CN115327564A - 机器人自主运行导航方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种机器人自主运行导航方法及系统，该方法包括如下步骤：S1，确定机器人的初始位置和目标位置；S2，获取环境信息，确定环境中的障碍物及其位置；S3，根据障碍物的相邻时间点的位置变化，获取障碍物在预测时间段内的移动曲线；S4，将预测时间段分段，生成与不同时间子段对应的障碍物位置矩阵；S5，获取不同时间段下的空白位置矩阵，对所有时间段内的所有空白位置矩阵进行“与”操作，获取矩阵从初始位置与目标位置连线夹角最小且距离最长的连续曲线的终点，作为中间目标位置坐标；S6，机器人从初始位置移动到中间目标位置；S7，以中间目标位置坐标作为初始位置，重复执行S2‑S6。采用本技术方案，实现对机器人的自主运行导航。

Description

机器人自主运行导航方法及系统
技术领域
本发明属于机器人技术领域，涉及一种机器人自主运行导航方法及系统。
背景技术
近来随着传感器的进步和控制技术的成熟，机器人不再局限于在工厂加工处理组件而逐渐从工厂迈进工作生活的方方面面，以协助人们处理日常工作生活中的重复性工作，例如检测、打扫或搬运。另外，由于各种电子零件的成本下降，进而降低机器人的制造成本而开始商品化，越来越受到业界重视。
根据机器人的基座是否可以移动，机器人分为固定机器人和移动机器人，目前，移动机器人在越来越多的领域得到了广泛的应用，在机器人的移动过程中，需要感知周围环境保持其运行在正确的位置，现有的方法主要是基于视觉算法进行视觉定位，但是基于视觉算法的跟随方法容易受光照、人数多少的影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种机器人自主运行导航方法及系统，实现对机器人的自动导航，减少光照等因素的影响。
为了达到上述目的，本发明的基础方案为：一种机器人自主运行导航方法，包括如下步骤：
S1，实时确定机器人的初始位置和目标位置；
S2，利用激光雷达扫描实时获取环境信息，确定环境中的障碍物及其位置；
S3，根据障碍物的相邻时间点的位置变化，获取障碍物在预测时间段内的移动曲线；
S4，将预测时间段分段，生成与不同时间子段对应的障碍物位置矩阵；
S5，获取不同时间段下的空白位置矩阵，对所有时间段内的所有空白位置矩阵进行“与”操作，获取矩阵从初始位置与目标位置连线夹角最小且距离最长的连续曲线的终点，作为中间目标位置坐标；
S6，机器人从初始位置移动到中间目标位置；
S7，以中间目标位置坐标作为初始位置，重复执行S2-S6。
本基础方案的工作原理和有益效果在于：基于机器人位置，障碍物位置和目标位置信息，进行导航线路规划，操作简单，利于稳定控制。可对导航路径进行预测，提前预知障碍物的位置，避障效果更好。利用激光雷达进行扫描，减少光照等因素的影响。
进一步，步骤S2确定环境图像中的障碍物及其位置的具体方法为：
采集环境图像，确定环境图像中的物体；
获取物体的高度和宽度；
根据物体的高度和宽度，高于机器人底盘高度或宽于机器人底盘宽度的物体即为障碍物；
确定障碍物在环境中的位置。
操作简单，利于使用。
进一步，根据障碍物的相邻时间点的位置变化，获取障碍物在预测时间段内的移动曲线的方法如下：
S11，设相邻时间点间隔时间为t，计算t-m，……，t-2和t-1时间间隔内障碍物的速度v的大小，以及障碍物速度v的方向；
S12，利用前m个时间间隔获得的速度大小和方向，拟合得到t时刻的障碍物的速度大小和方向；
S13，根据障碍物速度大小计算该t时刻障碍物的行驶距离smin，如果smin<st，则接受速度v，st为距离阈值，执行S14；否则，拒绝接受速度并降低相邻时间点间隔时间t以及提高拟合阶次，继续执行S13；
S14，根据障碍物的速度v的大小和方向，计算t时刻障碍物的位置：
S15，将拟合预测位置和实际位置进行对比，若在位置阈值范围内，则对t+1时刻的位置，速度大小以及方向进行预测。
利用障碍物的速度和方向，预测障碍物的位置，利于规划机器人的导航路线。
进一步，对所有运行时间段内的所有空白位置矩阵进行“与”操作的方法如下：
将初始位置与目标位置之间的区域划分为多个区域块，
Figure BDA0003760844930000031
At，为t，时间子段的空白矩阵，x11为初始位置所在区域块，xmn为目标距离所在区域块，m、n为位置矩阵的行、列序号，均为正整数，t，为时间子段序号；
