CN115857499A - 机器人、机器人的运行控制方法、装置和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种机器人、机器人的运行控制方法、装置、存储介质和计算机程序产品。机器人获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据；基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；若是，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；若否，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。由此，在保障安全的前提下，提高了机器人移动的效率，使机器人更高效地配送。

Description

机器人、机器人的运行控制方法、装置和存储介质

技术领域

本申请涉及机器人控制技术领域，特别是涉及一种机器人、机器人的运行控制方法、装置和存储介质。

背景技术

当机器人感知到前方有静止或行走缓慢的行人时，通常生成避障路径并减速绕过行人。而行人主要包括老人、小孩等特殊人群以及正常成年人等其他人群，对于正常成年人而言，其行走路径一般是稳定的，相对不容易发生碰撞。

在实际场景中，行人有90％以上都是正常成年人。但是现有的机器人在遇到行人后考虑到老人和小孩等特殊人群的安全性要求，其减速的幅度会非常大，并只要是遇到行人，均会减速到恒定的速度，导致其机器人的前向效率过低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在保障安全的前提下，提高配送效率的机器人、机器人的运行控制方法、装置和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种机器人，所述机器人包括存储器和处理器，所述存储器用于存储可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器用于执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据；

基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；

若是，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；

若否，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；

其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。

在其中一个实施例中，所述基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人，包括：

基于多种传感器所采集的环境数据进行融合，得到融合后环境数据；

基于所述融合后环境数据，判断所述运行方向的前方是否存在行人；

若存在行人，根据所述多种传感器中的RGB相机所采集的图像数据，确定所述行人是否为所述目标行人。

在其中一个实施例中，所述根据所述多种传感器中的RGB相机所采集的图像数据，确定所述行人是否为所述目标行人，包括：

根据所述多种传感器中的RGB相机所采集的RGB图像数据，对所述行人进行分类识别，得到行人类别；

根据所述行人类别是否属于所述目标行人中的一种类别，判定所述行人是否为所述目标行人。

在其中一个实施例中，所述控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行，包括：

控制所述机器人在避障路径上，将预设避障速度值降低到第一速度值，按照所述第一速度值的避障速度运行；

所述控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行，包括：

控制所述机器人在避障路径上，将所述预设避障速度值提高到第二速度值，按照所述第二速度值的避障速度运行。

在其中一个实施例中，所述基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人之后，还包括：

根据所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人，从安全路径参数与效率路径参数中选择一种参数作为路径调节参数；

按照所述环境数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径。

在其中一个实施例中，所述按照所述环境数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径，包括：

按照所述环境数据，获取所述行人速度与行人在图像中的坐标位置中的至少一项行人的位置关联数据，以及所述行人的位置数据；

按照所述行人的位置数据、所述位置关联数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径。

在其中一个实施例中，所述避障路径为弧形的安全调节路径或效率调节路径；所述按照所述环境数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径，包括：

当选择所述选择安全路径参数时，按照所述环境数据和所述安全路径参数，对原始避障路径进行调节，得到安全调节路径；

当选择所述效率路径参数时，按照所述环境数据和所述效率路径参数，对所述原始避障路径进行调节，得到效率调节路径；

其中，所述安全调节路径的弧度大于所述效率调节路径的弧度。

第二方面，本申请还提供了一种机器人的运行控制方法，所述方法包括：

获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据；

基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；

若是，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；

若否，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；

其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。

第三方面，本申请还提供了一种机器人的运行控制装置，其特征在于，所述装置包括：

数据采集模块，用于获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据；

目标行人判断模块，用于基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；

第一速度调节模块，用于在确定所述机器人在运行方向的前方行人是目标行人时，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；

第二速度调节模块，用于在确定所述机器人在运行方向的前方行人不是目标行人时，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；

其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。

第四方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意实施例中机器人所实现的步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例中机器人所实现的步骤。

第六方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例中机器人所实现的步骤。

上述机器人、机器人的运行控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据和位置数据；基于所述环境数据和所述位置数据对行人进行分类识别，较为准确地确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；而在配送等机器人运行的场景下，出现目标行人的概率一般小于出现其他行人的概率，仅在存在目标行人时，以目标行人本身的特点着重考虑，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行，以通过较低的速度保障目标行人的安全；而在大多数情况下，行人具有较强的适应能力，可控制机器人以第二速度值运行，通过较高的速度提高配送效率，使得机器人以第一速度值运行而占据的时间得以弥补，从而在保障安全的前提下，提高配送效率。

