[发明专利]服务机器人的导航系统及方法

权利要求书

1.一种服务机器人的导航系统，其特征在于，包括：传感器、上位机和下位机，其中，

所述上位机为安装ROS机器人操作系统的树莓派，用于处理数据和生成控制命令；

所述下位机为基于Cortex-M3的搭建的机器人控制系统，用于底盘控制，电量监测；所述上位机通过串口与下位机建立通信；

所述传感器与上位机相连，用于采集信息数据。

2.如权利要求1所述的服务机器人的导航系统，其特征在于，所述传感器包括：分别与所述上位机连接的激光雷达、Kinect、里程计、加速度计、GPS定位模块和IMU模块。

3.如权利要求1所述的服务机器人的导航系统，其特征在于，所述传感器采集的数据信息包括：里程计信息、定位信息、IMU信息、速度信息、点云信息、激光数据、深度信息和语音信息。

4.一种语音识别方法，应用于如权利要求1～3任一项所述服务机器人的导航系统，其特征在于，所述方法包括：

服务机器人通过Kinect麦克风阵列采集语音信息；

采集到的语音信息通过预处理、加窗分帧及端点检测进行预处理，得到预处理的语音信息；

利用小波变换从所述预处理的语音信息中提取特征参数；

应用HMM模型识别提取到的特征参数，以输出控制指令。

5.一种机器人定位和建图方法，应用于如权利要求1～3任一项所述服务机器人的导航系统，其特征在于，所述方法包括：

基于多种传感器采集的信息数据进行点云稀疏化和位姿初步估计；

基于点云稀疏化和位姿初步估计，并使用启发式搜索定位结合子图确认当前位姿，并将处理后的点云进行子图构建和栅格更新，最终构建栅格地图；

使用快速筛选法结合点云信息和外推位姿的方式查找匹配最好的子图，完成所述栅格地图的构建。

6.如权利要求5所述的机器人定位和建图方法，其特征在于，多种传感器采集的信息数据包括：激光雷达获取的激光点云信息、Kinect获取的环境图像信息、GPS获取的定位信息、惯导模块获取的IMU信息和里程计获取的里程计信息。

7.一种机器人路径规划方法，应用于如权利要求1～3任一项所述服务机器人的导航系统，其特征在于，所述方法包括：

将构建的地图进行栅格化处理，并进行障碍物膨胀以避免机器人的撞上障碍物，采用强化学习算法进行路径规划。