当t，时间子段内区域块xij内有障碍物，则xij取值为1，反之为0，1≤i≤m，1≤j≤n；
其中，t，∈[T1，T2]，T1为预测时间的开始时刻，T2为预测时间的终止时刻；
A＝AT1*……*Ah*Ah+1*…*AT2，A为预测时间的最终的空白矩阵,h为时间子段序号。
通过分区，便于机器人的分步移动，使导航路线更精确。
进一步，实时监测机器人的电量信息，当电量数值小于电量阈值，以充电桩为目标位置，对机器人进行导航，控制机器人自动返回充电站充电；
充电完成后，以工作区为目标位置，控制机器人回到工作区就位。
机器人可自动进行充电操作，便于使用。
进一步，当机器人的电量数值小于电量阈值时，该机器人发送接替信号至工作区内处于未运行状态的任一机器人，接替待充电机器人移动至工作位置接替工作。
机器人需要充电时，可自动控制接替机器人，便于使用。
本发明还提供一种机器人激光导航自主运行系统，包括工控机和控制器，所述工控机用于采集位置信息和图像信息，工控机与控制器的对应端口连接，所述控制器执行本发明所述方法，进行机器人导航，工控机和控制器均安装在机器人上。
该系统结构简单，实现对机器人的导航控制，便于使用。
进一步，所述工控机的输入端口对应连接有激光雷达、摄像头和避障雷达。
利用各器件采集相应信息，操作简单。
进一步，所述机器人上设有升降平台，所述升降平台连接有控制其升降的顶升机构。
设置升降平台，用于满足使用者不同的高度使用需求。
附图说明
图1是本发明机器人激光导航自主运行方法的流程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
本发明公开了一种机器人激光导航自主运行方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1，实时确定机器人的初始位置和目标位置。初始位置为其现阶段所在位置，目标位置为最终目标位置或者阶段性目标位置，例如机器人要工作的位置，充电位置或者被跟随的人的位置，具体目标可预先确定。
S2，利用激光雷达扫描实时获取环境信息，确定环境中的障碍物及其位置。具体可通过机器人携带的摄像头采集环境图像信息或者利用机器人携带的激光雷达采集雷达信号获取障碍物，本实施方式中，摄像头和激光雷达优选可360度水平旋转和俯仰旋转，从而保证机器人周围全范围的检测。
本实施方式中，优选设置激光雷达和摄像头，摄像头采集环境图像信息，激光雷达信号探测距离、方位和高度；激光雷达将探测的距离、方位和高度信息传输给控制器并在图像上标注。具体距离信息可根据激光信号的发射波和回波的时间差确定，方位可根据其水平旋转角度确定(当机器人移动时，需要机器人的移动距离与激光雷达的水平旋转角度叠加)，高度可根据其俯仰旋转角度以及距离共同确定。
S3，根据障碍物的相邻时间点的位置变化，获取障碍物在预测时间段内的移动曲线。
S4，将预测时间段分段，生成与不同时间子段对应的障碍物位置矩阵；
S5，获取不同时间段下的空白位置矩阵(有障碍物为0，没有障碍物为1)，对所有时间段内的所有空白位置矩阵进行“与”操作，获取矩阵从初始位置与目标位置连线夹角最小且距离最长的连续曲线的终点，作为中间目标位置坐标；
S6，机器人从初始位置移动到中间目标位置；
S7，以中间目标位置坐标作为初始位置，重复执行S2-S6。
本发明的一种优选方案中，步骤S2确定环境图像中的障碍物及其位置的具体方法为：
采集环境图像，确定环境图像中的物体；
获取物体的高度和宽度，具体可利用激光雷达确定；
根据物体的高度和宽度，高于机器人底盘高度或宽于机器人底盘宽度的物体即为障碍物；
确定障碍物在环境中的位置。对地面平整度无要求，针对地面较小凸起时机器人可直接跨过，地面不平整凸起较大时，将该凸起视为障碍物，进行导航控制。在步骤S2中控制机器人向工作人员移动时，以机器人所在位置为初始位置，以工作人员右后方距离R的位置为目标位置；在步骤S4中自动跟随工作人员行驶的过程中，以机器人所在位置为初始位置，以工作人员右后方距离R的位置为目标位置。
本发明的一种优选方案中，根据障碍物的相邻时间点的位置变化，获取障碍物在预测时间段内的移动曲线的方法如下：
S11，设相邻时间点间隔时间为t，计算t-m，……，t-2和t-1时间间隔内障碍物的速度v的大小，以及障碍物速度v的方向；
S12，利用前m个时间间隔获得的速度大小和方向，拟合得到t时刻的障碍物的速度大小和方向；
S13，根据障碍物速度大小计算该t时刻障碍物的行驶距离smin，如果smin<st，则接受速度v，st为距离阈值，执行S14；否则，拒绝接受速度并降低相邻时间点间隔时间为t以及提高拟合阶次，继续执行S13；
S14，根据障碍物的速度v的大小和方向，计算t时刻障碍物的位置：
S15，将拟合预测位置和实际位置进行对比，若在位置阈值范围内，则对t+1时刻的位置，速度大小以及方向进行预测。
本发明的一种优选方案中，对所有运行时间段内的所有空白位置矩阵进行“与”操作的方法如下：
将初始位置与目标位置之间的区域划分为多个区域块，
Figure BDA0003760844930000081
At，为t，时间子段的空白矩阵，x11为初始位置所在区域块，xmn为目标距离所在区域块，m、n为位置矩阵的行、列序号，均为正整数，t，为时间子段序号。具体区域块的大小可根据实际情况确定，可以为但不限于等于或者大于机器人横截面的面积大小，优选为机器人相同的面积大小，例如1m*1m的范围为一个区域快的大小。
当t，时间子段内区域块xij内有障碍物，则xij取值为1，反之为0，1≤i≤m，1≤j≤n；
其中，t，∈[T1，T2]，T1为预测时间的开始时刻，T2为预测时间的终止时刻；
A＝AT1*……*Ah*Ah+1*…*AT2，A为预测时间的最终的空白矩阵,h为时间子段序号。
获取空白矩阵中从初始位置与目标位置连线夹角最小且距离最长的连续曲线的终点，作为中间目标位置坐标，控制机器人行进至该位置点，优选行进至该位置点的中心，从而使机器人从初始位置移动到中间目标位置。
本发明的一种优选方案中，机器人激光导航自主运行方法还包括机器人自动跟随方法，其包括如下步骤：
S21，获取工作区的所有在位机器人的位置以及工作人员的实时位置；利用识别装置(设置在工作区域入口等位置)自动识别工作人员携带的标志(如RFID标签等)；
S22，采集工作区的机器人与相应工作人员间的距离，并将各距离进行对比，启动一个与工作人员位置距离最近的机器人，并控制机器人向工作人员移动；
S23，实时采集机器人与工作人员间的距离信号，当机器人与工作人员实时位置间的距离小于阈值后，机器人对工作人员进行身份识别；机器人对工作人员进行身份识别的过程中，若检测的工作人员身份信息未存储在基站的标签列表中，基站将检测的工作人员身份信息发送至上位机；上位机接收基站发送的工作人员身份信息，由人工识别是否添加为新标签。
S24，机器人识别工作人员身份后，自动跟随工作人员行驶。
机器人与工作人员维持相对距离进行跟随的方法如下：
机器人通过uwb(Ultra Wideband,超宽带技术)定位获取佩戴uwb定位手环(或集成D-DWM-PG1.7标签模块)的人员的位置和距离；
通过激光雷达扫描，确定佩戴uwb定位手环的人员的双腿及行进方向；
控制机器人与佩戴uwb定位手环的人员的距离以及与行进方向的相对角度。
控制机器人与行进方向的相对角度的方法为：
识别佩戴uwb定位手环的人员的行进速度和方向；
以佩戴uwb定位手环的人员的两脚中心的连线为中心点为坐标原点，以行进方向为y轴，垂直于行进方向为x轴，实时建立坐标系；控制机器人行进速度，保持与人员的距离为R，并且保持行进在坐标系中-45度的方向。
优选，可在机器人上安装D-PDOA-Node基站，D-PDOA-Node基站的内部存放标签列表(Known list，简称K列表)，K列表存放着与机器人进行测距定位的工作人员身份ID等信息。D-PDOA-Node基站通过两个DW1000芯片与工作人员携带的身份标签进行两次测距，根据这两次测距的时间相位差和距离来建立方程，解算出标签相对于机器人的x，y坐标和距离值。解算出了x和y坐标值后，就相当于知道了标签到基站的角度偏差。以直角坐标轴为例，从基站的正面方向看，x轴的负半轴为基站的右边，正半轴为基站的左边。Y轴的正半轴为基站的前面，基站的背面无法得到正确的坐标。
本发明的一种优选方案中，实时监测机器人的电量信息，当电量数值小于电量阈值，以充电桩为目标位置，对机器人进行导航，控制机器人自动返回充电站充电。充电完成后，以工作区为目标位置，控制机器人回到工作区就位。机器人可自动进行充电操作，便于使用。
当机器人的电量数值小于电量阈值时，该机器人发送接替信号至工作区内处于未运行状态的任一机器人，接替待充电机器人移动至工作位置接替工作。机器人需要充电时，可自动控制接替机器人，便于使用。
本发明还提供一种机器人激光导航自主运行系统，包括工控机和控制器，工控机用于采集位置信息和图像信息，工控机与控制器的对应端口连接，控制器执行本发明所述方法，进行机器人导航，工控机和控制器均安装在机器人上。
工控机的输入端口对应电性连接有激光雷达(如R2000)、摄像头(如深度摄像头D435)和避障雷达，工控机通过RJ45接口分别对应连接激光雷达和避障雷达，工控机可通过USB接口与摄像头电性连接。控制器ACR通过CAN总线与机器人的电机驱动器连接，电机驱动器用于控制机器人的驱动轮运行。
机器人上设有升降平台，升降平台连接有控制其升降的顶升机构，升降平台横向设置，可用于放置物品。顶升机构可采用液压缸机构、气缸机构等，顶升机构固定安装(如焊接、铆接、螺钉连接等)在机器人上。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种机器人自主运行导航方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，实时确定机器人的初始位置和目标位置；
S2，利用激光雷达扫描实时获取环境信息，确定环境中的障碍物及其位置；
S3，根据障碍物的相邻时间点的位置变化，获取障碍物在预测时间段内的移动曲线；
S4，将预测时间段分段，生成与不同时间子段对应的障碍物位置矩阵；
S5，获取不同时间段下的空白位置矩阵，对所有时间段内的所有空白位置矩阵进行“与”操作，获取矩阵从初始位置与目标位置连线夹角最小且距离最长的连续曲线的终点，作为中间目标位置坐标；
S6，机器人从初始位置移动到中间目标位置；
S7，以中间目标位置坐标作为初始位置，重复执行S2-S6。
2.如权利要求1所述的机器人自主运行导航方法，其特征在于，步骤S2确定环境图像中的障碍物及其位置的具体方法为：
采集环境图像，确定环境图像中的物体；
获取物体的高度和宽度；
根据物体的高度和宽度，高于机器人底盘高度或宽于机器人底盘宽度的物体即为障碍物；
确定障碍物在环境中的位置。
3.如权利要求1所述的机器人自主运行导航方法，其特征在于，根据障碍物的相邻时间点的位置变化，获取障碍物在预测时间段内的移动曲线的方法如下：
S11，设相邻时间点间隔时间为t，计算t-m，……，t-2和t-1时间间隔内障碍物的速度v的大小，以及障碍物速度v的方向；
S12，利用前m个时间间隔获得的速度大小和方向，拟合得到t时刻的障碍物的速度大小和方向；
S13，根据障碍物速度大小计算该t时刻障碍物的行驶距离smin，如果smin<st，则接受速度v，st为距离阈值，执行S14；否则，拒绝接受速度并降低相邻时间点间隔时间t以及提高拟合阶次，继续执行S13；
S14，根据障碍物的速度v的大小和方向，计算t时刻障碍物的位置：
S15，将拟合预测位置和实际位置进行对比，若在位置阈值范围内，则对t+1时刻的位置，速度大小以及方向进行预测。
4.如权利要求1所述的机器人自主运行导航方法，其特征在于，对所有运行时间段内的所有空白位置矩阵进行“与”操作的方法如下：
将初始位置与目标位置之间的区域划分为多个区域块，
Figure FDA0003760844920000021
At，为t，时间子段的空白矩阵，x11为初始位置所在区域块，xmn为目标距离所在区域块，m、n为位置矩阵的行、列序号，均为正整数，t，为时间子段序号；
当t，时间子段内区域块xij内有障碍物，则xij取值为1，反之为0，1≤i≤m，1≤j≤n；
其中，t，∈[T1，T2]，T1为预测时间的开始时刻，T2为预测时间的终止时刻；
A＝AT1*……*Ah*Ah+1*…*AT2，A为预测时间的最终的空白矩阵,h为时间子段序号。
5.如权利要求1所述的机器人自主运行导航方法，其特征在于，实时监测机器人的电量信息，当电量数值小于电量阈值，以充电桩为目标位置，对机器人进行导航，控制机器人自动返回充电站充电；
充电完成后，以工作区为目标位置，控制机器人回到工作区就位。
6.如权利要求5所述的机器人自主运行导航方法，其特征在于，当机器人的电量数值小于电量阈值时，该机器人发送接替信号至工作区内处于未运行状态的任一机器人，接替待充电机器人移动至工作位置接替工作。
7.一种机器人自主运行导航系统，其特征在于，包括工控机和控制器，所述工控机用于采集位置信息和图像信息，工控机与控制器的对应端口连接，所述控制器执行权利要求1-6之一所述方法，进行机器人导航，工控机和控制器均安装在机器人上。
8.如权利要求7所述的机器人自主运行导航系统，其特征在于，所述工控机的输入端口对应连接有激光雷达、摄像头和避障雷达。
9.如权利要求7所述的机器人自主运行导航系统，其特征在于，所述机器人上设有升降平台，所述升降平台连接有控制其升降的顶升机构。
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