CN114494848A - 一种机器人视距路径确定方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种机器人视距路径确定方法和装置，通过获取机器人的行进环境信息，基于所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息，当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态，当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息，基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息。本发明通过在机器人整体行进路径的基础上，在不同视距范围内，根据摄像拍摄的场景状态以及行进装置的自身属性特征，经智能分析确定行进路径和方向。
Description
技术领域
本发明的实施方式一般地涉及网络信息技术领域。更具体地，本发明的实施方式涉及一种机器人视距路径确定方法和装置。
背景技术
随着科技的发展，无人机、机器人应用领域越来越广泛，其在不同行业的应用可以带来行业应用上的创新，带来跨行业的叠加跃变；同时“家家都有机器人”的宏伟目标也在逐步实现。但在无人机和机器人普及的路上，最重要的是和安全息息相关的自动避障和导航技术，如果无人机、机器人和人员的安全都无法保障，其他的一切都无从谈起。
现有技术中的导航系统通常包括服务器、定位传感器、定位传感器基站和导航接收终端，其导航的依据主要为静态的地图信息，通过设置起点与终点并利用路径算法提供导航路线。也有较为先进的室内导航系统，在计算导航路线时考虑了动态的人员位置和密度，使导航路线较为准确。
然而，现有技术中的导航系统，实际的环境还存在多种影响因素，例如不同类型场景，如公路闲态场景、公路忙态场景、野外场景、闹市场景等以及不同行进设备性能如行进里程数、行进平均速度、行进路线曲折度属性信息，对于实现高效实时导航和辅助决策服务起着关键作用，而目前尚无将这些影响因素作为输入数据的室内导航系统。而现有的导航系统通常只提供二三地图或语音导航方式，不能提供适合不同人群特点的导航路径和向导信息，无法满足用户个性化导航服务需求。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种机器人视距路径确定方法和装置，在机器人整体行进路径的基础上，在视距范围内，根据摄像拍摄的场景状态，经智能分析确定行进路径和方向。
本发明请求保护一种机器人视距路径确定方法，其特征在于，包括：
获取机器人的行进环境信息；
基于所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息；
当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态；
当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息；
基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息。
进一步地，所述基于所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息，具体包括：
所述机器人的行进环境信息包括所述机器人的行进环境的降雨量、降雪量、可见度；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度至少一个达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为近距离；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度均未达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为远距离。
进一步地，上述当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态，包括：
当所述行进机器人的视距为远距离时，所述机器人的行进视距信息满足第一条件；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态由设置于上述机器人上的摄像头拍摄周围环境获取；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态包括：公路闲态场景、公路忙态场景、野外场景、闹市场景。
进一步地，所述当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息。包括：
当所述行进机器人的视距为近距离时，所述机器人的行进视距信息满足第二条件；
所述机器人的自身属性状态信息由设置于上述机器人上的多类型传感器获取；
所述机器人的自身属性状态信息包括：行进里程数、行进平均速度、行进路线曲折度。
进一步地，所述基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息，包括：
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第三条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第四条件时，确定所述机器人的行进速度属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第五条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第六条件时，确定所述机器人的行进路线报警属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第七条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第八条件时，确定所述机器人的行进方向属性信息。
本发明还请求保护一种机器人视距路径确定装置，其特征在于，包括：
采集装置，获取机器人的行进环境信息；
视距抓取装置，基于采集装置获取的所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息；
判断装置，当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态；当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息；
行进属性确定装置，基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息。
进一步地，上述视距抓取装置，基于采集装置获取的所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息，还包括：
所述机器人的行进环境信息包括所述机器人的行进环境的降雨量、降雪量、可见度；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度至少一个达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为近距离；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度均未达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为远距离。
进一步地，所述判断装置，当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态，还包括：
当所述行进机器人的视距为远距离时，所述机器人的行进视距信息满足第一条件；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态由设置于上述机器人上的摄像头拍摄周围环境获取；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态包括：公路闲态场景、公路忙态场景、野外场景、闹市场景。
进一步地，所述当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息，还包括：
当所述行进机器人的视距为近距离时，所述机器人的行进视距信息满足第二条件；
所述机器人的自身属性状态信息由设置于上述机器人上的多类型传感器获取；
所述机器人的自身属性状态信息包括：行进里程数、行进平均速度、行进路线曲折度。
进一步地，所述行进属性确定装置，基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息，包括：
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第三条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第四条件时，确定所述机器人的行进速度属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第五条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第六条件时，确定所述机器人的行进路线报警属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第七条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第八条件时，确定所述机器人的行进方向属性信息。
本发明公开的一种机器人视距路径确定方法和装置，通过获取机器人的行进环境信息，基于所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息，当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态，当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息，基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息。本发明通过在机器人整体行进路径的基础上，在不同视距范围内，根据摄像拍摄的场景状态以及行进装置的自身属性特征，经智能分析确定行进路径和方向。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所涉及的一种机器人视距路径确定方法的工作流程图；
图2为本发明所涉及的一种机器人视距路径确定方法的实施例一的工作流程图；
图3为本发明所涉及的一种机器人视距路径确定装置的结构模块图；
具体实施方式
本申请的说明性实施例包括但不限于一种机器人视距路径确定方法
可以理解，如本文所使用的，术语；模块；单元；可以指代或者包括专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用、或群组)和/或存储器、组合逻辑电路、和/或提供所描述的功能的其他适当硬件组件，或者可以作为这些硬件组件的一部分。
可以理解，在本申请各实施例中，处理器可以是微处理器、数字信号处理器、微控制器等，和/或其任何组合。根据另一个方面，所述处理器可以是单核处理器，多核处理器等，和/或其任何组合。
可以理解，本申请提供的一种机器人视距路径确定方法可以在各种电子设备上实施，包括但不限于，服务器、多个服务器组成的分布式服务器集群、手机、平板电脑、膝上型计算机、台式计算机、可穿戴设备、头戴式显示器、移动电子邮件设备、便携式游戏机、便携式音乐播放器、阅读器设备、个人数字助理、虚拟现实或者增强现实设备、其中嵌入或耦接有一个或多个处理器的电视机等电子设备等。
参照附图1，本发明请求保护一种机器人视距路径确定方法，其特征在于，包括：
获取机器人的行进环境信息；
基于所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息；
当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态；
当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息；
基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息。
进一步地，所述基于所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息，具体包括：
所述机器人的行进环境信息包括所述机器人的行进环境的降雨量、降雪量、可见度；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度至少一个达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为近距离；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度均未达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为远距离。
对于行进装置而言，导航过程中的可视距离是非常重要的一个因素，具体的可视距离的远近决定了很多的行进属性数值，而对于可视距离的测算又需要基于多种情况判定。
本发明实施例中，获取当前的天气情况包括降雨量、降雪量、雾霾情况；
当所述降雨量达到大雨以上级别时或降雪量达到中雪以上级别或存在雾霾时，认定所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度至少一个达到低视距标准；
此时，设置所述行进机器人的视距为近距离，后续的行进属性值设置依据远距离视距设置。
当所述降雨量未达到大雨以上级别时且降雪量未达到中雪以上级别且不存在雾霾时，认定所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度未达到低视距标准；
此时，设置所述行进机器人的视距为远距离，后续的行进属性值设置依据远距离视距设置。
进一步地，上述当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态，包括：
当所述行进机器人的视距为远距离时，所述机器人的行进视距信息满足第一条件；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态由设置于上述机器人上的摄像头拍摄周围环境获取；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态包括：公路闲态场景、公路忙态场景、野外场景、闹市场景。
由于行进装置为远距离视距时，行进装置的行进更多需参照周围环境进行，因此，本发明中当所述行进机器人的视距为远距离时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态。
进一步地，所述当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息。包括：
当所述行进机器人的视距为近距离时，所述机器人的行进视距信息满足第二条件；
所述机器人的自身属性状态信息由设置于上述机器人上的多类型传感器获取；
所述机器人的自身属性状态信息包括：行进里程数、行进平均速度、行进路线曲折度。
由于行进装置为近距离视距时，行进装置的行进更多需参照自身情况进行，因此，本发明中当所述行进机器人的视距为近距离时，获取所述机器人的自身属性状态信息。
进一步地，参照附图2，所述基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息，包括：
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第三条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第四条件时，确定所述机器人的行进速度属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第五条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第六条件时，确定所述机器人的行进路线报警属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第七条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第八条件时，确定所述机器人的行进方向属性信息。
具体的，当所述机器人的摄像拍摄的场景状态为公路闲态场景或所述机器人的自身属性状态信息的行进平均速度大于第一阈值时，确定机器人的当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第三条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第四条件时。
由于公路闲态场景下的机器人的行进速度允许达到一定数值或历史行进平均速度达到一定数值时，机器人更倾向于采取高速运行的行进方式，因此，该种条下，主要确定所述机器人的行进速度属性信息。
当所述机器人的摄像拍摄的场景状态为野外场景或所述机器人的自身属性状态信息的行进里程数大于第二阈值时，确定机器人的当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第五条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第六条件。
由于野外场景下的机器人的行进安全受到影响或历史行进里程数达到一定数值时，机器人的安全性具有更高的风险，因此，该种条下，主要确定所述机器人的行进路线报警属性信息。
当所述机器人的摄像拍摄的场景状态为公路忙态场景或闹市场景或所述机器人的自身属性状态信息的行进路线曲折度大于第三阈值时，确定机器人的当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第七条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第八条件。
由于公路忙态场景或闹市场景下的机器人的行进风向受到影响或历史行进路线曲折度达到一定数值时，机器人的行进方向变化更多样，因此，该种条下，主要确定所述机器人的行进方向属性信息。
参照附图3，本发明还请求保护一种机器人视距路径确定装置，其特征在于，包括：
采集装置，获取机器人的行进环境信息；
视距抓取装置，基于采集装置获取的所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息；
判断装置，当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态；当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息；
行进属性确定装置，基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息。
进一步地，上述视距抓取装置，基于采集装置获取的所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息，还包括：
所述机器人的行进环境信息包括所述机器人的行进环境的降雨量、降雪量、可见度；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度至少一个达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为近距离；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度均未达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为远距离。
进一步地，所述判断装置，当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态，还包括：
当所述行进机器人的视距为远距离时，所述机器人的行进视距信息满足第一条件；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态由设置于上述机器人上的摄像头拍摄周围环境获取；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态包括：公路闲态场景、公路忙态场景、野外场景、闹市场景。
进一步地，所述当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息，还包括：
当所述行进机器人的视距为近距离时，所述机器人的行进视距信息满足第二条件；
所述机器人的自身属性状态信息由设置于上述机器人上的多类型传感器获取；
所述机器人的自身属性状态信息包括：行进里程数、行进平均速度、行进路线曲折度。
进一步地，所述行进属性确定装置，基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息，包括：
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第三条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第四条件时，确定所述机器人的行进速度属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第五条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第六条件时，确定所述机器人的行进路线报警属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第七条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第八条件时，确定所述机器人的行进方向属性信息。
需要说明的是，本申请各设备实施例中提到的各单元/模块都是逻辑单元/模块，在物理上，一个逻辑单元/模块可以是一个物理单元/模块，也可以是一个物理单元/模块的一部分，还可以以多个物理单元/模块的组合实现，这些逻辑单元/模块本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑单元/模块所实现的功能的组合才是解决本申请所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本申请的创新部分，本申请上述各设备实施例并没有将与解决本申请所提出的技术问题关系不太密切的单元/模块引入，这并不表明上述设备实施例并不存在其它的单元/模块。
