CN115047876A - 可移动设备避障方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
可移动设备避障方法、装置、设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115047876A CN115047876A CN202210641867.XA CN202210641867A CN115047876A CN 115047876 A CN115047876 A CN 115047876A CN 202210641867 A CN202210641867 A CN 202210641867A CN 115047876 A CN115047876 A CN 115047876A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- obstacle
- attribute information
- movable
- movement attribute
- appearance characteristic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 21
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims description 13
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 5
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000002147 killing effect Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001373 regressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0242—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using non-visible light signals, e.g. IR or UV signals
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
- G05D1/0253—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting relative motion information from a plurality of images taken successively, e.g. visual odometry, optical flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0255—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种可移动设备避障方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取第一可移动设备共享的第一障碍物的移动属性信息，移动属性信息包括第一可移动设备探测到第一障碍物时第一障碍物所在的位置、第一障碍物的移动朝向、以及第一障碍物的移动速度；获取第二可移动设备当前执行的行进路线；基于第一障碍物的移动属性信息，预测第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中是否能够遇到第一障碍物；若预测到第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中能够遇到第一障碍物，则根据第一障碍物的移动属性信息控制第二可移动设备提前对第一障碍物进行避障处理。采用本发明可以提前预见可能遇到的障碍物，提前调整行进路线，提高避障效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能控制技术领域，尤其涉及一种可移动设备避障方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
相关技术中，多个可移动设备可以作为一个协同工作设备群体进行作业。其中，可移动设备例如可以是可以自行走的机器人等。协同工作设备群体中的多个可移动设备之间可以采用协同合作的工作模式来完成同一项任务、达成同一个目标，这种协同合作的工作模式可以应用于方舱医院，货仓等场景中，比如说大量的机器人在方舱医院中共同完成消杀任务，每个机器人执行消杀任务的执行区域不同，所有执行区域组合在一起可以覆盖整个方舱医院。
可以理解的是，在上述场景中经常会出现较多的移动对象，这些移动对象例如可以是医护人员、仓库管理人员、仓库中的叉车等。在某些情况下，移动对象对于可移动设备来说会构成行进路线中的障碍物，且不同可移动设备可能在不同时间点先后遇到同一障碍物。比如说，可移动设备A遇到了挡在其行径路线上的人物P，该人物P按照自己的行进路线也在去往某处，过了一段时间之后，可移动设备B可能会在其他地方也遇到该人物P。通常来说，在可移动设备A遇到人物P时，可以基于实时避障逻辑控制可移动设备A执行避障处理，且在可移动设备B遇到人物P时，也基于实时避障逻辑控制可移动设备B执行避障处理。
