CN114536326A

CN114536326A - 一种路标数据处理方法、装置及存储介质

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Publication number: CN114536326A
Application number: CN202210062371.7A
Authority: CN
Inventors: 徐小明; 曹福新
Original assignee: Shenzhen Linsn Technology Development Co ltd
Current assignee: Shenzhen Linsn Technology Development Co ltd
Priority date: 2022-01-19
Filing date: 2022-01-19
Publication date: 2022-05-27
Anticipated expiration: 2042-01-19
Also published as: CN114536326B

Abstract

本发明公开了一种路标数据处理方法、装置及存储介质，包括：在地图上随机生成路标点；构建路标数据库，路标数据库初始存放随机生成的路标点坐标值，所述路标数据库用于收集符合预设距离条件的路标点坐标值；以一定的频率在地图上采集路标点；判断当前采集的路标点是否符合预设距离条件，根据路标点对应预设距离条件的情况对当前采集的路标点进行对应的操作，得到更新的路标数据库。实现了当路标点在地图上分布不均匀，找到路径的概率小时，通过构建路标数据库，对采集的路标点进行处理并更新路标数据库，在路标点稀疏的区域添加路标点，在路标点密集的区域减少路标点，使路标数据库中的路标点坐标值满足路径规划算法的要求，提升找到路径的概率。

Description

一种路标数据处理方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种路标数据处理方法、装置及存储介质。

背景技术

机器人运动的基础是路径规划，路径规划是让机器人在规定的范围内找到一条从起点到终点的无碰撞安全路径。传统的路径规划方法需要对环境空间中的障碍物进行精确建模，才能让机器人在空间中无碰撞地运动。当环境空间中的障碍物复杂时，将会导致传统的路径规划方法的计算量过大，从而影响机器人运动的效率。

而采用例如基于随机采样的路径规划算法，就可以有效解决复杂环境空间中的路径规划问题，这种路径规划算法能通过随机路标点来找到路径。但是此类路径规划算法一般会受到路标点之间距离及数量的约束，也就是说当路标点不能满足距离或数量要求时，路径规划找到路径的概率就会降低，即不能有百分之百的概率在起点到终点之间找到路径，实现机器人在空间地图上的运动。

发明内容

本发明的目的在于提供一种路标数据处理方法、装置及存储介质，解决了路标点因为随机生成而在地图上分布不均匀，找到路径概率低的技术问题。

为了实现上述发明目的，本发明提供如下技术方案：

第一方面，提供一种路标数据处理方法，包括：

在地图上随机生成路标点；

构建路标数据库，路标数据库初始存放随机生成的路标点坐标值，所述路标数据库用于收集符合预设距离条件的路标点坐标值；

以一定的频率在地图上采集路标点；

判断当前采集的路标点是否符合预设距离条件，根据路标点对应预设距离条件的情况对当前采集的路标点进行对应的操作，得到更新的路标数据库；

其中，判断当前采集的路标点是否符合预设距离条件，根据路标点对应预设距离条件的情况对当前采集的路标点进行对应的操作，得到更新的路标数据库包括：

判断当前采集的路标点的最小邻近距离与第一距离阈值、第二距离阈值之间的对比关系；其中，所述最小邻近距离为当前采集的路标点的坐标值与路标数据库中的任意路标点的坐标值的有效距离中的最小值，所述有效距离为两个路标点之间的没有障碍物区域的欧式距离，所述第一距离阈值大于所述第二距离阈值，所述第一距离阈值和所述第二距离阈值用于限制采集的路标点的坐标值与路标数据库中的已存在的路标点的坐标值之间的距离；

