CN116125991B - 一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困、存储介质、设备 - Google Patents
一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困、存储介质、设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及清洁机器人的地图算法技术领域，特别是一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困方法，本发明的有益效果在于：在禁区，全部不可通行的区域，依靠传感器规划出路径并防止避碰；针对商用机器人高大，沉重的特点，三维传感器矩阵全面覆盖所有的障碍；针对禁区中悬空的区域，采用点云拟合的方式侦测悬崖，并在地图中标记；鲁棒的控制方法，尽可能避免碰撞发生。
Description
技术领域
本发明涉及清洁机器人的地图算法技术领域，尤其是一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困、存储介质、设备。
背景技术
在商业场景中，存在一些地点，例如楼梯，扶梯，门槛，水池等，是服务机器人无法通行的区域，一般对于此类区域，会在软件中设置电子围栏，将此类区域封锁无法通行。但是一般会存在以下情形，诸如机器人定位丢失，位置发生跳变，机器人控制精度不够等原因，导致机器人与电子围栏产生交集，或陷入禁区之中，此时机器人是无法规划路径去往下一个目标点的，想申请一种服务机器人陷入禁区脱困的方法。
传统的机器人禁区脱困方法，主要适用于家用扫地机器人场景，家用扫地机器人在误入禁区之后，使用自身配置的碰撞传感器无目的试探运行，碰到障碍物后更换试探方向，直到整机轮廓在地图上的投影脱离禁区。这种脱困方法面临以下两个问题：
当前方处于类似台阶等悬崖或者悬空场景时，机器人容易跌落；
碰撞传感器刹车车程较小，如果机器人运行速度偏快，容易撞倒家庭中贵重物品；
那么对于体积大，重量大的商用清洁机器人，上述方案显然是不适用的，需要设计一种方案，在禁区中依靠地图找寻禁区外可达点，并且通过传感器自主规划路径运行到该可达点；
基于此，亟需一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困，以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困，解决现有技术中的问题。
本发明公开了一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困方法，包括如下步骤：
S1、利用代价栅格地图，通过广度优先搜索的方式寻找一个禁区之外，离自身位置最接近的可达点，随即先执行原地自旋动作，确保朝向脱困可达点；
S2、结合自身所搭载的多传感器模组，感知机器人当前在禁区中所处的位置和可达点之间的障碍物；
S3、随后使用A*算法规划出一条可通行最优路径，沿着这条路径执行运动控制，控制过程中，依靠服务机器人自身的slam系统不断确定机器人自身位置，当判断抵达脱困可达点后，即可判断脱困成功。
进一步地，在S1步骤中，通过腐蚀地图将地图分割，包括如下步骤：
S11、收集原始地图；将原始的户型图进行录入；并将障碍物标记为第一颜色；可通行空间标记为第二颜色；
S12、侵蚀地图以提取等高线；
S13、找到提取的连接，如果符合预设的房间面积标准，则保存该数据；
S14、在S11的地图克隆中绘制并填充保存的等高线，并利用除第一颜色、第二颜色外的其他随机颜色进行填充；保存该数据；
S15、从原始地图中获取障碍物信息，并将其绘制在S14的克隆中；
S16、加大侵蚀程度，重复S12-S15步骤，直到达到以下的临界点：有些区域经过腐蚀之后断开了连接；
S17、将S16每一次断开连接的区域均绘制在S11采集的地图副本上并保存；
S18、将已经在S17绘制的区域涂成第一颜色，并重复S16，直至地图中每个区域均断开连接，并记录在S17所保存的地图副本中；
S19、将S18中的彩色区域扩散到第二颜色区域，不同色彩即表示为不同的地图分区。
进一步地，在S3步骤中，基于有限视场角深度相机和多层代价地图的障碍物留存，包括如下步骤：
S31、根据障碍点在世界坐标系(map)中的坐标以及该帧点云的时间戳(time_stamp)将每一个障碍点以std::map[1]数据结构进行储存；该图层记为camera_layer；
S32、在移动机器人行驶过程中，有限视场角的深度相机采集到点云数据，并通过体素滤波，地面拟合等方法去除非障碍点；并输入camera_layer；
S33、根据相机的视场角，在代价地图内描述一个“视场多边形”(FOV polygon),去除[1]中在视场多边形内的障碍点；
S34、将新一帧点云数据在视场多边形内进行标注，已经被标注的障碍点则更新标记时间；
S35、在机器人一定范围内的障碍点，除非进入视场多边形被更新或删除，否则永远保留；超出一定范围的障碍点，根据其上被更新的时间，超时删除；
S36、每轮代价地图更新时，无需创建及维护本层栅地图，直接遍历[1]中的全部障碍点，以最大值方对总图层(master层)进行更新；
S37、在膨胀层中，对障碍物依据梯度进行膨胀。
本发明还公开了一种存储介质，保存有所述基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困的计算机程序。
本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器包括所述存储介质。
本发明的有益效果在于：
1、在禁区，全部不可通行的区域，依靠传感器规划出路径并防止避碰；
2、针对商用机器人高大，沉重的特点，三维传感器矩阵全面覆盖所有的障碍；
3、针对禁区中悬空的区域，采用点云拟合的方式侦测悬崖，并在地图中标记；
4、鲁棒的控制方法，尽可能避免碰撞发生。
附图说明
图1、为逻辑框图；
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式作进一步描述，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。
下面将结合附图对本发明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做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。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“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。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
