CN114451835A - 一种机器人运动控制方法、装置、可读存储介质及机器人 - Google Patents

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CN114451835A CN202210151098.5A CN202210151098A CN114451835A CN 114451835 A CN114451835 A CN 114451835A CN 202210151098 A CN202210151098 A CN 202210151098A CN 114451835 A CN114451835 A CN 114451835A
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Abstract

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人运动控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法包括：获取机器人的运动控制系数的初值，并按照所述运动控制系数的初值控制机器人进行运动；采集所述机器人在运动过程中的运动状态参数；根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，并按照所述运动控制系数的调整值控制所述机器人进行运动。通过本申请，可以根据机器人实际的运动过程反馈来对运动控制系数进行灵活调整，从而能够适应各种复杂的地面环境。

Description

一种机器人运动控制方法、装置、可读存储介质及机器人
技术领域
本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人运动控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。
背景技术
随着服务机器人产业技术进步和社会发展，特别是受到日常生活压力较大的影响，我国扫地机器人销量正以惊人的速度增长。为了提高扫地机器人的智能化，需要自主导航建图，完成一站式的智能清扫方案，导航建图已成为机器人传感技术在清洁类产品中的基础功能，清扫以及用户交互都依赖于地图构建。
扫地机器人在家庭使用时，一般要求扫地机器人沿边运行，即沿着房间的墙运行，在运行的过程中通过激光雷达或者视觉系统探测到房间内的障碍物，从而构建出房子的栅格地图，栅格地图内会标记房间内的墙，桌子，凸凹点等。标记出的障碍物体可以用于用户交互和扫地机器人清扫时的导航。
扫地机器人在沿边运行时，要尽量保证扫地机器人贴着墙平稳地运行。但在现有技术中，一般是采用比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative，PID)运动控制算法来控制机器人进行运动，其中使用到的运动控制系数为预先调校得到的固定值，难以适应各种复杂的地面环境。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种机器人运动控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决现有的机器人运动控制方法难以适应各种复杂的地面环境的问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种机器人运动控制方法，可以包括：
获取机器人的运动控制系数的初值，并按照所述运动控制系数的初值控制机器人进行运动；
采集所述机器人在运动过程中的运动状态参数；
根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，并按照所述运动控制系数的调整值控制所述机器人进行运动。
在第一方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括转动角度，所述运动控制系数可以包括比例系数；
所述根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，可以包括：
若第一事件的累计次数大于预设的第一次数阈值，则根据所述比例系数的初值和预设的第一调整系数确定所述比例系数的调整值；所述第一事件为所述转动角度大于预设的角度阈值的事件。
在第一方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边距离，所述运动控制系数可以包括积分系数；
所述根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，可以包括：
若第二事件的累计次数大于预设的第二次数阈值，则根据所述积分系数的初值和预设的第二调整系数确定所述积分系数的调整值；所述第二事件为所述沿边距离大于预设的第一距离阈值的事件。
在第一方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边距离，所述运动控制系数可以包括积分系数；
所述根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，可以包括：
若第三事件的累计次数大于预设的第三次数阈值，则根据所述积分系数的初值和预设的第三调整系数确定所述积分系数的调整值；所述第三事件为所述沿边距离小于预设的第二距离阈值的事件。
在第一方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边距离，所述运动控制系数可以包括微分系数；
所述根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，可以包括：
若第四事件的累计次数大于预设的第四次数阈值，则根据所述微分系数的初值和预设的第四调整系数确定所述微分系数的调整值；所述第四事件为所述沿边距离小于预设的第三距离阈值的事件。
在第一方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边前进速度；
在采集所述机器人在运动过程中的运动状态参数之后，还可以包括：
