[发明专利]无人驾驶机器人的导航方法、装置、机器人及存储介质

权利要求书

1.无人驾驶机器人的导航方法，其特征在于，包括：

获取目标地位置信息以及获取无人驾驶的当前机器人的当前位置信息；

根据所述目标地位置信息和当前机器人的当前位置信息确定出相应的导航信息，其中，所述导航信息至少包括从当前机器人的当前位置到目标地位置的行驶路径信息；

获取与各个行驶路径对应的碰撞检测器检测到的障碍物信息；

根据所述导航信息和所述障碍物信息控制无人驾驶的当前机器人避让相应的障碍物并行驶到所述目标地位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述导航信息至少还包括以下一项：

与所述行驶路径信息对应的行驶里程信息、与所述行驶里程信息对应的行驶时间信息、与所述障碍物信息对应的各个障碍物的属性信息、与所述障碍物信息对应的各个障碍物的位置信息、与所述障碍物信息对应的障碍物数量信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据各个行驶路径和预设的三维地图建立模型建立对应的模拟真实行驶场景的三维地图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：判断当前机器人的类型，得到相应的判断结果，并根据所述判断结果将当前机器人划分为母体机器人，或将当前机器人划分为子体机器人。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据当前机器人的类型，选择与当前机器人的类型匹配的障碍物识别模型，其中，所述障碍物识别模型包括第一障碍物识别模型和第二障碍物识别模型，所述第一障碍物识别模型对应的当前机器人的类型为母体机器人，所述第二障碍物识别模型对应的当前机器人的类型为子体机器人。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据当前机器人的类型，选择与当前机器人的类型匹配的障碍物识别类型具体包括：

若当前机器人的类型为母体机器人，则选择与所述母体机器人匹配的第一障碍物识别模型；

若当前机器人的类型为子体机器人，则选择与所述子体机器人匹配的第二障碍物识别模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述第一障碍物识别模型能够对获取到的与所述障碍物信息关联的第一障碍物关联数据进行数据融合处理，其中，所述第一障碍物关联数据至少包括以下一项：第一双目立体视觉数据、毫米波雷达数据、多线激光雷达数据和超声波数据；或者，

所述第二障碍物识别模型能够对获取到的与所述障碍物信息关联的第二障碍物关联数据进行数据处理，其中，所述第二障碍物关联数据包括第二双目立体视觉数据。

8.无人驾驶机器人的导航装置，其特征在于，包括获取模块、确定模块和控制模块；

所述获取模块，获取目标地位置信息以及获取无人驾驶的当前机器人的当前位置信息；以及

获取与所述确定模块确定出的各个行驶路径对应的碰撞检测器检测到的障碍物信息；

所述确定模块，根据所述获取模块获取到的所述目标地位置信息和所述获取模块获取到的当前机器人的当前位置信息确定出相应的导航信息，其中，所述确定模块确定出的所述导航信息至少包括从当前机器人的当前位置到目标地位置的行驶路径信息；

所述控制模块，根据所述确定模块确定出的所述导航信息和所述获取模块获取到的所述障碍物信息控制无人驾驶的当前机器人避让相应的障碍物并行驶到所述目标地位置。

9.机器人，其特征在于，包括存储器、处理器及视觉子装置；所述视觉子装置，用于获取当前所在位置对应的图像；所述存储器，用于存储可执行的计算机程序；所述处理器，用于根据所述视觉子装置获取的当前所在位置对应的图像，通过调用并执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序，以实现如权利要求1-7任一所述的机器人的导航方法。

10.计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一所述方法的步骤。