CN115951672A - 一种机器人通过狭窄通道的方法 - Google Patents
一种机器人通过狭窄通道的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115951672A CN115951672A CN202211614025.1A CN202211614025A CN115951672A CN 115951672 A CN115951672 A CN 115951672A CN 202211614025 A CN202211614025 A CN 202211614025A CN 115951672 A CN115951672 A CN 115951672A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- straight line
- point
- reference route
- points
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开了一种机器人通过狭窄通道的方法，包括：在狭窄通道处周围划定范围；将激光雷达观测的周围环境进行运算；将周围环境的点云数据转换成坐标系上的点；根据机器人的起点和狭窄通道最窄处两个点，在坐标系上确定连接两点的初始直线；对初始直线进行旋转，生成若干条预选通道直线；将划定范围内的点代入到每条预选通道直线中；分别计算每条预选通道直线两侧点云中距离直线最近的点，计算两点之间的距离；筛选出预选通道直线中最窄宽度最大的直线；计算出该直线最窄宽度的中点，平移该直线使其穿过中点，平移后的直线即是机器人导航的参考路线。本发明一种机器人通过狭窄通道的方法，该方法提高了定位导航精度，便于机器人通过狭窄通道。
Description
技术领域
本发明属于机器人技术领域，涉及一种机器人通过狭窄通道的方法。
背景技术
目前的机器人导航一般依赖SLAM定位+代价地图进行全局、局部路径规划，定位精度在5cm左右，导航精度也在5cm左右，对于机器人可以通过但是非常狭窄的路径，这种导航方式满足不了需求，主要表现为一定概率会撞，或者两次导航过程中表现不一致，一次能通过，一次不能通过。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种机器人通过狭窄通道的方法，该方法提高了定位导航精度，便于机器人通过狭窄通道。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
一种机器人通过狭窄通道的方法，包括以下步骤：
在狭窄通道处周围划定范围；
将激光雷达观测的周围环境进行运算，得到周围环境的点云数据；
将周围环境的点云数据转换成坐标系上的点，得到落在划定范围内的点云；
根据机器人的起点和狭窄通道最窄处两个点，在坐标系上确定连接两点的初始直线；
根据狭窄通道最窄处的点，对初始直线进行旋转，生成若干条预选通道直线；
将划定范围内的点代入到每条预选通道直线中，根据代入直线Ax+By+C的结果是否大于零，将划定范围内的点云分为两个部分；
分别计算每条预选通道直线两侧点云中距离直线最近的点，计算两点之间的距离，得到预选通道的最窄宽度；
筛选出预选通道直线中最窄宽度最大的直线，若该直线最窄宽度小于机器人直径，机器人暂时停止行动；
若该直线最窄宽度大于机器人直径，计算出该直线最窄宽度的中点，平移该直线使其穿过中点，平移后的直线即是机器人导航的参考路线；
机器人向参考路线移动，到达参考路线后沿参考路线移动。
可选的，确定参考路线后，机器人处于参考路线上，机器人沿参考路线移动。
可选的，机器人向参考路线行驶包括：
机器人距离参考路线大于10cm时，取机器人到参考路线10cm的距离点作为机器人行进的目标点；
机器人向目标点移动，沿参考路线移动。
可选的，机器人向参考路线行驶包括：
机器人距离参考路线小于等于10cm时，以机器人当前坐标为圆心，10cm为半径，做圆使之和当前参考路线相交，取临近最窄处的交点作为机器人当前行进的目标点；
机器人向目标点移动，沿参考路线移动。
可选的，在划定范围之前，在机器人定位导航的地图中标注起点、终点和狭窄通道最窄处的位置。
可选的，划定的范围呈矩形，狭窄通道最窄处设于矩形范围的中心。
可选的，根据机器人的起点和狭窄通道最窄处两个点连成的直线Ax+By+C＝0的斜截式kx+b＝y；
计算该直线与x轴的夹角，θ＝arctan(k)；
在[θ-15,θ+15]之间，生成若干角度{θ0，θ2，...}；
根据生成的若干角度，生成若干相应角度的斜率，k＝tanθ；
根据每条直线必经狭窄通道最窄处那个点，算出每条直线相对应的b。
可选的，机器人向目标点移动包括：
以机器人位置为原点，机器人朝向为x轴方向，过机器人坐标系原点，做x轴的切弧，使弧线经过目标点，计算出弧长l、圆心角θ；
机器人沿切弧向目标点移动。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
本发明提供一种机器人通过狭窄通道的方法，通过激光雷达观测的周围环境，得到周围环境的点云数据，提高了机器人的导航精度；