若所述沿边前进速度不处于预设的速度范围，则对所述沿边前进速度进行调整。
在第一方面的一种具体实现方式中，所述若所述沿边前进速度不处于预设的速度范围，则对所述沿边前进速度进行调整，可以包括：
若所述沿边前进速度大于所述速度范围的上限值，则对所述沿边前进速度进行降速调整；
若所述沿边前进速度小于所述速度范围的下限值，则对所述沿边前进速度进行提速调整。
本申请实施例的第二方面提供了一种机器人运动控制装置，可以包括：
运动控制系数获取模块，用于获取机器人的运动控制系数的初值，并按照所述运动控制系数的初值控制机器人进行运动；
运动状态参数采集模块，用于采集所述机器人在运动过程中的运动状态参数；
运动控制系数调整模块，用于根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，并按照所述运动控制系数的调整值控制所述机器人进行运动。
在第二方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括转动角度，所述运动控制系数可以包括比例系数；
所述运动控制系数调整模块可以包括：
第一调整单元，用于若第一事件的累计次数大于预设的第一次数阈值，则根据所述比例系数的初值和预设的第一调整系数确定所述比例系数的调整值；所述第一事件为所述转动角度大于预设的角度阈值的事件。
在第二方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边距离，所述运动控制系数可以包括积分系数；
所述运动控制系数调整模块可以包括：
第二调整单元，用于若第二事件的累计次数大于预设的第二次数阈值，则根据所述积分系数的初值和预设的第二调整系数确定所述积分系数的调整值；所述第二事件为所述沿边距离大于预设的第一距离阈值的事件。
在第二方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边距离，所述运动控制系数可以包括积分系数；
所述运动控制系数调整模块可以包括：
第三调整单元，用于若第三事件的累计次数大于预设的第三次数阈值，则根据所述积分系数的初值和预设的第三调整系数确定所述积分系数的调整值；所述第三事件为所述沿边距离小于预设的第二距离阈值的事件。
在第二方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边距离，所述运动控制系数可以包括微分系数；
所述运动控制系数调整模块可以包括：
第四调整单元，用于若第四事件的累计次数大于预设的第四次数阈值，则根据所述微分系数的初值和预设的第四调整系数确定所述微分系数的调整值；所述第四事件为所述沿边距离小于预设的第三距离阈值的事件。
在第二方面的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边前进速度；
所述机器人运动控制装置还可以包括：
速度调整模块，用于若所述沿边前进速度不处于预设的速度范围，则对所述沿边前进速度进行调整。
在第二方面的一种具体实现方式中，所述速度调整模块可以包括：
降速调整单元，用于若所述沿边前进速度大于所述速度范围的上限值，则对所述沿边前进速度进行降速调整；
提速调整单元，用于若所述沿边前进速度小于所述速度范围的下限值，则对所述沿边前进速度进行提速调整。
本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种机器人运动控制方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中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上述任一种机器人运动控制方法的步骤。
本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在机器人上运行时，使得机器人执行上述任一种机器人运动控制方法的步骤。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例获取机器人的运动控制系数的初值，并按照运动控制系数的初值控制机器人进行运动；采集机器人在运动过程中的运动状态参数；根据运动控制系数的初值和运动状态参数确定运动控制系数的调整值，并按照运动控制系数的调整值控制机器人进行运动。通过本申请实施例，可以根据机器人实际的运动过程反馈来对运动控制系数进行灵活调整，从而能够适应各种复杂的地面环境。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，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它的附图。
图1为PID运动控制算法的示意图；
图2为本申请实施例中一种机器人运动控制方法的一个实施例流程图；
图3为对运动控制系数进行动态调整的示意图；
图4为本申请实施例中一种机器人运动控制装置的一个实施例结构图；
图5为本申请实施例中一种机器人的示意框图。
具体实施方式
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1所示为PID运动控制算法的示意图，该控制算法可以由预设的PID运动控制器来执行，包含三项运算，即比例运算、积分运算和微分运算，通过这三项算法的组合可有效地纠正被控制对象的偏差，从而使其达到一个稳定的状态。
比例运算(P)可以成比例地反映运动控制的误差，比如机器人在沿边运动时，期望机器人离墙的距离为输入，实际通过传感器测算出的距离为输出，两者之间的差值即为运动控制的误差。
积分运算(I)可以对误差进行积分，有时输入即使按期望值来设置，但是因为硬件等原因，机器人仍然无法贴近到期望距离，此时可以通过对误差进行积分来逼近期望值。
微分运算(D)可以对误差进行微分，在机器人很逼近期望距离时，对控制量进行微分，即添加一个反作用在控制量上，使得机器人可以比较缓慢的逼近期望距离，不会运动超出实际期望的距离。
