CN114683270A

CN114683270A - 一种基于机器人的构图信息采集方法及机器人系统

Info

Publication number: CN114683270A
Application number: CN202011630823.4A
Authority: CN
Inventors: 李昂; 郭盖华
Original assignee: Shenzhen LD Robot Co Ltd
Current assignee: Shenzhen LD Robot Co Ltd
Priority date: 2020-12-30
Filing date: 2020-12-30
Publication date: 2022-07-01

Abstract

本申请属于机器人技术领域，提供一种基于机器人的构图信息采集方法及机器人系统，包括：通过所述机器人上安装的传感器采集第一构图信息；在所述第一构图信息不满足预设条件时，控制所述机器人执行第一旋转动作；在监测到所述机器人执行第一旋转动作的过程中，通过所述机器人上安装的传感器采集第二构图信息。本申请用机器人自身的旋转带动安装在机器人上的传感器实现360°构图信息采集，有效解决了传感器内置电机或旋转机构控制所述传感器旋转进行构图信息采集时电机或旋转机构因不停的旋转容易发生损坏而缩短传感器的寿命、导致维修成本较高的问题。

Description

一种基于机器人的构图信息采集方法及机器人系统

技术领域

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种基于机器人的构图信息采集方法及机器人系统。

背景技术

机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器，一般都具有环境识别、路径规划、自主导航、智能避障等功能，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，进而得到广泛的应用。

目前，机器人在对环境进行360°构图信息采集时通过对传感器内置电机或旋转机构控制所述传感器旋转实现构图信息的采集，然而，内置在传感器中的电机或旋转机构在不停的旋转过程中容易发生损坏，从而缩短了传感器的寿命，导致维修成本较高。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于机器人的构图信息采集方法及机器人系统。解决了传感器寿命较低、维修成本高的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种基于机器人的构图信息采集方法，包括：

通过所述机器人上安装的传感器采集第一构图信息；

在所述第一构图信息不满足预设条件时，控制所述机器人执行第一旋转动作；

在监测到所述机器人执行第一旋转动作的过程中，通过所述机器人上安装的传感器采集第二构图信息。

在第一方面的另一种实现方式中，在控制所述机器人执行第一旋转动作的过程中，还包括：

控制所述机器人移动第一预设距离。

在第一方面的另一种实现方式中，在通过所述机器人上安装的传感器采集第二构图信息之后，还包括：

若所述第一构图信息和第二构图信息组成的构图信息不满足预设条件，则控制所述机器人移动第二预设距离；

在所述机器人移动第二预设距离后，控制所述机器人执行第二旋转动作；

在监测到所述机器人执行第二旋转动作的过程中，通过所述机器人上安装的传感器采集第三构图信息。

在第一方面的另一种实现方式中，在所述第二构图信息不满足预设条件时，还包括：

控制所述机器人发出提示信息和/或丢弃所述第二构图信息。

在第一方面的另一种实现方式中，预设条件包括：

信息缺失度小于或等于第一预设值、场景重合度大于或等于第二预设值、信息准确度大于或等于第三预设值、定位精确度大于或等于第四预设值和探索率小于或等于第五预设值中的一个或多个。

在第一方面的另一种实现方式中，当所述机器人上安装的传感器的个数为N、N个传感器的探测方向均匀分布、传感器的视场角为θ时，

所述第一旋转动作的旋转角度大于或等于

当所述机器上安装的传感器的个数为M个、且M个传感器的探测方向未均匀分布时，位于所述机器人的前进方向的传感器个数大于或等于位于所述前进方向两侧的传感器个数。

在第一方面的另一种实现方式中，所述机器人上安装一个或多个传感器，所述一个或多个传感器中的任一个传感器为第一传感器，所述第一传感器按照预设角度倾斜向上、倾斜向下、倾斜向左或倾斜向右安装于所述机器人上。

本申请实施例的第二方面提供一种机器人系统，包括：

机器人本体；

位于所述机器人本体上的至少一个传感器，所述至少一个传感器的总视场角小于360°；

驱动装置，用于控制所述机器人本体移动和旋转；

处理器，用于运行存储器中存储的计算机程序，以实现如上所述的一种构图信息采集方法。

在第二方面的另一种实现方式中，所述传感器包括以下至少一种：激光传感器、超声波传感器、红外传感器和视觉传感器。

本申请实施例的第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时实现本申请第一方面任一项的方法。

本申请实施例中通过机器人自身的旋转带动安装在机器人上的传感器实现360°构图信息采集，有效解决了在对传感器内置电机或旋转机构控制所述传感器旋转进行构图信息采集时电机或旋转机构因不停的旋转容易发生损坏进而缩短传感器的寿命、导致维修成本较高的问题。