该方法绘制了多条预选通道，从中选出最佳的预选通道，提高了机器人通过狭窄通道的能力。
具体实施方式
下面对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
一种机器人通过狭窄通道的方法，包括以下步骤：
S1，在机器人定位导航的地图中标注起点、终点和狭窄通道最窄处的位置；
S2，在狭窄通道处周围划定范围，划定的范围呈矩形，狭窄通道最窄处设于矩形范围的中心；
S3，将激光雷达观测的周围环境进行运算，得到周围环境的点云数据；
S4，将周围环境的点云数据转换成坐标系上的点，得到落在划定范围内的点云；
S5，根据机器人的起点和狭窄通道最窄处两个点，在坐标系上确定连接两点的初始直线Ax+By+C＝0，斜截式为kx+b＝y；
S6，根据狭窄通道最窄处的点，对初始直线按每次1度旋转进行旋转，生成30条预选通道直线，其中顺时针旋转得到15条，逆时针旋转得到10条，一共31条直线；
根据机器人的起点和狭窄通道最窄处两个点连成的直线Ax+By+C＝0的斜截式kx+b＝y；
计算该直线与x轴的夹角，θ＝arctan(k)；
在[θ-15,θ+15]之间，生成若干角度{θ0，θ2，...，θ30}；
根据生成的若干角度，生成若干相应角度的斜率，k＝tanθ；
根据每条直线必经狭窄通道最窄处那个点，算出每条直线相对应的b；
S7，将划定范围内的点代入到每条预选通道直线中，根据代入直线Ax+By+C的结果是否大于零，将划定范围内的点云分为两个部分；
S8，分别计算每条预选通道直线两侧点云中距离直线最近的点，计算两点之间的距离，得到预选通道的最窄宽度；
S9，筛选出预选通道直线中最窄宽度最大的直线，若该直线最窄宽度小于机器人直径，机器人暂时停止行动；
S10，若该直线最窄宽度大于机器人直径，计算出该直线最窄宽度的中点，平移该直线使其穿过中点，平移后的直线即是机器人导航的参考路线；
S11，确定参考路线后，若机器人处于参考路线上，机器人沿参考路线移动；
S12，确定参考路线后，若机器人未处于参考路线上，机器人向参考路线移动，到达参考路线后沿参考路线移动；
机器人向参考路线行驶包括：
机器人距离参考路线大于10cm时，取机器人到参考路线10cm的距离点作为机器人行进的目标点；
机器人距离参考路线小于等于10cm时，以机器人当前坐标为圆心，10cm为半径，做圆使之和当前参考路线相交，取临近最窄处的交点作为机器人当前行进的目标点；
以机器人位置为原点，机器人朝向为x轴方向，过机器人坐标系原点，做x轴的切弧，使弧线经过目标点，计算出弧长l、圆心角θ；
机器人沿切弧向目标点移动，到达目标点后沿参考路线移动。
机器人移动的线速度最大值为0.3m/s；当圆心角大于0.57时，以目标速度0.1m/s，加速度为-0.3m/s2做减速运动；如果机器人当前速度小于等于0.1m/s，则以0.1m/s为线速度移动；当机器人距离最窄处小于0.1m时，机器人以目标速度0.1m/s，加速度为-0.3m/s2做减速运动，如果机器人当前速度小于等于0.1，则以0.1为线速度移动；其他情况下，机器人以0.3m/s为目标速度，加速度为0.3m/s2，做加速运动。
时间t＝l/v；角速度ω＝θ/t；根据弧的方向，顺时针时为角速度添加负号，逆时针时为正值；从机器人距离最窄处小于0.01cm的瞬间，开始进行下一段路导航，其导航方式略有不同：机器人线速度保持0.06m/s，角速度为0，迅速通过最窄处即可。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种机器人通过狭窄通道的方法，其特征在于，包括以下步骤：
在狭窄通道处周围划定范围；
将激光雷达观测的周围环境进行运算，得到周围环境的点云数据；
将周围环境的点云数据转换成坐标系上的点，得到落在划定范围内的点云；
根据机器人的起点和狭窄通道最窄处两个点，在坐标系上确定连接两点的初始直线；
根据狭窄通道最窄处的点，对初始直线进行旋转，生成若干条预选通道直线；
将划定范围内的点代入到每条预选通道直线中，根据代入直线Ax+By+C的结果是否大于零，将划定范围内的点云分为两个部分；
分别计算每条预选通道直线两侧点云中距离直线最近的点，计算两点之间的距离，得到预选通道的最窄宽度；
筛选出预选通道直线中最窄宽度最大的直线，若该直线最窄宽度小于机器人直径，机器人暂时停止行动；
若该直线最窄宽度大于机器人直径，计算出该直线最窄宽度的中点，平移该直线使其穿过中点，平移后的直线即是机器人导航的参考路线；
机器人向参考路线移动，到达参考路线后沿参考路线移动。
2.根据权利要求1所述的一种机器人通过狭窄通道的方法，其特征在于：确定参考路线后，机器人处于参考路线上，机器人沿参考路线移动。
3.根据权利要求1所述的一种机器人通过狭窄通道的方法，其特征在于，机器人向参考路线行驶包括：
机器人距离参考路线大于10cm时，取机器人到参考路线10cm的距离点作为机器人行进的目标点；
机器人向目标点移动，沿参考路线移动。
4.根据权利要求1所述的一种机器人通过狭窄通道的方法，其特征在于，机器人向参考路线行驶包括：