但是上述实时避障逻辑在某些场景下是低效的。比如说可移动设备已经进入到某个狭小的空间之后遇到了障碍物，由于该空间有限因此有时可移动设备不得不静止一段时间等待周围其他的可移动设备或者障碍物通行之后再进行行进。再或者，有时可移动设备在遇到障碍物之后，需要退行一段距离再绕开障碍物。因此，相关技术中的实时避障逻辑存在低效的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种可移动设备避障方法、装置、设备和存储介质，用以提高避障效率。
第一方面，本发明实施例提供一种可移动设备避障方法，该方法包括：
获取第一可移动设备共享的第一障碍物的移动属性信息，所述移动属性信息包括所述第一可移动设备探测到所述第一障碍物时所述第一障碍物所在的位置、所述第一障碍物的移动朝向、以及所述第一障碍物的移动速度；
获取第二可移动设备当前执行的行进路线；
基于所述第一障碍物的移动属性信息，预测所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中是否能够遇到所述第一障碍物；
若预测到所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中能够遇到所述第一障碍物，则根据所述第一障碍物的移动属性信息控制所述第二可移动设备提前对所述第一障碍物进行避障处理。
可选地，所述方法还包括：
当检测到第二障碍物时，确定所述第二障碍物的移动属性信息；
共享所述第二障碍物的移动属性信息。
可选地，所述共享所述第二障碍物的移动属性信息，包括：
将所述第二障碍物的移动属性信息上传到服务器；或者，
将所述第二障碍物的移动属性信息传输给其他可移动设备。
可选地，所述方法还包括：
当检测到第三障碍物时，确定所述第三障碍物的外观特征信息；
获取多个参考外观特征信息，所述参考外观特征信息为所述第一可移动设备以及所述第二可移动设备过往探测到的障碍物的外观特征信息，对应于各参考外观特征信息的障碍物已存在有相应的移动属性信息；
若所述多个参考外观特征信息中存在与所述第三障碍物的外观特征信息相匹配的目标外观特征信息，则确定所述第三障碍物的移动属性信息，通过当前确定的所述第三障碍物的移动属性信息更新所述目标外观特征信息对应的障碍物的移动属性信息。
可选地，所述第二可移动设备属于协同工作设备群体，所述根据所述第一障碍物的移动属性信息控制所述第二可移动设备提前对所述第一障碍物进行避障处理，包括：
确定其他可移动设备的行进路线，所述其他可移动设备为所述协同工作设备群体中除所述第二可移动设备之外的可移动设备；
结合所述其他可移动设备的行进路线，根据所述第一障碍物的移动属性信息调整所述第二可移动设备的行进路线。
第二方面，本发明实施例提供一种可移动设备避障装置，包括：
获取模块，用于获取第一可移动设备共享的第一障碍物的移动属性信息，所述移动属性信息包括所述第一可移动设备探测到所述第一障碍物时所述第一障碍物所在的位置、所述第一障碍物的移动朝向、以及所述第一障碍物的移动速度；获取第二可移动设备当前执行的行进路线；
预测模块，用于基于所述第一障碍物的移动属性信息，预测所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中是否能够遇到所述第一障碍物；
调整模块，用于若预测到所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中能够遇到所述第一障碍物，则根据所述第一障碍物的移动属性信息控制所述第二可移动设备提前对所述第一障碍物进行避障处理。
可选地，所述装置还包括共享模块，所述共享模块，用于：
当检测到第二障碍物时，确定所述第二障碍物的移动属性信息；
共享所述第二障碍物的移动属性信息。
可选地，所述共享模块，用于：
将所述第二障碍物的移动属性信息上传到服务器；或者，
将所述第二障碍物的移动属性信息传输给其他可移动设备。
可选地，所述装置还包括更新模块，所述更新模块，用于：
当检测到第三障碍物时，确定所述第三障碍物的外观特征信息；
获取多个参考外观特征信息，所述参考外观特征信息为所述第一可移动设备以及所述第二可移动设备过往探测到的障碍物的外观特征信息，对应于各参考外观特征信息的障碍物已存在有相应的移动属性信息；
若所述多个参考外观特征信息中存在与所述第三障碍物的外观特征信息相匹配的目标外观特征信息，则确定所述第三障碍物的移动属性信息，通过当前确定的所述第三障碍物的移动属性信息更新所述目标外观特征信息对应的障碍物的移动属性信息。
可选地，所述第二可移动设备属于协同工作设备群体，所述调整模块，用于：
确定其他可移动设备的行进路线，所述其他可移动设备为所述协同工作设备群体中除所述第二可移动设备之外的可移动设备；
结合所述其他可移动设备的行进路线，根据所述第一障碍物的移动属性信息调整所述第二可移动设备的行进路线。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，其中包括处理器和存储器，其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器至少可以实现第一方面中的可移动设备避障方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现第一方面中的可移动设备避障方法。