在PID运动控制算法中，针对每项运算，都有一个运动控制系数来调整运动控制的幅度。其中，比例运算对应的运动控制系数为比例系数，记做Kp；积分运算对应的运动控制系数为积分系数，记做Ki；微分运算对应的运动控制系数为微分系数，记做Kd。在本申请实施例中，可以逐步对这些运动控制系数进行调校，最终得到一组固定的数值，以使得机器人摆动幅度相对较小，姿态较为稳定。
但是，机器人实际运行的地面环境具有极大的差异性，比如：地面有碎石或者有纹路的地板，其给到机器人轮子的反作用力大小跟平滑地板不一样；较为光滑的玻璃地面，给到机器人轮子的反馈很小，很可能出现打滑的情况；地面有一定的斜坡，对机器人两轮的差速要求比较高，机器人也不像汽车有差速锁机制可以相对恒定比例输出功率到两轮。因此，使用固定数值的运动控制系数难以适应各种复杂的地面环境。
在本申请实施例中，可以通过对机器人实际运行的地面环境的感知来对运动控制系数进行灵活调整，从而使得机器人能够适应各种复杂的地面环境。
请参阅图2，本申请实施例中一种机器人运动控制方法的一个实施例可以包括：
步骤S201、获取机器人的运动控制系数的初值，并按照运动控制系数的初值控制机器人进行运动。
运动控制系数的初值即为调校后得到的固定数值，一般地，测试人员可以将机器人置于较具普遍性的一般地面上，对其运动控制系数进行调校，并将调校结果作为运动控制系数的初值导入机器人中。机器人在开始进行沿边运行时，可以获取该初值，并按照该初值来控制自身的沿边运动。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，比例系数的初值可以设置为0.08，积分系数的初值可以设置为0.04，微分系数的初值可以设置为0.02，当然，也可以根据实际情况将运动控制系数的初值设置为其它数值，本申请实施例对此不作具体限定。
需要注意的是，该初值可以使机器人在一般地面上平稳运行，但在其它各种复杂的地面环境中，如有碎石的地面、有纹路的地面、较为光滑的地面、有斜坡的地面等，则可能无法平稳运行，甚至出现左右大幅摆动。
步骤S202、采集机器人在运动过程中的运动状态参数。
在本申请实施例中，运动状态参数可以包括但不限于机器人的转动角度、沿边距离和/或沿边前进速度。其中，转动角度为机器人向左转动或者向右转动的角度，转动角度的期望值为1弧度；沿边距离为机器人与所沿墙面之间的距离，沿边距离的期望值为5厘米；沿边前进速度为机器人沿着墙前进的速度，沿边前进速度的期望值为20厘米/秒，机器人在开始进行沿边运行时，可以将该期望值作为其沿边前进速度的初值。
机器人可以周期性地进行运动状态参数的实时采集，每次采集的间隔可以根据实际情况进行设置，例如，可以每隔0.1秒、0.2秒、0.5秒或者1秒即进行一次运动状态参数的实时采集。
步骤S203、根据运动控制系数的初值和运动状态参数确定运动控制系数的调整值，并按照运动控制系数的调整值控制机器人进行运动。
如图3所示，本申请实施例在PID运动控制器的基础上，增加了模糊控制器，该模糊控制器可以根据运动控制系数的初值和运动状态参数确定运动控制系数的调整值，并将调整值更新入PID运动控制器中，从而使PID运动控制器基于调整值来进行机器人的运动控制。
运动控制系数的具体调整策略可以根据实际情况进行设置，以下列出几种可能的调整策略作为示例：
在本申请实施例的一种具体实现方式中，可以将转动角度大于预设的角度阈值的事件记为第一事件，其中，角度阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置角度阈值为1.5弧度。若第一事件的累计次数大于预设的第一次数阈值，则可以认为机器人的抖动幅度过大，此时可以减小比例系数，具体地，可以预先设置小于1的第一调整系数，将比例系数的初值和第一调整系数的乘积确定为比例系数的调整值，第一调整系数的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第一调整系数为0.5。第一次数阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第一次数阈值为5次。需要说明的是，本申请实施例中的累计次数是指在预设的时长内累计的总次数，该时长可以根据实际情况进行设置，例如，可以将其设置为1秒。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，可以将沿边距离大于预设的第一距离阈值的事件记为第二事件，其中，第一距离阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第一距离阈值为6厘米。若第二事件的累计次数大于预设的第二次数阈值，则可以认为机器人一直离墙过远，没有足够贴近，此时可以增大积分系数，具体地，可以预先设置大于1的第二调整系数，将积分系数的初值和第二调整系数的乘积确定为积分系数的调整值，第二调整系数的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第二调整系数为2。第二次数阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第二次数阈值为5次。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，可以将沿边距离小于预设的第二距离阈值的事件记为第三事件，其中，第二距离阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第二距离阈值为4厘米。若第三事件的累计次数大于预设的第三次数阈值，则可以认为机器人贴墙过近，此时可以减小积分系数，具体地，可以预先设置小于1的第三调整系数，将积分系数的初值和第三调整系数的乘积确定为积分系数的调整值，第三调整系数的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第三调整系数为0.8。第三次数阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第三次数阈值为5次。