机器人距离参考路线小于等于10cm时，以机器人当前坐标为圆心，10cm为半径，做圆使之和当前参考路线相交，取临近最窄处的交点作为机器人当前行进的目标点；
机器人向目标点移动，沿参考路线移动。
5.根据权利要求1所述的一种机器人通过狭窄通道的方法，其特征在于：在划定范围之前，在机器人定位导航的地图中标注起点、终点和狭窄通道最窄处的位置。
6.根据权利要求1所述的一种机器人通过狭窄通道的方法，其特征在于：划定的范围呈矩形，狭窄通道最窄处设于矩形范围的中心。
7.根据权利要求1所述的一种机器人通过狭窄通道的方法，其特征在于：根据机器人的起点和狭窄通道最窄处两个点连成的直线Ax+By+C＝0的斜截式kx+b＝y；
计算该直线与x轴的夹角，θ＝arctan(k)；
在[θ-15,θ+15]之间，生成若干角度{θ0，θ2，...}；
根据生成的若干角度，生成若干相应角度的斜率，k＝tanθ；
根据每条直线必经狭窄通道最窄处那个点，算出每条直线相对应的b。
8.根据权利要求3或4所述的一种机器人通过狭窄通道的方法，其特征在于，机器人向目标点移动包括：
以机器人位置为原点，机器人朝向为x轴方向，过机器人坐标系原点，做x轴的切弧，使弧线经过目标点；
机器人沿切弧向目标点移动。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211614025.1A CN115951672B (zh) | 2022-12-15 | 2022-12-15 | 一种机器人通过狭窄通道的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211614025.1A CN115951672B (zh) | 2022-12-15 | 2022-12-15 | 一种机器人通过狭窄通道的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115951672A true CN115951672A (zh) | 2023-04-11 |
| CN115951672B CN115951672B (zh) | 2024-04-12 |
Family
ID=87290096
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211614025.1A Active CN115951672B (zh) | 2022-12-15 | 2022-12-15 | 一种机器人通过狭窄通道的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115951672B (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150148986A1 (en) * | 2013-11-22 | 2015-05-28 | Hyundai Motor Company | Method, apparatus and system for detecting narrow road |
| CN108216242A (zh) * | 2016-12-14 | 2018-06-29 | 现代自动车株式会社 | 用于控制车辆的狭窄道路行驶的装置和方法 |
| CN114022824A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-02-08 | 浙江大学 | 一种面向狭窄环境的四足机器人运动规划方法 |
| CN114355887A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-04-15 | 云鲸智能(深圳)有限公司 | 机器人窄道通行方法、装置、机器人及存储介质 |
| CN114459486A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-05-10 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 机器人及其通道导航方法、装置及存储介质 |
| WO2022134336A1 (zh) * | 2020-12-22 | 2022-06-30 | 莱克电气绿能科技(苏州)有限公司 | 移动机器人控制方法、装置、设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-12-15 CN CN202211614025.1A patent/CN115951672B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150148986A1 (en) * | 2013-11-22 | 2015-05-28 | Hyundai Motor Company | Method, apparatus and system for detecting narrow road |
| CN108216242A (zh) * | 2016-12-14 | 2018-06-29 | 现代自动车株式会社 | 用于控制车辆的狭窄道路行驶的装置和方法 |
| WO2022134336A1 (zh) * | 2020-12-22 | 2022-06-30 | 莱克电气绿能科技(苏州)有限公司 | 移动机器人控制方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114022824A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-02-08 | 浙江大学 | 一种面向狭窄环境的四足机器人运动规划方法 |
| CN114355887A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-04-15 | 云鲸智能(深圳)有限公司 | 机器人窄道通行方法、装置、机器人及存储介质 |
| CN114459486A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-05-10 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 机器人及其通道导航方法、装置及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115951672B (zh) | 2024-04-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108762264B (zh) | 基于人工势场与滚动窗口的机器人的动态避障方法 | |
| US4939651A (en) | Control method for an unmanned vehicle (robot car) | |
| Alonso-Mora et al. | Optimal reciprocal collision avoidance for multiple non-holonomic robots | |
| CN108052107A (zh) | 一种融合磁条、磁钉和惯导的agv室内外复合导航系统及方法 | |
| US20060235610A1 (en) | Map-based trajectory generation | |
| CN108180911B (zh) | 一种agv自动生成修正路径方法 | |
| JPH11154013A (ja) | 自動案内車両のためのワイヤー無し誘導路の表示、形成及び確認の方法及びシステム | |
| CN109976387B (zh) | 一种无人车探测轨迹的方法及终端 | |
| CA2415110C (en) | Method and apparatus for providing accurate boundaries of predicted areas of danger for collision avoidance | |
| CN109656250A (zh) | 一种激光叉车的路径跟踪方法 | |
| CN113625702B (zh) | 基于二次规划的无人车同时路径跟踪与避障方法 | |
| CN110865640B (zh) | 一种智能机器人的避障结构 | |
| CN115857504A (zh) | 基于dwa的机器人在狭窄环境局部路径规划方法、设备和存储介质 | |
| CN113608531A (zh) | 基于安全a*引导点的动态窗口的无人车实时全局路径规划方法 | |
| CN111857121A (zh) | 基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法及系统 | |
| CN207540557U (zh) | 一种用于agv小车的短时精确定位的装置 | |
| JP2000172337A (ja) | 自律移動ロボット | |
| CN106843206A (zh) | 基于已有路网的辅助定位方法 | |
| CN115951672A (zh) | 一种机器人通过狭窄通道的方法 | |
| CN109375631A (zh) | 一种实现高速磁导航识别的系统及方法 | |
| KR101440565B1 (ko) | 무인운반차 및 이동로봇의 무선유도 제어방법 | |
| JPH05297943A (ja) | 無人車の制御装置 | |
| JPS59111508A (ja) | 点追従方式による車両の自動誘導方法 | |
| Thakar et al. | A tangential guidance logic for virtual target based path following | |
| WO2023279918A1 (zh) | 双舵轮式自主移动设备的运动控制方法和系统及程序产品 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |