[发明专利]一种机器人自主避障导航的方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种机器人自主避障导航的方法，其特征在于，所述方法包括：

若根据超声波雷达对所述机器人预设路径的检测结果，确定所述预设路径中存在障碍物，则获取安装于所述机器人上的摄像机拍摄的图像，并将所述机器人的位置姿态信息及所述机器人的当前移动序列和所述机器人预设路径中的移动序列，输入至预先训练的第一移动模型，输出预测的避障移动序列；其中，所述预测的避障移动序列包括所述机器人的移动方向及所述机器人的移动速度；

将所述预测的避障移动序列及所述摄像机拍摄的图像，输入至预先训练的第二移动模型，输出所述机器人的评分序列；其中，所述评分序列包括对所述预测的避障移动序列中各项值的评分值，且所述评分序列中的值与所述预测的避障移动序列中的值一一对应；

根据所述评分序列中评分值的总和，确定出所述机器人的最优避障移动序列，以使所述机器人根据所述最优移动序列更新移动路径。

2.根据权利要求1所述的一种机器人自主避障导航的方法，其特征在于，所述根据超声波雷达对所述机器人预设路径的检测结果，确定所述预设路径中存在障碍物，具体包括：

预先确定所述机器人最底端结构的距地高度，并将所述距地高度作为所述超声波雷达检测的预设阈值；

若所述超声波雷达检测到所述障碍物的高度低于所述预设阈值，则过滤所述障碍物的检测信息；

若所述超声波雷达检测到所述障碍物的高度高于或等于所述预设阈值，则确定所述预设路径中存在障碍物，并记录所述超声波雷达的检测结果。

3.根据权利要求1所述的一种机器人自主避障导航的方法，其特征在于，所述将所述机器人的位置姿态信息及所述机器人的当前移动序列和所述机器人预设路径中的移动序列，输入至预先训练的第一移动模型之前，所述方法还包括：

根据所述机器人的工作环境，获取所述机器人工作环境的预置导航地图；其中，所述预置导航地图包括所述机器人工作环境中的无障碍通行路径，以根据所述无障碍通行路径获得所述机器人的预设路径；

根据所述预设路径获取所述机器人预设路径中的移动序列，并通过所述导航地图实时获取所述机器人的位置姿态信息；其中，所述位置姿态信息至少包括：所述机器人所处位置的坐标信息。

4.根据权利要求1所述的一种机器人自主避障导航的方法，其特征在于，所述将所述机器人的位置姿态信息及所述机器人的当前移动序列和所述机器人预设路径中的移动序列，输入至预先训练的第一移动模型之前，所述方法还包括：

构建与所述机器人工作环境相同或类似的部署环境，以确定包含所述机器人避障数据的数据集；

截取所述机器人的避障数据，并根据预设周期将所述避障数据划分为多个独立时间片段对应的避障数据片段；其中，所述避障数据片段至少包括：所述机器人在该时间片段的位置姿态序列、所述机器人在该时间片段拍摄的图像、所述机器人在该时间片段的移动序列；

将所述机器人该时间片段的位置姿态序列及该时间片段之后的时间片段所对应的位置姿态序列输入第一移动模型进行训练，以训练出符合要求第一移动模型。

5.根据权利要求4所述的一种机器人自主避障导航的方法，其特征在于，所述构建与所述机器人工作环境相同或类似的部署环境，以确定包含所述机器人避障数据的数据集，具体包括：

根据所述机器人的工作环境，选定所述机器人训练过程的部署环境；其中，所述部署环境中设置有多种可能出现的障碍物；

控制所述机器人在所述部署环境中进行避障运动，并记录所述避障运动中所述机器人的避障数据；其中，所述避障数据至少包括：所述机器人的移动轨迹数据与所述机器人的位置姿态数据；

将收集的所述机器人的避障数据作为所述第一移动模型训练的数据集。

6.根据权利要求5所述的一种机器人自主避障导航的方法，其特征在于所述控制所述机器人在所述部署环境中进行避障运动，并记录所述避障运动中所述机器人的避障数据之前，所述方法还包括：

若所述机器人的工作环境中存在可移动的障碍物，则在所述部署环境中设置与所述可移动的障碍物相同或类似的移动对象；

模拟所述移动对象的移动轨迹使所述移动对象按照所述移动轨迹进行移动，以保证机器人训练过程的可靠性。