[发明专利]虚拟墙决策方法、装置和机器人

说明书

本发明实施例涉及机器人导航技术领域，具体涉及一种虚拟墙决策方法、装置、机器人和计算机可读存储介质。所述虚拟墙决策方法，包括：获取机器人的当前位置信息；若所述机器人的当前位置位于预设的虚拟墙区域内时，获取当前位置的环境信息；将所述环境信息输入预设的神经网络模型，并通过所述神经网络模型对所述环境信息的安全性进行评估；若所述评估结果为安全，则所述机器人移出所述虚拟墙区域。通过上述方法降低了因误触发进入虚拟墙区域而使用人力解决的概率，提高了工作效率，节省了人力成本。

技术领域

本发明实施例涉及机器人导航技术领域，具体涉及一种虚拟墙决策方法、装置、机器人和计算机可读存储介质。

背景技术

伴随着机器人技术的日益成熟，服务机器人已逐步进入人类生活的视线，包含社区的安保巡逻机器人、大型商场的清洁机器人、家庭的陪伴机器人等等。机器人为了能够更好的服务于人，一定要具备强大自主移动能力，机器人需要知道自己在哪里，哪些区域可以去，哪些区域不能去。其中，对于不适宜机器人进入的区域，如灌木丛、水池、沟渠等等，系统会通过发送指示或在导航地图上标示其为不可进入区域，使机器人避开这些区域，避免误入。

但是，本申请人发明人发现，由于现实中导航定位精度是存在一定误差的，会存在一定概率使得机器人误进入不适宜机器人进入的区域内，导致机器人无法按照规划路径行进，甚至由于实际路面复杂而导致机器人被卡住不能移动，需要人为将机器人移动出所述区域才可以使其继续行进。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种虚拟墙决策方法、装置、机器人和计算机可读存储介质，克服了上述问题或者至少部分地解决了上述问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种虚拟墙决策方法，包括：

获取机器人的当前位置信息；

若所述机器人的当前位置位于预设的虚拟墙区域内时，获取当前位置的环境信息；

将所述环境信息输入预设的神经网络模型，并通过所述神经网络模型对所述环境信息的安全性进行评估；

若所述评估结果为安全，则所述机器人移出所述虚拟墙区域。

进一步的，执行所述方法之前，进一步包括：

获取所述机器人通行的环境信息集合和所述机器人的对应的通行结果集合；

将所述通行环境信息集合和所述通行结果集合输入所述神经网络模型进行训练。

进一步的，所述将所述通行环境信息集合和所述通行结果集合输入所述神经网络模型进行训练，包括：

采集所述机器人导航路径上的图片数据；

对采集到的图片数据进行预处理；

获取所述机器人的通行能力信息；

将所述预处理后的图片数据、通行能力信息以及通行结果输入所述神经网络模型进行训练。

进一步的，所述机器人移出所述虚拟墙区域，进一步包括：

若所述机器人移出所述虚拟墙区域失败，则更新所述评估结果为危险，并发出危险信息。

进一步的，所述机器人移出所述虚拟墙区域，进一步包括：

若所述机器人移出所述虚拟墙区域失败，记录所述机器人移出所述虚拟墙区域失败的次数；

若所述机器人移出所述虚拟墙区域失败的次数超过第一阈值，则更新所述评估结果为危险，并发出危险信息；

否则，继续采集所述机器人当前位置的环境信息，并发送给预设的神经网络模型进行评估。

进一步的，所述更新所述评估结果为危险，并发出危险信息，进一步包括：