附图说明

图1为一个实施例中机器人的运行控制方法的应用环境图；

图2为一个实施例中机器人的运行控制方法的流程示意图；

图3为一个实施例中机器人的运行控制方法的避障路径示意图；

图4为一个实施例中机器人的运行控制方法的流程示意图；

图5为一个实施例中机器人进行路径调节的流程示意图；

图6为另一个实施例中机器人进行路径调节的流程示意图；

图7为一个可能地实施例中机器人进行路径调节的流程示意图；

图8为一个可能地实施例中机器人进行路径调节的流程示意图；

图9为一个实施例中机器人的运行控制装置的结构框图；

图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处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。

本申请实施例提供的机器人的运行控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过通信网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。机器人获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据和位置数据；基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；若是，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；若否，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。

其中，终端102可以但不限于是各种机器人，个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种机器人的运行控制方法，所述机器人包括存储器和处理器，所述存储器用于存储可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器用于执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

步骤202，获取机器人在运行过程中采集的环境数据。

运行过程是指机器人按照已规划的运行路径移动的过程。在正常运行过程中的路径是运行路径，而针对障碍物进行避障的路径是避障路径。避障路径可以是运行过程前规划的，也可以是运行过程中实时规划的。当机器人在运动路径中的不同位置时，机器人的运行方向也随之不断变化，以完成该运动路径所需求的任务。

环境数据是机器人在运行过程中实时采集的。环境数据能够反映机器人在运行过程的环境是否存行人，并判断该行人是否属于目标行人，而环境数据对应的位置数据可点明机器人的位置，通过其机器人的位置数据和环境数据可反映行人所在位置，且可用于确定前方行人是否位于机器人的运行方向。

在一个可能地实施例中，获取机器人在运行过程中采集的环境数据，包括：机器人在运行过程中，通过多种传感器分别采集环境数据，并通过GPS定位方法、GIS定位方法、SRS定位、SLAM定位方法或其他定位方法确定位置数据。

在一个可能地实施例中，获取机器人在运行过程中采集的环境数据，包括：机器人确定自身的位置数据；机器人基于机器人的位置数据确定预设范围中的环境数据；机器人通过自身的传感器采集预设范围中的环境数据，或者，接收环境中的传感器在预设范围采集的环境数据。

步骤204，基于环境数据，确定机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人。

前方行人是指，在机器人当前运动方向的前方存在的行人，其可以是通过某种方式检测到的，也可以是通过其他传感器获取到的。

目标行人是基于运动规律度、身体反应灵敏度或其他类似的评判标准确定的。运动规律度用于表征行人类别运动规律的程度，行人类别的运动规律度越低，该行人类别运动规律越难以把控；身体反应灵敏度用于表征行人类别反应是否灵敏的程度，行人类别的身体反应灵敏度越高，该行人类别越灵敏。

在一可选地实施例中，当行人的运动规律度相对于预设规律度较低时，该行人属于目标行人；当行人的体反应灵敏度相对于预设灵敏度较低时，该行人属于目标行人；当某行人的运动规律度相对于预设规律度较低，且该行人的体反应灵敏度相对于预设灵敏度较低时，该行人属于目标行人。

在一示例性地实施例中，目标行人可以按照行人的年龄段或者身体状态而划分。当按照年龄段划分时，可确定年长者与孩童这两种行人的类型符合目标行人的评判标准；孩童的运动规律度相对于预设规律度较低，其体现为，孩童运动较为活跃，运动极不规律，容易突然加速、转向；年长者的身体反应灵敏度相对于预设灵敏度较低，其体现为，年长者通常行动缓慢；而普通成年人的运动规律度相对于预设规律度较高，且身体反应灵敏度相对于预设灵敏度较高，其不属于目标行人。当按照身体状态划分时，可按照是否怀孕或是否生病而划分。

机器人运行方向的前方用于表征机器人在下一时刻将要到达的位置，其是按照机器人在运行路径中的机器人位置确定的。示例性地，当根据部分避障路径确定机器人直线行驶时，则机器人运行方向的前方是以机器人为参照物的正前方；当根据某部分避障路径确定机器人向右旋转，则机器人运行方向的前方在机器人为参照物的右侧方向。