采用本发明，可以提前预见可能遇到的障碍物，然后可以提前调整行进路线，这样就可以降低遇到障碍物的可能性或者避免遇到障碍物。在提前进行避障处理的情况下，避障操作的空间更大，能够获得的避障效率更高。另外，采用本发明，在某些场景中，还可以避免进行退行避障。通过提前规划进行避障的避障线路的方式，不至于在遇到障碍物时才去执行避障处理，这样可以降低通过退行一段距离来避障的可能性，进而提高避障效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本发明实施例提供的一种可移动设备避障方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种预测可移动设备是否与障碍物相遇的场景示意图；
图3为本发明实施例提供的一种提前调整可移动设备的行进路线的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种优化调整行进路线的场景示意图；
图5为本发明实施例提供的一种可移动设备避障装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。
图1为本发明实施例提供的一种可移动设备避障方法的流程图，该方法可以应用于电子设备。其中，电子设备可以包括可移动设备(可以是下文中描述的第二可移动设备)或者服务器。如图1所示，该方法包括如下步骤：
101、获取第一可移动设备共享的第一障碍物的移动属性信息，移动属性信息包括第一可移动设备探测到第一障碍物时第一障碍物所在的位置、第一障碍物的移动朝向、以及第一障碍物的移动速度。
102、获取第二可移动设备当前执行的行进路线。
103、基于第一障碍物的移动属性信息，预测第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中是否能够遇到第一障碍物。
104、若预测到第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中能够遇到第一障碍物，则根据第一障碍物的移动属性信息控制第二可移动设备提前对第一障碍物进行避障处理。
实际应用中，第一可移动设备和第二可移动设备可以按照各自的行进路线在同一场所中执行任务。在该场所中还可以有移动的障碍物，障碍物也可以按照自己的行进路线移动。其中，障碍物可以包括场所中的工作人员、场所中的工具设备、车辆等。在第一可移动设备、第二可移动设备、其他可移动设备以及多个障碍物移动的过程中，不可避免地它们之间的行进路线在同一时间点会形成交叠，也就是说障碍物会挡在可移动设备将要行进的方向上，这样被阻挡的可移动设备就无法即刻按照原先规划的行进路线继续行进。
本发明实施例提供的方法正是用于解决上述问题的，采用本发明实施例提供的方法可以提前规划出尽可能能够避免与障碍物相遇的行进路线，本发明实施例提供的避障方法具有超前性，因此可以提高避障效率。
在第一可移动设备按照自己的行进路线行进的过程中，可能会遇到第一障碍物。此时，第一可移动设备可以通过自身安装的传感器探测第一障碍物的移动属性信息，并对第一障碍物的移动属性信息进行共享操作。
其中，上述移动属性信息包括但不限于第一可移动设备探测到第一障碍物时第一障碍物所在的位置、第一障碍物的移动朝向、以及第一障碍物的移动速度。
其中，上述传感器包括但不限于摄像头、红外传感器、声波探测器、雷达探测器等。可以通过上述举例的传感器探测第一障碍物的移动属性信息。比如说，可以通过第一可移动设备周围安装的摄像头在不同时刻拍摄第一障碍物的图像，然后对不同时刻拍摄的图像进行图像分析处理，最终可以得到第一障碍物的移动属性信息。
本文中上述描述的对第一障碍物的移动属性信息进行共享操作实际具有至少两种具体的实施方式。下面介绍第一种共享操作方式。
在某些可选实施例中，本发明实施例提供的方法可以应用于服务器。可以理解的是，可移动设备中可以设置有多种传感器，通过这些传感器可以采集图像以及深度数据等。可移动设备可以将采集到的图像以及深度数据等上传至服务器，由服务器基于接收到的图像以及深度数据等进行控制逻辑运算以得到对可移动设备的控制指令。服务器可以将控制指令发送至可移动设备，可移动设备根据控制指令执行相应的动作。
概括来说，可移动设备负责采集数据，服务器负责基于数据进行逻辑控制，可移动设备根据逻辑控制执行相应的动作。值得注意的是，同一服务器可以实施对不同可移动设备的控制操作。基于此，可以认为本实施例中的第一可移动设备和第二可移动设备都由同一服务器进行控制，这样上述共享操作可以解释为第一可移动设备将第一障碍物的移动属性信息上传至服务器。进而，在服务器获取到由第一可移动设备上传的第一障碍物的移动属性信息之后，可以基于该第一障碍物的移动属性信息实施对第二可移动设备以及其他可移动设备的避障控制。
或者，在另外的共享操作实现方式中，各可移动设备可以各自进行自己的控制操作，不再由服务器对各可移动设备进行控制操作。在该场景中，当第一可移动设备探测到第一障碍物的移动属性信息时，可以通过自身设置的通信模块将第一障碍物的移动属性信息分发给第二可移动设备以及其他可移动设备，以此实现共享操作。
在获取到第一障碍物的移动属性信息之后，可以获取第二可移动设备当前执行的行进路线。如果本发明实施例提供的方法由服务器执行，服务器可以从各可移动设备分别执行的行进路线中确定出第二可移动设备执行的行进路线。如果本发明实施例提供的方法由第二可移动设备自身执行，第二可移动设备则可以从本地获取当前执行的行进路线。
