CN118051056A - 机器人脱困方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于机器人控制技术领域，提供了机器人脱困方法、装置、设备及介质，方法包括：当目标机器人导航异常时，判断目标机器人是否被静态障碍物限制；若目标机器人被静态障碍物限制，则获取目标机器人的轨迹数据，并根据轨迹数据确定目标机器人的脱困方向；将限制目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取目标机器人与目标障碍物的关联数据，并根据关联数据、脱困方向、预设距离更新目标障碍物，完成脱困。在机器人导航异常时，根据轨迹数据确定目标机器人的脱困方向，使得机器人的脱困动作准确有效，并基于脱困方向对静态障碍物进行更新，保证机器人能够对行进方向进行调整，以实现脱困。

Description

机器人脱困方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请属于机器人脱困技术领域，尤其涉及机器人脱困方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在室内场景中，机器人在执行导航规划任务前，通常会建立静态地图。然后结合静态地图和传感器信息规划一条可以到达目标点、无碰撞的安全轨迹，但实际在运动过程中，静态地图中的信息可能会发生变动、或者存在人为添加的虚拟障碍物(如虚拟墙，用户不希望机器通过的区域)。在运动过程中，机器的定位或者控制存在偏差，导致机器离静态障碍物过近，从而导致无法正常导航规划。现有部分方案采用等待人为干预或者擦除一定区域的静态障碍物，以继续导航任务，但会大幅增加机器人的运行风险，同时，仅擦除一定区域的静态障碍物大幅改变了静态障碍物对机器人的约束，使得静态障碍物不符合设立静态障碍物时的要求，即，现有的脱困方案所确定的脱困方向存在不合理的情况，使得脱困方案成功率低。

发明内容

本申请实施例提供了一种机器人脱困方法、装置、设备及存储介质，可以解决现有技术中脱困方案不准确的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种机器人脱困方法，包括：

当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；

若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；

将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；

基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。

可选地，所述获取目标机器人的位置信息和所述目标机器人所在区域内各个静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制的步骤，包括：

获取所述目标机器人的位置信息以及所述各个静态障碍物的膨胀区域信息；

根据所述位置信息及所述膨胀区域信息确定所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制：

当所述目标机器人的位置信息位于所述膨胀区域内时，确定所述目标机器人被所述静态障碍物限制。

可选地，所述关联数据包括所述目标障碍物的数量、所述目标机器人与各个所述目标障碍物的交点数量及各个交点的交点位置信息，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物的步骤，包括：

根据所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息和静态地图得到所述关联数据；

对于每个所述目标障碍物，基于所述交点数量在预设更新规则中选择与所述交点数量对应的更新方式，作为目标更新方式；

根据所述目标更新方式、所述交点位置信息、所述脱困方向、所述预设距离更新所述目标障碍物。

可选地，所述静态地图包括静态栅格地图，所述根据所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息和静态地图得到所述关联数据，包括：

根据所述静态栅格地图中存储的静态障碍物信息，结合所述静态障碍物邻域的栅格信息、所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息确定所述目标障碍物的数量；

对每个所述目标障碍物，根据所述静态障碍物信息、所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息确定所述目标机器人与各个所述目标障碍物的交点数量及各个交点的交点位置信息。

可选地，所述基于所述交点数量在预设更新规则中选择与所述交点数量对应的更新方式，作为目标更新方式的步骤，包括：

当所述交点数量小于二时，擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物；

当所述交点数量等于二时，擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物，在两个交点位置信息之间，在远离所述脱困方向的方向，以所述目标机器人为中心，按照所述预设距离补充目标障碍物；

当所述交点数量大于二时，擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物，根据交点位置信息将机器人的旋转轨迹分段，在远离所述脱困方向的方向，以所述目标机器人为中心，每段按照所述预设距离补充目标障碍物。

可选地，所述根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向的步骤，包括：

当所述轨迹数据包括所述目标机器人已行驶过的历史路径信息时，则按照时间先后顺序在所述历史路径信息中选择所述目标机器人被所述静态障碍物限制前的最后一个历史路径位置，作为第一目标位置，并获取所述第一目标位置的第一目标位置信息，将所述目标机器人的位置信息朝向所述第一目标位置信息的方向作为所述脱困方向；

当所述轨迹数据包括所述目标机器人由起点到终点的规划路径信息时，则获取所述规划路径信息上各点的规划位置信息，并基于所述规划位置信息选择规划路径信息上与所述目标机器人的位置信息距离最近的规划路径位置，作为第二目标位置，并将与所述第二目标位置对应的规划位置信息作为第二目标位置信息，将所述目标机器人的位置信息朝向所述第二目标位置信息的方向作为所述脱困方向。

可选地，所述方法，还包括：

在控制所述目标机器人脱困时，实时更新所述目标障碍物的障碍物信息，直到脱困后则停止更新。

第二方面，本申请实施例提供了一种机器人脱困装置，所述装置，包括：

数据采集模块，用于当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；

方向确定模块，用于若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；

更新模块，用于将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；

控制模块，用于基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的机器人脱困方法。

第四方面，本申请实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的机器人脱困方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的机器人脱困方法。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；对机器人导航异常情况进行分类，及时获知机器人导航异常的原因，便于及时排查异常；若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。在机器人导航异常时，根据轨迹数据确定目标机器人的脱困方向，使得机器人的脱困动作准确有效，并基于脱困方向对静态障碍物进行更新，在保持静态障碍物对机器人的约束的前提下，保证机器人能够对行进方向进行调整，以实现脱困成功率高。

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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是本申请一实施例提供的系统示意图；

图2是本申请一实施例提供的机器人脱困方法的流程示意图；

图3是本申请一实施例提供的机器人脱困方法的场景图；

图4是本申请一实施例提供的机器人脱困方法的场景图；

图5是本申请一实施例提供的机器人脱困方法的场景图；

图6是本申请一实施例提供的机器人脱困方法的场景图；

图7是本申请一实施例提供的机器人脱困方法的场景图；

图8是本申请一实施例提供的机器人脱困方法的场景图；

图9是本申请实施例提供的机器人脱困装置的结构示意图；

图10是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图；

图11是本申请实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

本申请实施例提供的机器人脱困方法可以应用于手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、机器人等终端设备上，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种系统示意图。该系统包括：局域网侧(Local Area Network，LAN)设备101、网络设备102、执行本方案所述的机器人脱困方法的计算机程序产品103、服务器104以及广域网(Wide Area Network，WAN)侧的应用服务端。所述LAN侧设备101、网络设备102、执行本方案所述的机器人脱困方法的计算机程序产品103以及WAN侧的应用服务端通过有线和/或无线网络经过服务器104进行通信。

示例性的，应用服务端安装于机器人系统内，所述应用服务端当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。

示例性的，为减轻机器人系统的计算压力，所述LAN侧设备101、网络设备102、执行本方案所述的机器人脱困方法的计算机程序产品103和服务器104中的至少一种在识别到机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向向安装有应用服务端的目标机器人发送控制指令，以控制所述目标机器人脱困。

如图2所示，本申请实施例提供了一种机器人脱困方法，包括：

S101、当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；

示例性的，当目标机器人导航异常时，即，机器人在运行过程中无法基于当前位置进行导航并行进时，将导航异常的机器人作为目标机器人，此时机器人可能由于硬件故障导致导航异常，也可能由于障碍物的阻挡导致导航异常，同时，障碍物可以包括静态障碍物，其中，所述静态障碍物可以是机器人建图时的确定的障碍物，静态障碍物可以是建图时机器人传感器采集信息确定，也可以是人为设定的等，通过判断导航异常的原因，识别出需脱困的情形，提升了本申请实施例所述的机器人脱困方法的稳定性和可靠性。示例性的，所述位置信息可以为目标机器人的边框位置信息，即轮廓信息，也可以为目标机器人的旋转中心的位置信息，同时，位置信息可以采用坐标的形式进行表示，也可以采用单位表格等其他方式进行表示，所述障碍数据包括静态障碍物(如实体墙、餐厅中的桌椅、虚拟墙等)的位置信息，和静态障碍物的膨胀区域信息(例如，空间信息)。

