[发明专利]动态避障方法及其全向安防机器人有效
申请号: | 201811189513.6 | 申请日: | 2018-10-12 |
公开(公告)号: | CN108873915B | 公开(公告)日: | 2021-08-20 |
发明(设计)人: | 刘琴;明振;李金波 | 申请(专利权)人: | 长沙万为机器人有限公司 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人: | 周咏;米中业 |
地址: | 410013 湖南省长沙市高新*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 动态 方法 及其 全向 机器人 | ||
本发明公开了一种动态避障方法,包括接收目标点信息和全局路径信息,并判定路径指令信息的有效性;标记路径中已经通过的节点和未通过的节点;计算机器人的前进方向并实时调整;计算合理的前进速度,并以当前计算得到的前进速度和前进方法前进,从而完成动态避障。本发明还提供了一种包括所述动态避障方法的全向安防机器人。本发明方法能够实现机器人的动态避障,而且算法可靠,避障效果较好。
技术领域
本发明具体涉及一种动态避障方法及其全向安防机器人。
背景技术
随着经济技术的发展,智能化设备已经广泛应用于人们的生产和生活当中,给人们的生产和生活带来了无尽的便利。而随着智能化设备的带来,机器人技术也得到了长足的发展,机器人也已经逐步开始进入了人们的生产和生活。
作为机器人的一项重要功能,机器人的移动控制一直是机器人研究的重中之重。一般情况下,静态障碍物的规避在进行全局路径规划时就已经布置下来,而动态的不经意的障碍物就需要实时规避。这种实时规避障碍物就称为局部路径规划,而这种局部路径规划就有以下几个特点:(1)环境是未知的;(2)算法是实时性的;(3)规避是动态避障。
移动机器人的避障主要是通过设计障碍物检测策略和避障控制算法,根据传感器反馈信息实时调整机器人的速度大小和方向信息,以采取一定策略避开障碍物,从而保证机器人的正常行走。目前,基于这种移动机器人的避障方案主要有以下两种:第一种是基于视觉的方法,采用单目、双目或深度摄像头获得障碍物的3维点云信息,并采用一定避障策略。这种基于是视觉的方法有一定局限性,主要依赖于足够的光照和丰富的纹理信息,因此对环境的要求相对来说要高一些。第二种是基于人工势场法,主要是基于流场的理论,人工势场法考虑了移动机器人与障碍物的相关位置信息,利用流场的引力与斥力关系进行动态障碍物的判定。人工势场法相对目标而言,具有吸引力,而对于障碍物,则具有排斥作用。但是这种方法有个缺陷,就是对于环境复杂且快速变化的障碍物时,就表现得无能为力,会出现漏检或误检情况。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种能够实现机器人的动态避障,算法可靠且效果较好的动态避障方法。
本发明的目的之二在于提供一种全向安防机器人,该全向安防机器人包括了所述的动态避障方法。
本发明提供的这种动态避障方法,包括如下步骤:
S1.机器人接收目标点信息和全局路径信息;
S2.机器人接收路径指令信息,并判定路径指令信息的有效性;
S3.机器人标记出路径中已经通过的节点和未通过的节点;
S4.根据步骤S1接收的信息和步骤S3的标记节点,计算机器人的前进方向;
S5.机器人在前进过程中,采用激光探测周边障碍的数据信息,并实时调整机器人的前进方向;
S6.根据步骤S5获取的障碍数据信息和得到的前进方向信息,计算合理的前进速度,并以当前计算得到的前进速度和前进方法前进,从而完成动态避障。
步骤S2所述的判定路径指令信息的有效性,具体为采用如下步骤判定有效性:
A.计算接收到的路径指令信息中的路径终点,与步骤S1接收的目标点之间的欧氏距离;
B.采用如下规则判定有效性:
若步骤A得到的欧氏距离小于事先设定的阈值,则认定该路径指令信息有效;
若步骤A得到的欧氏距离大于或等于事先设定的阈值,则认定该路径指令信息无效,则继续等待下一条指令。
步骤S4所述的计算机器人的前进方向,具体为采用如下步骤计算机器人的前进方向:
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