在获取到第二可移动设备当前执行的行进路线之后，可以基于第一障碍物的移动属性信息，预测第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中是否能够遇到第一障碍物。
实际应用中，通过综合分析第二可移动设备在行进路线中当前所在的位置、第二可移动设备的行进速度、第二可移动设备的行进路线、第一障碍物所在的位置、第一障碍物的移动朝向、以及第一障碍物的移动速度，来预测出第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中是否能够遇到第一障碍物。这里的遇到第一障碍物是指在某一时刻第一障碍物正好挡在第二可移动设备的行进方向上。
在实际应用中，可以通过机器学习的方式来预测第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中是否能够遇到第一障碍物。具体来说，可以预先训练好用于预测可移动设备在沿行进路线行进的过程中是否能够遇到某一障碍物的神经网络模型，然后将第二可移动设备在行进路线中当前所在的位置、第二可移动设备的行进速度、第二可移动设备的行进路线、第一障碍物所在的位置、第一障碍物的移动朝向、以及第一障碍物的移动速度这些信息输入到神经网络模型中，通过神经网络模型的输出结果判断第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中是否能够遇到第一障碍物。
或者，也可以通过算法分析的方式来预测第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中是否能够遇到第一障碍物。以图2所示的示例来说明通过算法分析的方式来预测第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中是否能够遇到第一障碍物的预测过程。在图2中，假设在t1时刻可移动设备A发现人物P正好挡在了可移动设备A的行进方向上，此时可移动设备A可以探测该人物P的移动属性信息，并将该人物P的移动属性信息共享给可移动设备B，同时可移动设备A进行避障处理。可移动设备B根据可移动设备A共享的信息预测出如果保持原有的行进路线不变更，那么在t2时刻可移动设备B将会与人物P相遇。
上述预测t2时刻可移动设备B将会与人物P相遇的过程可以为：假设人物P在t1时刻位于位置S1，且以V1的速度朝东向行走。此人物P在t2时刻采用V1的速度行走的距离为(t2-t1)×V1，与位置S1朝东向相距(t2-t1)×V1的位置为S2。而可移动设备B在t1时刻所在的位置为S3，可移动设备B正在以V2的速度朝北行进。可移动设备B在t2时刻采用V2的速度行进的距离为(t2-t1)×V2，与位置S3朝北向相距(t2-t1)×V2的位置也是S2，也就是说如果可移动设备B不调整行进路线的情况下，在t2时刻会与人物P到达同一位置S2。
在预测到第二可移动设备在沿行进路线行进的过程中能够遇到第一障碍物时，可以根据第一障碍物的移动属性信息控制第二可移动设备提前对第一障碍物进行避障处理。
在某些可选实施例中，控制第二可移动设备提前对第一障碍物进行避障处理的过程可以实现为：根据第一障碍物的移动属性信息调整第二可移动设备的行进路线，以使得第二可移动设备提前避开第一障碍物。或者，控制第二可移动设备在行进路线中的某个位置静止一段时间、亦或者控制第二可移动设备去往某指定位置静止一段时间，以此来避开第一障碍物。
实际应用中，可选地，还可以综合判断上述两种方式的避障效率，选取避障效率更高的那种方式进行避障处理。比如说，可以计算出两种方式分别所需花费的时间、绕行的距离，其中花费的时间越长避障效率越低，绕行的距离越远避障效率越低。在计算出两种方式分别对应的避障效率之后，可以选取避障效率更高的方式进行避障处理。
下面以具体的示例来说明上述调整第二可移动设备的行进路线来避障的具体实现过程。以图3所示的示例来说，预测到在t2时刻可移动设备B会与人物P到达同一位置S2，因此可以提前调整行进路线，以提前进行避障处理，进而降低在t2时刻遇到人物P的可能性。调整后的行进路线可见图3中的虚线所示。
采用上述方式可以提前预见可能遇到的障碍物，然后可以提前调整行进路线，这样就可以降低遇到障碍物的可能性或者避免遇到障碍物。在提前进行避障处理的情况下，避障操作的空间更大。
比如说，接前例，位置S2正好在一条狭小的过道中，而且还陆续有其他可移动设备也需要通过该狭小的过道，因此可移动设备B不得不静止一段时间以等待人物P以及其他可移动设备依次通过之后再继续行进。而如果采用本发明实施例提供的避障方式，在进入到狭小的空间之前可移动设备B可以选择在相对广阔的空间中提前完成避障处理，这样获得的避障处理的效率更高。
另外，采用本发明实施例提供的避障方法，在某些场景中，还可以避免进行退行避障。比如说，仍接上例，如果不调整行进路线，可移动设备B在遇到人物P之后由于左右侧都没有用于避障的空间，因此可移动设备B不得不退行一段距离进行避障处理。而采用本发明实施例提供的避障方法，可以提前规划进行避障的避障线路，以不至于在遇到障碍物时才去执行避障处理，这样可以降低通过退行一段距离来避障的可能性，进而提高避障效率。