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，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
如图1所示，一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困方法，包括如下步骤：
S1、利用代价栅格地图，通过广度优先搜索的方式寻找一个禁区之外，离自身位置最接近的可达点，随即先执行原地自旋动作，确保朝向脱困可达点；
S2、结合自身所搭载的多传感器模组，感知机器人当前在禁区中所处的位置和可达点之间的障碍物；
S3、随后使用A*算法规划出一条可通行最优路径，沿着这条路径执行运动控制，控制过程中，依靠服务机器人自身的slam系统不断确定机器人自身位置，当判断抵达脱困可达点后，即可判断脱困成功。
进一步地，在S1步骤中，通过腐蚀地图将地图分割，包括如下步骤：
S11、收集原始地图；将原始的户型图进行录入；并将障碍物标记为第一颜色；可通行空间标记为第二颜色；
S12、侵蚀地图以提取等高线；
S13、找到提取的连接，如果符合预设的房间面积标准，则保存该数据；
S14、在S11的地图克隆中绘制并填充保存的等高线，并利用除第一颜色、第二颜色外的其他随机颜色进行填充；保存该数据；
S15、从原始地图中获取障碍物信息，并将其绘制在S14的克隆中；
S16、加大侵蚀程度，重复S12-S15步骤，直到达到以下的临界点：有些区域经过腐蚀之后断开了连接；
S17、将S16每一次断开连接的区域均绘制在S11采集的地图副本上并保存；
S18、将已经在S17绘制的区域涂成第一颜色，并重复S16，直至地图中每个区域均断开连接，并记录在S17所保存的地图副本中；
S19、将S18中的彩色区域扩散到第二颜色区域，不同色彩即表示为不同的地图分区。
进一步地，在S3步骤中，基于有限视场角深度相机和多层代价地图的障碍物留存，包括如下步骤：
S31、根据障碍点在世界坐标系(map)中的坐标以及该帧点云的时间戳(time_stamp)将每一个障碍点以std::map[1]数据结构进行储存；该图层记为camera_layer；
S32、在移动机器人行驶过程中，有限视场角的深度相机采集到点云数据，并通过体素滤波，地面拟合等方法去除非障碍点；并输入camera_layer；
S33、根据相机的视场角，在代价地图内描述一个“视场多边形”(FOV polygon),去除[1]中在视场多边形内的障碍点；
S34、将新一帧点云数据在视场多边形内进行标注，已经被标注的障碍点则更新标记时间；
S35、在机器人一定范围内的障碍点，除非进入视场多边形被更新或删除，否则永远保留；超出一定范围的障碍点，根据其上被更新的时间，超时删除；
S36、每轮代价地图更新时，无需创建及维护本层栅地图，直接遍历[1]中的全部障碍点，以最大值方对总图层(master层)进行更新；
S37、在膨胀层中，对障碍物依据梯度进行膨胀。
本发明还公开了一种存储介质，保存有所述基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困的计算机程序。
本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器包括所述存储介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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发明各实施例技术方案的范围。
Claims (3)
1.一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、利用代价栅格地图，通过广度优先搜索的方式寻找一个禁区之外，离自身位置最接近的可达点，随即先执行原地自旋动作，确保朝向脱困可达点；
S2、结合自身所搭载的多传感器模组，感知机器人当前在禁区中所处的位置和可达点之间的障碍物；
S3、随后使用A*算法规划出一条可通行最优路径，沿着这条路径执行运动控制，控制过程中，依靠服务机器人自身的slam系统不断确定机器人自身位置，当判断抵达脱困可达点后，即可判断脱困成功；
在S1步骤中，通过腐蚀地图将地图分割，包括如下步骤：
S11、收集原始地图；将原始的户型图进行录入；并将障碍物标记为第一颜色；可通行空间标记为第二颜色；
S12、侵蚀地图以提取等高线；
S13、找到提取的连接，如果符合预设的房间面积标准，则保存该数据；
S14、在S11的地图克隆中绘制并填充保存的等高线，并利用除第一颜色、第二颜色外的其他随机颜色进行填充；保存该数据；
S15、从原始地图中获取障碍物信息，并将其绘制在S14的克隆中；
S16、加大侵蚀程度，重复S12-S15步骤，直到达到以下的临界点：有些区域经过腐蚀之后断开了连接；
S17、将S16每一次断开连接的区域均绘制在S11采集的地图副本上并保存；
S18、将已经在S17绘制的区域涂成第一颜色，并重复S16，直至地图中每个区域均断开连接，并记录在S17所保存的地图副本中；
S19、将S18中的彩色区域扩散到第二颜色区域，不同色彩即表示为不同的地图分区；
在S3步骤中，通过有限视场角深度相机和多层代价地图的障碍物留存，包括如下步骤：
S31、根据障碍点在世界坐标系中的坐标以及该帧点云的时间戳将每一个障碍点以std::map[1]数据结构进行储存；该图层记为camera_layer；
S32、在移动机器人行驶过程中，有限视场角的深度相机采集到点云数据，并通过体素滤波，地面拟合等方法去除非障碍点；并输入camera_layer；
S33、根据相机的视场角，在代价地图内描述一个“视场多边形”,去除[1]中在视场多边形内的障碍点；
S34、将新一帧点云数据在视场多边形内进行标注，已经被标注的障碍点则更新标记时间；
S35、在机器人一定范围内的障碍点，除非进入视场多边形被更新或删除，否则永远保留；超出一定范围的障碍点，根据其上被更新的时间，超时删除；
S36、每轮代价地图更新时，无需创建及维护本层栅地图，直接遍历[1]中的全部障碍点，以最大值方对总图层进行更新；
S37、在膨胀层中，对障碍物依据梯度进行膨胀；其中，所述的高端场景为商业场景。
2.一种存储介质，其特征在于，保存有权利要求1所述的基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困方法的计算机程序。
3.一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器包括权利要求2所述的一种存储介质。
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