若当前采集的路标点的最小邻近距离小于所述第二距离阈值，则当前采集的路标点的坐标值取代与其最小邻近距离的路标点的坐标值，路标数据库的路标点坐标值数量维持不变；

若当前采集的路标点的最小邻近距离大于所述第二距离阈值，小于所述第一距离阈值，路标数据库中的路标点坐标值维持不变；

若当前采集的路标点的最小邻近距离大于所述第一距离阈值，路标数据库增加当前采集的路标点的坐标值，路标数据库的路标点坐标值数量增多。

第二方面，提供一种路标数据处理装置，包括：

第一生成模块，用于在地图上随机生成路标点；

第一构建模块，用于构建路标数据库，路标数据库初始存放随机生成的路标点坐标值，所述路标数据库用于收集符合预设距离条件的路标点坐标值；

第一采集模块，用于以一定的频率在地图上采集路标点；

第一处理模块，用于判断当前采集的路标点是否符合预设距离条件，根据路标点对应预设距离条件的情况对当前采集的路标点进行对应的操作，得到更新的路标数据库；

第三方面，提供一种计算机可读存储介质，包括：存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

在地图上随机生成路标点；

构建路标数据库，构建路标数据库，路标数据库初始存放随机生成的路标点坐标值，所述路标数据库用于收集符合预设距离条件的路标点坐标值；

以一定的频率在地图上采集路标点；

上述的路标数据处理方法、装置及存储介质，实现了当路标点在地图上分布不均匀，找到路径的概率小时，通过构建路标数据库，对采集的路标点进行处理并更新路标数据库，在路标点稀疏的区域添加路标点，在路标点密集的区域减少路标点，使路标数据库中的路标点的坐标值满足路径规划算法的要求，提升找到路径的概率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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他的附图。

其中：

图1为路径规划从起点到终点找到路径的示意图；

图2为路径规划受到障碍物区域限制的示意图；

图3为路径规划受到步长限制的示意图；

图4为本申请实施例中所提供的一种路标数据处理方法的流程示意图；

图5为本申请实施例中所提供的一种路标数据处理装置的示意图；

图6为本申请实施例中两路标点之间的欧式距离不是有效距离的示意图；

图7为本申请实施例中两路标点之间的欧式距离是有效距离的示意图；

图8为本申请实施例中所提供的一种计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

下面将结合本申请的实施例中的附图，对本申请的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申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。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，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”、“包含”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、终端、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。在本申请的权利要求书、说明书以及说明书附图中的术语，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体/操作/对象与另一个实体/操作/对象区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体/操作/对象之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其他实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其他实施例相结合。

机器人在空间运动需要路径规划，路径规划是让目标对象在规定范围的区域内找到一条从起点到终点的无碰撞的安全路径。路径规划需要考虑几个方面：起点到终点的位置获取、障碍物的环境表示、规划方法、搜索方法。因为随机生成的路标点分布可能会不均匀，例如在空闲区域有大量路标点的，而狭窄区域只有少量的路标点,这样会导致在进行路径规划时，找不到适合的路径，从而不能完成机器人的运动。或者例如，在某区域有足够的路标点，但是路标之间的距离太远，满足不了当前路径规划算法的距离要求，找不到适合的路径，从而不能完成机器人的运动。

如图1所示，路径规划在地图上从起点到终点之间成功找到路径；如图2所示，因为障碍物区域的存在，导致随机生成的路标点之间不能连接，从而不能找到路径；如图3所示，虽然排除了障碍物区域的干扰，但是因为步长限制，导致随机生成的路标点之间不能连接。需要说明的是，图中的圆点为路标点，虚线为路径，实线为障碍物区域。

本申请的路标数据处理方法应用于一种终端设备，其中，本申请的终端设备可以为服务器，也可以为移动设备，还可以为由服务器和移动设备相互配合的系统。相应地，终端设备包括的各个部分，例如各个单元、子单元、模块、子模块可以全部设置于服务器中，也可以全部设置于移动设备中，还可以分别设置于服务器和移动设备中。

进一步的，上述服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，例如用来提供分布式服务器的软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。

