[发明专利]一种具有社会属性的机器人路径规划方法、装置和机器人

说明书

本发明公开一种具有社会属性的机器人路径规划方法、装置和机器人，方法包括以下步骤：根据激光点云数据检测机器人感知区域内的行人相对于机器人激光坐标系的目标位置；以目标位置为中心，行人到机器人的当前位置为长轴方向，构建半椭圆形的行人代价地图，行人代价地图中，越靠近行人所在中心的栅格的代价值越大；采用预设算法在行人代价地图上进行路径搜索，为机器人建立最优行驶路径。采用本发明生成最优路径不仅灵活性高、通过性好，而且可以在避障过程中区分对待行人与普通障碍物，在距离行人相对较远距离时即选择绕行，从而满足行人对行走舒适空间的需求，使机器人更好地融入人类环境，提高机器人的应用范围以及用户的使用体验。

【技术领域】

本发明涉及智能机器人领域，尤其涉及一种具有社会属性的机器人路径规划方法、装置和机器人。

【背景技术】

近年来随着移动机器人技术的快速发展，生活中逐渐出现了机器人工作的场景，如：机场引导、餐饮送餐、医院消杀和写字楼配送等。在这些场景中机器人需要同时具备安全性、稳定性和运动智能化。当前，行业内的服务机器人在安全性和稳定性方面基本达到要求，而在运动智能化方面表现较弱，主要表现为机器人在去往目的地时可以自主规划出一条最短路径，并在运动过程中能够安全避障，但是避障过程中未对人与普通物体进行区分，往往会出现机器人靠近人较近的距离才开始停下来或是绕行，这种运动行为会对人们造成不舒适感。

【发明内容】

本发明提供了一种具有社会属性的机器人路径规划方法、装置和机器人，解决了现有技术的机器人路径规划中没有区分行人和普通物体从而影响用户体验的技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种具有社会属性的机器人路径规划方法，包括以下步骤：

S1，获取激光点云数据，根据所述激光点云数据检测机器人感知区域内的行人相对于机器人激光坐标系的目标位置；

S2，以所述目标位置为中心，所述行人到机器人的当前位置为长轴方向，构建半椭圆形的行人代价地图，所述行人代价地图中，越靠近行人所在中心的栅格的代价值越大；

S3，采用预设算法在所述行人代价地图上进行路径搜索，为所述机器人建立最优行驶路径。

在一个优选实施方式中，所述根据激光点云数据检测机器人感知区域内的行人相对于机器人激光坐标系的目标位置，具体包括以下步骤：

S101，采用模板匹配方法对所述激光点云数据中的至少一条人腿进行识别，并生成所述人腿在机器人激光坐标系下的第一位置坐标；

S102，获取所有人腿分别对应的第一位置坐标，并计算任意两条人腿之间的距离，将距离最近的两条人腿关联为同一行人的人腿；

S103，以同一行人的两条人腿的中心位置作为所述行人相对于机器人激光坐标系的目标位置。

在一个优选实施方式中，所述采用模板匹配方法对所述激光点云数据中的至少一条人腿进行识别，并生成所述人腿在机器人激光坐标系下的第一位置坐标，具体包括以下步骤：

S1011，获取激光点云数据，将所述激光点云数据与预设人腿模板进行聚类匹配，生成多个用于表示不同人腿的激光点簇；

S1012，计算所述激光点簇的质心，并记为所述激光点簇对应人腿在机器人激光坐标系下的第一位置坐标；

所述预设人腿模板包括两条腿平行时的单腿宽度和两腿间距、两条腿并拢时的两腿宽度之和以及两条腿交错时的单腿宽度。

在一个优选实施方式中，所述以目标位置为中心，行人到机器人的当前位置为长轴方向，构建半椭圆形的行人代价地图，具体包括以下步骤：