[发明专利]基于深度学习的移动机器人路径规划方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括：总控制器计算第一待作业点的移动时间戳；

如果所述移动时间戳大于第一特定时间值，且小于第二特定时间值，则所述总控制器控制与所述第一待作业点对应的驱动器驱动一电机轴进行动作；所述第二特定时间值大于所述第一特定时间值；

如果所述移动时间戳小于所述第一特定时间值，则所述总控制器控制与所述第一待作业点对应的所述驱动器维持原工作状态；

如果所述移动时间戳大于所述第二特定时间值，则所述总控制器控制与所述第一待作业点对应的驱动器在所述第一待作业点之后插补N个第二待作业点，以把所述N个第二待作业点作为下一路径规划过程中的所述第一待作业点，以重新规划所述机器人的作业运动路径，其中所述N为大于零的整数。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述总控制器计算第一待作业点的移动时间戳，包括：

通过传感器进行检测，记录采样示教过程中的M个所述第一待作业点的空间位置点；其中，所述M为大于零的整数；

计算相邻作业时间对应的两个所述第一待作业点之间的位置间距；获得设定的单位时间内的期望速度；

根据所述位置间距和所述期望速度获得所述移动时间戳。

3.一种机器人作业运动路径规划系统，其特征在于，包括：总控制器，用于计算第一待作业点的移动时间戳；

所述总控制器，还用于判断所述移动时间戳是否在所述第一特定时间值至所述第二特定时间值范围内；如果所述移动时间戳大于所述第一特定时间值，且小于所述第二特定时间值，则所述总控制器还用于控制与所述第一待作业点对应的驱动器驱动一电机轴进行动作；

所述驱动器，用于受所述控制器的控制，驱动一电机轴进行动作；

如果所述移动时间戳小于所述第一特定时间值，所述总控制器还用于控制与所述第一待作业点对应的所述驱动器维持原工作状态；

如果所述移动时间戳大于所述第二特定时间值，所述总控制器，还用于控制与所述第一待作业点对应的所述驱动器在所述第一待作业点之后插补N个第二待作业点，以把所述N个第二待作业点作为下一路径规划过程中的所述第一待作业点，以重新规划所述机器人的作业运动路径；

所述驱动器，还用于根据所述控制器判断的所述移动时间戳大于所述第二特定时间值的结果，受所述控制器控制在所述第一待作业点之后插补N个第二待作业点，以把所述N个第二待作业点作为下一路径规划过程中的所述第一待作业点，以重新规划所述机器人的作业运动路径，其中所述N为大于零的整数。

4.如权利要求3所述的机器人作业运动路径规划系统，其特征在于，还包括传感器，用于进行检测，记录采样示教过程中的M个所述第一待作业点的空间位置点；其中，所述M为大于零的整数；

所述总控制器，还用于计算相邻作业时间对应的两个所述第一待作业点之间的位置间距，获得设定的单位时间内的期望速度，根据所述位置间距和所述期望速度获得所述移动时间戳。