为了进一步提高避障效率，可选地，第二可移动设备属于协同工作设备群体，根据第一障碍物的移动属性信息调整行进路线的过程可以实现为：确定其他可移动设备的行进路线，其他可移动设备为协同工作设备群体中除第二可移动设备之外的可移动设备；结合其他可移动设备的行进路线，根据第一障碍物的移动属性信息调整第二可移动设备的行进路线。
实际应用中，第二可移动设备可以采用协同合作的工作模式和其他可移动设备共同完成某项作业任务，这样第二可移动设备和其他可移动设备可以作为同一协同工作设备群体。基于此，除了考虑避开第一障碍物如何进行行进之外，还可以考虑同时避开其他可移动设备的行进路线进行避障处理。
实际应用中，如果协同工作设备群体由服务器作为中央统一进行控制，服务器中可以存储有协同工作设备群体中的各可移动设备的行进路线，这样可以结合其他可移动设备的行进路线，根据第一障碍物的移动属性信息调整第二可移动设备的行进路线。
如果协同工作设备群体中的各可移动设备各自进行控制，则第二可移动设备可以从其他可移动设备获取它们的行进路线，然后结合其他可移动设备的行进路线，根据第一障碍物的移动属性信息调整第二可移动设备的行进路线。
以图4所示的示例来说，预测到在t2时刻可移动设备B会与人物P到达同一位置S2。如果可移动设备B从左侧提前绕行，而可移动设备C也将要从左侧通过，那么可移动设备B的避障处理会阻挡可移动设备C的正常行进。进而，可以在控制可移动设备B从左侧绕行人物P的同时，也避开会与可移动设备C同时到达的位置，这样可移动设备B以及可移动设备C都能够顺畅通行。
可选地，本发明实施例提供的方法还可以包括：当检测到第二障碍物时，确定第二障碍物的移动属性信息；共享第二障碍物的移动属性信息。
概括来说，共享第二障碍物的移动属性信息的过程可以实现为：将第二障碍物的移动属性信息上传到服务器；或者，将第二障碍物的移动属性信息传输给其他可移动设备。
需要说明的是，如果本发明实施例提供的方法由服务器执行，在第二可移动设备与第二障碍物相遇时，可以将探测到的第二障碍物的移动属性信息上传到服务器，以达到共享第二障碍物的移动属性信息的目的。
或者，如果本发明实施例提供的方法由第二可移动设备执行，在第二可移动设备与第二障碍物相遇时，可以将探测到的第二障碍物的移动属性信息分发给其他可移动设备，以达到共享第二障碍物的移动属性信息的目的。
具体的共享操作的实施方式在前文介绍第一可移动设备共享第一障碍物的移动属性信息时已经详细介绍过，可以参照前面的描述完成共享第二障碍物的移动属性信息的实施，在此不再展开进行描述。
可选地，本发明实施例还提供了更新障碍物的移动属性信息的更新方案。该更新方案可以包括：当检测到第三障碍物时，确定第三障碍物的外观特征信息；获取多个参考外观特征信息，参考外观特征信息为第一可移动设备以及第二可移动设备过往探测到的障碍物的外观特征信息，对应于各参考外观特征信息的障碍物已存在有相应的移动属性信息；若多个参考外观特征信息中存在与第三障碍物的外观特征信息相匹配的目标外观特征信息，则确定第三障碍物的移动属性信息，通过当前确定的第三障碍物的移动属性信息更新目标外观特征信息对应的障碍物的移动属性信息。
实际应用中，假设第一可移动设备探测到了第三障碍物，并将第三障碍物的移动属性信息共享给其他可移动设备。理论上，如果第三障碍物严格按照探测到的移动属性信息进行移动，且各可移动设备都提前进行了避障处理，那么将不会有可移动设备再遇到该第三障碍物。而实际应用中，第三障碍物是随时有可能调整自己的移动属性信息的。比如说，第三障碍物突然调整了原先的移动朝向、加快了移动速度、减慢了移动速度等，那么相应地第三障碍物的移动属性信息会发生变化。
在上述情况中，当第三障碍物的移动属性信息发生了变化之后，那么可能就会有某个可移动设备再次遇到该第三障碍物。进而，可以以某个可移动设备再次遇到第三障碍物为触发条件，重新探测第三障碍物的移动属性信息。同时，由于场所中的障碍物的数量较多，为了知道当前探测到的第三障碍物是不是之前有探测过，以及如果之前有探测过第三障碍物，第三障碍物对应着之前探测的哪一个障碍物，进而可以在探测第三障碍物的同时获取第三障碍物的外观特征信息。该外观特征信息可以体现第三障碍物在视觉上的外观、外貌特征。
通过在多个参考外观特征信息中对第三障碍物的外观特征信息进行比较匹配，以检测多个参考外观特征信息中是否存在与第三障碍物的外观特征信息相匹配的目标外观特征信息。如果多个参考外观特征信息中存在与第三障碍物的外观特征信息相匹配的目标外观特征信息，则通过当前确定的第三障碍物的移动属性信息更新目标外观特征信息对应的障碍物的移动属性信息。这样，可以基于更新后的第三障碍物的移动属性信息重新预测各可移动设备是否能够在行进途中遇到该第三障碍物，如果预测出能够遇到该第三障碍物，则可以提前调整行进路线。相对地，如果预测到不会遇到该第三障碍物，则可以继续保持原有的行进路线进行行进。
采用本发明，可以提前预见可能遇到的障碍物，然后可以提前调整行进路线，这样就可以降低遇到障碍物的可能性或者避免遇到障碍物。在提前进行避障处理的情况下，避障操作的空间更大，能够获得的避障效率更高。另外，采用本发明，在某些场景中，还可以避免进行退行避障。通过提前规划进行避障的避障线路的方式，不至于在遇到障碍物时才去执行避障处理，这样可以降低通过退行一段距离来避障的可能性，进而提高避障效率。
以下将详细描述本发明的一个或多个实施例的可移动设备避障装置。本领域技术人员可以理解，这些可移动设备避障装置均可使用市售的硬件组件通过本方案所教导的步骤进行配置来构成。