在一可选地实施例中，基于环境数据，确定机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人，包括：基于RGB相机、RGBD摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器分别采集的环境数据，对前方行人进行感知，得到行人的感知结果；基于感知结果确定机器人在运行方向的前方是否存在目标行人。

在一可选地实施例中，基于环境数据，确定机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人，包括：基于位置数据确定出机器人运行方向的前方；在机器人运行方向的前方，基于环境数据感知行人信息；根据感知到的行人信息检测行人是否属于目标行人。

行人信息包括行人在机器人坐标系或世界坐标系中的位置坐标，还可以包括行人的位置关联数据；行人的位置关联数据包括但不限于行人的速度信息、在RGB图像上的2D检测框坐标等信息。

在一个可选地实施例中，根据感知到的行人信息确定行人是否属于目标行人，其是采用VGG系列网络、Inception系列网络、Res系列网络、Dense系列网络等神经网络中的至少一种模型进行分类所得到的。

在一个实施例中，基于环境数据，确定机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人，包括：基于多种传感器所采集的环境数据进行融合，得到融合后环境数据；基于融合后环境数据，判断运行方向的前方是否存在行人；若存在行人，根据多种传感器中的RGB相机所采集的图像数据，确定行人是否为目标行人。

相对于单一传感器采集的融合数据，融合后环境数据的准确度更高，能够更加准确地判断运行方向的前方是否存在行人；当存在行人时，RGB相机所采集的图像数据携带有更丰富的语义信息，其进行图像识别的效率与速度相对较高。

融合后环境数据是根据传感器各自的感知信息进行融合所得到的，而融合后环境数据具有多种实现方式。

在一种可能地实现方式中，基于多种传感器所采集的环境数据进行融合，包括：将RGB相机与RGBD摄像头的感知结果融合为图像传感融合结果，并将激光雷达与毫米波雷达的感知结果融合为声波传感融合结果；再通过卡尔曼滤波器或其他方式融合图像传感融合结果与声波传感融合结果，以更准确地判断运行方向的前方是否存在行人。可选地，融合后环境数据还可以涉及行人的位置和速度等信息；当融合后环境数据包括行人的位置和速度时，可基于行人的位置和速度实时判断该行人是否属于目标行人。

在一种可能地实现方式中，基于多种传感器所采集的环境数据进行融合，包括：通过不同传感器分别采集环境数据；从各传感器采集的环境数据中，确定不同传感器感知到的动态障碍物特征与轨迹；将不同传感器感知到的动态障碍物特征与轨迹进行融合。

在一种可能地实现方式中，基于各种传感器的权重，对不同传感器的感知信息或感知结果进行加权融合。

在一个可能地实施例中，根据多种传感器中的RGB相机所采集的图像数据，确定行人是否为目标行人，包括：根据多种传感器中的RGB相机所采集的RGB图像数据，对行人进行分类识别，得到行人类别；根据行人类别是否属于目标行人中的一种类别，判定行人是否为目标行人。

RGB图像数据是非深度的彩色相机进行采集的，且RGB图像数据不用于表征深度信息。在机器人可获取到环境数据的情况下，再次获取深度信息的意义并不是很大，且会影响导致语义信息缺失，而使用RGB图像数据对行人进行分类识别，能够更准确地判断行人是否为目标行人。

在一个示例性地实施例中，根据多种传感器中的RGB相机所采集的RGB图像数据，对行人进行分类识别，得到行人类别，包括：将RGB图像数据输入Alex网络系列模型、GoogLe网络系列模型、VGG网络系列模型、Res网络系列模型，以及SE网络系列模型中的一种或多种神经网络模型进行分类识别，得到行人类别。

相对应的，根据行人类别是否属于目标行人中的一种类别，判定行人是否为目标行人，包括：当行人的类别属于孩童类别、年长者类别、怀孕类别、生病者类别中的至少一种类别时，判定该行人为目标行人。

步骤206，若是，控制机器人在避障路径上按照第一速度值运行。

在确定机器人在运行方向的前方存在目标行人时，由于目标行人的运动规律度低于预设规律度，且身体反应灵敏度低于预设灵敏度，主要基于安全性进行速度选择，进而按照第一速度值运行，第一速度值小于第二速度值。