可以理解的是，上述第二方面至第三方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

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为本申请提供的一种基于机器人的构图信息采集方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的机器人在房间中进行构图信息采集的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种场景重合度示意图；

图4为本申请实施例提供的一种机器人探索率示意图；

图5为本申请实施例提供的机器人执行旋转动作的过程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种机器人无法执行旋转动作的场景示意图；

图7为申请实施例提供的另外一种基于机器人的构图信息采集方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例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。

图1是本申请实施例提供的一种基于机器人的构图信息采集方法的流程示意图，如图所示，所述构图信息采集方法包括以下步骤：

S101，通过所述机器人上安装的传感器采集第一构图信息；

作为举例，若机器人首次处于一个完全陌生的环境并且需要构建该陌生环境的完整环境地图时，机器人可以从陌生环境中的任意一个位置开始采集构图信息。

作为另一示例，随着环境变化，机器人构建的环境地图可能与真实的环境存在差异，因此，即使机器人构建了环境地图，也需要重新采集构图信息，以根据重新采集的构图信息重新构建环境地图。这种情况下，机器人可以在需要重新采集构图信息的位置开始采集构图信息。

另外，机器人已经采集并存储的构图信息可以记为历史构图信息，即机器人每次采集第一构图信息之前，已经存储的构图信息为历史构图信息。然而，已经存储的历史构图信息不满足预设条件，导致存储的历史构图信息不足以构建环境地图。这种情况下，机器人可以在不满足预设条件的历史构图信息对应的位置开始采集构图信息。

本申请实施例将该步骤中通过传感器采集的构图信息记为第一构图信息。

所述第一构图信息可以是多个传感器采集的多帧信息融合构成的构图信息，比如，可以为激光雷达传感器采集的信息和陀螺仪、里程计采集的信息融合构成的构图信息，也可以是单个传感器采集的单帧或多帧信息的累积。

所述传感器包括以下至少一种：激光传感器、超声波传感器、红外传感器和视觉传感器。

所述构图信息可以是机器人为了构建环境地图获得的与构建地图相关的信息，例如，可以是激光传感器、超声波传感器、红外传感器测量的距离信息，也可以是视觉传感器测量的图片信息等，本申请对此不作限定。

S102，在所述第一构图信息不满足预设条件时，控制所述机器人执行第一旋转动作。

在本申请实施例中，机器人通过传感器采集的第一构图信息为新采集的构图信息，新采集的构图信息用于创建环境地图，因此，需要确定第一构图信息是否满足预设条件，在第一构图信息满足预设条件时，该第一构图信息才能够用于构建环境地图。在第一构图信息不满足预设条件时，需要控制机器人执行第一旋转动作，以获得能够满足预设条件的构图信息。

作为举例，当所述机器人上安装的传感器较少(例如1个、且该传感器的视场角小于360°)时，所述传感器的视场角范围内无法检测到位于机器人两侧的障碍物，所以，第一构图信息可能不满足预设条件，因此，所述机器人执行第一旋转动作。

机器人执行的第一旋转动作可以是逆时针旋转预设角度(例如15°、30°、45°、90°等)，也可以是顺时针旋转预设角度。实际应用中，也可以在不同的采集阶段旋转不同的角度。当然，还可以采用其他方式确定旋转角度。

为了便于描述，将步骤102中机器人执行的旋转动作记为第一旋转动作。

S103，在监测到所述机器人执行第一旋转动作的过程中，通过所述机器人上安装的传感器采集第二构图信息。

执行旋转动作的过程中，传感器的方向发生了改变。

在本申请实施例中，机器人执行第一旋转动作的过程中，机器人上的传感器的视场角对应的方向发生了改变，机器人上的传感器可以继续采集当前视场角方向对应的构图信息。

为了便于描述，本申请实施例将机器人执行第一旋转动作过程中传感器采集的构图信息记为第二构图信息。

所述第二构图信息可以是多个传感器采集的信息融合构成的构图信息，比如，可以为视觉传感器、红外传感器、超声波传感器、激光雷达传感器采集的信息和陀螺仪、里程计采集的信息融合构成的构图信息，也可以是单个传感器采集的单帧或多帧信息的累积。

在本申请实施例中，第一构图信息和第二构图信息组成了采集环境的构图信息。当采集环境存在历史构图信息、且该历史构图信息由于信息缺失无法构建环境地图时，历史构图信息、第一构图信息和第二构图信息共同组成采集环境的构图信息。

作为本申请另一实施例，所述预设条件包括：信息缺失度小于或等于第一预设值、场景重合度大于或等于第二预设值、信息准确度大于或等于第三预设值、定位精确度大于或等于第四预设值和探索率小于或等于第五预设值中的一个或多个。

所述信息缺失度可参见图2进行描述，如图所示，测距传感器的最大测距距离为L_max，机器人在A位置时，假设测距传感器采集到的测距总数为T，由于测距传感器不能检测到障碍物，因此，在A位置机器人上的测距传感器采集到的构图信息均为无效信息，即无效信息量也为T，因此,信息缺失度＝无效信息量/测距总数＝T/T＝100％，因此机器人将在此位置执行旋转动作辅助定位；机器人在B和C位置时，由于测距传感器在视觉范围内都能检测到障碍物，因此测距传感器在B位置和C位置采集到的无效信息量分别都为0，因此在B位置和C位置，信息缺失度＝无效信息量/测距总数＝0/T＝0，因此机器人不在B位置和C位置执行旋转动作。

所述场景重合度可参见图3进行描述，如图所示，测距传感器的最大测距距离为L_max，机器人在A位置时测距传感器采集到的测距总数为T，机器人在B位置时测距传感器采集到的测距总数为W，R是机器人在A位置和B位置采集的场景重合信息量，因此所述场景重合度＝场景重合信息量/(T+W)，只有场景重合度大于或等于第二预设值时，所述机器人可以执行旋转动作。

所述信息准确度可以是传感器提供的置信度水平，因为机器人上的传感器采集的构图信息与与历史构图信息进行匹配计算后会得到一个偏差，所述偏差反映的是机器人上的传感器采集的构图信息的准确度，基于传感器提供的置信度水平将对机器人上的传感器采集的构图信息进行调整直到调整后的构图信息与历史构图信息进行重新匹配后得到的偏差较小甚至可以忽略不计。

所述定位精确度是将机器人通过传感器采集的当前时刻的环境的构图信息与传感器之前采集的环境的历史构图信息进行一一匹配后得到的偏差值；当然，也可以是将机器人通过传感器采集的环境的构图信息与通过其它方式获得的环境的地图信息进行一一匹配后的得到的偏差值，所述偏差值可以用标准差、方差或残差来进行衡量。

参见图4，所述探索率为以机器人为中心，在预设的辐射半径区域内传感器未采集构图信息的区域(参照图4中的未探索区域)占整个辐射区域面积(图4中的辐射半径对应的圆形区域)的比例。当所述探索率大于或等于第五预设值时，所述机器人可以执行旋转动作。

在实际应用中，根据机器人上的传感器采集构图信息时的视场角以及第一旋转动作对应的旋转角度，可以获得机器人上的传感器的已探索区域。

作为举例，机器人的传感器的视场角为50°，机器人旋转了50°，则机器人采集第一构图信息时获得50°的探索区域，机器人旋转50°后，机器人采集第二构图信息时获得50°的探索区域，由于机器人旋转50°后，第一构图信息对应的视场角和第二构图信息对应的视场角未重合。因此，机器人获得第二构图信息后，已探索区域对应的视场角为100°，未探索区域对应的视场角为260°，则探索率＝未探索区域的视场角/360°＝260°/360°≈72％。

作为本申请另一实施例，在控制所述机器人执行第一旋转动作的过程中，还包括：

控制所述机器人移动第一预设距离。

作为示例，参见图5，机器人在执行第一旋转动作的过程中，机器人可以原地旋转，实际应用中，机器人也可以不原地旋转，而是在旋转的过程中机器人的中心位置移动第一预设距离(例如，10cm、15cm、20cm、30cm等)，该第一预设距离可参照图5中的d。所述第一预设距离即为机器人旋转之前的中心位置和机器人旋转之后的中心位置之间的距离。

当然，在实际应用场景中，机器人在执行旋转动作时也可能由于空间位置的不足而无法成功执行旋转动作，如图6所示，所述机器人是无法在图6中所示位置成功执行第一旋转动作的，此时，机器人在可移动的方向移动第三预设距离，到达新的位置。其中，该可移动的方向可以由机器人上的传感器检测获得，或者由机器人随机移动获得。