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，可以将沿边距离小于预设的第三距离阈值的事件记为第四事件，其中，第三距离阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第三距离阈值为1厘米。若第四事件的累计次数大于预设的第四次数阈值，则可以认为机器人撞墙，此时可以增大微分系数，具体地，可以预先设置大于1的第四调整系数，将微分系数的初值和第四调整系数的乘积确定为微分系数的调整值，第四调整系数的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第四调整系数为1.1。第四次数阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第四次数阈值为1次。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，还可以判断沿边前进速度是否处于预设的速度范围，该速度范围可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置速度范围为[10，25]，即下限值为10厘米/秒，上限值为25厘米/秒。若沿边前进速度不处于该速度范围，则对沿边前进速度进行调整。第一种情况，若沿边前进速度大于速度范围的上限值，则可以认为速度过快，可能出现前向碰撞障碍物的情况，此时可以对沿边前进速度进行降速调整，具体地，可以预先设置小于1的第五调整系数，将当前的沿边前进速度和第五调整系数的乘积确定为新的沿边前进速度，第五调整系数的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第五调整系数为0.8。第二种情况，若沿边前进速度小于速度范围的下限值，则可以认为速度过慢，影响建图的进度，此时可以对沿边前进速度进行提速调整，具体地，可以预先设置大于1的第六调整系数，将当前的沿边前进速度和第六调整系数的乘积确定为新的沿边前进速度，第六调整系数的具体取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以设置第六调整系数为1.1。
需要说明的是，以上的各种对运动控制系数的具体调整策略仅为示例，在具体应用中，可以根据实际情况设置其它的调整策略，本申请实施例对此不再赘述。
综上所述，本申请实施例获取机器人的运动控制系数的初值，并按照运动控制系数的初值控制机器人进行运动；采集机器人在运动过程中的运动状态参数；根据运动控制系数的初值和运动状态参数确定运动控制系数的调整值，并按照运动控制系数的调整值控制机器人进行运动。通过本申请实施例，可以根据机器人实际的运动过程反馈来对运动控制系数进行灵活调整，从而能够适应各种复杂的地面环境。相比于使用固定数值的运动控制系数的方式，本申请实施例动态优化调整运动控制系数的方式可以减小转动角度，减少碰撞次数，使得机器人沿边运行的姿态更加平稳，提高建图效率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的一种机器人运动控制方法，图4示出了本申请实施例提供的一种机器人运动控制装置的一个实施例结构图。
本实施例中，一种机器人运动控制装置可以包括：
运动控制系数获取模块401，用于获取机器人的运动控制系数的初值，并按照所述运动控制系数的初值控制机器人进行运动；
运动状态参数采集模块402，用于采集所述机器人在运动过程中的运动状态参数；
运动控制系数调整模块403，用于根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，并按照所述运动控制系数的调整值控制所述机器人进行运动。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括转动角度，所述运动控制系数可以包括比例系数；
所述运动控制系数调整模块可以包括：
第一调整单元，用于若第一事件的累计次数大于预设的第一次数阈值，则根据所述比例系数的初值和预设的第一调整系数确定所述比例系数的调整值；所述第一事件为所述转动角度大于预设的角度阈值的事件。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边距离，所述运动控制系数可以包括积分系数；
所述运动控制系数调整模块可以包括：
第二调整单元，用于若第二事件的累计次数大于预设的第二次数阈值，则根据所述积分系数的初值和预设的第二调整系数确定所述积分系数的调整值；所述第二事件为所述沿边距离大于预设的第一距离阈值的事件。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边距离，所述运动控制系数可以包括积分系数；
所述运动控制系数调整模块可以包括：
第三调整单元，用于若第三事件的累计次数大于预设的第三次数阈值，则根据所述积分系数的初值和预设的第三调整系数确定所述积分系数的调整值；所述第三事件为所述沿边距离小于预设的第二距离阈值的事件。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边距离，所述运动控制系数可以包括微分系数；
所述运动控制系数调整模块可以包括：
第四调整单元，用于若第四事件的累计次数大于预设的第四次数阈值，则根据所述微分系数的初值和预设的第四调整系数确定所述微分系数的调整值；所述第四事件为所述沿边距离小于预设的第三距离阈值的事件。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，所述运动状态参数可以包括沿边前进速度；
所述机器人运动控制装置还可以包括：
速度调整模块，用于若所述沿边前进速度不处于预设的速度范围，则对所述沿边前进速度进行调整。
在本申请实施例的一种具体实现方式中，所述速度调整模块可以包括：
降速调整单元，用于若所述沿边前进速度大于所述速度范围的上限值，则对所述沿边前进速度进行降速调整；
提速调整单元，用于若所述沿边前进速度小于所述速度范围的下限值，则对所述沿边前进速度进行提速调整。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