具体地，在本申请实施例中，终端设备可以为一种机器人，具体为智能车、移动机器人等，在以下描述中，统一以机器人作为描述主体。

如图4所示，本发明提出了一种路标数据处理方法，具体包括以下步骤：

步骤100，在地图上随机生成路标点。

其中，机器人可通过激光雷达、摄像头传感器等获得环境空间信息，再将获取的环境空间信息经过一定的方式转化为空间地图，空间地图分为障碍物区域和自由空间，自由空间就是空间地图上除开障碍物区域的空闲区域，路标点就是在自由空间上随机生成的采样点。机器人在运动过程中接触障碍物区域时会影响机器人运动并容易导致机器人的损坏，所以需要区别于障碍物区域和自由空间，检测出障碍物区域可以是例如但不限于碰撞检测。因为路标点的随机生成，会导致在有些区域中路标点的数量多，有些区域中的路标点数量少。举个例子，在平面地图上的狭窄通道如果采样点少，那么当采用路径规划算法例如PRM(Probabilistic Road Map)算法进行路径规划出来的无向图容易会一分为二，从而找不到起点到终点的路径。

步骤200，构建路标数据库，路标数据库初始存放随机生成的路标点坐标值，所述路标数据库用于收集符合预设距离条件的路标点坐标值。

由于路标点是在空间地图上随机生成的，路标点是虚拟的采样点，此时的随机生成的路标点找到路径的概率小，为了提升找到路径的概率，构建路标数据库，路标数据库用来收集满足预设距离条件的路标点坐标值，可以理解的是，预设距离条件是指对路标点进行路径处理判断的条件。举个例子，随机生成的某一路标点在空间地图上的坐标值为(10,10)，那么构建路标数据库后，初始的路标数据库就会记录这个随机生成的路标点的坐标值(10,10)。

步骤300，以一定的频率在地图上采集路标点。

其中，当随机生成的路标点不能连接成路径时，就需要采集新的路标点去完成路径连接。由机器人在空间地图上运动，以一定的频率来采集路标点。设定的频率具体数值不做限定，可以根据实际需要进行设置，例如机器人以每1s采集一次路标点的频率采集。

步骤400，判断当前采集的路标点是否符合预设距离条件，根据路标点对应预设距离条件的情况对当前采集的路标点进行对应的操作，得到更新的路标数据库。

随机生成的路标点分布不均匀，会导致空间地图上有些区域的路标点过多，有些区域的路标点过少，比如平面地图上的狭窄通道中的路标点数量少，路径规划算法就容易找不到路径。故在将采集的路标点加入路标数据库之前，需要对采集的路标点进行筛选，判断当前采集的路标点是否符合预设距离条件，若满足预设距离条件，则将当前采集的路标点采取对应的操作，更新路标数据库，路标数据库中收集的路标点坐标值符合路径规划的距离要求和数量要求，从而提升找到路径的概率。

有效距离是指两个路标点之间的没有障碍物区域的欧式距离。两个路标点是指采集的路标点与路标数据库中的任意路标点(可以理解为参考点)。由于存在障碍物区域，会影响路径规划及机器人的实际运动。如图5所示，由于A点与B点之间存在障碍物区域，故两者之间不能计算有效距离。如图6所示，A点与B点之间没有障碍物区域，故两者之间的欧式距离是有效距离。

第一距离阈值和第二距离阈值用于限制采集的路标点坐标值与路标数据库中的已存在的路标点坐标值之间的距离，第一距离阈值和第二距离阈值均为欧式距离，第一距离阈值和第二距离阈值的具体数值可根据实际需要来进行设定，此处不做限定，例如第一距离阈值可以设为10，第二距离阈值可以设为5。

举个例子，构建的路标数据库中已经存放了随机生成的路标点坐标值，由于随机生成的路标点不满足路径规划的要求，找到的路径概率低，故此时需要多采集路标点，对路标点进行处理。机器人在空间地图前进过程中采集路标点，将采集到的路标点坐标值先与路标数据库中的任意路标点坐标值之间的距离进行计算，计算出它们之间的有效距离，从计算出的多个有效距离中得到最小值，即最小邻近距离。此时设定的第一距离阈值为10，设定的第二距离阈值为5。当前采集的路标点的坐标值与路标数据库中的任意路标点的坐标值之间计算得到的最小邻近距离为4，小于第二距离阈值，则将与当前采集的路标点之间比较得到最小邻近距离的路标点的坐标值进行删除，将当前采集的路标点的坐标值添加进路标数据库中；当前计算得到的最小邻近距离为6，刚好在第一距离阈值和第二距离阈值范围之间，则当前路标数据库保持原有的路标点的坐标值，路标数据库维持不变；当前计算得到的最小邻近距离为12，大于第一距离阈值，则将当前采集的路标点的坐标值添加进路标数据库中，此时路标数据库中的路标点的坐标值数量增多。

上述的路标数据处理方法，实现了当路标点在地图上分布不均匀，找到路径的概率小时，通过构建路标数据库，对采集的路标点进行处理并更新路标数据库，在路标点稀疏的区域添加路标点，在路标点密集的区域减少路标点，使路标数据库中的路标点的坐标值满足路径规划算法的要求，提升找到路径的概率。

在一个实施例中，以一定的频率在地图上采集路标点包括：通过人工操作以一定的频率在地图上采集路标点或通过机器学习以一定的频率在地图上采集路标点。

其中，由于路径规划在狭窄区域例如空间地图的入口处、狭长通道，即使存在路标点，也可能会找不到路径，在对于这些狭窄区域，就采用人工操作的方式以一定的频率来采集路标点，便于控制。机器人在运行过程中，通过机器学习的方式以一定的频率在地图上进行采集路标点，减少人工操作的繁杂性。机器人在确定自身位置时，可以通过其自身携带的各种传感器，如摄像头、激光雷达、红外传感器、陀螺仪等，通过传感器的数据来感知周围的环境，从而得知自身的位置。例如，机器人需要从目标起点到目标终点，当机器人处于狭窄区域时，之前设置的采集频率在此区域不适用，就会由人工操作调整采集，可以理解的是，人为控制机器人在狭窄区域采集多少路标点；当机器人处于宽阔区域时，机器人通过设定的机器学习在空间地图上采集路标点。

在一个实施例中，所述在地图上随机生成路标点，包括：识别出地图的狭窄区域和宽阔区域；对所述狭窄区域和宽阔区域，采用不同的随机生成路标点的策略，以生成所述路标点。

其中，空间地图的信息包括狭窄区域和宽阔区域。根据路径规划算法中在狭窄区域中如果路标点过少会出现找不到路径的情况，故针对这一情况，针对空间地图上的狭窄区域和宽阔区域，对不同区域采用不同的随机生成路标点策略，生成区域适应性的路标点，方便后续路标点的调整，便于路径规划的计算，从而更方便实现路径规划。可以理解的是，狭窄区域可以是例如但不限于狭长通道。

在一个实施例中，所述对所述狭窄区域和宽阔区域，采用不同的随机生成路标点的策略，包括：对所述狭窄区域，随机生成密度相对宽阔区域大的路标点。

其中，为了保证狭窄区域部分有足够多的路标点，方便找到路径规划需要连接的下一路标点，所以在狭窄区域内随机生成密度相较于宽阔区域大的路标点，即在相同的面积内，狭窄区域的路标点要比宽阔区域的路标点多。

在一个实施例中，所述路标数据库的规模大小由运行面积决定。

其中，运行面积是机器人在所处空间内运行构建的地图面积，机器人可通过激光雷达、摄像头传感器等获得环境空间信息，再将获取的环境空间信息经过一定的方式转化为空间地图。这种根据机器人在地图上的实际运行构建的路标数据库，可以减少不必要的计算机资源消耗。路标数据库的规模大小指的是路标点的坐标值范围，路标数据库的规模大小受到面积的限制，即路标数据库中的坐标值的最大值不超过空间地图的面积范围。

在一个实施例中，还包括：从更新后的路标数据库中连接的多条路径中选择最优路径，对该最优路径做平滑处理；所述最优路径包括：最短的路径或者搜索时间最快的路径。

由于路径规划在平面地图上会将多个路标点连接起来，形成多条路径，从多条路径中选择一条最优路径，该最优路径包括最短的路径或者搜索时间最快的路径，可以理解的是，可通过A*搜索算法、Dijkstra算法选择最短路径或者搜索时间最快的路径，此处不作限定。对选择的最优路径做平滑处理，减少不必要的路径拐点，提高机器人在路径上的移动效率，同时有利于后续机器人使用该路径规划时能立即找到路径。

如图7所示，本发明提出了一种路标数据处理装置，包括：

第一生成模块500，用于在地图上随机生成路标点；

第一构建模块502，用于构建路标数据库，路标数据库初始存放随机生成的路标点坐标值，所述路标数据库用于收集符合预设距离条件的路标点坐标值；

第一采集模块504，用于以一定的频率在地图上采集路标点；

第一处理模块506，用于判断当前采集的路标点是否符合预设距离条件，根据路标点对应预设距离条件的情况对当前采集的路标点进行对应的操作，得到更新的路标数据库；

在一个实施例中，所述以一定的频率在地图上采集路标点包括：通过人工操作以一定的频率在地图上采集路标点或通过机器学习以一定的频率在地图上采集路标点。

在一个实施例中，从更新后的路标数据库中连接的多条路径中选择最优路径，对该最优路径做平滑处理；所述最优路径包括：最短的路径或者搜索时间最快的路径。

需要说明的是，在本申请未详述部分，可参见前述实施例的表述。

上述的路标数据处理装置，实现了当路标点在地图上分布不均匀，找到路径的概率小时，通过构建路标数据库，对采集的路标点进行处理并更新路标数据库，在路标点稀疏的区域添加路标点，在路标点密集的区域减少路标点，使路标数据库中的路标点的坐标值满足路径规划算法的要求，提升找到路径的概率。

图8示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备可以是与可穿戴设备连接的服务器或终端。如图8所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质有存储操作系统，还可有存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现上述的路标数据处理方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行上述的路标数据处理方法。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的设备的限定，具体的设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述路标数据处理方法的步骤。

在一个实施例中，提出了一种计算机可读存储介质，有存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述路标数据处理方法的步骤。

可以理解的是，上述路标数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质属于一个总的发明构思，实施例可相互适用。

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非易失性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，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种路标数据处理方法，其特征在于，包括：

在地图上随机生成路标点；

以一定的频率在地图上采集路标点；

2.根据权利要求1所述的一种路标数据处理方法，其特征在于，所述以一定的频率在地图上采集路标点包括：通过人工操作以一定的频率在地图上采集路标点或通过机器学习以一定的频率在地图上采集路标点。

3.根据权利要求1所述的一种路标数据处理方法，其特征在于，所述在地图上随机生成路标点，包括：

识别出地图的狭窄区域和宽阔区域；

对所述狭窄区域和宽阔区域，采用不同的随机生成路标点的策略，以生成所述路标点。

4.根据权利要求3所述的一种路标数据处理方法，其特征在于，所述对所述狭窄区域和宽阔区域，采用不同的随机生成路标点的策略，包括：

对所述狭窄区域，随机生成密度相对宽阔区域大的路标点。

5.根据权利要求1所述的一种路标数据处理方法，其特征在于，所述路标数据库的规模大小由运行面积决定。

6.根据权利要求1所述的一种路标数据处理方法，其特征在于，还包括：从更新后的路标数据库中连接的多条路径中选择最优路径，对该最优路径做平滑处理；所述最优路径包括：最短的路径或者搜索时间最快的路径。

7.一种路标数据处理装置，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述装置执行如权利要求1至6中任一项所述的路标数据处理方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述的路标数据处理方法的步骤。