示例性的，在基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制时，通过计算所述障碍数据和所述位置信息的空间关系判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制，例如，所述障碍数据和所述位置信息的空间关系为重叠关系，则认为所述目标机器人被所述静态障碍物限制，例如，当机器人的位置信息包括机器人的旋转中心的坐标，则坐标位于静态障碍物的膨胀区域内时，可以认为所述目标机器人被所述静态障碍物限制。

S102、若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；

示例性的，若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，即，机器人由于障碍物的阻挡导致导航异常，在制定脱困策略时，需要确定脱困方向，并减小机器人从当前位置行进至其他被障碍物的阻挡的位置的概率，因此，获取所述目标机器人被当前静态障碍物阻碍前的轨迹数据，由于所述目标机器人被当前静态障碍物阻碍前处于导航正常的状态，所以将所述目标机器人被当前静态障碍物阻碍前的位置作为安全位置，进而可以确定的是，所述目标机器人回归到被当前静态障碍物阻碍前的位置的过程，可以视为脱困过程，即，将机器人朝向安全位置的方向作为所述目标机器人的脱困方向。

示例性的，所述轨迹数据可以为预先制定的所述目标机器人从运动起点至运动终点的规划轨迹，在实际应用中，机器人的运动过程会将从运动起点至运动终点的认为划分为不定数的子任务，即，将从运动起点至运动终点的过程分为多段子轨迹，则所述轨迹数据可以为与所述目标机器人的位置信息对应的子轨迹的轨迹数据。

相较于将非静态障碍物的任意方向作为脱困方向控制机器人脱困，在某些方向下，机器人很难实现脱困，本实施例的技术方案考虑先确定脱困方向，再依据脱困方向更新障碍物，由此使得机器人脱困的成功率和效率提高。

S103、将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；

示例性的，通过更新所述目标障碍物，解除静态障碍物对所述目标机器人的阻碍，使得所述目标机器人可以在当前位置进行旋转，以使所述目标机器人调整行进方向至所述脱困方向。

示例性的，所述关联数据包括所述目标机器人与所述目标障碍物的交点数据和所述目标障碍物的数量，所述预设距离根据所述目标机器人的结构参数设置，例如，当将所述目标机器人视为圆柱体，为保证所述目标机器人调整行进方向至所述脱困方向，则根据所述目标机器人的半径和预设限制距离设置预设距离，根据所述交点数据、所述目标障碍物的数量、根据所述目标机器人的圆心、以预设距离为半径更新所述目标障碍物。

S104、基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。

示例性的，由于更新后的目标障碍物允许所述目标机器人旋转，即，控制所述目标机器人调整行进方向至所述脱困方向，并按所述脱困方向行进至所述目标机器人被当前静态障碍物阻碍前的位置。

通过当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；对机器人导航异常情况进行分类，及时获知机器人导航异常的原因，便于及时排查异常；若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。在机器人导航异常时，根据轨迹数据确定目标机器人的脱困方向，使得机器人的脱困动作准确有效，并基于脱困方向对静态障碍物进行更新，在保持静态障碍物对机器人的约束的前提下，保证机器人能够对行进方向进行调整，以实现脱困。保持静态障碍物对机器人的约束有利于机器人的运动更符合用户期望，因为静态障碍物往往是机器人应该远离的障碍物或者用户不希望机器人进入的区域或不希望机器人靠近的位置。机器人脱困过程既考虑到了更新后的静态障碍物的约束，也可以结合传感器实时检测的实体障碍物的位置和分布，实现安全高效脱困。如果不考虑静态障碍物的约束，直接擦除一定区域的静态障碍物，则机器人容易发生碰撞，或朝用户不希望机器人靠近的方向运动。

在一种可能的实施方式中，所述获取目标机器人的位置信息和所述目标机器人所在区域内各个静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制的步骤，包括：

