CN114217620B - 一种轮式机器人智能避障控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种轮式机器人智能避障控制系统，其特征在于，包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于对机器人自身状态及路面环境进行数据采集；偏角计算模块，所述偏角计算模块通过计算机器人两边轮胎的转速差来判断机器人时间t₀内的方向偏转角度α。本发明不仅通过机器人左右轮胎之间的转速差进行方向偏转，进而实现对障碍物的有效规避，还考虑到规避过程中轮胎空转导致的方向偏转误差，并结合传感器的测量结果，设置偏转角度辅助量进行校准，进而使得机器人在执行最佳避障方案时，避障效率更高、更精确。

Description

一种轮式机器人智能避障控制系统及方法

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体为一种轮式机器人智能避障控制系统及方法。

背景技术

随着人工智能技术的快速发展，机器人逐渐被人们广泛使用，不仅有效节省了劳动力，针对极端恶劣环境下，还发挥了不可替代的作用，尤其是轮式机器人被人们广泛运用，并在室外巡检、消毒、物流及接待等方面发挥出显著作用，相比攀爬机器人、履带机器人等，轮式机器人具有速度快、效率高、运动噪声低等优点，但是在避障能力方面略显薄弱，在进行规避障碍时，规避效率低，且规避效果较差，不但需要轮式机器人自身进行减速，浪费轮式机器人的工作时间，而且轮式机器人对障碍物规避的精度较低，规避时的单位时间内的规避角度不均匀。

针对上述情况，我们需要一种轮式机器人智能避障控制系统及方法，不仅通过机器人左右轮胎之间的转速差进行方向偏转，进而实现对障碍物的有效规避，还考虑到规避过程中轮胎空转导致的方向偏转误差，并结合传感器的测量结果，设置偏转角度辅助量进行校准，进而使得机器人在执行最佳避障方案时，规避过程中单位时间内的规避角度更加均匀，避障效率更高、更精确。

发明内容

本发明的目的在于提供一种轮式机器人智能避障控制系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种轮式机器人智能避障控制系统，包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于对机器人自身状态及路面环境进行数据采集；

偏角计算模块，所述偏角计算模块通过计算机器人两边轮胎的转速差来判断机器人时间t₀内的方向偏转角度α；

偏角辅助量调整模块，所述偏角辅助量调整模块获取偏角计算模块得到的结果与机器人自身的陀螺仪测量结果进行比较，进而对机器人调整方向时的轮胎打滑系数进行调整；

避障方案处理模块，所述避障方案处理模块在前进方向出现障碍物需要调整方向进行避障时，结合偏角计算模块及偏角辅助量调整模块的获取结果规划最佳避障方案，并对机器人的运动状态进行控制。

本发明通过各个模块的有效合作，共同实现机器人在面对障碍物时对避障方案的设计及执行，同时本发明中考虑到轮胎空转打滑导致的方向偏转角度不足的问题，并通过设置轮胎打滑系数进行辅助计算，对机器人的方向偏转角度进行校正，使得计算结果更加精确，对障碍物的规避效率更高、效果更好。

进一步的，所述数据采集模块包括机器人状态采集模块及路面环境采集模块，

所述机器人状态采集模块对机器人自身状态进行采集，机器人状态包括：机器人左右两边轮胎转速R_左、R_右、陀螺仪测量的偏转角度λ、机器人左右轮胎之间的距离L_左右、左右轮胎的半径r；

所述路面环境采集模块对路面上阻碍机器人前进方向的障碍物数据进行采集，所述障碍物数据包括：障碍物到机器人的最短距离L1、障碍物左右两边距离L2、L3，

所述障碍物左边距离L2为过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物左边端点之间的距离，

所述障碍物右边距离L3为过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物右边端点之间的距离。

本发明数据采集模块从机器人状态和路面上障碍物的情况这两个方面进行数据采集，采集路面上障碍物的情况是为了判断机器人是否需要进行规避，采集机器人状态是为了在机器人进行障碍物规避时计算规避角度及对应的规避时间。

进一步的，所述偏角计算模块获取数据采集模块中机器人状态采集模块采集的数据，

计算机器人左右两边轮胎转速差，将所得转速差与左右轮胎的周长相乘，得到左右轮胎单位时间内行驶距离的差值，所述左右轮胎的周长为左右轮胎的半径r与2π的乘积，左右轮胎单位时间内行驶距离的差值与机器人左右轮胎之间的距离L_左右的商即为机器人单位时间内的方向偏转角度α₁，对机器人方向偏转角度α₁进行积分，得到机器人时间t₀内的方向偏转角度α，即

当R_左>R_右时，方向偏转角度α的值大于0，机器人前进方向向左偏转；

当R_左<R_右时，方向偏转角度α的值小于0，机器人前进方向向右偏转；

当R_左＝R_右时，方向偏转角度α的值为0，机器人前进方向不发生偏转。

本发明偏角计算模块运用机器人左右车轮的转速不同会导致前进方向发生偏移的原理，通过对车轮的转速差、运行时间及车轮的周长，可以得到机器人左右车轮行驶的距离差，再次根据机器人左右车轮行驶的距离差与机器人左右车轮之间的距离，就可以得到机器人车轮方向偏转的角度，即机器人方向偏转角度，同时通过判断左右车轮哪边的转速更大，进一步对机器人的偏转方向进行判断。

进一步的，所述偏角辅助量调整模块获取偏角计算模块计算的该机器人时间t₀内的方向偏转角度α及机器人自身的陀螺仪测量的偏转角度λ，计算α与λ的差值，所得差值为机器人在时间t₀内因轮胎空转打滑导致的方向偏转角度误差α-λ，

所述方向偏转角度误差α-λ与轮胎空转打滑时间t₀、机器人左右轮胎的初始转速、轮胎打滑系数a相关联，α-λ的值等于轮胎空转打滑时间t₀、机器人左右轮胎的初始转速、轮胎打滑系数a三者的乘积，

所述机器人左右轮胎的初始转速为机器人左右两边轮胎转速R_左、R_右中的较小值，即min{R_左，R_右}，即α-λ＝t₀·a·min{R_左，R_右}，

进而得到轮胎打滑系数

本发明偏转角辅助量调整模块通过比较计算的方向偏转角度与自身陀螺仪测量的数据之间的差值，得到该情况下的轮胎打滑系数a，该轮胎打滑系数a可用于最佳避障方案的规划，使得获取的最佳避障方案更加准确，避障效率更高。同时由于最佳避障方案中为了提高机器人的工作效率，因此机器人的速度是不变的，在进行方向偏转时，只增大一只条轮胎的转速，另一只轮胎的转速保持不变，因此机器人左右轮胎的初始转速为min{R_左，R_右}。

进一步的，所述避障方案处理模块包括障碍物判断模块，所述障碍物判断模块判断机器人前进方向上是否存在障碍物阻碍机器人正常行驶，

所述障碍物判断模块判断机器人前进方向上是否存在障碍物的方法为判断过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物是否存在交点，

当过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物存在交点，则判定机器人前进方向上存在障碍物阻碍机器人正常行驶；

当过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物不存在交点，则判定机器人前进方向上不存在障碍物阻碍机器人正常行驶。

本发明避障方案处理模块中障碍物判断模块通过过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物存在交点对是否存在障碍物进行判断，当不存在交点时，说明障碍物对机器人自身的影响较小，不需要进行规避。

进一步的，所述避障方案处理模块获取障碍物判断模块的判断结果，当机器人前进方向上存在障碍物阻碍机器人正常行驶时，所述避障方案处理模块计算最佳避障方案，通过路面环境采集模块中障碍物到机器人的最短距离L1与机器人左右轮胎的初始速度V₀的商，得到最佳避障时间t2，

所述机器人左右轮胎的初始速度为机器人左右轮胎的初始转速与左右轮胎的周长的乘积，即V₀＝2π·r·min{R_左，R_右}，

进一步得到最佳避障时间

然后获取路面环境采集模块中障碍物左右两边距离L2、L3，获取L2与L3中的较小值min{L2，L3}，进而得到最佳避障方向和避障距离，

当min{L2，L3}＝L2时，最佳避障方向为向左避障，最佳避障距离为L2，

当min{L2，L3}＝L3时，最佳避障方向为向右避障，最佳避障距离为L3；

接着所述避障方案处理模块结合偏角计算模块及偏角辅助量调整模块的获取结果进一步规划最佳避障方案，并对机器人的运动状态进行控制。

本发明避障方案处理模块将障碍物到机器人的最短距离L1与机器人左右轮胎的初始速度V₀的商作为最佳规避时间t2，是因为考虑到系统对数据的获取、运算处理耽误的时间，因此对将最佳避障时间设置的比精确时间更小，能够有效提高系统的容错率。获取min{L2，L3}是为了机器人的避障方向及避障距离进行确定。

进一步的，所述避障方案处理模块获取偏角辅助量调整模块得到的轮胎打滑系数

计算出在最佳避障时间t2内机器人方向偏转角度误差(α-λ)₁，则

所述R_左1，R_右1为调整后的机器人左右两边轮胎转速，为调整后的固定数值，进而得出机器人单位时间内方向偏转角度不变，进而得出最佳避障方案中机器人所行轨迹为圆弧，

所述min{R_左1，R_右1}＝min{R_左，R_右}，进而得到

将α₂作为机器人最佳避障方案中实际方向偏转角度，将α₂与(α-λ)₁的和作为机器人最佳避障方案中计划方向偏转角度，

可得

进而得到

根据min{L2，L3}与障碍物到机器人的最短距离L1之间的关系，能够推导出最佳避障方案中机器人所行圆弧轨迹对应的圆心角，即机器人最佳避障方案中实际方向偏转角度α₂，所述

进而可以得到

当R_左1>R_右1时，机器人前进方向向右偏转，R_左1的轮胎转速增大，增大的量为

当R_左1<R_右1时，机器人前进方向向左偏转，R_右1的轮胎转速增大，增大的量为

本发明由于机器人在进行方向调整时，只增大一只轮胎的转速，因此，min{R_左1，R_右1}＝min{R_左，R_右}，再结合方向偏转角度的计算公式，进而可以得到被调整转速的轮胎增大的转速差。由于调整后的轮胎转速会保持不变，因此调整后的机器人的行驶轨迹为圆弧，若该圆弧对应的半径为r3，进而根据

求取机器人最佳避障方案中实际方向偏转角度α₂。

进一步的，所述避障方案处理模块在执行最佳避障方案时，偏角辅助量调整模块依旧实时会对轮胎打滑系数a进行调整，进而实时对最佳避障方案进行更新。

一种轮式机器人智能避障控制方法，该方法包括以下步骤：

S1、通过数据采集模块对机器人自身状态及路面环境进行数据采集；

S2、通过偏角计算模块计算机器人两边轮胎的转速差来判断机器人时间t₀内的方向偏转角度α；

S3、根据偏角辅助量调整模块获取偏角计算模块得到的结果与机器人自身的陀螺仪测量结果进行比较，进而对机器人调整方向时的轮胎打滑系数进行调整；

S4、在避障方案处理模块中，在机器人前进方向出现障碍物需要调整方向进行避障时，结合偏角计算模块及偏角辅助量调整模块的获取结果规划最佳避障方案，并对机器人的运动状态进行控制。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明不仅通过机器人左右轮胎之间的转速差进行方向偏转，进而实现对障碍物的有效规避，还考虑到规避过程中轮胎空转导致的方向偏转误差，并结合传感器的测量结果，设置偏转角度辅助量进行校准，进而使得机器人在执行最佳避障方案时，规避过程中单位时间内的规避角度更加均匀，避障效率更高、更精确。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种轮式机器人智能避障控制系统的结构示意图；

图2是本发明一种轮式机器人智能避障控制系统中偏角计算模块的流程示意图；

图3是本发明一种轮式机器人智能避障控制系统中障碍物判断模块的流程示意图。

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清楚、完整地描述，显然，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。

请参阅图1-3，本发明提供技术方案：一种轮式机器人智能避障控制系统，包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于对机器人自身状态及路面环境进行数据采集；

偏角计算模块，所述偏角计算模块通过计算机器人两边轮胎的转速差来判断机器人时间t₀内的方向偏转角度α；

偏角辅助量调整模块，所述偏角辅助量调整模块获取偏角计算模块得到的结果与机器人自身的陀螺仪测量结果进行比较，进而对机器人调整方向时的轮胎打滑系数进行调整；

避障方案处理模块，所述避障方案处理模块在前进方向出现障碍物需要调整方向进行避障时，结合偏角计算模块及偏角辅助量调整模块的获取结果规划最佳避障方案，并对机器人的运动状态进行控制。

本发明通过各个模块的有效合作，共同实现机器人在面对障碍物时对避障方案的设计及执行，同时本发明中考虑到轮胎空转打滑导致的方向偏转角度不足的问题，并通过设置轮胎打滑系数进行辅助计算，对机器人的方向偏转角度进行校正，使得计算结果更加精确，对障碍物的规避效率更高、效果更好。

所述数据采集模块包括机器人状态采集模块及路面环境采集模块，

所述机器人状态采集模块对机器人自身状态进行采集，机器人状态包括：机器人左右两边轮胎转速R_左、R_右、陀螺仪测量的偏转角度λ、机器人左右轮胎之间的距离L_左右、左右轮胎的半径r；

所述路面环境采集模块对路面上阻碍机器人前进方向的障碍物数据进行采集，所述障碍物数据包括：障碍物到机器人的最短距离L1、障碍物左右两边距离L2、L3，

所述障碍物左边距离L2为过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物左边端点之间的距离，

所述障碍物右边距离L3为过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物右边端点之间的距离。

本发明数据采集模块从机器人状态和路面上障碍物的情况这两个方面进行数据采集，采集路面上障碍物的情况是为了判断机器人是否需要进行规避，采集机器人状态是为了在机器人进行障碍物规避时计算规避角度及对应的规避时间。

所述偏角计算模块获取数据采集模块中机器人状态采集模块采集的数据，

计算机器人左右两边轮胎转速差，将所得转速差与左右轮胎的周长相乘，得到左右轮胎单位时间内行驶距离的差值，所述左右轮胎的周长为左右轮胎的半径r与2π的乘积，左右轮胎单位时间内行驶距离的差值与机器人左右轮胎之间的距离L_左右的商即为机器人单位时间内的方向偏转角度α₁，对机器人方向偏转角度α₁进行积分，得到机器人时间t₀内的方向偏转角度α，即

当R_左>R_右时，方向偏转角度α的值大于0，机器人前进方向向左偏转；

当R_左<R_右时，方向偏转角度α的值小于0，机器人前进方向向右偏转；

当R_左＝R_右时，方向偏转角度α的值为0，机器人前进方向不发生偏转。

本发明偏角计算模块运用机器人左右车轮的转速不同会导致前进方向发生偏移的原理，通过对车轮的转速差、运行时间及车轮的周长，可以得到机器人左右车轮行驶的距离差，再次根据机器人左右车轮行驶的距离差与机器人左右车轮之间的距离，就可以得到机器人车轮方向偏转的角度，即机器人方向偏转角度，同时通过判断左右车轮哪边的转速更大，进一步对机器人的偏转方向进行判断。

所述偏角辅助量调整模块获取偏角计算模块计算的该机器人时间t₀内的方向偏转角度α及机器人自身的陀螺仪测量的偏转角度λ，计算α与λ的差值，所得差值为机器人在时间t₀内因轮胎空转打滑导致的方向偏转角度误差α-λ，

所述方向偏转角度误差α-λ与轮胎空转打滑时间t₀、机器人左右轮胎的初始转速、轮胎打滑系数a相关联，α-λ的值等于轮胎空转打滑时间t₀、机器人左右轮胎的初始转速、轮胎打滑系数a三者的乘积，

所述机器人左右轮胎的初始转速为机器人左右两边轮胎转速R_左、R_右中的较小值，即min{R_左，R_右}，即α-λ＝t₀·a·min{R_左，R_右}，

进而得到轮胎打滑系数

本发明偏转角辅助量调整模块通过比较计算的方向偏转角度与自身陀螺仪测量的数据之间的差值，得到该情况下的轮胎打滑系数a，该轮胎打滑系数a可用于最佳避障方案的规划，使得获取的最佳避障方案更加准确，避障效率更高。同时由于最佳避障方案中为了提高机器人的工作效率，因此机器人的速度是不变的，在进行方向偏转时，只增大一只条轮胎的转速，另一只轮胎的转速保持不变，因此机器人左右轮胎的初始转速为min{R_左，R_右}。

所述避障方案处理模块包括障碍物判断模块，所述障碍物判断模块判断机器人前进方向上是否存在障碍物阻碍机器人正常行驶，

所述障碍物判断模块判断机器人前进方向上是否存在障碍物的方法为判断过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物是否存在交点，

当过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物存在交点，则判定机器人前进方向上存在障碍物阻碍机器人正常行驶；

当过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物不存在交点，则判定机器人前进方向上不存在障碍物阻碍机器人正常行驶。

本发明避障方案处理模块中障碍物判断模块通过过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物存在交点对是否存在障碍物进行判断，当不存在交点时，说明障碍物对机器人自身的影响较小，不需要进行规避。

所述避障方案处理模块获取障碍物判断模块的判断结果，当机器人前进方向上存在障碍物阻碍机器人正常行驶时，所述避障方案处理模块计算最佳避障方案，通过路面环境采集模块中障碍物到机器人的最短距离L1与机器人左右轮胎的初始速度V₀的商，得到最佳避障时间t2，

所述机器人左右轮胎的初始速度为机器人左右轮胎的初始转速与左右轮胎的周长的乘积，即V₀＝2π·r·min{R_左，R_右}，

进一步得到最佳避障时间

然后获取路面环境采集模块中障碍物左右两边距离L2、L3，获取L2与L3中的较小值min{L2，L3}，进而得到最佳避障方向和避障距离，

当min{L2，L3}＝L2时，最佳避障方向为向左避障，最佳避障距离为L2，

当min{L2，L3}＝L3时，最佳避障方向为向右避障，最佳避障距离为L3；

接着所述避障方案处理模块结合偏角计算模块及偏角辅助量调整模块的获取结果进一步规划最佳避障方案，并对机器人的运动状态进行控制。

本发明避障方案处理模块将障碍物到机器人的最短距离L1与机器人左右轮胎的初始速度V₀的商作为最佳规避时间t2，是因为考虑到系统对数据的获取、运算处理耽误的时间，因此对将最佳避障时间设置的比精确时间更小，能够有效提高系统的容错率。获取min{L2，L3}是为了机器人的避障方向及避障距离进行确定。

所述避障方案处理模块获取偏角辅助量调整模块得到的轮胎打滑系数

计算出在最佳避障时间t2内机器人方向偏转角度误差(α-λ)₁，则

所述R_左1，R_右1为调整后的机器人左右两边轮胎转速，为调整后的固定数值，进而得出机器人单位时间内方向偏转角度不变，进而得出最佳避障方案中机器人所行轨迹为圆弧，

所述min{R_左1，R_右1}＝min{R_左，R_右}，进而得到

将α₂作为机器人最佳避障方案中实际方向偏转角度，将α₂与(α-λ)₁的和作为机器人最佳避障方案中计划方向偏转角度，

可得

进而得到

根据min{L2，L3}与障碍物到机器人的最短距离L1之间的关系，能够推导出最佳避障方案中机器人所行圆弧轨迹对应的圆心角，即机器人最佳避障方案中实际方向偏转角度α₂，所述

进而可以得到

当R_左1>R_右1时，机器人前进方向向右偏转，R_左1的轮胎转速增大，增大的量为

当R_左1<R_右1时，机器人前进方向向左偏转，R_右1的轮胎转速增大，增大的量为

本发明由于机器人在进行方向调整时，只增大一只轮胎的转速，因此，min{R_左1，R_右1}＝min{R_左，R_右}，再结合方向偏转角度的计算公式，进而可以得到被调整转速的轮胎增大的转速差。由于调整后的轮胎转速会保持不变，因此调整后的机器人的行驶轨迹为圆弧，若该圆弧对应的半径为r3，进而根据

求取机器人最佳避障方案中实际方向偏转角度α₂。

本实施例中若障碍物到机器人的最短距离L1为π米，机器人左边轮胎转速R_左为1转/秒、机器人右边轮胎转速R_右为1转/秒，机器人左右轮胎之间的距离L_左右为0.2米、左右轮胎的半径r为0.05米，障碍物左边距离L2为

π米、障碍物右边距离L3为π米，α的值为

λ的值为/>

t₀的值为20秒，

则最佳避障时间

进而得到

所以机器人向左偏转，调整后的机器人左边轮胎转速R_左1为1.007转/秒、调整后的机器人右边轮胎转速R_右1为1转/秒。

所述避障方案处理模块在执行最佳避障方案时，偏角辅助量调整模块依旧实时会对轮胎打滑系数a进行调整，进而实时对最佳避障方案进行更新。

一种轮式机器人智能避障控制方法，该方法包括以下步骤：

S1、通过数据采集模块对机器人自身状态及路面环境进行数据采集；

S2、通过偏角计算模块计算机器人两边轮胎的转速差来判断机器人时间t₀内的方向偏转角度α；

S3、根据偏角辅助量调整模块获取偏角计算模块得到的结果与机器人自身的陀螺仪测量结果进行比较，进而对机器人调整方向时的轮胎打滑系数进行调整；

S4、在避障方案处理模块中，在机器人前进方向出现障碍物需要调整方向进行避障时，结合偏角计算模块及偏角辅助量调整模块的获取结果规划最佳避障方案，并对机器人的运动状态进行控制。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种轮式机器人智能避障控制系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于对机器人自身状态及路面环境进行数据采集；

偏角计算模块，所述偏角计算模块通过计算机器人两边轮胎的转速差来判断机器人时间t₀内的方向偏转角度α；

偏角辅助量调整模块，所述偏角辅助量调整模块获取偏角计算模块得到的结果与机器人自身的陀螺仪测量结果进行比较，进而对机器人调整方向时的轮胎打滑系数进行调整；

避障方案处理模块，所述避障方案处理模块在前进方向出现障碍物需要调整方向进行避障时，结合偏角计算模块及偏角辅助量调整模块的获取结果规划最佳避障方案，并对机器人的运动状态进行控制；

所述数据采集模块包括机器人状态采集模块及路面环境采集模块，

所述机器人状态采集模块对机器人自身状态进行采集，机器人状态包括：机器人左右两边轮胎转速R_左、R_右、陀螺仪测量的偏转角度λ、机器人左右轮胎之间的距离L_左右、左右轮胎的半径r；

所述路面环境采集模块对路面上阻碍机器人前进方向的障碍物数据进行采集，所述障碍物数据包括：障碍物到机器人的最短距离L1、障碍物左右两边距离L2、L3，

所述障碍物左边距离L2为过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物左边端点之间的距离，

所述障碍物右边距离L3为过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物右边端点之间的距离；

所述偏角计算模块获取数据采集模块中机器人状态采集模块采集的数据，

计算机器人左右两边轮胎转速差，将所得转速差与左右轮胎的周长相乘，得到左右轮胎单位时间内行驶距离的差值，所述左右轮胎的周长为左右轮胎的半径r与2π的乘积，左右轮胎单位时间内行驶距离的差值与机器人左右轮胎之间的距离L_左右的商即为机器人单位时间内的方向偏转角度α₁，对机器人方向偏转角度α₁进行积分，得到机器人时间t₀内的方向偏转角度α，即

当R_左>R_右时，方向偏转角度α的值大于0，机器人前进方向向左偏转；

当R_左<R_右时，方向偏转角度α的值小于0，机器人前进方向向右偏转；

当R_左＝R_右时，方向偏转角度α的值为0，机器人前进方向不发生偏转；

所述偏角辅助量调整模块获取偏角计算模块计算的该机器人时间t₀内的方向偏转角度α及机器人自身的陀螺仪测量的偏转角度λ，计算α与λ的差值，所得差值为机器人在时间t₀内因轮胎空转打滑导致的方向偏转角度误差α-λ，

所述方向偏转角度误差α-λ与轮胎空转打滑时间t₀、机器人左右轮胎的初始转速、轮胎打滑系数a相关联，α-λ的值等于轮胎空转打滑时间t₀、机器人左右轮胎的初始转速、轮胎打滑系数a三者的乘积，

所述机器人左右轮胎的初始转速为机器人左右两边轮胎转速R_左、R_右中的较小值，即min{R_左，R_右}，即α-λ＝t₀·a·min{R_左，R_右}，

进而得到轮胎打滑系数

所述避障方案处理模块包括障碍物判断模块，所述障碍物判断模块判断机器人前进方向上是否存在障碍物阻碍机器人正常行驶，

所述障碍物判断模块判断机器人前进方向上是否存在障碍物的方法为判断过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物是否存在交点，

当过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物存在交点，则判定机器人前进方向上存在障碍物阻碍机器人正常行驶；

当过机器人左右轮胎轴承中点且与机器人前进方向相同的直线与障碍物不存在交点，则判定机器人前进方向上不存在障碍物阻碍机器人正常行驶；

所述避障方案处理模块获取障碍物判断模块的判断结果，当机器人前进方向上存在障碍物阻碍机器人正常行驶时，所述避障方案处理模块计算最佳避障方案，通过路面环境采集模块中障碍物到机器人的最短距离L1与机器人左右轮胎的初始速度V₀的商，得到最佳避障时间t2，

所述机器人左右轮胎的初始速度为机器人左右轮胎的初始转速与左右轮胎的周长的乘积，即V₀＝2π·r·min{R_左，R_右}，

进一步得到最佳避障时间

然后获取路面环境采集模块中障碍物左右两边距离L2、L3，获取L2与L3中的较小值min{L2，L3}，进而得到最佳避障方向和避障距离，

当min{L2，L3}＝L2时，最佳避障方向为向左避障，最佳避障距离为L2，

当min{L2，L3}＝L3时，最佳避障方向为向右避障，最佳避障距离为L3；

接着所述避障方案处理模块结合偏角计算模块及偏角辅助量调整模块的获取结果进一步规划最佳避障方案，并对机器人的运动状态进行控制；

所述避障方案处理模块获取偏角辅助量调整模块得到的轮胎打滑系数

计算出在最佳避障时间t2内机器人方向偏转角度误差(α-λ)₁，则

所述R_左1，R_右1为调整后的机器人左右两边轮胎转速，为调整后的固定数值，进而得出机器人单位时间内方向偏转角度不变，进而得出最佳避障方案中机器人所行轨迹为圆弧，

所述min{R_左1，R_右1}＝min{R_左，R_右}，进而得到

将α₂作为机器人最佳避障方案中实际方向偏转角度，将α₂与(α-λ)₁的和作为机器人最佳避障方案中计划方向偏转角度，

可得

进而得到

根据min{L2，L3}与障碍物到机器人的最短距离L1之间的关系，能够推导出最佳避障方案中机器人所行圆弧轨迹对应的圆心角，即机器人最佳避障方案中实际方向偏转角度α₂，所述

进而可以得到

当R_左1>R_右1时，机器人前进方向向右偏转，R_左1的轮胎转速增大，增大的量为

当R_左1<R_右1时，机器人前进方向向左偏转，R_右1的轮胎转速增大，增大的量为

2.根据权利要求1所述的一种轮式机器人智能避障控制系统，其特征在于：所述避障方案处理模块在执行最佳避障方案时，偏角辅助量调整模块依旧实时会对轮胎打滑系数a进行调整，进而实时对最佳避障方案进行更新。

3.根据权利要求1-2所述的一种轮式机器人智能避障控制系统的机器人运动状态智能控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、通过数据采集模块对机器人自身状态及路面环境进行数据采集；

S2、通过偏角计算模块计算机器人两边轮胎的转速差来判断机器人时间t₀内的方向偏转角度α；

S3、根据偏角辅助量调整模块获取偏角计算模块得到的结果与机器人自身的陀螺仪测量结果进行比较，进而对机器人调整方向时的轮胎打滑系数进行调整；

S4、在避障方案处理模块中，在机器人前进方向出现障碍物需要调整方向进行避障时，结合偏角计算模块及偏角辅助量调整模块的获取结果规划最佳避障方案，并对机器人的运动状态进行控制。

Images