CN113885507A - 障碍物确定方法和装置 - Google Patents

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CN113885507A CN202111220857.0A CN202111220857A CN113885507A CN 113885507 A CN113885507 A CN 113885507A CN 202111220857 A CN202111220857 A CN 202111220857A CN 113885507 A CN113885507 A CN 113885507A
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Abstract

本发明公开了一种障碍物确定方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取目标障碍物的障碍物区域,所述安全区域及所述障碍物区域均位于基准平面内;确定所述基准平面内是否存在目标基轴,以使所述安全区域及所述障碍物区域分别位于所述目标基轴的两侧;在不存在所述基轴的情况下,确定所述目标障碍物为影响所述目标机器人运行的障碍物。该实施方式能够准确检测出影响机器人安全运行的障碍物。

Description

障碍物确定方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种障碍物确定方法和装置。
背景技术
移动机器人系统通常包含环境地图构建、定位、环境感知、决策和路径规划、行为控制和执行等功能模块。移动机器人已被广泛应用于生产业、建筑业,或具有危险性的行业中。但目前缺少可准确检测出影响机器人安全运行的障碍物的方法。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种障碍物确定方法和装置,能够准确检测出影响机器人安全运行的障碍物。
第一方面,本发明实施例提供了一种障碍物确定方法,包括:
获取目标机器人的运行信息,并根据所述运行信息,确定所述目标机器人的安全区域;
获取目标障碍物的障碍物区域,所述安全区域及所述障碍物区域均位于基准平面内;
确定所述基准平面内是否存在目标基轴,以使所述安全区域及所述障碍物区域分别位于所述目标基轴的两侧;
在不存在所述基轴的情况下,确定所述目标障碍物为影响所述目标机器人运行的障碍物。
可选地,所述安全区域为多边形,所述障碍物区域为多边形;
所述确定所述基准平面内是否存在目标基轴,包括:
从所述安全区域的多个边及所述障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴;
从所述多个备选基轴中,确定出当前基轴;
确定所述安全区域及所述障碍物区域是否分别位于所述当前基轴的两侧;
在所述安全区域与所述障碍物区域分别位于所述当前基轴的两侧的情况下,将所述当前基轴确定为所述目标基轴。
可选地,所述从所述安全区域的多个边及所述障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴,包括:
以所述安全区域为参照,建立第一坐标系;
确定所述障碍物区域在所述第一坐标系下的第一目标象限;
将所述安全区域在所述第一目标象限内的至少一个边确定为所述备选基轴;
和/或,
以所述障碍物区域为参照,建立第二坐标系;
确定所述安全区域在所述第二坐标系下的第二目标象限;
将所述障碍物区域在所述第二目标象限内的至少一个边确定为所述备选基轴。
可选地,所述从所述安全区域的多个边及所述障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴,包括:
确定所述安全区域的多个安全顶点;
分别确定各所述安全顶点与所述障碍物区域的第一距离;
根据所述第一距离,从所述多个安全顶点中确定出多个第一备选顶点;
将所述多个第一备选顶点组合成所述备选基轴;
和/或,
确定所述障碍物区域的多个障碍物顶点;
分别确定各所述障碍顶点与所述安全区域的第二距离;
根据所述第二距离,从所述多个障碍物顶点中确定出多个第二备选顶点;
将所述多个第二备选顶点组合成所述备选基轴。
可选地,所述确定所述安全区域与所述障碍物区域是否分别位于所述当前基轴的两侧,包括:
确定所述当前基轴与所述安全区域的叉乘结果的第一符号;
确定所述当前基轴与所述障碍物区域的叉乘结果的第二符号;
确定所述第一符号与所述第二符号是否相反;
在所述第一符号与所述第二符号相反的情况下,确定所述安全区域与所述障碍物区域分别位于所述当前基轴的两侧。
在所述第一符号与所述第二符号相同的情况下,确定所述安全区域与所述障碍物区域位于所述当前基轴的同侧。
可选地,所述确定所述当前基轴与所述安全区域的叉乘结果的第一符号,包括:
确定所述当前基轴的起始点;
分别计算各第一顶点向量与所述当前基轴的第一叉乘结果,所述第一顶点向量为从所述起始点指向所述安全区域的顶点的向量;
确定各所述第一顶点向量对应的第一叉乘结果是否都具有相同的符号;
在各所述第一顶点向量对应的第一叉乘结果都具有相同的符号的情况下,确定所述第一叉乘结果的符号为所述第一符号;
在各所述第一顶点向量对应的第一叉乘结果不具有相同的符号的情况下,确定所述安全区域分布在所述当前基轴的两侧。
可选地,所述确定所述当前基轴与所述障碍物区域的叉乘结果的第二符号,包括:
确定所述当前基轴的起始点;
分别计算各第二顶点向量与所述当前基轴的第二叉乘结果,所述第二顶点向量为从所述起始点指向所述障碍物区域的顶点的向量;
确定各所述第二顶点向量对应的第二叉乘结果是否都具有相同的符号;
在各所述第二顶点向量对应的第二叉乘结果都具有相同的符号的情况下,确定所述第二叉乘结果的符号为所述第二符号;
在各所述障碍物顶点向量对应的第二叉乘结果不具有相同的符号的情况下,确定所述障碍物区域分布在所述当前基轴的两侧。
可选地,所述安全区域内存在多个目标障碍物;
所述确定所述目标障碍物位于所述安全区域内之后,还包括:
获取各目标障碍物的障碍物信息,所述障碍物信息包括以下至少之一:位置信息、速度信息及类别信息;
根据各所述目标障碍物的障碍物信息,确定各所述目标障碍物的优先级。
第二方面,本发明实施例提供了一种障碍物确定装置,包括:
信息获取模块,用于获取目标机器人的运行信息,并根据所述运行信息,确定所述目标机器人的安全区域;
区域确定模块,用于获取目标障碍物的障碍物区域,所述安全区域及所述障碍物区域均位于基准平面内;
基轴确定模块,用于确定所述基准平面内是否存在目标基轴,以使所述安全区域及所述障碍物区域分别位于所述目标基轴的两侧;
障碍物确定模块,用于在不存在所述基轴的情况下,确定所述目标障碍物为影响所述目标机器人运行的障碍物。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,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上述任一实施例所述的方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果:通过确定是否存在基轴,确定目标障碍物是否为影响目标机器人运行的障碍物。如果存在基轴,则目标机器人的安全区域和障碍物区域分别位于目标基轴的两侧,两区域不重叠,目标障碍物不影响目标机器人的正常运行。如果不存在基轴,则两区域重叠,目标障碍物可能影响目标机器人的正常运行。因此,本发明实施例的方法通过确定是否存在基轴,能够准确检测出影响机器人安全运行的障碍物。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明,不构成对本发明的不当限定。其中:
图1是本发明的一个实施例提供的一种障碍物确定方法的流程的示意图;
图2是本发明的一个实施例提供的另一种障碍物确定方法的流程的示意图;
图3是本发明的一个实施例提供的一种安全区域和障碍物区域的示意图;
图4是本发明的一个实施例提供的一种向量叉乘的原理示意图;
图5是本发明的一个实施例提供的又一种障碍物确定方法的流程的示意图;
图6是本发明的一个实施例提供的再一种障碍物确定方法的流程的示意图;
图7是本发明的一个实施例提供的一种障碍物确定装置的结构示意图;
图8是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明,其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本发明的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是本发明的一个实施例提供的一种障碍物确定方法的流程的示意图。如图1所示,该方法包括:
步骤101:获取目标机器人的运行信息,并根据运行信息,确定目标机器人的安全区域。
运行信息为目标机器人运行的相关信息。运行信息可包括:位姿、速度、角速度、运行方向、位置信息、类别信息及体积参数等。
机器人的安全区域会综合考虑机器人的传感器性能和机器人实际应用场景来确定。安全区域内的障碍物会影响机器人的决策和规划模块的输出,最终影响机器人的性能或运行路线。
可通过多种方式确定机器人的安全区域,例如,可将机器人1秒或10秒时间段内通过的区域设置为该机器人的安全区域。又如以机器人的重心为中心,设定长度为半径,勾画出的半圆区域作为该机器人的安全区域。
步骤102:获取目标障碍物的障碍物区域。
障碍物区域为障碍物所占用的区域,如果机器人移动到障碍物区域,则机器人可能与障碍物相撞。
安全区域及障碍物区域均位于基准平面内。基准平面可根据具体需求进行设定。例如,基准平面可以为基于目标机器人所在的路面建立的平面。基准平面也可以为基于某一高度的水平面建立的平面等。
步骤103:确定基准平面内是否存在目标基轴,以使安全区域及障碍物区域分别位于目标基轴的两侧。
目标基轴可以为基准平面内的直线、线段或向量等。如果存在目标基轴,使目标机器人的安全区域和障碍物区域分别位于目标基轴的两侧,则安全区域与障碍物区域不重叠,目标障碍物不影响目标机器人的正常运行。如果不存在基轴,则安全区域与障碍物区域重叠,目标障碍物可能会影响目标机器人的正常运行。
步骤104:在不存在基轴的情况下,确定目标障碍物为影响目标机器人运行的障碍物。
在本发明实施例中,无论障碍物区域或安全区域为凸多边形还是凹多边形,通过确定是否存在基轴,确定目标障碍物是否为影响目标机器人运行的障碍物,能够准确检测出影响机器人安全运行的障碍物,该方法还具有便于落地且准确率较高等特点。
图2是本发明的一个实施例提供的另一种障碍物确定方法的流程的示意图。该方法针对安全区域为多边形,障碍物区域为多边形的情形。如图2所示,该方法包括:
步骤201:获取目标机器人的运行信息。
步骤202:根据运行信息,确定目标机器人的安全区域。
步骤203:从安全区域的多个边及障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴。
确定备选基轴的方法有多种。可以将安全区域的所有边和/或障碍物区域的所有边,确定为备选基轴。还可以从安全区域的多个边中确定出距离障碍物区域较近的边作为备选基轴。也可以从障碍物区域的多个边中确定出距离安全区域较近的边作为备选基轴。
步骤204:从多个备选基轴中,确定出当前基轴。
步骤205:确定安全区域及障碍物区域是否分别位于当前基轴的两侧。
如果安全区域及障碍物区域分别位于当前基轴的两侧,则执行步骤206。如果安全区域及障碍物区域没有分别位于当前基轴的两侧,则执行步骤207。
步骤206:确定目标障碍物为不影响目标机器人运行的障碍物。
将当前基轴确定为目标基轴,即存在目标基轴,将安全区域与障碍物区域分割开,从而确定目标障碍物为不影响目标机器人运行的障碍物。
步骤207:确定是否存在当前基轴的下一个基轴。
如果存在当前基轴的下一个基轴,则执行步骤208。如果不存在当前基轴的下一个基轴,则执行步骤209。
步骤208:获取当前基轴的下一个基轴,并将下一个基轴确定为当前基轴。
获取当前基轴的下一个基轴,并将下一个基轴确定为新的当前基轴,循环执行步骤205,直至存在的备选基轴,使安全区域及障碍物区域分别位于备选基轴的两侧,或者所有的备选基轴均处理完毕。
步骤209:确定目标障碍物为影响目标机器人运行的障碍物。
在本发明的实施例中,从安全区域的多个边及障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴。依次确定各备选基轴能否将安全区域和障碍物区域划分到备选基轴的两侧,如果不存在备选基轴能将安全区域和障碍物区域划分到该备选基轴的两侧,则确定目标障碍物为影响目标机器人运行的障碍物。该方法简单易行,可操作性强,具有较高的实用性。
在本发明的一个实施例中,从安全区域的多个边及障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴,包括:以安全区域为参照,建立第一坐标系;确定障碍物区域在第一坐标系下的第一目标象限;将安全区域在第一目标象限内的至少一个边确定为备选基轴;
和/或,
以障碍物区域为参照,建立第二坐标系;确定安全区域在第二坐标系下的第二目标象限;将障碍物区域在第二目标象限内的至少一个边确定为备选基轴。
图3是本发明的一个实施例提供的一种安全区域和障碍物区域的示意图。如图3所示,机器人为图中加粗的规则四边形,机器人的安全区域假定为机器人外侧的规则四边形。障碍物区域也假定为规则四边形。以机器人的中心为原点建立第一坐标系,以障碍物区域的中心为原点建立第二坐标系。在实际应用过程中,可根据具体场景需要,灵活地创建第一坐标系和第二坐标系。
对于机器人的安全区域和障碍物区域,只需要找到一个目标基轴,能够证明两个规则四边形分别处于目标基轴的两侧,即可证明障碍物没有在机器人安全区域内。
本发明实施例的方案先确定障碍物区域在第一坐标系下的第一目标象限,也就确定了障碍物相对于机器人的位置方向,再将安全区域在第一目标象限内的至少一个边确定为备选基轴,而无需对安全区域的其它边作为进行判断,从而提升了方案的执行效率。
同样地,也可以先确定安全区域在第二坐标系下的第二目标象限,也就确定了机器人相对于障碍物的位置方向,再将障碍物区域在第二目标象限内的至少一个边确定为备选基轴,而无需对障碍物区域的其它边作为进行判断,从而提升了方案的执行效率。
在本发明的一个实施例中,从安全区域的多个边及障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴,包括:确定安全区域的多个安全顶点;分别确定各安全顶点与障碍物区域的第一距离;根据第一距离,从多个安全顶点中确定出多个第一备选顶点;将多个第一备选顶点组合成备选基轴;
和/或,
确定障碍物区域的多个障碍物顶点;分别确定各障碍顶点与安全区域的第二距离;根据第二距离,从多个障碍物顶点中确定出多个第二备选顶点;将多个第二备选顶点组合成备选基轴。
可以选择第一距离较小的多个安全顶点,作为第一备选顶点。可以选择第二距离较小的多个障碍物顶点,作为第二备选顶点。如图3所示,距离障碍物较近的安全顶点按照距离远近分别为4、1、3,将上述安全顶点4、1、3都确定为第一备选顶点。通过组合上述第一备选顶点,可确定安全区域的1-4边和3-4边为备选基轴。
同样地,距离安全区域较近的障碍物顶点按照距离远近分别为2、1、3,将上述障碍物顶点都确定为第二备选顶点。通过组合上述第二备选顶点,可确定障碍物区域的1-2边和2-3边为备选基轴。
本发明实施例的方案中,可采用向量叉乘结果的符号是否相反,来判断障碍物是否在安全区域内。为使本发明实施例中确定目标基轴的方法更加便于理解,对向量叉乘结果的原理进行阐述。图4是本发明的一个实施例提供的一种向量叉乘的原理示意图。如图4所示,向量叉乘
Figure BDA0003312525910000091
以向量
Figure BDA0003312525910000092
为基轴,向量
Figure BDA0003312525910000093
和向量
Figure BDA0003312525910000094
的叉乘结果,与向量
Figure BDA0003312525910000101
和向量
Figure BDA0003312525910000102
的叉乘结果符号是相反的,因此,点a和点c分别位于向量
Figure BDA0003312525910000103
的两侧。因此,只需要找到一条目标基轴,能够证明安全区域和障碍物区域分别在目标基轴轴的两侧,即可证明障碍物没有在机器人的安全区域内。利用向量叉乘的特性,当机器人安全区域的顶点与基轴起始点构成的向量与基轴的叉乘结果和障碍物的顶点与基轴起始点构成的向量与基轴的叉乘结果都相反时,即可证明两区域不重叠。
在本发明的一个实施例中,确定安全区域与障碍物区域是否分别位于当前基轴的两侧,包括:确定当前基轴与安全区域的叉乘结果的第一符号;确定当前基轴与障碍物区域的叉乘结果的第二符号;确定第一符号与第二符号是否相反;在第一符号与第二符号相反的情况下,确定安全区域与障碍物区域分别位于当前基轴的两侧;在第一符号与第二符号相同的情况下,确定安全区域与障碍物区域位于当前基轴的同侧。
在本发明的一个实施例中,确定当前基轴与安全区域的叉乘结果的第一符号,包括:确定当前基轴的起始点;分别计算各第一顶点向量与当前基轴的第一叉乘结果,第一顶点向量为从起始点指向安全区域的顶点的向量;确定各第一顶点向量对应的第一叉乘结果是否都具有相同的符号;在各第一顶点向量对应的第一叉乘结果都具有相同的符号的情况下,确定第一叉乘结果的符号为第一符号;在各第一顶点向量对应的第一叉乘结果不具有相同的符号的情况下,确定安全区域分布在当前基轴的两侧。
在本发明的一个实施例中,确定当前基轴与障碍物区域的叉乘结果的第二符号,包括:确定当前基轴的起始点;分别计算各第二顶点向量与当前基轴的第二叉乘结果,第二顶点向量为从起始点指向障碍物区域的顶点的向量;确定各第二顶点向量对应的第二叉乘结果是否都具有相同的符号;在各第二顶点向量对应的第二叉乘结果都具有相同的符号的情况下,确定第二叉乘结果的符号为第二符号;在各障碍物顶点向量对应的第二叉乘结果不具有相同的符号的情况下,确定障碍物区域分布在当前基轴的两侧。
起始点可以为当前基轴上的任意一点。为方便起见,起始点可以选择安全区域或障碍物区域的顶点。如果各第一顶点向量对应的第一叉乘结果都具有相同的符号,则说明安全区域位于当前基轴的一侧,将第一叉乘结果的符号确定为第一符号。如果各第一顶点向量对应的第一叉乘结果不具有相同的符号,则说明当前基轴穿过安全区域,不能将当前基轴作为目标基轴。
同样地,如果各第二顶点向量对应的第二叉乘结果都具有相同的符号,则说明障碍物区域位于当前基轴的一侧,将第二叉乘结果的符号确定为第二符号。如果各第二顶点向量对应的第二叉乘结果不具有相同的符号,则说明当前基轴穿过障碍物区域,不能将当前基轴作为目标基轴。
根据上述阐述的向量叉乘结果的原理,在第一符号与第二符号相反的情况下,确定安全区域与障碍物区域分别位于当前基轴的两侧,障碍物不会影响目标机器人的正常移动。
以图3所示的安全区域和障碍物区域为例,可通过如下步骤确定障碍物是否为影响目标机器人正常运行的障碍物:
步骤S01:选择安全区域的1-4边为基轴,选安全区域的顶点1作为基轴起始点。
步骤S02:分别计算安全区域的顶点1与障碍物各顶点构成的向量与基轴的叉乘结果。
步骤S03:在步骤S02得到的叉乘结果的符号都相同时,确定该符号为第一符号,并执行步骤S04;在步骤S02得到的叉乘结果的符号不相同时,执行步骤S07。
步骤S04:分别计算安全区域的顶点1与安全区域的其它各顶点构成的向量与基轴的叉乘结果。
步骤S05:如果步骤S04得到的叉乘结果的符号都相同,确定该符号为第二符号(如果安全区域为凸多边形时,直接计算顶点1与安全区域的其它任一个顶点构成的向量的叉乘结果就可以)。
步骤S06:判断步骤S03的第一符号与步骤S05的第二符号是否相反,如果是,则确定障碍物不在安全区域内;如果否,则执行步骤S07;
步骤S07:重新选取基轴和基轴起始点,执行步骤S02-步骤S06。
图5是本发明的一个实施例提供的又一种障碍物确定方法的流程的示意图。如图5所示,该方法包括:
步骤501:获取目标机器人的运行信息。
步骤502:根据运行信息,确定目标机器人的安全区域。
步骤503:获取目标障碍物的障碍物区域,并确定是否存在目标基轴,以使安全区域及障碍物区域分别位于目标基轴的两侧。
步骤504:在不存在基轴的情况下,确定目标障碍物为影响目标机器人运行的障碍物。
步骤505:获取各目标障碍物的障碍物信息,障碍物信息包括以下至少之一:位置信息、速度信息及类别信息。
位置信息用于表征目标障碍物与安全区域之间的距离。位置信息可以是目标障碍物的中心点与安全区域的中心点之间的距离。取障碍物区域距离机器人中心点最近的顶点为基准点,位置信息也可以通过基准点与机器人中心点之间的距离来表示。
速度信息可包括:位姿、速度、角速度等。类别信息可根据机器人应用的具体场景设定。类别信息可包括:行人、机器人、拖车、移动障碍物、静止障碍物等。
步骤506:根据各目标障碍物的障碍物信息,确定各目标障碍物的优先级。
为保证机器人的正常作业,需将各目标障碍物移走。优先级表征了移走各目标障碍物的紧急程度。例如,为保证运输的安全,可将类别信息为行人的优先级设置为最高,将类型信息为静止障碍物的优先级设置为最低等。
在本发明实施例中,综合考虑了障碍物的各种信息,如位置信息、速度信息及类别信息等,来确定各障碍物的优先级,使各障碍物的优先级能准确地表征移走各障碍物的紧急程度,能够保证机器人的作业安全,进一步提升机器人的性能。
为使本发明实施例的方法更加便于理解,以下以机器人应用于仓储运输为背景,通过一个具体实施例的实现方法进行讲解。本发明实施例旨在提供一种判断机器人感知系统输出的障碍物是否在机器人安全区域内,并对障碍物的优先级进行排序的方法,用以提高障碍物优先级排序的准确性,使机器人能够快速且有效的对优先级比较高的障碍物做出相应的响应。
在仓储环境中,货架摆放比较规则,机器人行进路线可知且清晰;环境地图较为稳定,易维护;仅存在行人及拖车等动态障碍物,静态障碍物包括临时堆放的货架和固定障碍物。因此,可以根据地图信息,结合提前划定的机器人安全区域,可以首先排除不会影响机器人安全行驶的障碍物,并对余下的障碍物进行优先级排序,这样决策模块可以优先处理等级最高的障碍物,以提高机器人性能。
图6是本发明的一个实施例提供的再一种障碍物确定方法的流程的示意图。如图6所示,该方法主要包括3个步骤:从感知模块获取障碍物信息;判断障碍物是否在机器人的安全区域内;对在安全区域内的障碍物的优先级进行排序,并输出给决策和规划模块。
本发明实施例的方案假定机器人的坐标满足右手定则,车辆的中心点作为坐标系原点。机器人的安全区域会综合考虑传感器性能和机器人实际应用场景来设定,安全区域通常是凸多变形,这样有利于后面对障碍物是否在安全区域内进行判断,感知模块输出的障碍物一般为规则的凸多边形。
对于在安全区域内的障碍物,采用多元一次方程得到其优先级得分,这里的多元是指影响障碍物优先级的影响因素,并根据优先级得分对障碍物进行排序。排序后的障碍物信息输出给决策和规划模块。本发明实施例提供的障碍物确定方法包括如下步骤:
步骤S11:从感知模块获取障碍物信息。从感知模块获取的障碍物信息包括:障碍物的类别、位姿、速度、角速度、静态或动态等等。
步骤S12:判断障碍物是否在安全区域内。首先结合地图信息,将机器人行进巷道两侧货架之外的障碍物进行清除,要考虑机器人即将行驶至十字路口时情况,此时要考虑货架外侧障碍物的信息,此时货架外障碍物可能出现和机器人转向相反而导致碰撞的发生。
以图3所示的安全区域和障碍物区域为例,利用向量叉乘的特性,当机器人安全区域的顶点与基轴起始点构成的向量与基轴的叉乘结果和障碍物的顶点与基轴起始点构成的向量与基轴的叉乘结果都相反时,即可证明两个四边形不重叠。
首先在机器人坐标系下,判断障碍物在那个象限下,分别以机器人的安全区域在该象限的两条边为基轴,利用向量叉乘,判断障碍物是否在安全区域内;如果不能证明障碍物不在安全区域内,则用相同的办法首先判断机器人安全区域在障碍物坐标系下的那个象限,并以障碍物在该象限下的两条边作为基轴判断障碍物是否在安全区域内。如图3所示,障碍物在机器人安全区域的第四象限,则分别以安全区域的1-4边和3-4边为基轴,判断两个四边形是否重叠;机器人安全区域在障碍物第2象限内,则分别以障碍物1-2边和2-3边判断障碍物是否在安全区域内。
只要有一条边能够将安全区域和障碍物分开,即可证明障碍物不在安全区域内,如果所有的边都不能将安全区域和障碍物分开,则证明障碍区在安全区域内。
步骤S13:判断障碍物的优先级。根据仓储环境,首先确定影响障碍物优先级的影响因素主要包括:障碍物在安全区域内的位置,障碍物和机器人的相对位移变化率,障碍物的类别等。
Figure BDA0003312525910000145
ppose=(x2+y2)/(Xmax 2+ymax 2) (2)
Figure BDA0003312525910000141
Figure BDA0003312525910000142
根据公式(1),pscore为障碍物的优先级得分,kpose和ppose分别为障碍物位置的优先级系数和得分,
Figure BDA0003312525910000143
Figure BDA0003312525910000144
为障碍物与机器人相对位移变化率的系数和得分,pclass为障碍物类别的优先级得分。
由公式(2),取安全区域距离机器人中心点最远的顶点为基准点,障碍物和机器人中心点的横纵向距离的平方和与基准点和机器人中心点的横纵向距离的平方和的比值即障碍物的位置优先级得分的值,距离机器人越近的障碍物优先级越高。
由公式(3),r是障碍物和机器人的相对位移,x,y是相对位移的纵向和横向分量,当相对位移变化量
Figure BDA0003312525910000151
小于零时,说明机器人和障碍物的距离在缩短,有碰撞的趋势,由公式(4),
Figure BDA0003312525910000152
是相对位移变化量参数的系数,该系数由横、纵向相对速度共同决定,
Figure BDA0003312525910000154
Figure BDA0003312525910000153
分别为障碍物和机器人横纵向相对速度的系数。
障碍物分类参数pclass,取决于障碍物的分类,其中当障碍物是人时,优先级最高,其次是移动障碍物,静止障碍物优先级最低。
其中,各个障碍物优先级影响因素的系数可根据实际排序结果进行优化。根据障碍物优先级得分对障碍物进行排序,以提高机器人对高优先级的障碍物的响应速度和准确性。
本发明实施例的方案提供了一种应用于仓储移动机器人的障碍物优先级确定方法,主要包括从感知模块获取障碍物信息;判断障碍物是否在机器人的安全区域内;对在安全区域内的障碍物的优先级进行排序三个步骤。本发明实施例的方案可以解决在仓储环境下,对感知模块输出的障碍物信息,按照位置、相对位移变化率、速度、分类等因素,确定其优先级,并输出给决策和规划模块,以提高机器人对高优先级的障碍物的响应速度和准确性。
图7是本发明的一个实施例提供的一种障碍物确定装置的结构示意图。如图7所示,该装置包括:
信息获取模块701,用于获取目标机器人的运行信息,并根据所述运行信息,确定所述目标机器人的安全区域;
区域确定模块702,用于获取目标障碍物的障碍物区域,所述安全区域及所述障碍物区域均位于基准平面内;
基轴确定模块703,用于确定所述基准平面内是否存在目标基轴,以使所述安全区域及所述障碍物区域分别位于所述目标基轴的两侧;
障碍物确定模块704,用于在不存在所述基轴的情况下,确定所述目标障碍物为影响所述目标机器人运行的障碍物。
可选地,所述安全区域为多边形,所述障碍物区域为多边形;
基轴确定模块703具体用于:
从所述安全区域的多个边及所述障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴;
从所述多个备选基轴中,确定出当前基轴;
确定所述安全区域及所述障碍物区域是否分别位于所述当前基轴的两侧;
在所述安全区域与所述障碍物区域分别位于所述当前基轴的两侧的情况下,将所述当前基轴确定为所述目标基轴。
可选地,基轴确定模块703具体用于:
以所述安全区域为参照,建立第一坐标系;
确定所述障碍物区域在所述第一坐标系下的第一目标象限;
将所述安全区域在所述第一目标象限内的至少一个边确定为所述备选基轴;
和/或,
以所述障碍物区域为参照,建立第二坐标系;
确定所述安全区域在所述第二坐标系下的第二目标象限;
将所述障碍物区域在所述第二目标象限内的至少一个边确定为所述备选基轴。
可选地,基轴确定模块703具体用于:
确定所述安全区域的多个安全顶点;
分别确定各所述安全顶点与所述障碍物区域的第一距离;
根据所述第一距离,从所述多个安全顶点中确定出多个第一备选顶点;
将所述多个第一备选顶点组合成所述备选基轴;
和/或,
确定所述障碍物区域的多个障碍物顶点;
分别确定各所述障碍顶点与所述安全区域的第二距离;
根据所述第二距离,从所述多个障碍物顶点中确定出多个第二备选顶点;
将所述多个第二备选顶点组合成所述备选基轴。
可选地,基轴确定模块703具体用于:
确定所述当前基轴与所述安全区域的叉乘结果的第一符号;
确定所述当前基轴与所述障碍物区域的叉乘结果的第二符号;
确定所述第一符号与所述第二符号是否相反;
在所述第一符号与所述第二符号相反的情况下,确定所述安全区域与所述障碍物区域分别位于所述当前基轴的两侧。
在所述第一符号与所述第二符号相同的情况下,确定所述安全区域与所述障碍物区域位于所述当前基轴的同侧。
可选地,基轴确定模块703具体用于:
确定所述当前基轴的起始点;
分别计算各第一顶点向量与所述当前基轴的第一叉乘结果,所述第一顶点向量为从所述起始点指向所述安全区域的顶点的向量;
确定各所述第一顶点向量对应的第一叉乘结果是否都具有相同的符号;
在各所述第一顶点向量对应的第一叉乘结果都具有相同的符号的情况下,确定所述第一叉乘结果的符号为所述第一符号;
在各所述第一顶点向量对应的第一叉乘结果不具有相同的符号的情况下,确定所述安全区域分布在所述当前基轴的两侧。
可选地,基轴确定模块703具体用于:
确定所述当前基轴的起始点;
分别计算各第二顶点向量与所述当前基轴的第二叉乘结果,所述第二顶点向量为从所述起始点指向所述障碍物区域的顶点的向量;
确定各所述第二顶点向量对应的第二叉乘结果是否都具有相同的符号;
在各所述第二顶点向量对应的第二叉乘结果都具有相同的符号的情况下,确定所述第二叉乘结果的符号为所述第二符号;
在各所述障碍物顶点向量对应的第二叉乘结果不具有相同的符号的情况下,确定所述障碍物区域分布在所述当前基轴的两侧。
可选地,所述安全区域内存在多个目标障碍物;该装置还包括:
优先级确定模块705,用于获取各目标障碍物的障碍物信息,所述障碍物信息包括以下至少之一:位置信息、速度信息及类别信息;
根据各所述目标障碍物的障碍物信息,确定各所述目标障碍物的优先级。
本发明实施例提供了一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现上述任一实施例的方法。
下面参考图8,其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统800的结构示意图。图8示出的终端设备仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示,计算机系统800包括中央处理单元(CPU)801,其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中,还存储有系统800操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
以下部件连接至I/O接口805:包括键盘、鼠标等的输入部分806;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807;包括硬盘等的存储部分808;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器810上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
特别地,根据本发明公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时,执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是,本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:信息获取模块、区域确定模块、基轴确定模块及障碍物确定模块。其中,这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定,例如,信息获取模块还可以被描述为“获取目标机器人的运行信息,并根据所述运行信息,确定所述目标机器人的安全区域的模块”。
作为另一方面,本发明还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时,使得该设备包括:
获取目标障碍物的障碍物区域,所述安全区域及所述障碍物区域均位于基准平面内;
确定所述基准平面内是否存在目标基轴,以使所述安全区域及所述障碍物区域分别位于所述目标基轴的两侧;
在不存在所述基轴的情况下,确定所述目标障碍物为影响所述目标机器人运行的障碍物。
根据本发明实施例的技术方案,通过确定是否存在基轴,确定目标障碍物是否为影响目标机器人运行的障碍物。如果存在基轴,则目标机器人的安全区域和障碍物区域分别位于目标基轴的两侧,两区域不重叠,目标障碍物不影响目标机器人的正常运行。如果不存在基轴,则两区域重叠,目标障碍物影响目标机器人的正常运行。因此,本发明实施例的方法通过确定是否存在基轴,能够准确检测出影响机器人安全运行的障碍物。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,取决于设计要求和其他因素,可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (11)

1.一种障碍物确定方法,其特征在于,包括:
获取目标机器人的运行信息,并根据所述运行信息,确定所述目标机器人的安全区域;
获取目标障碍物的障碍物区域,所述安全区域及所述障碍物区域均位于基准平面内;
确定所述基准平面内是否存在目标基轴,以使所述安全区域及所述障碍物区域分别位于所述目标基轴的两侧;
在不存在所述基轴的情况下,确定所述目标障碍物为影响所述目标机器人运行的障碍物。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述安全区域为多边形,所述障碍物区域为多边形;
所述确定所述基准平面内是否存在目标基轴,包括:
从所述安全区域的多个边及所述障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴;
从所述多个备选基轴中,确定出当前基轴;
确定所述安全区域及所述障碍物区域是否分别位于所述当前基轴的两侧;
在所述安全区域与所述障碍物区域分别位于所述当前基轴的两侧的情况下,将所述当前基轴确定为所述目标基轴。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述安全区域的多个边及所述障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴,包括:
以所述安全区域为参照,建立第一坐标系;
确定所述障碍物区域在所述第一坐标系下的第一目标象限;
将所述安全区域在所述第一目标象限内的至少一个边确定为所述备选基轴;
和/或,
以所述障碍物区域为参照,建立第二坐标系;
确定所述安全区域在所述第二坐标系下的第二目标象限;
将所述障碍物区域在所述第二目标象限内的至少一个边确定为所述备选基轴。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述安全区域的多个边及所述障碍物区域的多个边中,选择出多个备选基轴,包括:
确定所述安全区域的多个安全顶点;
分别确定各所述安全顶点与所述障碍物区域的第一距离;
根据所述第一距离,从所述多个安全顶点中确定出多个第一备选顶点;
将所述多个第一备选顶点组合成所述备选基轴;
和/或,
确定所述障碍物区域的多个障碍物顶点;
分别确定各所述障碍顶点与所述安全区域的第二距离;
根据所述第二距离,从所述多个障碍物顶点中确定出多个第二备选顶点;
将所述多个第二备选顶点组合成所述备选基轴。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述安全区域与所述障碍物区域是否分别位于所述当前基轴的两侧,包括:
确定所述当前基轴与所述安全区域的叉乘结果的第一符号;
确定所述当前基轴与所述障碍物区域的叉乘结果的第二符号;
确定所述第一符号与所述第二符号是否相反;
在所述第一符号与所述第二符号相反的情况下,确定所述安全区域与所述障碍物区域分别位于所述当前基轴的两侧;
在所述第一符号与所述第二符号相同的情况下,确定所述安全区域与所述障碍物区域位于所述当前基轴的同侧。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述当前基轴与所述安全区域的叉乘结果的第一符号,包括:
确定所述当前基轴的起始点;
分别计算各第一顶点向量与所述当前基轴的第一叉乘结果,所述第一顶点向量为从所述起始点指向所述安全区域的顶点的向量;
确定各所述第一顶点向量对应的第一叉乘结果是否都具有相同的符号;
在各所述第一顶点向量对应的第一叉乘结果都具有相同的符号的情况下,确定所述第一叉乘结果的符号为所述第一符号;
在各所述第一顶点向量对应的第一叉乘结果不具有相同的符号的情况下,确定所述安全区域分布在所述当前基轴的两侧。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述当前基轴与所述障碍物区域的叉乘结果的第二符号,包括:
确定所述当前基轴的起始点;
分别计算各第二顶点向量与所述当前基轴的第二叉乘结果,所述第二顶点向量为从所述起始点指向所述障碍物区域的顶点的向量;
确定各所述第二顶点向量对应的第二叉乘结果是否都具有相同的符号;
在各所述第二顶点向量对应的第二叉乘结果都具有相同的符号的情况下,确定所述第二叉乘结果的符号为所述第二符号;
在各所述障碍物顶点向量对应的第二叉乘结果不具有相同的符号的情况下,确定所述障碍物区域分布在所述当前基轴的两侧。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述安全区域内存在多个目标障碍物;
所述确定所述目标障碍物位于所述安全区域内之后,还包括:
获取各目标障碍物的障碍物信息,所述障碍物信息包括以下至少之一:位置信息、速度信息及类别信息;
根据各所述目标障碍物的障碍物信息,确定各所述目标障碍物的优先级。
9.一种障碍物确定装置,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取目标机器人的运行信息,并根据所述运行信息,确定所述目标机器人的安全区域;
区域确定模块,用于获取目标障碍物的障碍物区域,所述安全区域及所述障碍物区域均位于基准平面内;
基轴确定模块,用于确定所述基准平面内是否存在目标基轴,以使所述安全区域及所述障碍物区域分别位于所述目标基轴的两侧;
障碍物确定模块,用于在不存在所述基轴的情况下,确定所述目标障碍物为影响所述目标机器人运行的障碍物。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,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1-8中任一所述的方法。
11.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115268470A (zh) * 2022-09-27 2022-11-01 深圳市云鼠科技开发有限公司 清洁机器人的障碍物位置标记方法、装置以及介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060224304A1 (en) * 2005-03-29 2006-10-05 International Business Machines Corporation Method for routing multiple paths through polygonal obstacles
EP1727064A1 (en) * 2005-05-25 2006-11-29 Shinko Electric Industries Co., Ltd. Automatic trace determination apparatus and method
CN103914698A (zh) * 2014-03-27 2014-07-09 北京科技大学 一种基于视频的道路障碍物识别分类方法
CN108196451A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 中国电子科技集团公司信息科学研究院 一种仿生鱼群避障行为控制方法
CN110703753A (zh) * 2019-10-16 2020-01-17 北京京东乾石科技有限公司 路径规划方法及装置、电子设备、存储介质
CN111413701A (zh) * 2018-12-18 2020-07-14 驭势科技(北京)有限公司 一种障碍物距离的确定方法、装置、车载设备及存储介质
US20210088345A1 (en) * 2019-09-20 2021-03-25 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for autonomous motion planning
JPWO2021130824A1 (zh) * 2019-12-23 2021-07-01

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060224304A1 (en) * 2005-03-29 2006-10-05 International Business Machines Corporation Method for routing multiple paths through polygonal obstacles
EP1727064A1 (en) * 2005-05-25 2006-11-29 Shinko Electric Industries Co., Ltd. Automatic trace determination apparatus and method
CN103914698A (zh) * 2014-03-27 2014-07-09 北京科技大学 一种基于视频的道路障碍物识别分类方法
CN108196451A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 中国电子科技集团公司信息科学研究院 一种仿生鱼群避障行为控制方法
CN111413701A (zh) * 2018-12-18 2020-07-14 驭势科技(北京)有限公司 一种障碍物距离的确定方法、装置、车载设备及存储介质
US20210088345A1 (en) * 2019-09-20 2021-03-25 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for autonomous motion planning
CN110703753A (zh) * 2019-10-16 2020-01-17 北京京东乾石科技有限公司 路径规划方法及装置、电子设备、存储介质
JPWO2021130824A1 (zh) * 2019-12-23 2021-07-01

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李奕铭;王浩;: "基于反应式的移动机器人避障研究与实现", 合肥工业大学学报(自然科学版), no. 02, 28 February 2013 (2013-02-28) *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115268470A (zh) * 2022-09-27 2022-11-01 深圳市云鼠科技开发有限公司 清洁机器人的障碍物位置标记方法、装置以及介质
CN115268470B (zh) * 2022-09-27 2023-08-18 深圳市云鼠科技开发有限公司 清洁机器人的障碍物位置标记方法、装置以及介质

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