[发明专利]机器人自动避撞系统及方法

权利要求书

1.机器人自动避撞系统，其特征在于，包括机器人态势感知模块和机器人线路决策模块；所述机器人态势感知模块用于通过机器人搭载的传感器采集机器人周围区域内的障碍物信息；所述机器人线路决策模块用于根据障碍物信息，调整机器人的行进速度。

2.根据权利要求1所述的机器人自动避撞系统，其特征在于，所述传感器包括激光雷达、超声波测距传感器、深度摄像头、红外测距传感器、接触传感器中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的机器人自动避撞系统，其特征在于，所述机器人线路决策模块包括点云数据转换子模块、障碍物滤除子模块、障碍物融合子模块和运动约束子模块。

4.机器人自动避撞方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集机器人周围区域内的障碍物信息；

S2、将机器人周围区域划分为十二个子区域；

S3、通过配置信息得到传感器数量、类型和传感器采集到的数据，将传感器采集到的障碍物数据转换为机器人坐标系下的点云数据，将机器人在XoY平面的投影的边界组成的封闭曲线表示为机器人的轮廓；

S4、障碍物滤除子模块接收各传感器的点云数据，得到12个临近区域内该传感器采集到的最近障碍物；

S5、障碍物融合子模块收集所有经过滤除的障碍物数据，并计算12个临近区域内所有传感器采集到的全局最近障碍物；

S6、接收全局最近12个临近区域内的障碍物，并根据减速参数计算约束速度阈值。

5.根据权利要求4所述的机器人自动避撞方法，其特征在于，所述步骤S2具体实现方法为：将机器人及其周围区域投影到同一平面上，以机器人几何中心作为坐标原点，机器人正前方的方向作为横坐标正方向，建立平面坐标系；从坐标系第一象限开始沿逆时针方向将机器人周围的区域划分为A～L十二个区域：将机器人前方的区域划分为A和L两个区域，A区域位于第一象限内，L区域位于第四象限内；将机器人左右两侧的空间划分为C、D、I、J四个区域，C区域位于第一象限内，D区域位于第二象限内，I区域位于第三象限内，J区域位于第四象限内；将机器人后方的区域划分为F和G两个区域，F区域位于第二象限内，G区域位于第三象限内；A和C之间的区域为B区域，D和F之间的区域为区域，G和I之间的区域为H区域，J和L之间的区域为K区域；所有区域的边界形成一个矩形。

6.根据权利要求5所述的机器人自动避撞方法，其特征在于，所述步骤S6具体实现方法为：结合12个区域内的最近障碍物信息，分别计算x,y,yaw轴方向的速度；

对于+x轴向速度约束，结合ABCJKL六个区域内的最近障碍物信息进行计算；

对于-x轴向速度约束：结合DEFGHI六个区域内的最近障碍物信息进行计算；

对于+y轴向速度约束：结合ABCDEF六个区域内的最近障碍物信息进行计算；

对于-y轴向速度约束：结合GHIJKL六个区域内的最近障碍物信息进行计算；

对于+yaw轴向速度约束：结合LCFI四个区域的最近障碍物信息进行计算；

对于-yaw轴向速度约束：结合ADGJ四个区域的最近障碍物信息进行计算；

分别计算每个方向所关联的区域内，机器人与障碍物的最近距离s，然后得到每个方向速度为：

v_restrict＝0，s0

v_restrict＝v_max*(k*s)/(1+ks)，s≥0；

其中，v_restrict为机器人在x,y,yaw轴方向的速度，v_max为机器人最大运行速度参数，k为减速系数；

接收自主导航模块传入的运动控制指令，根据计算得到的速度和传入的运动控制指令，得到最终的机器人运行速度v_output：v_output＝min(v_input,v_restrict)，v_input表示自主导航模块传入的运动运动控制指令。