获取所述目标机器人的位置信息以及所述各个静态障碍物的膨胀区域信息；

根据所述位置信息及所述膨胀区域信息确定所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制：

当所述目标机器人的位置信息位于所述膨胀区域内时，确定所述目标机器人被所述静态障碍物限制。

示例性的，通过所述目标机器人的定位设备获取所述目标机器人的位置信息，并通过判断所述位置信息是否与障碍物位置有交叉重叠，来确定所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；当所述位置信息为目标机器人的旋转中心的位置信息时，可以结合目标机器人的最大半径判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制。由于膨胀区域往往根据目标机器人的最大半径设置，即，在所述静态障碍物四周以目标机器人的最大半径形成膨胀区域，因此，当所述位置信息为目标机器人的旋转中心的位置信息时，只需要判断所述位置信息是否在所述膨胀区域内即可判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制。当所述位置信息为目标机器人的旋转中心的位置信息时，即，将所述目标机器人压缩为点，判断代表所述目标机器人的点是否处于所述膨胀区域内的过程计算量相较于直接计算所述目标机器人与所述静态障碍物的距离关系的过程，计算量小，利于降低机器人导航的计算压力。

示例性的，直接计算所述目标机器人与所述膨胀区域的关系的过程为：获取所述目标机器人的几何中心(旋转中心)的中心位置信息；识别所述目标机器人上与所述几何中心距离最远的目标边框，将几何中心与所述目标边框的距离值和预设值的和值作为阈值；根据所述空间数据与所述中心位置信息计算所述静态障碍物与所述几何中心的实际距离值；通过将所述实际距离值与所述阈值进行对比，以判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制。所述直接计算所述目标机器人与所述膨胀区域的关系的过程通过实际距离值与所述阈值进行对比，可以更直观变现出所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制，便于显示。

在一种可能的实施方式中，所述关联数据包括所述目标障碍物的数量、所述目标机器人与各个所述目标障碍物的交点数量及各个交点的交点位置信息，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物的步骤，包括：

根据所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息和静态地图得到所述关联数据；

对于每个所述目标障碍物，基于所述交点数量在预设更新规则中选择与所述交点数量对应的更新方式，作为目标更新方式；

根据所述目标更新方式、所述交点位置信息、所述脱困方向、所述预设距离更新所述目标障碍物。

示例性的，当所述目标机器人的位置信息为目标机器人的边框位置信息时，模拟将目标机器人的边框围绕所述目标机器人的旋转中心进行360°旋转，得到所述目标机器人的旋转区域信息，确定所述旋转区域信息与所述目标障碍物的交点数量及各个交点的交点位置信息，通过所述静态地图确定与所述所述旋转区域信息存在交点的目标障碍物的数量，基于所述旋转区域信息与所述目标静态障碍物的交点数量，选择更新方式，并通过所述交点位置信息、所述脱困方向、所述预设距离更新所述目标障碍物。

示例性的，当所述目标机器人的位置信息为目标机器人的旋转中心的位置信息时，以所述目标机器人的最大旋转半径作为半径，以所述旋转中心作为圆心，模拟出的圆形区域信息，作为所述目标机器人的旋转区域信息。

示例性的，通过根据不同位置信息确定旋转区域信息，增加了本申请所述方法的适用范围，通过所述旋转区域信息与所述目标障碍物的交点数量及各个交点的交点位置信息，保证后续脱困的顺利进行。

在一种可能的实施方式中，所述静态地图包括静态栅格地图，所述根据所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息和静态地图得到所述关联数据，包括：

根据所述静态栅格地图中存储的静态障碍物信息，结合所述静态障碍物邻域的栅格信息、所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息确定所述目标障碍物的数量；

对每个所述目标障碍物，根据所述静态障碍物信息、所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息确定所述目标机器人与各个所述目标障碍物的交点数量及各个交点的交点位置信息。

示例性的，通过采用4/8邻域判断所述目标机器人与各个所述目标障碍物的数量，即，一个障碍物通常包含多个联通的栅格，进而根据所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息确定所述目标障碍物的数量，具体的，根据所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息确定所述目标障碍物的初始数量，根据静态栅格地图的静态障碍物信息对所述初始数量进行去重处理，得到所述目标障碍物的数量，例如，根据所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息确定所述目标机器人受到三个(初始数量)目标障碍物的限制，根据静态栅格地图的静态障碍物信息确定三个(初始数量)目标障碍物中有两个目标障碍物同属一个静态障碍物，因此，确定所述目标障碍物的数量为2个。

示例性的，确定所述目标障碍物的数量为2个后，确定每个目标障碍物与所述目标机器人的交点数量及各个交点的交点位置信息，通过确定所述目标障碍物的数量，对每个目标障碍物独立更新，避免不同目标障碍物上的交点相互影响，造成更新后的目标障碍物错乱，目标机器人无法实现旋转，使得后续确定的脱困方向更加符合障碍物的约束。

在一种可能的实施方式中，所述基于所述交点数量在预设更新规则中选择与所述交点数量对应的更新方式，作为目标更新方式的步骤，包括：

当所述交点数量小于二时，擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物；

当所述交点数量等于二时，擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物，在两个交点位置信息之间，在远离所述脱困方向的方向，以所述目标机器人为中心，按照所述预设距离补充目标障碍物；

当所述交点数量大于二时，擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物，根据交点位置信息将机器人的旋转轨迹分段，在远离所述脱困方向的方向，以所述目标机器人为中心，每段按照所述预设距离补充目标障碍物。

示例性的，当所述交点数量小于二时，如图3所示，存在交点数量为0和交点数量为1的两种情况，其中，交点数量为0时，所述目标机器人向任一方向脱困都是远离障碍物，因此擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物，不影响所述目标机器人旋转(调整至脱困方向)；交点数量为1时，擦除区域外的障碍物后还存在一部分障碍物，远离还存在的障碍物方向与确定的脱困方向并不产生冲突，因此擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物，不影响所述目标机器人旋转。

示例性的，当所述交点数量等于二时，以一个目标障碍物为例，目标障碍物影响所述目标机器人运动的位置是两个交点之间的位置，因此，在两个交点位置信息之间，在远离所述脱困方向的方向，以所述目标机器人为中心，按照所述预设距离补充目标障碍物后，使得目标障碍物不再影响所述目标机器人运动。由于机器人在脱困时会考虑障碍物约束，因此参考脱困方向来进行障碍物边界的补充，有利于机器人脱困导航时路径规划更加合理，提高脱困的成功率和效率。示例性的，预设距离大于机器人的最大旋转半径，确保补充后，机器人不再受困。

示例性的，在实际应用中，存在多个目标障碍物均限制所述目标机器人的情况，因此将每个目标障碍物视为独立的目标障碍物，如图4所示，存在两个相互平行的目标障碍物，每个目标障碍物与所述目标机器人的交点数量均为2,则根据上述以一个目标障碍物为例，目标障碍物影响所述目标机器人运动的位置是两个交点之间的位置，因此，在两个交点位置信息之间，在远离所述脱困方向的方向，以所述目标机器人为中心，按照所述预设距离补充目标障碍物后，使得目标障碍物不再影响所述目标机器人旋转(调整至脱困方向)的过程，分别更新两个相互平行的目标障碍物。

示例性的，当所述交点数量大于二时，以一个目标障碍物为例，目标障碍物存在多段影响所述目标机器人运动的位置，因此对每段影响所述目标机器人运动的位置都需要进行更新，以使目标障碍物不再影响所述目标机器人运动。

示例性的，如图5所示，一个目标障碍物与所述目标机器人的旋转区域存在四个交点，即，一个障碍物将所述目标机器人的旋转区域分为四段，需要补充与脱困方向无交点的所有弧线作为边界。

示例性的，擦除影响所述目标机器人运动的区域保证了目标障碍物不再影响所述目标机器人旋转(调整至脱困方向)，保证实现脱困，而按照所述预设距离补充目标障碍物保持了目标障碍物对所述目标机器人的约束性，避免所述目标机器人与目标障碍物产生冲突，避免所述目标障碍物失去效果。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向的步骤，包括：

当所述轨迹数据包括所述目标机器人已行驶过的历史路径信息时，则按照时间先后顺序在所述历史路径信息中选择所述目标机器人被所述静态障碍物限制前的最后一个历史路径位置，作为第一目标位置，并获取所述第一目标位置的第一目标位置信息，将所述目标机器人的位置信息朝向所述第一目标位置信息的方向作为所述脱困方向；

当所述轨迹数据包括所述目标机器人由起点到终点的规划路径信息时，则获取所述规划路径信息上各点的规划位置信息，并基于所述规划位置信息选择规划路径信息上与所述目标机器人的位置信息距离最近的规划路径位置，作为第二目标位置，并将与所述第二目标位置对应的规划位置信息作为第二目标位置信息，将所述目标机器人的位置信息朝向所述第二目标位置信息的方向作为所述脱困方向。

示例性的，将所述目标机器人的位置信息朝向所述第一目标位置信息的方向作为所述脱困方向，即，控制所述目标机器人回归已规划好的路径上，避免所述目标机器人脱困后重新规划路径的计算过程，只需要按照所述目标机器人被限制前，在第一目标位置时规划的路径继续行进，减少计算压力。

示例性的，选择已规划好的路线上与与所述目标机器人的位置信息距离最近的规划路径位置，减少了脱困所需行进的路程，进而减少脱困时间，也避免脱困后的所述目标机器人脱离规划路径。

示例性的，如图6所示，所述目标机器人处于被所述静态障碍物限制前的最后一个历史路径位置(第一目标位置)，即，此时所述目标机器人未被所述静态障碍物限制；如图7所示，所述目标机器人被所述静态障碍物限制，即，目标机器人导航异常，则更新所述静态障碍物；如图8所示，基于更新后的所述静态障碍物，将所述目标机器人的位置信息朝向所述第一目标位置信息的方向作为所述脱困方向，并控制所述目标机器人运动，调整目标机器人的行进方向为所述脱困方向。

在一种可能的实施方式中，所述方法，还包括：

在控制所述目标机器人脱困时，实时更新所述目标障碍物的障碍物信息，直到脱困后则停止更新。

示例性的，机器人在脱困过程中，实时更新自身旋转区域内的障碍物信息，即进行障碍物的逐步还原，并保持障碍物的约束，当机器人脱离目标障碍物的原膨胀区域时，即完成脱困，此时停止更新，障碍物也还原至原状态，节省计算量，确保正常行驶过程中和脱困后环境信息一致。

本申请实施例提供了一种机器人脱困装置，如图9所示，所述装置，包括：

数据采集模块201，用于当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；

方向确定模块202，用于若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；

更新模块203，用于将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；

控制模块204，用于基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。

通过当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；对机器人导航异常情况进行分类，及时获知机器人导航异常的原因，便于及时排查异常；若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。在机器人导航异常时，根据轨迹数据确定目标机器人的脱困方向，使得机器人的脱困动作准确有效，并基于脱困方向对静态障碍物进行更新，在保持静态障碍物对机器人的约束的前提下，保证机器人能够对行进方向进行调整，以实现脱困。

一种可能的实施方式中，如图10所示，本申请实施例提供了一种终端设备300，包括：包括存储器310、处理器320及存储在存储器310上并可在处理器320上运行的计算机程序311，处理器320执行计算机程序311时，实现：当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。

通过当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；对机器人导航异常情况进行分类，及时获知机器人导航异常的原因，便于及时排查异常；若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。在机器人导航异常时，根据轨迹数据确定目标机器人的脱困方向，使得机器人的脱困动作准确有效，并基于脱困方向对静态障碍物进行更新，在保持静态障碍物对机器人的约束的前提下，保证机器人能够对行进方向进行调整，以实现脱困。

在一种可能的实施方式中，如图11所示，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质400，其上存储有计算机程序411，该计算机程序411被处理器执行时实现：当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。

通过当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；对机器人导航异常情况进行分类，及时获知机器人导航异常的原因，便于及时排查异常；若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。在机器人导航异常时，根据轨迹数据确定目标机器人的脱困方向，使得机器人的脱困动作准确有效，并基于脱困方向对静态障碍物进行更新，在保持静态障碍物对机器人的约束的前提下，保证机器人能够对行进方向进行调整，以实现脱困。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，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计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机器人脱困方法，其特征在于，包括：

当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；

若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；

将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；

基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。

2.如权利要求1所述的机器人脱困方法，其特征在于，所述获取目标机器人的位置信息和所述目标机器人所在区域内各个静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制的步骤，包括：

获取所述目标机器人的位置信息以及所述各个静态障碍物的膨胀区域信息；

根据所述位置信息及所述膨胀区域信息确定所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制：

当所述目标机器人的位置信息位于所述膨胀区域内时，确定所述目标机器人被所述静态障碍物限制。

3.如权利要求1所述的机器人脱困方法，其特征在于，所述关联数据包括所述目标障碍物的数量、所述目标机器人与各个所述目标障碍物的交点数量及各个交点的交点位置信息，所述获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物的步骤，包括：

根据所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息和静态地图得到所述关联数据；

对于每个所述目标障碍物，基于所述交点数量在预设更新规则中选择与所述交点数量对应的更新方式，作为目标更新方式；

根据所述目标更新方式、所述交点位置信息、所述脱困方向、所述预设距离更新所述目标障碍物。

4.如权利要求3所述的机器人脱困方法，其特征在于，所述静态地图包括静态栅格地图，所述根据所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息和静态地图得到所述关联数据，包括：

根据所述静态栅格地图中存储的静态障碍物信息，结合所述静态障碍物邻域的栅格信息、所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息确定所述目标障碍物的数量；

对每个所述目标障碍物，根据所述静态障碍物信息、所述目标机器人的位置信息、旋转区域信息确定所述目标机器人与各个所述目标障碍物的交点数量及各个交点的交点位置信息。

5.如权利要求3所述的机器人脱困方法，其特征在于，所述基于所述交点数量在预设更新规则中选择与所述交点数量对应的更新方式，作为目标更新方式的步骤，包括：

当所述交点数量小于二时，擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物；

当所述交点数量等于二时，擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物，在两个交点位置信息之间，在远离所述脱困方向的方向，以所述目标机器人为中心，按照所述预设距离补充目标障碍物；

当所述交点数量大于二时，擦除所述目标机器人旋转区域范围内的目标障碍物，根据交点位置信息将机器人的旋转轨迹分段，在远离所述脱困方向的方向，以所述目标机器人为中心，每段按照所述预设距离补充目标障碍物。

6.如权利要求1所述的机器人脱困方法，其特征在于，所述根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向的步骤，包括：

当所述轨迹数据包括所述目标机器人已行驶过的历史路径信息时，则按照时间先后顺序在所述历史路径信息中选择所述目标机器人被所述静态障碍物限制前的最后一个历史路径位置，作为第一目标位置，并获取所述第一目标位置的第一目标位置信息，将所述目标机器人的位置信息朝向所述第一目标位置信息的方向作为所述脱困方向；

当所述轨迹数据包括所述目标机器人由起点到终点的规划路径信息时，则获取所述规划路径信息上各点的规划位置信息，并基于所述规划位置信息选择规划路径信息上与所述目标机器人的位置信息距离最近的规划路径位置，作为第二目标位置，并将与所述第二目标位置对应的规划位置信息作为第二目标位置信息，将所述目标机器人的位置信息朝向所述第二目标位置信息的方向作为所述脱困方向。

7.如权利要求1所述的机器人脱困方法，其特征在于，所述方法，还包括：

在控制所述目标机器人脱困时，实时更新所述目标障碍物的障碍物信息，直到脱困后则停止更新。

8.一种机器人脱困装置，其特征在于，所述装置，包括：

数据采集模块，用于当目标机器人导航异常时，获取目标机器人的位置信息和静态障碍物的障碍数据，并基于所述障碍数据和所述位置信息判断所述目标机器人是否被所述静态障碍物限制；

方向确定模块，用于若所述目标机器人被所述静态障碍物限制，则获取所述目标机器人的轨迹数据，并根据所述轨迹数据确定所述目标机器人的脱困方向；

更新模块，用于将限制所述目标机器人的静态障碍物作为目标障碍物，获取所述目标机器人与所述目标障碍物的关联数据，并根据所述关联数据、所述脱困方向、预设距离更新所述目标障碍物；

控制模块，用于基于更新后的目标障碍物和所述脱困方向控制所述目标机器人脱困。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的机器人脱困方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的机器人脱困方法。