而在确定机器人在运行方向的前方行人不是目标行人时，行人的运动规律度高于预设规律度，且身体反应灵敏度高于预设灵敏度，即使是以第二速度值运行，也不会对这一行人造成伤害，因而能够在保障安全的前提下，提高机器人的移动效率。

步骤208，若否，控制机器人在避障路径上按照第二速度值运行；其中，第一速度值小于第二速度值。

在一个实施例中，如图3所示，控制机器人在避障路径上按照第一速度值运行，包括：控制机器人在避障路径上，将预设避障速度值降低到第一速度值，按照第一速度值的避障速度运行；

对应的，控制机器人在避障路径上按照第二速度值运行，包括：控制机器人在避障路径上，将预设避障速度值提高到第二速度值，按照第二速度值的避障速度运行。

预设避障速度值是机器人进行避障的速度值，该速度值可以是传统技术中的路径规划过程所得到的避障速度值V0。

或者在可选实施例中，预设避障速度值还可以是机器人正常运行过程中的速度值，或者预设避障速度值是机器人在检测到前进方向有障碍物时则减速达到的速度值，这里不做限定。

而在此基础上，分别设定减速后的第一速度值V1，以及增速后的第二速度值V2来进行路径规划，可以更好地兼顾保障安全与运动效率。在一较为抽象地实施例中，如图4所示，该实施例依序对应于本实施例中的步骤202-208，其中，步骤202属于获取环境数据；步骤204属于行人感知，以及，根据行人感知的结果判断行人是否为目标行人；步骤206对应于降速；步骤208对应于提速。

上述机器人的处理器所执行的运行控制方法中，获取机器人在运行过程中采集的环境数据；基于环境数据对行人进行分类识别，较为准确地确定机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；而在配送等机器人运行的场景下，出现目标行人的概率必然小于出现各种行人的概率，仅在存在目标行人时，以目标行人本身的特点着重考虑，控制机器人在避障路径上按照第一速度值运行，以通过较低的速度保障目标行人的安全；而在大多数情况下，行人具有较强的适应能力，可控制机器人以第二速度值运行，通过较高的速度提高配送效率，使得机器人以第一速度值运行而占据的时间得以弥补，从而在保障安全的前提下，提高配送效率。此外，还可通过本方案控制机器人进行定位、导航、避障以及与用户进行交互的功能。

在一个实施例中，如图5所示，基于环境数据，确定机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人之后，还包括：

步骤502，根据机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人，从安全路径参数与效率路径参数中选择一种参数作为路径调节参数。

安全路径参数用于确定安全距离超过预设安全距离的安全路径，效率路径参数用于确定安全距离小于预设安全距离的效率路径，将安全路径参数与效率路径参数中的一个参数选为路径调节参数，有助于兼顾安全性和运行效率。

步骤504，按照环境数据和路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径。

环境数据包括前方行人的位置关联数据，还可以包括其他障碍物数据，以在原始避障路径是以安全或效率为目的进行调节后，保障调节后的避障路径符合安全需求，从而在保障安全的前提下，提高配送效率。

在一个可能地实施例中，按照环境数据和路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径，包括：按照环境数据，获取行人速度与行人在图像中的坐标位置中的至少一项行人的位置关联数据，以及行人的位置数据；按照行人的位置数据、位置关联数据和路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径。

行人的位置关联数据能够反映行人的位置数据变化信息，通过位置数据变化信息更准确地提取出行人的信息，进而在保障安全性的前提下，更好地提升机器人运行效率；行人的位置关联数据也能够提供更多的信息，从而更准确地判断行人的类别，以确定该行人是否属于目标行人。其中，行人在图像中的坐标位置，可以是行人在RGB图像数据中的2D检测框坐标，以通过更为丰富的语义信息进行更准确地判断。

在一可选地实施例中，机器人在得到行人的位置数后，再通过位置关联数据中的行人速度，能够反映位置数据变化速度，也能够判断该行人是否属于目标行人，且还可用于判断该行人在某个时间段内的运动趋势。

在一个可选地实施例中，按照行人的位置数据、位置关联数据和路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径，包括：机器人按照路径调节参数对原始避障路径的安全距离进行调节，得到调节后的安全距离；按照某行人的位置数据和位置关联数据确定该行人的多个位置；根据调节后的安全距离和该行人的多个位置，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径。其中，该行人的多个位置包括当前的行人位置、预设时间段后的至少一个行人位置。

在一个可能地实施例中，当行人属于目标行人时，则机器人选择安全路径参数，将原始避障路径的安全距离调高到第一预设值；按照某行人的位置数据和位置关联数据确定该行人的多个位置；根据第一预设值的安全距离和该行人的多个位置，对原始避障路径进行调节，得到安全调节路径；

当行人不属于目标行人时，则机器人选择效率路径参数，将原始避障路径的安全距离调低到第二预设值；按照某行人的位置数据和位置关联数据确定该行人的多个位置；根据第二预设值的安全距离和该行人的多个位置，对原始避障路径进行调节，得到效率调节路径。

在一个可能地实施例中，避障路径为弧形的安全调节路径或效率调节路径；按照环境数据和路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径，包括：当选择安全路径参数时，按照环境数据和安全路径参数，对原始避障路径进行调节，得到安全调节路径；当选择效率路径参数时，按照环境数据和效率路径参数，对原始避障路径进行调节，得到效率调节路径；其中，安全调节路径的弧度大于效率调节路径的弧度。由此，基于环境数据和安全路径参数对避障路径的弧度进行调节，直接而迅捷地调整地优化了避障路径，以在保障安全的前提下，提高机器人运算效率，及配送效率。

在一个可能地实施例中，当行人属于目标行人时，则机器人选择安全路径参数，将原始避障路径的弧度调高到第一预设弧度值；按照环境数据确定行人的位置数据；根据第一预设弧度值和该行人的多个位置，对原始避障路径进行调节，得到安全调节路径；

当行人不属于目标行人时，则机器人选择效率路径参数，将原始避障路径的弧度调低到第二预设弧度值；按照环境数据确定行人的位置数据；根据第二预设弧度值和该行人的多个位置，对原始避障路径进行调节，得到效率调节路径。

在一个可能地实施例中，如图6所示，机器人获取环境数据，再对行人进行感知；根据感知结果判断行人是否为目标行人；若是目标行人，则选择安全调节路径；若不是目标行人，则选择效率调节路径。示例性地，安全调节路径如图7中的路径1所示，效率调节路径如图7中的路径2所示，原始避障路径如图7中的路径3所示。此外，如图8所示，机器人在确定行人是目标行人后，选择安全调节路径并减速；机器人在确定行人不是目标行人后，选择效率调节路径并提速。

在一个示例性地实施例中，在机器人是配送机器人的应用场景中，成年人的占比超过90％，在大多数情况下，机器人至少采用效率路径参数与第二速度值中的一种方式进行有效率地配送，可显著提升整体的通行效率。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，本申请还提供一种机器人的运行控制方法，所述方法包括：获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据；基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；若是，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；若否，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。由此，在保障安全的前提下，提高配送效率。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的机器人的运行控制方法的机器人的运行控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个机器人的运行控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于机器人的运行控制方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图9所示，提供了一种机器人的运行控制装置，包括：数据采集模块902、目标行人判断模块904、第一速度调节模块906及第二速度调节模块908；

数据采集模块902，用于获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据；

目标行人判断模块904，用于基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；

第一速度调节模块906，用于在确定所述机器人在运行方向的前方行人是目标行人时，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；

第二速度调节模块908，用于在确定所述机器人在运行方向的前方行人不是目标行人时，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。

在其中一个实施例中，所述目标行人判断模块904，用于：

基于多种传感器所采集的环境数据进行融合，得到融合后环境数据；

基于所述融合后环境数据，判断所述运行方向的前方是否存在行人；

若存在行人，根据所述多种传感器中的RGB相机所采集的图像数据，确定所述行人是否为所述目标行人。

在其中一个实施例中，所述目标行人判断模块904，用于：

根据所述多种传感器中的RGB相机所采集的RGB图像数据，对所述行人进行分类识别，得到行人类别；

根据所述行人类别是否属于所述目标行人中的一种类别，判定所述行人是否为所述目标行人。

在其中一个实施例中，所述第一速度调节模块906用于控制所述机器人在避障路径上，将避障速度值降低到第一速度值，按照所述第一速度值的避障速度运行；

相对应的，所述第二速度调节模块908用于控制所述机器人在避障路径上，将所述避障速度值提高到第二速度值，按照所述第二速度值的避障速度运行。

在其中一个实施例中，所述装置还包括路径调节模块：

根据所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人，从安全路径参数与效率路径参数中选择一种参数作为路径调节参数；

按照所述环境数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径。

在其中一个实施例中，所述路径调节模块用于：

按照所述环境数据，获取所述行人速度与行人在图像中的坐标位置中的至少一项行人的位置关联数据，以及所述行人的位置数据；

按照所述行人的位置数据、所述位置关联数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径。

在其中一个实施例中，所述避障路径为弧形的安全调节路径或效率调节路径；所述路径调节模块用于：

当选择所述选择安全路径参数时，按照所述环境数据和所述安全路径参数，对原始避障路径进行调节，得到安全调节路径；

当选择所述效率路径参数时，按照所述环境数据和所述效率路径参数，对所述原始避障路径进行调节，得到效率调节路径；

其中，所述安全调节路径的弧度大于所述效率调节路径的弧度。

上述机器人的运行控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种机器人的运行控制方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置，显示屏可以是液晶显示屏或电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图10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计算机设备的限定，具体的计算机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，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，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、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

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，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种机器人，其特征在于，所述机器人包括存储器和处理器，所述存储器用于存储可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器用于执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据；

基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；

若是，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；

若否，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；

其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。

2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人，包括：

基于多种传感器所采集的环境数据进行融合，得到融合后环境数据；

基于所述融合后环境数据，判断所述运行方向的前方是否存在行人；

若存在行人，根据所述多种传感器中的RGB相机所采集的图像数据，确定所述行人是否为所述目标行人。

3.根据权利要求2所述的机器人，其特征在于，所述根据所述多种传感器中的RGB相机所采集的图像数据，确定所述行人是否为所述目标行人，包括：

根据所述多种传感器中的RGB相机所采集的RGB图像数据，对所述行人进行分类识别，得到行人类别；

根据所述行人类别是否属于所述目标行人中的一种类别，判定所述行人是否为所述目标行人。

4.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行，包括：

控制所述机器人在避障路径上，将预设避障速度值降低到第一速度值，按照所述第一速度值的避障速度运行；

所述控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行，包括：

控制所述机器人在避障路径上，将所述预设避障速度值提高到第二速度值，按照所述第二速度值的避障速度运行。

5.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人之后，还包括：

根据所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人，从安全路径参数与效率路径参数中选择一种参数作为路径调节参数；

按照所述环境数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径。

6.根据权利要求5所述的机器人，其特征在于，所述按照所述环境数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径，包括：

按照所述环境数据，获取所述行人速度与行人在图像中的坐标位置中的至少一项行人的位置关联数据，以及所述行人的位置数据；

按照所述行人的位置数据、所述位置关联数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径。

7.根据权利要求5所述的机器人，其特征在于，所述避障路径为弧形的安全调节路径或效率调节路径；所述按照所述环境数据和所述路径调节参数，对原始避障路径进行调节，得到调节后的避障路径，包括：

当选择所述选择安全路径参数时，按照所述环境数据和所述安全路径参数，对原始避障路径进行调节，得到安全调节路径；

当选择所述效率路径参数时，按照所述环境数据和所述效率路径参数，对所述原始避障路径进行调节，得到效率调节路径；

其中，所述安全调节路径的弧度大于所述效率调节路径的弧度。

8.一种机器人的运行控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据；

基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；

若是，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；

若否，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；

其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。

9.一种机器人的运行控制装置，其特征在于，所述装置包括：

数据采集模块，用于获取所述机器人在运行过程中采集的环境数据；

目标行人判断模块，用于基于所述环境数据，确定所述机器人在运行方向的前方行人是否为目标行人；

第一速度调节模块，用于在确定所述机器人在运行方向的前方行人是目标行人时，控制所述机器人在避障路径上按照第一速度值运行；

第二速度调节模块，用于在确定所述机器人在运行方向的前方行人不是目标行人时，控制所述机器人在所述避障路径上按照第二速度值运行；

其中，所述第一速度值小于所述第二速度值。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求8所述的方法的步骤。

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