上述描述仅用于举例，在具体实现时，每次旋转时移动的第一预设距离和方向均可以相同或不同；因为空间位置不足而无法执行旋转动作时，机器人每次移动的第三预设距离和方向也可以相同或不同；同时，机器人每次执行的旋转的角度也可以相同或不同。

参见图7，作为本申请另一实施例，在通过所述机器人上安装的传感器采集第二构图信息之后，还包括：

S701，若所述第一构图信息和第二构图信息组成的构图信息不满足预设条件，则控制所述机器人移动第二预设距离。

如前所述，第一构图信息和第二构图信息共同组成采集环境的构图信息。因此，可以将第一构图信息和第二构图信息组成在一起的构图信息记为目标构图信息。判断目标构图信息是否满足预设条件。在目标构图信息不满足预设条件时，控制机器人移动第二预设距离。机器人在移动第二预设距离时，可以不执行旋转动作。当然，实际应用中，机器人在移动第二预设距离时，也可以执行旋转动作。

第二预设距离对应的方向和距离可以参照第一预设距离中的描述，在此不再赘述。

第二预设距离和第一预设距离移动的距离可以相同，也可以不同。

在实际应用中，所述第一构图信息和第二构图信息组成的构图信息不满足预设条件时，机器人可以发出提示信息，该提示信息可以是声音警报、灯光警报等。

另外，所述第一构图信息和第二构图信息组成的构图信息不满足预设条件时，机器人也可以丢弃所述第一构图信息和/或第二构图信息。

S702，在所述机器人移动第二预设距离后，控制所述机器人执行第二旋转动作。

本申请实施例将该步骤执行的旋转动作记为第二旋转动作。第二旋转动作的角度和方向参照第一旋转动作的相关描述。

机器人在执行第二旋转动作的过程中，可以移动第一预设距离，也可以不移动第一预设距离。

S703，在监测到所述机器人执行第二旋转动作的过程中，通过所述机器人上安装的传感器采集第三构图信息。

步骤S703中的相关内容可以参照步骤S103中的描述，在此不再赘述。

作为本申请另一实施例，当所述机器人上安装的传感器的个数为N、N个传感器的探测方向均匀分布、传感器的视场角为θ时，所述第一旋转动作的旋转角度大于或等于

作为举例，假设传感器的个数为4，视场角均为50°，且4个传感器均匀分布在所述机器人机身上，则传感器的旋转角度大于或等于

时，所述机器人可以通过旋转获得至少360°的构图信息。

在一个实施例中，所述机器人的前进方向最容易先接触到障碍物，因此当M个传感器的探测方向未均匀分布时，所述机器人前进方向的传感器个数大于或等于位于所述前进方向两侧的传感器个数，以确保机器人在容易出现障碍物的位置采取即时的避障动作，如此一来可以减少传感器在机器人前进方向上的检测盲区，也避免了对采集场景中贵重物品的破坏。

作为本申请另一实施例，所述机器人上安装一个或多个传感器，所述一个或多个传感器中的任一个传感器为第一传感器，所述第一传感器按照预设角度倾斜向上、倾斜向下、倾斜向左或倾斜向右安装于所述机器人上。

在一个实施例中在对机器人主体安装传感器时，可将一个或多个传感器以预设的角度倾斜向上安装于所述机器人的前进方向和位于前进方向的两侧，这样可以使机器人采集高于机器人水平高度向上的障碍物；

还可将一个或多个传感器以预设的角度倾斜向下安装于所述机器人的前进方向和位于前进方向的两侧，这样可以使机器人采集低于机器人水平高度向下的障碍物。

不仅如此，还可以将一个或多个传感器以预设的角度倾斜向右或倾斜向左安装于所述机器人的前进方向和位于前进方向的两侧，这样可以使机器人在工作过程中拥有更好的视角，确保机器人及时发现位于机器人机身各个方向的障碍物。

作为示例，当机器人上设有3个传感器时，以水平向前为基准方向，3个传感器中的第1个可以为第一传感器，该第一传感器与基准方向呈30°倾斜向上安装，3个传感器中的第2个也可以为第一传感器，该第一传感器与基准方向呈50°倾斜向左安装。3个传感器中的第3个不为第一传感器，沿着基准方向安装。

当然，实际应用中，3个传感器也可以均作为第一传感器，与基准方向呈预设角度安装在机器人上。

作为本申请另一实施例，一种机器人系统包括：

机器人本体；

驱动装置，用于控制所述机器人本体移动和旋转；

处理器，用于运行存储器中存储的计算机程序，以实现如上所述的构图信息采集方法。

在本实施例中，机器人主体的外形轮廓包括但不限于圆形结构，也可为矩形、三角形或矩形与圆形的结合，所述机器人主体上安装有至少一个传感器，所述一个或多个传感器可分布于所述机器人主体的前进方向与位于机器人前进方向的两侧，所述传感器在前进方向的分布密度大于在前进方向两侧的密度；所述一个或多个传感器的视场角或视场角之和小于360°；所述机器人主体通过执行旋转动作辅助安装于所述机器人上的传感器采集360°构图信息。

所述机器人系统还包括驱动装置，所述驱动装置支撑并驱动机器人主体实现旋转和平移动作。

所述处理器用于运行存储于存储器中的构图信息采集方法的程序，以实现上述机器人的构图信息采集方法的步骤。

作为本申请另一实施例，所述传感器包括以下至少一种：激光传感器、超声波传感器、红外传感器和视觉传感器。

所述传感器可为激光传感器，可以包括点激光雷达传感器，线激光雷达传感器，面阵激光雷达传感器。激光传感器能实现无接触远距离测量，以避免机器人主体与障碍物碰撞；此外，激光传感器还具有速度快，精度高，量程大，抗光、电干扰能力强等优点，并且还能排除障碍物表面颜色对检测结果的干扰，以提高检测的准确度，从而提高机器人主体移动功能的稳定性。然而激光传感器成本高、光学系统需要保持干净，否则容易影响测量。

所述传感器可为超声波传感器，超声波传感器成本低、实现方法简单、技术成熟，在使用过程中不受采集对象颜色或透明度的影响、可在黑暗环境中使用、不受灰尘污垢或高湿环境的高度影响、具有穿透性等；然而其缺点是无法在真空中工作、不适用于水下、温度变化5-10度或以上会影响感应精度、会存在探测盲区。

所述传感器可为红外线传感器，红外线传感器是介于可见光和微波之间的一种电磁波，因此，它不仅具有可见光直线传播、反射、折射等特性，还具有微波的某些特性，如较强的穿透能力和能贯穿某些不透明物质等。此外，红外传感器须具有更强的发射和接收能力，自然界的所有物体只要温度高于绝对零度都会辐射红外线而被红外传感器所接收。然而红外传感器特别容易受灰尘的干扰，强光的干扰。

所述传感器可为视觉传感器，机器人借助深度相机、双目摄像头、视频信号数字化设备或基于DSP的快速信号处理器等其他外部设备获取图像，然后对周围的环境进行光学处理，将采集到的图像信息进行压缩，反馈到由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，然后由子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置联系起来，完成定位，其应用范围特别广泛；但是其缺点是图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差，此外受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作。

综上，不同的传感器有不同的优点和缺点，在应用中可根据实际采集需求为机器人配置上述传感器中的一种或多种。

作为本申请另一实施例，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时实现本申请实施例提供的任一构图信息采集方法。

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 AccessMemory)、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。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。

Claims

1.一种基于机器人的构图信息采集方法，其特征在于，包括：

通过所述机器人上安装的传感器采集第一构图信息；

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在控制所述机器人执行第一旋转动作的过程中，还包括：

控制所述机器人移动第一预设距离。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述机器人上安装的传感器采集第二构图信息之后，还包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第二构图信息不满足预设条件时，还包括：

控制所述机器人发出提示信息和/或丢弃所述第二构图信息。

5.如权利要求1、3或4所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括：

6.如权利要求1、2或4所述的方法，其特征在于，当所述机器人上安装的传感器的个数为N、N个传感器的探测方向均匀分布、传感器的视场角为θ时，

所述第一旋转动作的旋转角度大于或等于

7.根据权利要求1、2或4所述的方法，其特征在于，所述机器人上安装一个或多个传感器，所述一个或多个传感器中的任一个传感器为第一传感器，所述第一传感器按照预设角度倾斜向上、倾斜向下、倾斜向左或倾斜向右安装于所述机器人上。

8.一种机器人系统，其特征在于，包括：

机器人本体；

驱动装置，用于控制所述机器人本体移动和旋转；

处理器，用于运行存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求1至4任一项所述的方法。

9.如权利要求8所述的机器人系统，其特征在于，所述传感器包括以下至少一种：激光传感器、超声波传感器、红外传感器和视觉传感器。

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中存储计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。