图5示出了本申请实施例提供的一种机器人的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
如图5所示，该实施例的机器人5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个机器人运动控制方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S201至步骤S203。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块401至模块403的功能。
示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述机器人5中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图5仅仅是机器人5的示例，并不构成对机器人5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人5还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51可以是所述机器人5的内部存储单元，例如机器人5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述机器人5的外部存储设备，例如所述机器人5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述机器人5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述机器人5所需的其它程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/机器人和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/机器人实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机器人运动控制方法，其特征在于，包括：
获取机器人的运动控制系数的初值，并按照所述运动控制系数的初值控制机器人进行运动；
采集所述机器人在运动过程中的运动状态参数；
根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，并按照所述运动控制系数的调整值控制所述机器人进行运动。
2.根据权利要求1所述的机器人运动控制方法，其特征在于，所述运动状态参数包括转动角度，所述运动控制系数包括比例系数；
所述根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，包括：
若第一事件的累计次数大于预设的第一次数阈值，则根据所述比例系数的初值和预设的第一调整系数确定所述比例系数的调整值；所述第一事件为所述转动角度大于预设的角度阈值的事件。
3.根据权利要求1所述的机器人运动控制方法，其特征在于，所述运动状态参数包括沿边距离，所述运动控制系数包括积分系数；
所述根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，包括：
若第二事件的累计次数大于预设的第二次数阈值，则根据所述积分系数的初值和预设的第二调整系数确定所述积分系数的调整值；所述第二事件为所述沿边距离大于预设的第一距离阈值的事件。
4.根据权利要求1所述的机器人运动控制方法，其特征在于，所述运动状态参数包括沿边距离，所述运动控制系数包括积分系数；
所述根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，包括：
若第三事件的累计次数大于预设的第三次数阈值，则根据所述积分系数的初值和预设的第三调整系数确定所述积分系数的调整值；所述第三事件为所述沿边距离小于预设的第二距离阈值的事件。
5.根据权利要求1所述的机器人运动控制方法，其特征在于，所述运动状态参数包括沿边距离，所述运动控制系数包括微分系数；
所述根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，包括：
若第四事件的累计次数大于预设的第四次数阈值，则根据所述微分系数的初值和预设的第四调整系数确定所述微分系数的调整值；所述第四事件为所述沿边距离小于预设的第三距离阈值的事件。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的机器人运动控制方法，其特征在于，所述运动状态参数包括沿边前进速度；
在采集所述机器人在运动过程中的运动状态参数之后，还包括：
若所述沿边前进速度不处于预设的速度范围，则对所述沿边前进速度进行调整。
7.根据权利要求6所述的机器人运动控制方法，其特征在于，所述若所述沿边前进速度不处于预设的速度范围，则对所述沿边前进速度进行调整，包括：
若所述沿边前进速度大于所述速度范围的上限值，则对所述沿边前进速度进行降速调整；
若所述沿边前进速度小于所述速度范围的下限值，则对所述沿边前进速度进行提速调整。
8.一种机器人运动控制装置，其特征在于，包括：
运动控制系数获取模块，用于获取机器人的运动控制系数的初值，并按照所述运动控制系数的初值控制机器人进行运动；
运动状态参数采集模块，用于采集所述机器人在运动过程中的运动状态参数；
运动控制系数调整模块，用于根据所述运动控制系数的初值和所述运动状态参数确定所述运动控制系数的调整值，并按照所述运动控制系数的调整值控制所述机器人进行运动。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的机器人运动控制方法的步骤。
10.一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，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中任一项所述的机器人运动控制方法的步骤。
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