图5为本发明实施例提供的一种可移动设备避障装置的结构示意图，如图5所示，该装置包括：
获取模块51，用于获取第一可移动设备共享的第一障碍物的移动属性信息，所述移动属性信息包括所述第一可移动设备探测到所述第一障碍物时所述第一障碍物所在的位置、所述第一障碍物的移动朝向、以及所述第一障碍物的移动速度；获取第二可移动设备当前执行的行进路线；
预测模块53，用于基于所述第一障碍物的移动属性信息，预测所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中是否能够遇到所述第一障碍物；
调整模块54，用于若预测到所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中能够遇到所述第一障碍物，则根据所述第一障碍物的移动属性信息控制所述第二可移动设备提前对所述第一障碍物进行避障处理。
可选地，所述装置还包括共享模块，所述共享模块，用于：
当检测到第二障碍物时，确定所述第二障碍物的移动属性信息；
共享所述第二障碍物的移动属性信息。
可选地，所述共享模块，用于：
将所述第二障碍物的移动属性信息上传到服务器；或者，
将所述第二障碍物的移动属性信息传输给其他可移动设备。
可选地，所述装置还包括更新模块，所述更新模块，用于：
当检测到第三障碍物时，确定所述第三障碍物的外观特征信息；
获取多个参考外观特征信息，所述参考外观特征信息为所述第一可移动设备以及所述第二可移动设备过往探测到的障碍物的外观特征信息，对应于各参考外观特征信息的障碍物已存在有相应的移动属性信息；
若所述多个参考外观特征信息中存在与所述第三障碍物的外观特征信息相匹配的目标外观特征信息，则确定所述第三障碍物的移动属性信息，通过当前确定的所述第三障碍物的移动属性信息更新所述目标外观特征信息对应的障碍物的移动属性信息。
可选地，所述第二可移动设备属于协同工作设备群体，所述调整模块54，用于：
确定其他可移动设备的行进路线，所述其他可移动设备为所述协同工作设备群体中除所述第二可移动设备之外的可移动设备；
结合所述其他可移动设备的行进路线，根据所述第一障碍物的移动属性信息调整所述第二可移动设备的行进路线。
图5所示装置可以执行前述图1至图4所示实施例中提供的可移动设备避障方法，详细的执行过程和技术效果参见前述实施例中的描述，在此不再赘述。
在一个可能的设计中，上述图5所示可移动设备避障装置的结构可实现为一电子设备，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器91、存储器92。其中，所述存储器92上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器91执行时，使所述处理器91至少可以实现如前述图1至图4所示实施例中提供的可移动设备避障方法。
可选地，该电子设备中还可以包括通信接口93，用于与其他设备进行通信。
另外，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如前述图1至图4所示实施例中提供的可移动设备避障方法。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机产品的形式体现出来，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例提供的可移动设备避障方法可以由某种程序/软件来执行，该程序/软件可以由网络侧提供，前述实施例中提及的电子设备可以将该程序/软件下载到本地的非易失性存储介质中，并在其需要执行前述可移动设备避障方法时，通过CPU将该程序/软件读取到内存中，进而由CPU执行该程序/软件以实现前述实施例中所提供的可移动设备避障方法，执行过程可以参见前述图1至图4中的示意。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (12)
1.一种可移动设备避障方法，其特征在于，包括：
获取第一可移动设备共享的第一障碍物的移动属性信息，所述移动属性信息包括所述第一可移动设备探测到所述第一障碍物时所述第一障碍物所在的位置、所述第一障碍物的移动朝向、以及所述第一障碍物的移动速度；
获取第二可移动设备当前执行的行进路线；
基于所述第一障碍物的移动属性信息，预测所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中是否能够遇到所述第一障碍物；
若预测到所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中能够遇到所述第一障碍物，则根据所述第一障碍物的移动属性信息控制所述第二可移动设备提前对所述第一障碍物进行避障处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当检测到第二障碍物时，确定所述第二障碍物的移动属性信息；
共享所述第二障碍物的移动属性信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述共享所述第二障碍物的移动属性信息，包括：
将所述第二障碍物的移动属性信息上传到服务器；或者，
