边界与历史地图的相同区域处的轮廓边界不符合预设地图重合度时，则通过旋转平移所述步骤3围成的环境边界来将所述步骤3围成的环境边界调整得与历史地图的相同区域处的轮廓边界符合预设地图重合度，以在环境边界的基础上添补上所述远距离传感器的距离探测盲区的边界；
其中，距离探测盲区是超出所述远距离传感器的有效检测距离的区域；
其中，历史地图是移动机器人预先在相同的有效测距区域内标记围成的环境边界的栅格地图。
3.根据权利要求2所述环境边界构建方法，其特征在于，所述预设地图重合度包括预设位姿差值，所述步骤3围成的环境边界与历史地图的相同区域处的轮廓边界不符合预设地图重合度时，所述步骤3围成的环境边界的位姿与历史地图的相同区域处的轮廓边界的位姿的差值大于预设位姿差值。
4.根据权利要求3所述环境边界构建方法，其特征在于，在所述步骤1和所述步骤2之间，还包括：
若移动机器人从所述步骤1旋转标记的探索边界中选择出一个探索子边界，则在移动机器人结束步骤1所述的旋转操作后，控制移动机器人沿着这个探索子边界的延伸方向前进，其中，移动机器人在所述步骤2中的预设规划方向与这个探索子边界的延伸方向平行；
其中，探索边界包括探索子边界，这个探索子边界是用于规划移动机器人的行走方向而选择出来的。
5.根据权利要求4所述环境边界构建方法，其特征在于，当所述探索子边界是直线边界时，控制移动机器人沿着直线边界的延伸方向前进，使得所述步骤2的所述预设规划方向成为直线方向；然后控制移动机器人在步骤2中按照这直线方向前进，并通过移动机器人的同一侧面上安装的远距离传感器的感测距离去标记出这直线方向的固定一侧上的局部边界；
其中，移动机器人按照这直线方向前进的过程中，远距离传感器的探测方向是唯一固定的；
其中，直线边界的延伸方向是直线方向。
6.根据权利要求4所述环境边界构建方法，其特征在于，当所述探索子边界是曲线边界时，控制移动机器人沿着曲线边界的走向前进，使得所述步骤2的所述预设规划方向是曲线方向，然后控制移动机器人按照这曲线方向前进并通过移动机器人的同一侧面上安装的远距离传感器的感测距离去标记出这曲线方向的固定一侧上的局部边界；
其中，移动机器人按照这一曲线方向前进的过程中，远距离传感器的探测方向不是唯一的；
其中，曲线边界的延伸方向是曲线方向。
7.根据权利要求5或6所述环境边界构建方法，其特征在于，在移动机器人按照所述预设规划方向前进的过程中，若所述远距离传感器没有感测到有效检测距离内的障碍物的距离信息，则所述步骤2标记出的所述局部边界的走向与所述预设规划方向平行，其中，移动机器人标记出所述局部边界所行走过的路径与所述局部边界的线间距等于有效检测距离，且移动机器人标记出所述局部边界所行走过的路径在所述局部边界上的投影与所述局部边界重合。
8.根据权利要求7所述环境边界构建方法，其特征在于，在移动机器人按照所述预设规划方向前进的过程中，若所述远距离传感器感测到有效检测距离内的障碍物的距离信息，则所述步骤2标记出的所述局部边界是这个障碍物的相对应一侧的轮廓线，这个障碍物的相对应一侧是反射所述远距离传感器的探射信号的一侧面；其中，移动机器人的机体中心与实时标记的所述局部边界的边界点之间的直线距离小于或等于所述有效检测距离。
9.根据权利要求8所述环境边界构建方法，其特征在于，所述局部边界标记在移动机器人的即时构建的栅格地图后，控制移动机器人通过无线/有线信号向可视化的移动终端传输已标记好所述局部边界的栅格地图，使得这个可视化的移动终端向用户显示所述局部边界所包围的区域范围。
10.一种移动机器人，包括处理单元，其特征在于，移动机器人的机体侧面至少安装一个远距离传感器，处理单元用于执行权利要求1至9任一项所述环境边界构建方法对应的程序。
11.根据权利要求10所述移动机器人，其特征在于，所述远距离传感器的安装位置是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，其中，所述远距离传感器的探头指向是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，或所述远距离传感器的探头指向与所述移动机器人的前进方向成预设探测角度；
或者，所述远距离传感器的安装位置是在移动机器人的行进平面上与移动机器人的前进方向成倾斜安装角度，其中，所述远距离传感器的探头指向是在移动机器人的前进方向的垂直方向上，或所述远距离传感器的探头指向与所述移动机器人的前进方向成预设探测角度；倾斜安装角度不是90度。
12.根据权利要求11所述移动机器人，其特征在于，所述移动机器人包括至少两个远距离传感器，分别设置在移动机器人的机体左侧面及其机体右侧面，用于同时测量移动机器人的左右两侧的障碍物在移动机器人的行进平面上的距离信息；
其中，所述移动机器人的前进方向是指向所述移动机器人的机体前端。
13.根据权利要求11所述移动机器人，其特征在于，所述远距离传感器是安装在所述移动机器人的机体的前半侧面或所述移动机器人的机体的后半侧面上；
其中，所述移动机器人的前半侧面和所述移动机器人的后半侧面是以经过所述移动机器人的机体中心的中轴线进行划分的，这个中轴线是垂直于所述移动机器人的前进方向。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113190007A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-07-30 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种地图轮廓修正方法、芯片和移动机器人 |
| CN113419249A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-21 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种重定位方法、芯片和移动机器人 |
| WO2022111018A1 (zh) * | 2020-11-25 | 2022-06-02 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 一种基于远距离传感器的环境边界构建方法及移动机器人 |
| WO2022267623A1 (zh) * | 2021-06-24 | 2022-12-29 | 深圳乐动机器人有限公司 | 机器人及其沿边控制方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108507578A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-09-07 | 珠海市微半导体有限公司 | 一种全局边界地图的构建方法及其导航方法 |
| US20190114798A1 (en) * | 2017-10-17 | 2019-04-18 | AI Incorporated | Methods for finding the perimeter of a place using observed coordinates |
| CN109946715A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-06-28 | 云鲸智能科技（东莞）有限公司 | 探测方法、装置、移动机器人及存储介质 |
| CN110531760A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-03 | 广东工业大学 | 基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法 |
| CN111427360A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-07-17 | 珠海市一微半导体有限公司 | 基于地标定位的地图构建方法、机器人及机器人导航系统 |
| CN111681250A (zh) * | 2020-05-16 | 2020-09-18 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种基于激光栅格地图的分割方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106527424B (zh) * | 2016-09-20 | 2023-06-09 | 深圳银星智能集团股份有限公司 | 移动机器人及移动机器人的导航方法 |
| JP2018142154A (ja) * | 2017-02-27 | 2018-09-13 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 自律走行装置 |
| CN109978925B (zh) * | 2017-12-27 | 2021-04-20 | 深圳市优必选科技有限公司 | 一种机器人位姿的识别方法及其机器人 |
| CN110488809A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-11-22 | 上海景吾智能科技有限公司 | 一种室内移动机器人的自主建图方法和装置 |
| CN112578392B (zh) * | 2020-11-25 | 2022-05-06 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 一种基于远距离传感器的环境边界构建方法及移动机器人 |
-
2020
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-
2021
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190114798A1 (en) * | 2017-10-17 | 2019-04-18 | AI Incorporated | Methods for finding the perimeter of a place using observed coordinates |
| CN108507578A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-09-07 | 珠海市微半导体有限公司 | 一种全局边界地图的构建方法及其导航方法 |
| CN109946715A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-06-28 | 云鲸智能科技（东莞）有限公司 | 探测方法、装置、移动机器人及存储介质 |
| CN110531760A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-03 | 广东工业大学 | 基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法 |
| CN111427360A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-07-17 | 珠海市一微半导体有限公司 | 基于地标定位的地图构建方法、机器人及机器人导航系统 |
| CN111681250A (zh) * | 2020-05-16 | 2020-09-18 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种基于激光栅格地图的分割方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 穆莉莉等: "基于多传感器融合的扫地机器人路径规划设计", 《东莞理工学院学报》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022111018A1 (zh) * | 2020-11-25 | 2022-06-02 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 一种基于远距离传感器的环境边界构建方法及移动机器人 |
| CN113190007A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-07-30 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种地图轮廓修正方法、芯片和移动机器人 |
| CN113419249A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-21 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种重定位方法、芯片和移动机器人 |
| WO2022267623A1 (zh) * | 2021-06-24 | 2022-12-29 | 深圳乐动机器人有限公司 | 机器人及其沿边控制方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 519000 2706, No. 3000, Huandao East Road, Hengqin new area, Zhuhai, Guangdong Applicant after: Zhuhai Yiwei Semiconductor Co., Ltd Address before: 519000 room 105-514, No. 6, Baohua Road, Hengqin new area, Zhuhai City, Guangdong Province (centralized office area) Applicant before: Zhuhai Yiwei Semiconductor Co., Ltd |
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| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |