CN114348579A - 搬运机器人的控制方法及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种搬运机器人的控制方法，所述方法包括：获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像；对环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算当前所处位置到特定环境特征点之间距离；根据当前所处位置到特定环境特征点之间距离，对目标搬运机器人的路线进行规划，得到目标搬运机器人的规划路线；基于规划路线对目标搬运机器人进行控制，以使目标搬运机器人执行规划路线进行搬运。通过计算目标搬运机器人当前所处位置与特定环境特征点之间的位置关系，来规划目标搬运机器人的路线，通过规划路线对目标搬运机器人进行控制，利用的是特定的环境特征点，提高了搬运机器人识别精度，进而提高搬运机器人的工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能机器人领域，尤其涉及一种搬运机器人的控制方法及相关设备。
背景技术
随着工业发展，所需要物料可以通过搬运机器人进行搬运，搬运机器人可以将物料从一个地点搬运到另外一个地点。在现有搬运机器人进行搬运的过程，多是通过地上的识别标识对搬运机器人的路线进行搬运控制，然而将搬运机器人的识别标识设置在地上容易磨损，当识别标识被磨损后，搬运机器人将无法准确识别出地面上的识别标识，从而导致搬运机器人的识别精度差，影响搬运机器人正常工作。
发明内容
本发明实施例提供一种搬运机器人的控制方法，通过计算目标搬运机器人当前所处位置与特定环境特征点之间的位置关系，来规划目标搬运机器人的路线，通过规划路线对目标搬运机器人进行控制，利用的是特定的环境特征点，不用在地面设置搬运机器人的识别标识，提高了搬运机器人识别精度，进而提高搬运机器人的工作效率。
第一方面，本发明实施例提供一种搬运机器人的控制方法，所述方法包括：
获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像；
对所述环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离；
根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线；
基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运。
可选的，所述特定环境特征点为搬运场景内位置预设高度的环境不变点，所述获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像，包括：
根据所述搬运场景内位置预设高度，确定图像设备的拍摄角度，所述图像设备安装在所述目标搬运机器人上；
根据所述图像设备的拍摄角度对所述搬运场景进行全景拍摄，得到所述目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像，所述环境图像包括所述环境不变点。
可选的，所述计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离，包括：
将所述特定环境特征点的空间位置与所述当前所处位置映射在公共空间中；
在所述公共空间中计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的欧式距离，并将所述欧式距离映射到现实空间中，得到所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离。
可选的，所述根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线，包括：
获取目标搬运位置，所述目标搬运位置与所述特定环境特征点具有预设距离；
以所述当前所处位置为路线起点，以所述目标搬运位置为路线终点，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线。
可选的，所述以所述当前所处位置为路线起点，以所述目标搬运位置为路线终点，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线，包括：
若所述规划路线的长度大于预设长度，则根据所述规划路线的长度，在所述规划路线中添加对应数量的观察位置，以使所述目标搬运机器人在执行所述规划路线时，在所述观察位置获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像。
可选的，在所述基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运的步骤之后，所述方法还包括：
当检测到所述目标搬运机器人偏离所述规划路线时，则获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像，以对所述规划路线进行更新。
可选的，在所述获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像的步骤之前，所述方法还包括：
通过尺度不变特征变换算法，确定所述搬运场景内的N个候选环境不变点；
获取所述摄像头的视场范围，并基于所述摄像头的视场范围在所述N个候选环境不变点中选取K个环境不变点，其中，K小于或等于N。
第二方面，本发明实施例提供一种搬运机器人的控制装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像；
提取模块，用于对所述环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离；
规划模块，用于根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线；
控制模块，用于基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运。
第三方面，本发明实施例提供一种巡逻机器人，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例提供的搬运机器人的控制方法中的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现发明实施例提供的搬运机器人的控制方法中的步骤。
本发明实施例中，获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像；对所述环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离；根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线；基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运。通过计算目标搬运机器人当前所处位置与特定环境特征点之间的位置关系，来规划目标搬运机器人的路线，通过规划路线对目标搬运机器人进行控制，利用的是特定的环境特征点，不用在地面设置搬运机器人的识别标识，提高了搬运机器人识别精度，进而提高搬运机器人的工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种搬运机器人的控制方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种搬运机器人的控制装置的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的一种搬运机器人的结构示意图。
