[发明专利]一种机器人运动路径规划方法、机器人及存储介质有效

专利信息
申请号: 201711498653.7 申请日: 2017-12-29
公开(公告)号: CN109990783B 公开(公告)日: 2021-03-02
发明(设计)人: 熊友军;胡旭;胡佳文 申请(专利权)人: 深圳市优必选科技有限公司
主分类号: G01C21/20 分类号: G01C21/20
代理公司: 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 代理人: 何青瓦
地址: 518000 广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 机器人 运动 路径 规划 方法 存储 介质
【说明书】:

本申请公开了一种机器人运动路径规划方法、机器人及存储介质,该方法包括获取标准规划路径;在标准规划路径中确定目标采样路段,并在目标采样路段中确定多个第一采样点;预估从机器人的当前位置出发经过相同的时间前往多个第一采样点的多个评价路径;选择多个评价路径中与标准规划路径匹配度最高的一个路径,作为机器人的运动路径;其中,标准规划路径为从起始点到终点的设定路径。通过获取标准规划路径,再从标准规划路径中确定目标采样路段,并从目标采样路段中获取多个目标第一采样点,根据机器人由当前位置前向第一采样点的路径确定机器人的运动路径,从而实现对机器人运动路径的规划,达到对标准规划路径实时有效的跟随的目的。

技术领域

本申请涉及机器人技术领域,具体涉及一种机器人运动路径规划方法、机器人及存储介质。

背景技术

轨道跟随是指机器人按照已知的标准规划路径行走,轨道跟随算法的好坏由标准规划路径与实际行走路径的一致性评价。最常用的轨道跟随算法为动态窗口法算法,该算法通过机器人当前速度、线速度加速度和角速度加速度得到线速度和角速度范围,对速度范围进行采样,得到全组合结果,再通过路径评价方法对每条路径评分,选取最优路径进行导航。缺点是轨道跟随效果受采样数量的影响,但采样值越大,全组合结果将成倍增加,使得计算量增大,并且采样值是有间隔的,也就是说轨道跟随过程中永远都是近似跟随,无法做到准确跟随。

发明内容

本申请主要解决的问题是提供一种机器人运动路径规划方法、机器人及存储介质,实现对机器人运动路径的规划,达到对标准规划路径实时有效的跟随的目的。

为解决上述技术问题,本申请采用的技术方案是提供一种机器人运动路径规划方法,该方法包括获取标准规划路径;在标准规划路径中确定目标采样路段,并在目标采样路段中确定多个第一采样点;预估从机器人的当前位置出发经过相同的时间前往多个第一采样点的多个评价路径;选择多个评价路径中与标准规划路径匹配度最高的一个路径,作为机器人的运动路径;其中,标准规划路径为从起始点到终点的设定路径。

为解决上述技术问题,本申请采用的另一技术方案是提供一种机器人,该机器人包括通信模组、存储器以及处理器,存储器和通信模组均耦接处理器,通信模组用于收发信息,存储器用于存储计算机程序,处理器在执行存储器存储的计算机程序时,用于配合通信模组实现上述的方法。

为解决上述技术问题,本申请采用的另一技术方案是提供存储介质,存储介质用于存储计算机程序,计算机程序在被处理器执行时,用以实现上述的方法。

通过上述方案,本申请的有益效果是:通过获取标准规划路径,再从标准规划路径中确定目标采样路段,并从目标采样路段中获取多个第一采样点,预估机器人从当前位置经过相同时间前往各第一采样点的多个评价路径,将多个评价路径中匹配度最高的路径作为机器人的运动路径,从而实现对机器人运动路径的规划,这样可以通过简单的算法实现路径的快速规划,节省路径规划的时间,提高了机器人的灵敏度,以达到对标准规划路径实时有效的跟随的目的。

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。其中:

图1是本申请提供的机器人运动路径规划方法第一实施例的流程示意图;

图2是本申请提供的机器人运动路径规划方法第一实施例中标准规划路径示意图;

图3是本申请提供的机器人运动路径规划方法第二实施例的流程示意图;

图4是本申请提供的机器人运动路径规划方法第三实施例的流程示意图;

图5是本申请提供的机器人运动路径规划方法第三实施例中直角坐标系的示意图;

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