CN113878582A - 机器人行驶控制方法、装置、机器人和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种机器人行驶控制方法、装置、机器人和存储介质，该方法应用于目标机器人，所述目标机器人机身设置有激光检测器；所述方法包括：获取所述目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；根据所述距离检测数据，对所述行驶环境进行路况识别；根据路况识别结果，对所述目标机器人进行行驶控制。本申请通过引入至少两个视角下的距离检测数据，进行行驶环境的路况识别，提高了路况识别结果的准确度，从而根据该路况识别结果对目标机器人进行行驶控制，提高了目标机器人的行驶安全和使用寿命。

Description

机器人行驶控制方法、装置、机器人和存储介质

技术领域

本申请实施例涉及控制领域，尤其涉及一种机器人行驶控制方法、装置、机器人和存储介质。

背景技术

机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。其具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类作业，提高工作效率与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。

当机器人处于比较复杂的行驶环境中时，例如包括楼梯、台阶或较深坑洼时，机器人容易出现跌落或碰撞小型障碍物的情况，影响机器人的行驶安全以及使用寿命。

发明内容

本申请提供一种机器人行驶控制方法、装置、机器人和存储介质，以提高机器人的行驶安全和使用寿命。

第一方面，本申请实施例提供了一种机器人行驶控制方法，应用于目标机器人，所述目标机器人机身设置有激光检测器；所述方法包括：

获取所述目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；

根据所述距离检测数据，对所述行驶环境进行路况识别；

根据路况识别结果，对所述目标机器人进行行驶控制。

第二方面，本申请实施例还提供了一种机器人行驶控制装置，配置于目标机器人，所述目标机器人机身设置有激光检测器；所述装置包括：

距离检测数据获取模块，用于获取所述目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；

路况识别模块，用于根据所述距离检测数据，对所述行驶环境进行路况识别；

行驶控制模块，用于根据路况识别结果，对所述目标机器人进行行驶控制。

第三方面，本申请实施例还提供了一种机器人，包括：

设置于机身的至少两个激光检测器；

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面实施例所提供的任意一种机器人行驶控制方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所提供的任意一种机器人行驶控制方法。

本申请通过机身设置有激光检测器的目标机器人，获取至少两个视角下的距离检测数据，进行行驶环境的路况识别，提高了路况识别结果的准确度，从而根据该路况识别结果对目标机器人进行行驶控制，提高了目标机器人的行驶安全和使用寿命。

附图说明

图1A是本申请提供的一种目标机器人的结构图；

图1B是本申请实施例一提供的一种机器人行驶控制方法的流程图；

图2是本申请实施例二提供的一种机器人行驶控制方法的流程图；

图3是本申请实施例二提供的一种机器人行驶控制方法的流程图；

图4是本申请实施例二提供的一种机器人行驶控制装置的结构图；

图5是本申请实施例五提供的一种机器人的结构图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。

为了清楚的介绍本申请的技术方案，首先对本申请所涉及的机器人进行详细说明。

参见图1A所示的一种目标机器人，该目标机器人10机身设置有激光检测器20；其中，激光检测器能够检测到目标机器人行驶方向上的距离数据即可，本申请对激光检测器的具体数量和安装位置不作任何限定。例如，各激光检测器可以环绕机身设置，如均匀设置。

在一个可选实施例中，为了便于激光检测器能够检测到目标机器人行驶方向上的距离数据，通常需要在目标机器人的正视面机身上设置激光检测器。其中，正视面即为目标机器人行驶方向上的机身所在面。

由于目标机器人行驶过程中，只有行驶轮会与行驶环境中的路面进行接触，而行驶轮所行驶路线之外区域存在凹坑时，对机器人的行驶过程无实质影响，因此，可以根据各行驶轮的位置对应设置激光检测器，便于精准检测行驶轮将要行驶区域的路面状况，且避免设置过多激光检测器造成成本过高。举例来说，如果机器人设置有两个前行驶轮和两个后行驶轮，且前后平行设置，则在两个前行驶轮上的高度方向各设置一个的激光检测器即可，例如可以参照图1A所示，将激光检测器20设置在机器人顶部宽度方向上的左右两端。如果机器人设置有一个前行驶轮和两个后行驶轮，且前行驶轮设置在机身前部的中间位置，后行驶轮设置在机身后部的两端，即成三角形设置，则可以在机器人正面的左端、中间位置和右端各设置一个激光检测器。

示例性的，激光检测器的安装方向为按照预设角度向下方倾斜，其中，预设角度大小可以由技术人员根据需要或经验值设定，或通过大量试验反复确定。在一个具体实现方式中，参照图1A所示，激光检测器可以安装在机器人的顶部，固定设置于机器人的外壳，预设角度与机器人顶部的倾斜角度保持一致，便于激光检测器的可靠固定，避免使用过程中激光检测器发生位移，提升检测数据的准确性。

为了节约硬件成本，在一个具体实现方式中，激光检测器可以是单点激光雷达。

为了节约硬件成本，在一个具体实现方式中，可以在目标机器人的正视面机身上，且在目标机器人的宽度方向上的两端，分别设置一个激光检测器。

实施例一

图1B是本申请实施例一提供的一种机器人行驶控制方法的流程图，该方法适用于对工作中的目标机器人（参见图1A），例如配送中的配送机器人进行行驶控制的应用场景中。本申请实施例所公开的各机器人行驶控制方法，可以由机器人行驶控制装置执行，该装置采用软件和/或硬件实现，并具体配置于目标机器人中。

参见图1B所示的一种机器人行驶控制方法，包括：

S110、获取目标机器人的行驶环境中激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据。

其中，不同视角对应的激光检测器的检测位置不同。因此，通过至少两个视角下的距离检测数据的获取，能够提高所获取的距离检测数据的丰富性和全面性，能够避免单视角测量误差导致的路况识别误判。优选地，不同视角的距离检测数据是通过激光检测器在不同时刻采集得到的。

S120、根据距离检测数据，对行驶环境进行路况识别。

其中，路况识别可以是识别行驶环境中是否存在凹凸区域，例如是否存在楼梯、台阶、洼坑和凸起障碍物等目标对象中的至少一种。

在一个可选实施例中，可以根据距离检测数据，对行驶环境中目标对象的存在情况进行定性分析，例如是否存在目标对象。

在另一可选实施例中，还可以根据距离检测数据，对行驶环境中是否存在目标对象以及存在何种目标对象，进行确定。

具体的，可以预先设定不同目标对象对应的距离检测数据所属区间范围；相应的，可以根据距离检测数据的具体数值所属区间，对行驶环境中是否存在目标对象进行确定。若存在，则根据所属区间与目标对象之间的对应关系，确定行驶环境中所存在的目标对象的种类。

示例性的，若距离检测数据满足预设距离条件，则确定行驶环境路况异常。其中，预设距离条件可以由技术人员根据需要或经验值进行确定，或通过大量试验反复确定。

在一个具体实现方式中，若存在距离检测数据大于设定距离上限阈值，或者小于设定距离下限阈值，则确定行驶环境路况异常。其中，设定距离上限阈值大于设定距离下限阈值。其中，设定距离上限阈值和设定距离下限阈值可以由技术人员根据需要或经验值进行设定，或通过大量试验反复确定。在一个实施例中，距离检测数据大于设定距离上限阈值说明地面存在较深的凹陷，距离检测数据小于设定距离下限阈值说明地面存在较高的凸起。

可以理解的是，通过上述较为严苛的方式进行路况异常确定，能够有效避免目标机器人行驶过程出现跌落或碰撞等意外，有助于提升目标机器人的行驶安全和使用寿命。

在另一具体实现方式中，统计距离检测数据中大于设定距离上限阈值，或小于设定距离下限阈值的距离检测数据的目标数量；若目标数量大于设定数量阈值，则确定行驶环境路况异常。其中，设定距离上限阈值、设定距离下限阈值和设定数量阈值可以由技术人员根据需要或经验值进行设定，或通过大量试验反复确定。

可以理解的是，通过引入设定数量阈值进行路况异常的辅助确定，能够避免由于硬件故障或机器人颠簸导致个别激光检测器输出结果不稳定，出现误识别情况的发生，从而提高了路况异常识别结果的准确度。

由于工作环境中可能存在地面反射性异物，导致存在部分激光检测器识别结果不稳定的情况发生，进而影响路况异常识别结果准确度。在又一具体实现方式中，若存在设定数量阈值个连续的距离检测数据均大于设定距离上限阈值，或小于设定距离下限阈值，则确定行驶环境路况异常。其中，连续的距离检测数据可以是距离检测数据对应的激光检测器位置依次相邻，或者，距离检测数据的采集时刻依次相邻。其中，设定距离上限阈值、设定距离下限阈值和设定数量阈值可以由技术人员根据需要或经验值进行设定，或通过大量试验反复确定。

可以理解的是，通过引入设定数量阈值进行路况异常的辅助确定，能够避免由于地面反射性异物，导致个别激光检测器输出结果不稳定，导致出现误识别情况的发生，从而提高了路况异常识别结果的准确度。

示例性的，上述各具体实现方式中，设定距离上限阈值可以是（D+d/sinα），设定距离下限阈值可以是（D-d/sinα）。其中，D为标准激光检测距离；d为设定浮动阈值，为经验值或试验值；α为激光检测器出光方向与水平地面的夹角倾斜度。其中，若激光检测器安装高度为L，则D=L/sinα。其中，设定数量阈值可以为距离检测数据总数量的20%。

S130、根据路况识别结果，对目标机器人进行行驶控制。

示例性的，若路况识别结果为路况异常，或包括至少一种前述目标对象，则控制目标机器人停止行驶或绕路行驶。

在一个可选实施例中，控制机器人绕路行驶，可以是：先控制目标机器人停止行驶，然后根据目标机器人的行驶目的地，重新规划路线，并根据重新规划的路线，控制目标机器人继续行驶。

本申请通过机身设置有激光检测器的目标机器人，获取至少两个视角下的距离检测数据，进行行驶环境的路况识别，提高了路况识别结果的准确度，从而根据该路况识别结果对目标机器人进行行驶控制，提高了目标机器人的行驶安全和使用寿命。

实施例二

图2是本申请实施例二提供的一种机器人行驶控制方法的流程图，该实施例在上述各技术方案的基础上进行了优化改进。

进一步的，将操作“获取目标机器人的行驶环境中激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据”，细化为“控制目标机器人在行驶环境中原地旋转，并获取旋转过程中激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；或者，在目标机器人行驶过程中，控制目标机器人行进旋转，并获取旋转过程中激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据”，以完善距离检测数据的获取机制。

参见图2所示的一种机器人行驶控制方法，包括：

S210、控制目标机器人在行驶环境中原地旋转，并获取旋转过程中激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；或者，在目标机器人行驶过程中，控制目标机器人行进旋转，并获取旋转过程中激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据。

在一个可选实施例中，通过控制目标机器人原地旋转的方式，进行至少两个视角下的距离检测数据的获取，从而在保证获取到多视角下的距离检测数据的同时，减少了硬件成本。也就是说，本实施例中通过原地旋转，旋转过程中进行数据采集，能够获取到每个激光检测器在不同时刻采集到的距离检测数据，对应作为每个激光传感器至少两个视角下的距离检测数据。

在一个具体实现方式中，可以通过控制机器人底盘的主动轮差速驱动，带动机身原地旋转。本实施例所公开的机器人行驶控制方法，无需使用多线激光雷达，也无需使用可自转动的激光雷达，借助于机器人的自身运动，使用固定的单点激光雷达也可得到至少两个视角下的距离检测数据，进而既能够确保数据的全面性和准确性，同时可以大大降低成本。

需要说明的是，控制目标机器人原地旋转，能够获取到更加准确的距离检测数据，误差小。且能够消除旋转过程中行驶带来的安全隐患，有利于提高目标机器人的行驶安全。

在另一可选实施例中，可以在目标机器人行驶过程中，控制目标机器人行进旋转，并获取旋转过程中激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据。

可以理解的是，控制目标机器人行进旋转，能够在旋转过程中持续在原行进方向前行，提高了行驶效率。

在目标机器人行进过程中不断控制目标机器人旋转，将会严重影响目标机器人的行驶效率。为了保证目标机器人的行驶安全的同时，兼顾行驶效率，在一个可选实施例中，还可以在获取目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据之前，获取激光检测器在行驶环境中所采集的参考距离检测数据；若参考距离检测数据满足参考距离条件，则控制触发目标机器人的旋转动作。

可选的，获取激光检测器在行驶环境中所采集的参考距离检测数据，可以是在目标机器人原地静止过程中，获取激光检测器在行驶环境中所采集的参考距离检测数据；或者，可选的，还可以是在目标机器人行驶过程中，获取激光检测器在行驶环境中所采集的参考距离检测数据。

可以理解的是，通过不同场景下进行参考距离检测数据的获取，能够提高所获取的参考距离检测数据的丰富性和全面性，进而有助于实现对目标机器人旋转时机的精准确定。

示例性的，参考距离检测数据满足参考距离条件，可以是确定参考距离检测数据是否大于参考距离上限阈值，或者小于参考距离下限阈值；若是，则确定参考距离检测数据满足参考距离条件。其中，参考距离下限阈值小于参考距离上限阈值。其中，各阈值的数值大小可以根据目标机器人型号或后续获取距离检测数据时目标机器人的行驶状态进行设置。其中，行驶状态包括行进旋转和行驶过程中未旋转。

在一个可选实施例中，控制目标机器人在行驶环境中原地旋转，并获取旋转过程中激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据之前，在目标机器人行驶过程中，控制目标机器人行进旋转，并获取旋转过程中各激光检测器所采集的至少两个视角下的第一距离检测数据；若第一距离检测数据满足第一距离条件，则触发执行对目标机器人的原地旋转控制操作。

示例性的，在目标机器人行驶过程中，控制目标机器人行进过程中进行旋转，并获取旋转过程中各激光检测器所采集的至少两个视角下的第一距离检测数据；若第一距离检测数据满足第一距离条件，才控制目标机器人在行驶环境中原地旋转，并获取旋转过程中各激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；若第一距离检测数据不满足第一距离条件，则继续在行进过程中对目标机器人进行旋转控制，进行第一距离检测数据的获取。

在一个具体实现方式中，若存在第一距离检测数据大于第一距离上限阈值，或者小于第一距离下限阈值，则确定第一距离检测数据满足第一距离条件，进而触发执行对目标机器人的原地旋转控制操作。其中，第一距离上限阈值大于第一距离下限阈值。其中，第一距离上限阈值和第一距离下限阈值可以由技术人员根据需要或经验值进行设定，或通过大量试验反复确定。

可以理解的是，通过上述较为严苛的方式进行原地旋转控制的触发控制，能够有效避免目标机器人行驶过程出现跌落或碰撞等意外，有助于提升目标机器人的行驶安全和使用寿命。

在另一具体实现方式中，若第一距离检测数据中大于第一距离上限阈值、或小于第一距离下限阈值的第一距离检测数据的数量，大于第一数量阈值，则确定第一距离检测数据满足第一距离条件，进而触发执行对目标机器人的原地旋转控制操作。其中，第一距离上限阈值大于第一距离下限阈值。其中，第一距离上限阈值、第一距离下限阈值和第一数量阈值可以由技术人员根据需要或经验值进行设定，或通过大量试验反复确定。

可以理解的是，通过引入第一数量阈值进行原地旋转的触发控制，能够避免由于硬件故障或机器人颠簸导致个别激光检测器输出结果不稳定，导致在无需原地旋转进行距离检测数据采集的情况下，控制目标机器人停止行驶，有助于提高目标机器人的行驶效率。

由于工作环境中可能存在地面反射性异物，导致存在部分激光检测器识别结果不稳定的情况发生，进而影响路况异常识别结果准确度。在又一具体实现方式中，若存在第一数量阈值个连续的第一距离检测数据均大于第一距离上限阈值，或小于第一距离下限阈值，则确定第一距离检测数据满足第一距离条件，进而触发执行对目标机器人的原地旋转控制操作。其中，连续的第一距离检测数据可以是第一距离检测数据的采集时刻依次相邻。其中，第一距离上限阈值大于第一距离下限阈值。其中，第一距离上限阈值、第一距离下限阈值和第一数量阈值可以由技术人员根据需要或经验值进行设定，或通过大量试验反复确定。

可以理解的是，通过引入第一数量阈值进行原地旋转控制的触发控制，能够避免由于地面反射性异物，导致在无需原地旋转进行距离检测数据采集的情况下，控制目标机器人停止行驶，有助于提高目标机器人的行驶效率。

示例性的，前述各具体实现方式中，第一距离上限阈值可以是（D+d1/sinα），第一距离下限阈值可以是（D-d1/sinα）。其中，D为标准激光检测距离；d1为第一浮动阈值，为经验值或试验值，例如障碍物的高度，或者凹坑的深度等，如可以是10cm。在一些实施例中，第一距离上限阈值可以是（D+d11/sinα），第一距离下限阈值可以是（D-d12/sinα），d11≠d12；α为激光检测器出光方向与水平地面的夹角倾斜度。其中，若激光检测器安装高度为L，则D=L/sinα。其中，第一数量阈值小于前述设定数量阈值，例如可以为距离检测数据总数量的10%。

由于部分目标机器人具备越障功能，因此，可以在一定高度的情况下，无需进行多视角第一距离检测数据的持续获取，从而能够进一步提升目标机器人的行进效率。

在上述各技术方案的基础上，在一个可选实施例中，在控制目标机器人行进旋转，并获取旋转过程中各激光检测器所采集的至少两个视角下的第一距离检测数据之前，还可以获取目标机器人在行驶过程中未旋转情况下，各激光检测器所采集的至少两个视角下的参考距离检测数据；若参考距离检测数据满足参考距离条件，则触发目标机器人的行进旋转操作；其中，参考距离条件与第一距离条件不同。

示例性的，在目标机器人行驶过程中，获取目标机器人在行驶过程中未旋转情况下，各激光检测器所采集的至少两个视角下的参考距离检测数据；若参考距离检测数据满足参考距离条件，才控制目标机器人进行行进旋转，并获取旋转过程中各激光检测器所采集的至少两个视角下的第一距离检测数据，进而根据第一距离检测数据是否满足第一距离条件，对目标机器人的原地旋转控制进行触发判定。

在一个具体实现方式中，若存在参考距离检测数据大于参考距离上限阈值，或者小于参考距离下限阈值，则确定参考距离检测数据满足参考距离条件，进而触发执行对目标机器人的行进旋转控制操作。其中，参考距离上限阈值大于参考距离下限阈值。其中，参考距离上限阈值和参考距离下限阈值可以由技术人员根据需要或经验值进行设定，或通过大量试验反复确定。

可以理解的是，通过上述较为严苛的方式进行行进旋转控制的触发控制，能够有效避免目标机器人行驶过程出现跌落或碰撞等意外，有助于提升目标机器人的行驶安全和使用寿命。

在另一具体实现方式中，若大于参考距离上限阈值、或小于参考距离下限阈值的参考距离检测数据的数量，大于参考数量阈值，则确定参考距离检测数据满足参考距离条件，进而触发执行对目标机器人的行进旋转控制操作。其中，参考距离上限阈值大于参考距离下限阈值。其中，参考距离上限阈值和参考距离下限阈值可以由技术人员根据需要或经验值进行设定，或通过大量试验反复确定。

可以理解的是，通过引入参考数量阈值进行行进旋转控制的触发控制，能够避免由于硬件故障或机器人颠簸导致个别激光检测器输出结果不稳定，导致在无需行进旋转进行距离检测数据采集的情况下，控制目标机器人行进过程中进行旋转，有助于提高目标机器人的行驶效率。

由于工作环境中可能存在地面反射性异物，导致存在部分激光检测器识别结果不稳定的情况发生，进而影响路况异常识别结果准确度。在又一具体实现方式中，若存在参考数量阈值个连续的参考距离检测数据均大于参考距离上限阈值，或小于参考距离下限阈值，则确定参考距离检测数据满足参考距离条件，进而触发执行对目标机器人的行进旋转控制操作。其中，连续的参考距离检测数据可以是参考距离检测数据的采集时刻依次相邻。其中，参考距离上限阈值、参考距离下限阈值和参考数量阈值可以由技术人员根据需要或经验值进行设定，或通过大量试验反复确定。

可以理解的是，通过引入参考数量阈值进行行进旋转控制的触发控制，能够避免由于地面反射性异物，导致在无需行进旋转进行距离检测数据采集的情况下，控制目标机器人行进过程中进行旋转，有助于提高目标机器人的行驶效率。

示例性的，前述各具体实现方式中，例如，参考距离上限阈值可以是（D+d4/sinα），参考距离下限阈值可以是（D-d4/sinα）。其中，D为标准激光检测距离；d4为参考浮动阈值，为经验值或试验值，例如障碍物的高度，或者凹坑的深度等，如可以是3cm；在一些实施例中，参考距离上限阈值可以是（D+d41/sinα），参考距离下限阈值可以是（D-d42/sinα），d41≠d42；α为激光检测器出光方向与水平地面的夹角倾斜度。其中，若激光检测器安装高度为L，则D=L/sinα。

在一实施例中，目标机器人对凹坑能够平稳越障对应的深度为5cm，则可以设定d4=5cm，d1=10cm。计算得到对应的参考距离上限阈值为（D+d4/sinα），对应的第一距离上限阈值为（D+d1/sinα）。即在目标机器人未旋转情况下采集到的参考距离检测数据大于（D+d4/sinα）时，则需要对可能存在的凹坑进行进一步检测，触发目标机器人行进旋转并采集第一距离检测数据，若第一距离检测数据大于（D+d1/sinα），则说明该凹坑深度较大，非常危险，需进一步确认，则控制机器人停止前进，开始原地旋转，采集第二距离检测数据。

S220、根据距离检测数据，对行驶环境进行路况识别。

S230、根据路况识别结果，对目标机器人进行行驶控制。

本申请通过将距离检测数据的获取操作，细化为控制目标机器人在行驶环境中原地旋转，并获取旋转过程中各激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据，从而减少了对目标机器人中的激光检测器的数量要求，从而在提升目标机器人安全性的同时，兼顾硬件成本投入。

实施例三

图3是本申请实施例三提供的另一种机器人行驶控制方法的流程图，该实施例在上述各技术方案的基础上，提供了一种优选实施方式。

参见图3所示的一种机器人行驶控制方法，由目标机器人执行，该目标机器人的正视面机身上，且在目标机器人的宽度方向上的两端，分别设置有一个单点激光雷达，用于对行驶轮前进方向的路面进行距离检测。该方法包括：

S301、在目标机器人行驶过程中，按照第三频率获取各单点激光雷达的第三距离检测数据。

其中，第三频率由技术人员或用户根据需要或经验值进行设定。

S302、判断是否存在第三数量的连续帧的第三距离检测数据小于第三距离下限阈值、或大于第三距离上限阈值；若是，则执行S303；否则，返回继续执行S301。

其中，第三距离下限阈值可以是（D-d3/sinα）；第三距离上限阈值可以是（D+d3/sinα）；其中，D为标准激光检测距离；d3为第三浮动阈值，为经验值或试验值，如可以是5cm；α为激光检测器出光方向与水平地面的夹角倾斜度。其中，若激光检测器安装高度为L，则D=L/sinα。

其中，第三数量为经验值或试验值。

S303、控制目标机器人执行行进旋转。

优选地，行进旋转为单一方向的旋转。

S304、在行进旋转过程中，按照第一频率获取各单点激光雷达的第一距离检测数据。

其中，第一频率由技术人员或用户根据需要或经验值进行设定。其中，第一频率与第三频率可以相同或不同。典型的，第一频率数值不小于第三频率数值。

S305、判断在累计旋转180度之前是否存在第一数量的连续帧的第一距离检测数据小于第一距离下限阈值、或大于第一距离上限阈值；若是，则执行S306；否则，执行S307。

将行进旋转限定在180度内，能够针对机器人前进路线更有针对性地进行数据采集，避免其它方向的障碍物检测数据造成干扰，且避免行进过程中旋转角度过大造成机器人运行不稳定或偏离路线等。

其中，第一距离下限阈值可以是（D-d1/sinα）；第一距离上限阈值可以是（D+d1/sinα）；其中，D为标准激光检测距离；d1为第一浮动阈值，为经验值或试验值，如可以是10cm；α为激光检测器出光方向与水平地面的夹角倾斜度。其中，若激光检测器安装高度为L，则D=L/sinα。

其中，第一数量为经验值或试验值；第一数量与第三数量可以相同或不同。

S306、停止行进旋转，并控制目标机器人原地旋转；继续执行S308。

S307、在旋转180度后，停止行进旋转，并控制目标机器人减速，按照原始规划路线行驶；返回执行S301。

S308、在原地旋转过程中，按照第二频率获取各单点激光雷达的第二距离检测数据。

其中，第二频率由技术人员或用户根据需要或经验值进行设定。其中，第二频率与第一频率可以相同或不同。典型的，第二频率数值不小于第一频率数值。

S309、判断在累计获取设定数量的第二距离检测数据之前，是否存在第二数量的连续帧的第二距离检测数据小于第二距离下限阈值、或大于第二距离上限阈值；若是，则执行S310；否则执行S311。

其中，第二距离下限阈值可以是（D-d2/sinα）；第二距离上限阈值可以是（D+d2/sinα）；其中，D为标准激光检测距离；d2为第二浮动阈值，为经验值或试验值，如可以是15cm；α为激光检测器出光方向与水平地面的夹角倾斜度。其中，若激光检测器安装高度为L，则D=L/sinα。

其中，第二数量为经验值或试验值；第二数量与第一数量可以相同或不同。

S310、控制目标机器人停止旋转，继续执行S312。

S311、在累计获取设定数量的第二距离检测数据后，控制目标机器人停止旋转和行驶，并发送请求帮助指令。

S312、根据目标机器人的行驶目的地重新规划路线，并依据重新规划的路线进行行驶；返回执行S301。

优选地，通过前期采集到的距离检测数据计算出可行使的避障路线，按照可行驶的避障路线进行行驶。例如，根据前期采集到的距离检测数据计算出障碍物的位置、大小等信息，避开障碍物规划出可行使的避障路线。

在一些实施例中，第三距离检测数据即参考距离检测数据。优选地，d2＞d1＞d3，通过距离检测，对目标机器人行驶环境中的路面状况进行不同地详细划分并设定对应的解决方法，实现精细化的路况应对处理，既能够提升目标机器人的运行效率，又能保障目标机器人的行驶安全。举例来说，d2=15cm，d1=10cm，d3=5cm，对于5cm内的障碍，机器人可以正常通行所以正常行驶。对于5cm-10cm的障碍，机器人需要减速慢行保障安全。对于10cm-15cm的障碍，机器人无法自行通过，但可以在人工帮助下通过，故发送请求帮助指令。对于大于15cm的障碍，机器人在人工帮助下也无法通过因此重新进行路径规划。可以理解的是，d2、d1、d3的具体数值可以根据机器人的性能进行设定。

可以理解的是，通过多个时刻、多个视角下的距离检测数据，提高了判断前方是台阶或大型凹槽的准确性，将其与小凸起或小凹型障碍物区分开，有助于实现对目标机器人进行更加精准的行驶控制，进而提高了机器人的行驶安全和使用寿命。

实施例四

图4是本申请实施例四提供的一种机器人行驶控制装置的结构图，该装置适用于对工作中的目标机器人（参见图1A），例如配送中的配送机器人进行行驶控制的应用场景中。本申请实施例所公开的各机器人行驶控制装置，可以采用软件和/或硬件实现，并具体配置于目标机器人中。

参见图4所示的一种机器人行驶控制装置，包括：距离检测数据获取模块410、路况识别模块420和行驶控制模块430，其中，

距离检测数据获取模块410，用于获取所述目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；

路况识别模块420，用于根据所述距离检测数据，对所述行驶环境进行路况识别；

行驶控制模块430，用于根据路况识别结果，对所述目标机器人进行行驶控制。

本申请通过机身设置有激光检测器的目标机器人，获取至少两个视角下的距离检测数据，进行行驶环境的路况识别，提高了路况识别结果的准确度，从而根据该路况识别结果对目标机器人进行行驶控制，提高了目标机器人的行驶安全和使用寿命。

进一步的，所述距离检测数据获取模块410，包括：

原地旋转控制单元，用于控制所述目标机器人在所述行驶环境中原地旋转，并获取旋转过程中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据。

进一步的，所述距离检测数据获取模块410，包括：

行进旋转控制单元，用于在所述目标机器人行驶过程中，控制所述目标机器人行进旋转，并获取旋转过程中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的第一距离检测数据；

原地旋转触发模块，用于若所述第一距离检测数据满足第一距离条件，则触发执行对所述目标机器人的原地旋转控制操作。

进一步的，所述装置还包括：

参考距离检测数据获取模块，用于在所述获取目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据之前，获取所述激光检测器在所述行驶环境中所采集的参考距离检测数据；

旋转触发模块，用于若所述参考距离检测数据满足参考离条件，则控制触发所述目标机器人的旋转动作。

进一步的，所述路况识别模块420，包括：

路况异常确定单元，用于若所述距离检测数据满足预设距离条件，则确定所述行驶环境路况异常；

所述行驶控制模块430，包括：

停止行驶控制单元，用于若所述行驶环境路况异常，则控制所述目标机器人停止行驶，和/或，重新获取路径规划。

进一步的，所述路况异常确定单元，包括：

路况异常确定子单元，用于若存在设定数量阈值个连续的距离检测数据均大于设定距离上限阈值，或均小于设定距离下限阈值，则确定所述行驶环境路况异常。

进一步的，所述激光检测器安装在所述目标机器人的正视面机身上，且在所述目标机器人的宽度方向上的两端分别设置有至少一个所述激光检测器，所述激光检测器为单点激光雷达。

上述机器人行驶控制装置可执行本申请任意实施例所提供的机器人行驶控制方法，具备执行机器人行驶控制方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图5是本申请实施例五提供的一种机器人的结构图。图5示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性机器人512的框图。图5显示的机器人512仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，机器人512以通用计算设备的形式表现。机器人512的组件可以包括但不限于：设置于机身的激光检测器，一个或者多个处理器或者处理单元516，系统存储器528，连接不同系统组件（包括系统存储器528和处理单元516）的总线518。

总线518表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构（ISA）总线，微通道体系结构（MAC）总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会（VESA）局域总线以及外围组件互连（PCI）总线。

机器人512典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被机器人512访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器528可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器（RAM）530和/或高速缓存存储器532。机器人512可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统534可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质（图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”）。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘（例如“软盘”）读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘（例如CD-ROM, DVD-ROM或者其它光介质）读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线518相连。存储器528可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组（例如至少一个）程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。

具有一组（至少一个）程序模块542的程序/实用工具540，可以存储在例如存储器528中，这样的程序模块542包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块542通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

机器人512也可以与一个或多个外部设备514（例如键盘、指向设备、显示器524等）通信，还可与一个或者多个使得用户能与该机器人512交互的设备通信，和/或与使得该机器人512能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备（例如网卡，调制解调器等等）通信。这种通信可以通过输入/输出（I/O）接口522进行。并且，机器人512还可以通过网络适配器520与一个或者多个网络（例如局域网（LAN），广域网（WAN）和/或公共网络，例如因特网）通信。如图所示，网络适配器520通过总线518与机器人512的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合机器人512使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元516通过运行存储在系统存储器528中的多个程序中其他程序的至少一个，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请实施例所提供的机器人行驶控制方法。

实施例六

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请任一实施例所提供的一种机器人行驶控制方法，应用于目标机器人，所述目标机器人机身设置有激光检测器；所述方法包括：获取目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；根据所述距离检测数据，对所述行驶环境进行路况识别；根据路况识别结果，对所述目标机器人进行行驶控制。

注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种机器人行驶控制方法，其特征在于，应用于目标机器人，所述目标机器人机身设置有激光检测器；所述方法包括：

获取所述目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；

根据所述距离检测数据，对所述行驶环境进行路况识别；

根据路况识别结果，对所述目标机器人进行行驶控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据，包括：

控制所述目标机器人在所述行驶环境中原地旋转，并获取旋转过程中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据，包括：

在所述目标机器人行驶过程中，控制所述目标机器人行进旋转，并获取旋转过程中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述获取所述目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据之前，所述方法还包括：

获取所述激光检测器在所述行驶环境中所采集的参考距离检测数据；

若所述参考距离检测数据满足参考距离条件，则控制触发所述目标机器人的旋转动作。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述距离检测数据，对所述行驶环境进行路况识别，包括：

若所述距离检测数据满足预设距离条件，则确定所述行驶环境路况异常；

所述根据路况识别结果，对所述目标机器人进行行驶控制，包括：

若所述行驶环境路况异常，则控制所述目标机器人停止行驶，和/或，重新获取路径规划。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若所述距离检测数据满足预设距离条件，则确定所述行驶环境路况异常，包括：

若存在设定数量阈值个连续的距离检测数据均大于设定距离上限阈值，或均小于设定距离下限阈值，则确定所述行驶环境路况异常。

7.根据权利要求1-3和5-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述激光检测器安装在所述目标机器人的正视面机身上，且在所述目标机器人的宽度方向上的两端分别设置有至少一个所述激光检测器，所述激光检测器为单点激光雷达。

8.一种机器人行驶控制装置，其特征在于，配置于目标机器人，所述目标机器人机身设置有激光检测器；所述装置包括：

距离检测数据获取模块，用于获取所述目标机器人的行驶环境中所述激光检测器所采集的至少两个视角下的距离检测数据；

路况识别模块，用于根据所述距离检测数据，对所述行驶环境进行路况识别；

行驶控制模块，用于根据路况识别结果，对所述目标机器人进行行驶控制。

9.一种机器人，其特征在于，包括：

设置于机身的激光检测器；

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一项所述的一种机器人行驶控制方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种机器人行驶控制方法。

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