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作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。
请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种搬运机器人的控制方法的流程图，如图1所示，该搬运机器人的控制方法包括以下步骤：
101、获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像。
在本发明实施例中，可以通过搭载在目标搬运机器人上的图像设备来获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像，上述图像设备为智能图像设备，上述智能图像设备上搭载了对应于所需要场景的图像处理模型，可以用于图像采集和图像处理分析。
上述搬运机器人的控制方法可以设置在服务器上，服务器可以通过无线连接方式与图像设备建立连接，以图像设备将采集到的目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像上传到服务器中，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G/5G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
在本发明实施例中，上述当前所处位置指的是上述图像设备在当前时刻所处的位置，是现实空间的位置，进一步的，由于上述图像设备是搭载在目标搬运机器人上的，所以上述当前所处位置也可以指目标搬运机器人在当前时刻所处的位置。
上述当前所处位置可以是物料起点，目标搬运机器人的任务是将物料起点的物料搬运到物料终点并返回。
上述环境图像指的是搬运场景中的环境图像，进一步的，可以是搬运场景中的目标搬运机器人周围的环境图像。
102、对环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算当前所处位置到特定环境特征点之间的距离。
在本发明实施例中，可以通过预设的特征点提取网络对环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，上述特定环境特征点的空间位置指的是图像设备的空间位置。可以将特定环境特征点的空间位置映射到现实空间后，在现实空间计算当前所处位置到特定环境特征点之间的距离。也可以将当前所处位置映射到图像设备的空间，在图像设备的空间计算当前所处位置到特定环境特征点之间的距离。
可选的，在计算当前所处位置到特定环境特征点之间距离的步骤中，可以将特定环境特征点的空间位置与当前所处位置映射在公共空间中；在公共空间中计算当前所处位置到特定环境特征点之间的欧式距离，并将欧式距离映射到现实空间中，得到当前所处位置到特定环境特征点之间的距离。这样，可以方便服务器通过公共空间计算多个搬运场景下各个搬运机器人到到特定环境特征点之间的距离。
上述公共空间为自定义的三维空间，公共空间与图像设备的空间存在第一映射关系，通过第一映射关系，能将公共空间的坐标映射到图像设备的空间中，也能将图像设备的空间的坐标映射到公共空间中。公共空间与现实空间存在第二映射关系，通过第二映射关系，能将公共空间的坐标映射到现实空间中，也能将现实的坐标映射到公共空间中。
上述欧式距离也可以称为欧几里得距离或欧几里得度量，是欧几里得空间中两点间“普通”(即直线)距离。
可选的，特定环境特征点为搬运场景内位置预设高度的环境不变点，在获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像的步骤中，可以根据搬运场景内位置预设高度，确定图像设备的拍摄角度，图像设备安装在目标搬运机器人上；根据图像设备的拍摄角度对搬运场景进行全景拍摄，得到目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像，环境图像包括环境不变点。
上述预设高度可以根据搬运场景进行确定，当搬运场景为封闭式场景时，上述预设高度可以是天花板高度，上述环境不变点可以是墙壁与天花板交界线上任意点，优选的，上述环境不变点可以是三条交界线相交的顶角点，比如，四面墙壁一面天花板的封闭式场景中，上述环境不变点可以是四个顶角点。
当搬运场景为开放式场景时，上述预设高度可以根据周围的建筑或标识物的高度来进行确定，比如可以是旗杆高度、楼房外顶角等可以长期存留的建筑或标识物。
可选的，在获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像的步骤之前，可以通过尺度不变特征变换算法，确定搬运场景内的N个候选环境不变点；获取图像设备的视场范围，并基于摄像头的视场范围在N个候选环境不变点中选取K个环境不变点，其中，K小于或等于N。
通过尺度不变特征变换算法SIFT来寻找环境不变点，可以更准确的确定搬运场景内的环境不变点，SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。
图像设备的视场范围决定在图像设备所能拍摄到的图像内容，因此，可以将位于图像设备的视场范围外的候选环境不变点进行丢弃，选取图像设备的视场范围内的候选环境不变点作为环境不变点。
103、根据当前所处位置到特定环境特征点之间的距离，对目标搬运机器人的路线进行规划，得到目标搬运机器人的规划路线。
在本发明实施例中，在获取到现实空间中当前所处位置到特定环境特征点之间的距离后，对目标搬运机器人的路线进行规划，从而得到目标搬运机器人的规划路线。
可选的，在根据当前所处位置到特定环境特征点之间距离，对目标搬运机器人的路线进行规划，得到目标搬运机器人的规划路线的步骤中，可以获取目标搬运位置，目标搬运位置与特定环境特征点具有预设距离；以当前所处位置为路线起点，以目标搬运位置为路线终点，对目标搬运机器人的路线进行规划，得到目标搬运机器人的规划路线。
举例来说，特定环境特征点四个顶角点，则四个顶角点到目标搬运位置的距离是定值，当目标搬运机器人检测到当前所处位置到四个顶角点的距离均为预设距离时，则说明目标搬运机器人到达目标搬运位置。当目标搬运机器人检测到当前所处位置到四个顶角点的距离不为预设距离时，则根据当前所处位置到四个顶角点的距离以及预设距离来计算当前所处位置与目标搬运位置之间的偏移值，通过这个偏移值进行路线的规划，从而得到目标搬运机器人的规划路线。
可选的，在以当前所处位置为路线起点，以目标搬运位置为路线终点，对目标搬运机器人的路线进行规划，得到目标搬运机器人的规划路线的步骤中，还可以对规划路线的长度进行检测，若规划路线的长度大于预设长度，则根据规划路线的长度，在规划路线中添加对应数量的观察位置，以使目标搬运机器人在执行规划路线时，在观察位置获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像。