需要说明的是，在本申请的示例和说明书中，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。在没有更多限制的情况下，由语句；包括一个；限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
虽然通过参照本申请的某些优选实施例，已经对本申请进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本申请的精神和范围。
Claims (10)
1.一种机器人视距路径确定方法，其特征在于，包括：
获取机器人的行进环境信息；
基于所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息；
当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态；
当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息；
基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息。
2.如权利要求1所述的一种机器人视距路径确定方法，其特征在于，所述基于所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息，具体包括：
所述机器人的行进环境信息包括所述机器人的行进环境的降雨量、降雪量、可见度；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度至少一个达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为近距离；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度均未达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为远距离。
3.如权利要求1所述的一种机器人视距路径确定方法，其特征在于，上述当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态，包括：
当所述行进机器人的视距为远距离时，所述机器人的行进视距信息满足第一条件；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态由设置于上述机器人上的摄像头拍摄周围环境获取；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态包括：公路闲态场景、公路忙态场景、野外场景、闹市场景。
4.如权利要求1所述的一种机器人视距路径确定方法，其特征在于，所述当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息。包括：
当所述行进机器人的视距为近距离时，所述机器人的行进视距信息满足第二条件；
所述机器人的自身属性状态信息由设置于上述机器人上的多类型传感器获取；
所述机器人的自身属性状态信息包括：行进里程数、行进平均速度、行进路线曲折度。
5.如权利要求1所述的一种机器人视距路径确定方法，其特征在于，所述基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息，包括：
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第三条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第四条件时，确定所述机器人的行进速度属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第五条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第六条件时，确定所述机器人的行进路线报警属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第七条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第八条件时，确定所述机器人的行进方向属性信息。
6.一种机器人视距路径确定装置，其特征在于，包括：
采集装置，获取机器人的行进环境信息；
视距抓取装置，基于采集装置获取的所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息；
判断装置，当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态；当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息；
行进属性确定装置，基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息。
7.如权利要求6所述的一种机器人视距路径确定装置，其特征在于，上述视距抓取装置，基于采集装置获取的所述机器人的行进环境信息，获取所述机器人的行进视距信息，还包括：
所述机器人的行进环境信息包括所述机器人的行进环境的降雨量、降雪量、可见度；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度至少一个达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为近距离；
当所述行进环境的降雨量或降雪量或可见度均未达到低视距标准，设置所述行进机器人的视距为远距离。
8.如权利要求6所述的一种机器人视距路径确定装置，其特征在于，所述判断装置，当所述机器人的行进视距信息满足第一条件时，获取所述机器人的摄像拍摄的场景状态，还包括：
当所述行进机器人的视距为远距离时，所述机器人的行进视距信息满足第一条件；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态由设置于上述机器人上的摄像头拍摄周围环境获取；
所述机器人的摄像拍摄的场景状态包括：公路闲态场景、公路忙态场景、野外场景、闹市场景。
9.如权利要求6所述的一种机器人视距路径确定装置，其特征在于，所述当所述机器人的行进视距信息满足第二条件时，获取所述机器人的自身属性状态信息，还包括：
当所述行进机器人的视距为近距离时，所述机器人的行进视距信息满足第二条件；
所述机器人的自身属性状态信息由设置于上述机器人上的多类型传感器获取；
所述机器人的自身属性状态信息包括：行进里程数、行进平均速度、行进路线曲折度。
10.如权利要求6所述的一种机器人视距路径确定装置，其特征在于，所述行进属性确定装置，基于所述机器人的摄像拍摄的场景状态或所述机器人的自身属性状态信息确定行进属性信息，包括：
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第三条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第四条件时，确定所述机器人的行进速度属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第五条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第六条件时，确定所述机器人的行进路线报警属性信息；
当机器人的摄像拍摄的场景状态满足第七条件或所述机器人的自身属性状态信息满足第八条件时，确定所述机器人的行进方向属性信息。
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