将所述第二障碍物的移动属性信息传输给其他可移动设备。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当检测到第三障碍物时，确定所述第三障碍物的外观特征信息；
获取多个参考外观特征信息，所述参考外观特征信息为所述第一可移动设备以及所述第二可移动设备过往探测到的障碍物的外观特征信息，对应于各参考外观特征信息的障碍物已存在有相应的移动属性信息；
若所述多个参考外观特征信息中存在与所述第三障碍物的外观特征信息相匹配的目标外观特征信息，则确定所述第三障碍物的移动属性信息，通过当前确定的所述第三障碍物的移动属性信息更新所述目标外观特征信息对应的障碍物的移动属性信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二可移动设备属于协同工作设备群体，所述根据所述第一障碍物的移动属性信息控制所述第二可移动设备提前对所述第一障碍物进行避障处理，包括：
确定其他可移动设备的行进路线，所述其他可移动设备为所述协同工作设备群体中除所述第二可移动设备之外的可移动设备；
结合所述其他可移动设备的行进路线，根据所述第一障碍物的移动属性信息调整所述第二可移动设备的行进路线。
6.一种可移动设备避障装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取第一可移动设备共享的第一障碍物的移动属性信息，所述移动属性信息包括所述第一可移动设备探测到所述第一障碍物时所述第一障碍物所在的位置、所述第一障碍物的移动朝向、以及所述第一障碍物的移动速度；获取第二可移动设备当前执行的行进路线；
预测模块，用于基于所述第一障碍物的移动属性信息，预测所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中是否能够遇到所述第一障碍物；
调整模块，用于若预测到所述第二可移动设备在沿所述行进路线行进的过程中能够遇到所述第一障碍物，则根据所述第一障碍物的移动属性信息控制所述第二可移动设备提前对所述第一障碍物进行避障处理。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括共享模块，所述共享模块，用于：
当检测到第二障碍物时，确定所述第二障碍物的移动属性信息；
共享所述第二障碍物的移动属性信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述共享模块，用于：
将所述第二障碍物的移动属性信息上传到服务器；或者，
将所述第二障碍物的移动属性信息传输给其他可移动设备。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括更新模块，所述更新模块，用于：
当检测到第三障碍物时，确定所述第三障碍物的外观特征信息；
获取多个参考外观特征信息，所述参考外观特征信息为所述第一可移动设备以及所述第二可移动设备过往探测到的障碍物的外观特征信息，对应于各参考外观特征信息的障碍物已存在有相应的移动属性信息；
若所述多个参考外观特征信息中存在与所述第三障碍物的外观特征信息相匹配的目标外观特征信息，则确定所述第三障碍物的移动属性信息，通过当前确定的所述第三障碍物的移动属性信息更新所述目标外观特征信息对应的障碍物的移动属性信息。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二可移动设备属于协同工作设备群体，所述调整模块，用于：
确定其他可移动设备的行进路线，所述其他可移动设备为所述协同工作设备群体中除所述第二可移动设备之外的可移动设备；
结合所述其他可移动设备的行进路线，根据所述第一障碍物的移动属性信息调整所述第二可移动设备的行进路线。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的可移动设备避障方法。
12.一种非暂时性机器可读存储介质，其特征在于，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的可移动设备避障方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210641867.XA CN115047876A (zh) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | 可移动设备避障方法、装置、设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210641867.XA CN115047876A (zh) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | 可移动设备避障方法、装置、设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115047876A true CN115047876A (zh) | 2022-09-13 |
Family
ID=83160813