在观察位置获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像，通过上述步骤101至步骤103重新计算目标搬运机器人的规划路线，该规划路线以观察位置为路线起点，目标搬运位置为路线终点。这样，在规划路线较长的情况下，可以及时对规划路线进行更新，避免长时间执行规划路线时造成错误累计，使得目标搬运机器人少走错路，从而提高了目标搬运机器人的搬运效率。
104、基于规划路线对目标搬运机器人进行控制，以使目标搬运机器人执行规划路线进行搬运。
在本发明实施例中，服务器将规划路线发送到目标搬运机器人上，目标搬运机器人通过执行该规划路线来完成搬运任务。
可选的，还可以在执行规划路线的过程中，实时或定时检测目标搬运机器人是否偏离规划路线，当检测到目标搬运机器人偏离规划路线时，则获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像，以对规划路线进行更新。
在检测到目标搬运机器人偏离规划路线时，获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像，通过上述步骤101至步骤103重新计算目标搬运机器人的规划路线，该规划路线以检测到目标搬运机器人偏离规划路线时的位置为路线起点，目标搬运位置为路线终点。这样，在目标搬运机器人偏离规划路线的情况下，可以及时对规划路线进行更新，使得目标搬运机器人少走错路，从而提高了目标搬运机器人的搬运效率。
在本发明实施例中，获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像；对所述环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离；根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线；基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运。通过计算目标搬运机器人当前所处位置与特定环境特征点之间的位置关系，来规划目标搬运机器人的路线，通过规划路线对目标搬运机器人进行控制，利用的是特定的环境特征点，不用在地面设置搬运机器人的识别标识，提高了搬运机器人识别精度，进而提高搬运机器人的工作效率。
需要说明的是，本发明实施例提供的搬运机器人的控制方法可以应用于可以进行搬运机器人的控制的智能手机、电脑、服务器等设备。
可选的，请参见图2，图2是本发明实施例提供的一种搬运机器人的控制装置的结构示意图，如图2所示，所述装置包括：
第一获取模块201，用于获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像；
提取模块202，用于对所述环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离；
规划模块203，用于根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线；
控制模块204，用于基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运。
可选的，所述特定环境特征点为搬运场景内位置预设高度的环境不变点，获取模块201，包括：
确定子模块，用于根据所述搬运场景内位置预设高度，确定图像设备的拍摄角度，所述图像设备安装在所述目标搬运机器人上；
拍摄子模块，用于根据所述图像设备的拍摄角度对所述搬运场景进行全景拍摄，得到所述目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像，所述环境图像包括所述环境不变点。
可选的，提取模块202，包括：
第一映射子模块，用于将所述特定环境特征点的空间位置与所述当前所处位置映射在公共空间中；
第二映射子模块，用于在所述公共空间中计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的欧式距离，并将所述欧式距离映射到现实空间中，得到所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离。
可选的，规划模块203，包括：
获取子模块，用于获取目标搬运位置，所述目标搬运位置与所述特定环境特征点具有预设距离；
规划子模块，用于以所述当前所处位置为路线起点，以所述目标搬运位置为路线终点，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线。
可选的，规划子模块，包括：
获取单元，用于若所述规划路线的长度大于预设长度，则根据所述规划路线的长度，在所述规划路线中添加对应数量的观察位置，以使所述目标搬运机器人在执行所述规划路线时，在所述观察位置获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像。
可选的，在控制模块204之后，所述装置还包括：
更新模块，用于当检测到所述目标搬运机器人偏离所述规划路线时，则获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像，以对所述规划路线进行更新。
可选的，在获取模块201之前，所述装置还包括：
确定模块，用于通过尺度不变特征变换算法，确定所述搬运场景内的N个候选环境不变点；
第二获取模块，用于获取所述摄像头的视场范围，并基于所述摄像头的视场范围在所述N个候选环境不变点中选取K个环境不变点，其中，K小于或等于N。
需要说明的是，本发明实施例提供的搬运机器人的控制装置可以应用于可以进行搬运机器人的控制的巡逻机器人以及机器人的外接设备等设备。
本发明实施例提供的搬运机器人的控制装置能够实现上述方法实施例中搬运机器人的控制方法实现的各个过程，且可以达到相同的有益效果。为避免重复，这里不再赘述。
参见图3，图3是本发明实施例提供的一种搬运机器人的结构示意图，如图3所示，包括：存储器302、处理器301及存储在所述存储器302上并可在所述处理器301上运行的搬运机器人的控制方法的计算机程序，其中：
处理器301用于调用存储器302存储的计算机程序，执行如下步骤：
获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像；
对所述环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离；
根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线；
基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运。
可选的，处理器301执行的所述特定环境特征点为搬运场景内位置预设高度的环境不变点，所述获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像，包括：
根据所述搬运场景内位置预设高度，确定图像设备的拍摄角度，所述图像设备安装在所述目标搬运机器人上；
根据所述图像设备的拍摄角度对所述搬运场景进行全景拍摄，得到所述目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像，所述环境图像包括所述环境不变点。
可选的，处理器301执行的所述计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离，包括：
将所述特定环境特征点的空间位置与所述当前所处位置映射在公共空间中；
在所述公共空间中计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的欧式距离，并将所述欧式距离映射到现实空间中，得到所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离。
可选的，处理器301执行的所述根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线，包括：
获取目标搬运位置，所述目标搬运位置与所述特定环境特征点具有预设距离；
以所述当前所处位置为路线起点，以所述目标搬运位置为路线终点，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线。
可选的，处理器301执行的所述以所述当前所处位置为路线起点，以所述目标搬运位置为路线终点，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线，包括：
若所述规划路线的长度大于预设长度，则根据所述规划路线的长度，在所述规划路线中添加对应数量的观察位置，以使所述目标搬运机器人在执行所述规划路线时，在所述观察位置获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像。
可选的，处理器301执行的在所述基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运的步骤之后，所述方法还包括：
当检测到所述目标搬运机器人偏离所述规划路线时，则获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像，以对所述规划路线进行更新。
可选的，处理器301执行的在所述获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像的步骤之前，所述方法还包括：
通过尺度不变特征变换算法，确定所述搬运场景内的N个候选环境不变点；
获取所述摄像头的视场范围，并基于所述摄像头的视场范围在所述N个候选环境不变点中选取K个环境不变点，其中，K小于或等于N。
需要说明的是，本发明实施例提供的电子设备可以应用于可以进行搬运机器人的控制的巡逻机器人以及机器人的外接设备等设备。
本发明实施例提供的电子设备能够实现上述方法实施例中搬运机器人的控制方法实现的各个过程，且可以达到相同的有益效果。为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的搬运机器人的控制方法或应用端搬运机器人的控制方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存取存储器(Random AccessMemory，简称RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种搬运机器人的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像；
对所述环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离；
根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线；
基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定环境特征点为搬运场景内位置预设高度的环境不变点，所述获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像，包括：
根据所述搬运场景内位置预设高度，确定图像设备的拍摄角度，所述图像设备安装在所述目标搬运机器人上；
根据所述图像设备的拍摄角度对所述搬运场景进行全景拍摄，得到所述目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像，所述环境图像包括所述环境不变点。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离，包括：
将所述特定环境特征点的空间位置与所述当前所处位置映射在公共空间中；
在所述公共空间中计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的欧式距离，并将所述欧式距离映射到现实空间中，得到所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线，包括：
获取目标搬运位置，所述目标搬运位置与所述特定环境特征点具有预设距离；
以所述当前所处位置为路线起点，以所述目标搬运位置为路线终点，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述以所述当前所处位置为路线起点，以所述目标搬运位置为路线终点，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线，包括：
若所述规划路线的长度大于预设长度，则根据所述规划路线的长度，在所述规划路线中添加对应数量的观察位置，以使所述目标搬运机器人在执行所述规划路线时，在所述观察位置获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运的步骤之后，所述方法还包括：
当检测到所述目标搬运机器人偏离所述规划路线时，则获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像，以对所述规划路线进行更新。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取目标搬运机器人当前所处位置的环境图像的步骤之前，所述方法还包括：
通过尺度不变特征变换算法，确定所述搬运场景内的N个候选环境不变点；
获取所述摄像头的视场范围，并基于所述摄像头的视场范围在所述N个候选环境不变点中选取K个环境不变点，其中，K小于或等于N。
8.一种搬运机器人的控制装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标搬运机器人在当前所处位置的环境图像；
提取模块，用于对所述环境图像进行特征点提取，得到特定环境特征点的空间位置，并计算所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离；
规划模块，用于根据所述当前所处位置到所述特定环境特征点之间的距离，对所述目标搬运机器人的路线进行规划，得到所述目标搬运机器人的规划路线；
控制模块，用于基于所述规划路线对所述目标搬运机器人进行控制，以使所述目标搬运机器人执行所述规划路线进行搬运。
9.一种巡逻机器人，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的搬运机器人的控制方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的搬运机器人的控制方法中的步骤。
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2021
- 2021-12-31 CN CN202111663391.1A patent/CN114348579A/zh active Pending
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