[发明专利]具有排除区的多分辨率扫描匹配

说明书

一种用于将机器人从当前位姿导航到目标位姿的方法。地图代表机器人导航区域内的障碍物和自由空间。基于地图和从最高分辨率到依次降低的分辨率对地图金字塔的抽取，构建匹配的地图金字塔和排除的地图金字塔。用于沿着目标路径从当前位置导航到目标位姿的当前位姿包括确定搜索区域并创建搜索堆。在搜索堆上对搜索任务进行评分，以确定在最高分辨率的匹配地图上的最佳候选位姿，或者在下一个更高分辨率的匹配地图上使用搜索任务扩展搜索堆。在下一个更高分辨率的匹配地图上扩展搜索堆可避免将机器人定位在排除区中的搜索任务。

相关申请的交叉引用

本申请要求申请日为2017年9月27日的美国专利申请15/712,222的优先权，该美国专利申请与申请日为2017年9月22日，名称为“使用最优交互避碰代价评估的动态窗口方法”的美国专利申请15/712,256相关，两者均通过引用并入本文。

技术领域

在此描述的本发明总体上涉及使用包含障碍物的维度空间的空间表征将机器人导航到目标位置。具体地，本发明是一种确定自主或半自主机器人操作订单履行仓库以履行或协助履行产品订单的位姿的改进方法。

背景技术

在许多应用中，机器人被用来代替人类执行功能或辅助人类以提高生产率和效率。这样的应用之一是订单履行，通常是在一个装满产品的大型仓库中执行，产品将被运送到已经通过互联网下订单进行送货上门的客户。及时、准确和高效地履行此类订单在逻辑上至少可以说具有挑战性。

例如，在线互联网购物应用中，单击虚拟购物车中的“结算”按钮将创建一个“订单”。该订单包括一个将要发送到特定地址的项目列表。“履行”的过程包括从一个大仓库实际提取或“挑选”这些物品，包装它们，并将它们运送到指定的地址。

因此，订单履行过程的一个重要目标是在尽可能短的时间内装运尽可能多的物品。接收订单、计划订单履行、查找储物架或储物箱、拣选产品并针对订单上的每个物品重复该过程、然后将订单交付给运输站的过程是重复性的且劳动密集型的。在仓库中存有成千上万个快速变化的库存物品，机器人在确保及时有效地履行订单中起着至关重要的作用。另外，最终要被运输的产品首先需要在仓库中接收，并在整个仓库中以有序的方式存储或“放置”在储物箱中，以便可以轻松取回它们进行运输。

使用机器人执行拾取和放置功能可以单独由机器人完成，也可以在操作员的协助下完成。无论是否通过人机交互执行的拾取和放置或库存功能，都要求机器人从其当前位置导航到目标产品存储或“箱”的位置。从当前位置到产品存放箱的机器人目标路线上，机器人通常会遇到固定和移动的障碍物，例如墙壁，架子，支撑结构，人和其他机器人。随着新产品的存储和消耗，新架子和新箱子的添加和移除以及将杂物引入共享的人和机器人的空间，订单履行仓库的动态性质要求不断更新有关仓库及其内容的信息。

机器人在订单履行仓库中导航的一种方法是采用由机器人本地存储和更新的仓库的空间模型或“地图”，以使机器人在执行分配的订单履行任务时自主或半自主运行。该地图是仓库、仓库的存储位置、障碍物和其他特征的数字表征。为了在存在固定和动态障碍物的情况下到达产品箱，机器人在地图上执行处理操作，以确定其当前位置并连续重新校准其沿目标路径的移动。

这样的地图可以使用各种技术来创建和维护，例如，使用本地激光扫描或当机器人在仓库中导航时，来自机器人传感器的图像。通常，使用机器人地图绘制应用程序中的地图更新是使用同步定位与建图或“SLAM”实现的。顾名思义，SLAM在更新地图的同时找到机器人的当前位置。但是，由于机器人障碍物感测，机器人控制和位置感测以及制图过程本身的不确定性，SLAM容易造成位姿错误。防止这种错误的常规方法在计算上是昂贵的。

需要的是一种计算有效的方法，该方法可减少使用SLAM映射确定位姿的计算时间，从而改善机器人沿目标路径的导航。这样效率导致更快、更顺畅地导航到产品存储箱，从而提高了订单履行仓库的整体吞吐量。

发明内容