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210641867.XA Pending CN115047876A (zh) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | 可移动设备避障方法、装置、设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115047876A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116560381A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-08-08 | 深圳市普渡科技有限公司 | 机器人的避障方法和机器人 |
-
2022
- 2022-06-07 CN CN202210641867.XA patent/CN115047876A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116560381A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-08-08 | 深圳市普渡科技有限公司 | 机器人的避障方法和机器人 |
| CN116560381B (zh) * | 2023-07-07 | 2023-10-13 | 深圳市普渡科技有限公司 | 机器人的避障方法和机器人 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11072073B2 (en) | System for communicating and using traffic analysis in a space with moving obstacles | |
| US20210103286A1 (en) | Systems and methods for adaptive path planning | |
| US10191495B2 (en) | Distributed ceiling-mounted smart cameras for multi-unmanned ground vehicle routing and coordination | |
| EP1504277B1 (en) | Real-time target tracking of an unpredictable target amid unknown obstacles | |
| WO2019147235A1 (en) | Path planning for autonomous moving devices | |
| JP2007316966A (ja) | 移動ロボット、その制御方法及びプログラム | |
| CN108367433B (zh) | 选择性部署机器人以执行建图 | |
| JP2013206237A (ja) | 自律走行ロボット及び自律走行ロボットの走行制御方法 | |
| KR100962593B1 (ko) | 영역 기반의 청소기 제어 방법 및 장치, 그 기록 매체 | |
| Ng et al. | Adaptive path finding algorithm in dynamic environment for warehouse robot | |
| Cai et al. | Collision avoidance in multi-robot systems | |
| KR102303126B1 (ko) | 사용자 선호에 따른 강화학습 기반 자율주행 최적화 방법 및 시스템 | |
| CN111604898B (zh) | 牲畜寻回方法、机器人、终端设备及存储介质 | |
| CN111308996A (zh) | 教练装置及其合作运作控制方法 | |
| CN115047876A (zh) | 可移动设备避障方法、装置、设备和存储介质 | |
| Bodhale et al. | Path planning for a mobile robot in a dynamic environment | |
| JP2023029274A (ja) | １つ以上のデバイスのモーションを制御するためにモーション軌道を最適化するためのコントローラ | |
| CN110383192A (zh) | 可移动平台及其控制方法 | |
| CN113062697B (zh) | 一种钻杆装卸控制方法、装置及钻杆装卸设备 | |
| CN113433937A (zh) | 基于启发式探索的分层导航避障系统、分层导航避障方法 | |
| Kohlbrecher et al. | Robocuprescue 2014-robot league team hector Darmstadt (Germany) | |
| KR20210059460A (ko) | 물류 자동화를 위한 자율 주행 로봇의 원격 관제 시스템 | |
| CN115167454A (zh) | 用于机器人的控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111975775B (zh) | 基于多角度视觉感知的自主机器人导航方法及系统 | |
| RU2619542C1 (ru) | Способ управления подвижным роботом |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |