[发明专利]一种小型机器人无人驾驶方法及系统

权利要求书

1.一种小型机器人无人驾驶方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：机器人根据收到的目的地指令自行选择驾驶路线，并对路线上的周围环境信息进行采集获取，得到路线上的障碍物信息和驾驶路线信息；

机器人采集障碍物图像，基于图像的阈值分割法对障碍物图像进行分割，障碍物图像为二值图像，用边界跟踪算法找出障碍物图像的轮廓，获得障碍物图像区域，计算出障碍物图像区域的形心，从形心向障碍物图像的轮廓画出均匀相同夹角的射线，射线与障碍物图像的轮廓之间的焦点作为障碍物特征点；将机器人采集的障碍物的距离和障碍物特征点输入Yolo3-tiny神经网络，利用BoundingBox对物体进行识别分类，得到分类后的物体像素；

S2：将得到的障碍物信息进行记录比对，机器人对障碍物进行避让驾驶，同时对障碍物进行获取定位信息；

S3：将机器人采集的障碍物信息和自身位置信息融合到VFH算法中，从而判断出最优的驾驶路线；

S4：将规划路线进行保存，并传输给机器人控制系统，控制系统在下次驾驶时会自动选择该规划驾驶路线；

S5：当遇到无法识别的周围环境信息时，机器人通过智能语音交互方式询问周围的人，同时对周围的人说的目标路线进行识别，然后定位目标路线。

2.根据权利要求1所述的一种小型机器人无人驾驶方法，其特征在于：在S1中，包括如下步骤：

S1.1：机器人接收目的地指令；

S1.2：机器人根据自身的定位信息以及目的地信息自行生成驾驶路线；

S1.3：机器人在驾驶路线驾驶过程中，机器人会通过电子设备对周围环境信息进行采集。

3.根据权利要求1和权利要求2任意一项所述的一种小型机器人无人驾驶方法，其特征在于：在S2中，包括如下步骤：

S2.1：通过S1.3获取的周围环境信息获得障碍物信息，并对障碍物信息进行记录，然后通过障碍物信息和驾驶路线进行比对；

S2.2：机器人对障碍物进行避让驾驶，同时重新记录避让驾驶路线；

S2.3：机器人对障碍物进行定位获取障碍物在驾驶路线上的位置。

4.根据权利要求1所述的一种小型机器人无人驾驶方法，其特征在于：在S3中，VFH算法为由人工势场法改进而来的机器人导航算法。

5.根据权利要求1所述的一种小型机器人无人驾驶方法，其特征在于：在S4中，包括如下步骤：

S4.1：上述S3获取的最优驾驶路线保存到机器人数据存储中，并传输给机器人控制系统；

S4.2：机器人控制系统在下次无人驾驶时会自动选择最优驾驶路线，同时机器人控制系统会控制机器人按照规划驾驶路线进行驾驶。

6.根据权利要求1所述的一种小型机器人无人驾驶方法，其特征在于：在S5中，包括如下步骤：

S5.1：当遇到无法识别的环境路线信息时，机器人开启智能语音交互，对周围的人进行识别，然后询问目的地的走向路线；

S5.2：机器人对询问的人的说的目标路线进行辨认识别，然后机器人对目标路线进行定位查看。

7.一种小型机器人无人驾驶系统，其特征在于：包括：

信息采集模块，信息采集模块用于获取机器人周围环境信息、障碍物信息、机器人自身定位信息以及障碍物定位信息；

信息处理模块，所述信息处理模块用于对所述信息采集模块采集的信息进行处理；

人机交互模块，所述人机交互模块用于用户与机器人进行信息交互，所述人机交互模块与所述信息处理模块连接；

路线规划模块，所述路线规划模块用于对所述信息采集模块采集的信息进行路线重新规划；

数据存储模块，所述数据存储模块用于存储所述信息采集模块采集的信息以及所述路线规划模块重新规划的路线信息，所述数据存储模块与所述人机交互模块连接；

控制模块，所述控制模块用于控制机器人驾驶。