[发明专利]基于态势评估技术的移动机器人行为选择方法

摘要

本发明公开了一种基于态势评估技术的移动机器人行为选择方法，其实现步骤为：(1)建立移动机器人坐标系；(2)获取目标数据；(3)提取环境态势要素；(4)建立贝叶斯网络模型；(5)进行贝叶斯网络模型的推理；(6)输出结果。本发明利用态势评估技术提取移动机器人的环境态势要素，能够使移动机器人对其周围环境获得一定的认知，自主选择下一步的行为。本发明在建立贝叶斯网络模型时表现的更为明显，使一些移动机器人行为选择的经验知识融入到贝叶斯网络中，使得移动机器人行为的选择更加准确。

主权项

1.一种基于态势评估技术的移动机器人行为选择方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立移动机器人坐标系：以移动机器人的中心为坐标原点，移动机器人的正前方向为X轴正向，移动机器人的正后方向为X轴负向，移动机器人的正右方向为Y轴正向，移动机器人的正左方向为Y轴负向，移动机器人的正下方向为Z轴正向，移动机器人的正上方向为Z轴负向，建立一个三维移动机器人坐标系；(2)获取目标数据：(2a)采用平面标定法，获取移动机器人配置的单目相机的焦距、相机主点坐标两个内部参数；(2b)分别利用移动机器人配置的二维激光测距数据仪和单目相机，测量和识别同一障碍对象的不同角度的测距数据和图像数据，通过该障碍对象下的测距数据和图像数据之间的几何关系，获取移动机器人的二维激光测距坐标系与单目相机坐标系之间的旋转矩阵、平移向量两个转换参数；(2c)将二维激光测距数据仪测量的二维激光测距坐标系下的测距数据，转换为单目相机坐标系下的图像数据；(2d)将转换后的数据映射到对应的图像数据，并对映射前后的两种数据进行融合，得到测距数据与图像数据的融合后的A、D两个目标数据，其中，A表示单目相机识别的目标与机器人坐标系Y轴正向的夹角，单位为度，D表示单目相机识别的目标与移动机器人中心的距离，单位为厘米；(3)获取障碍物：将满足取值范围的单目相机识别的目标，添加到与取值范围对应的移动机器人的环境态势要素集合中，得到正右方障碍物、偏右方障碍物、正前方障碍物、偏左方障碍物和正左方障碍物；(4)建立贝叶斯网络模型：(4a)提取直线行走、避障和逃离U型陷阱三种子行为的判别准则中的关于障碍物的下述描述：正前方、偏右方、偏左方、正左方、正右方障碍物，障碍物与移动机器人行进方向平行，正前方障碍物，偏左方障碍物，偏右方障碍物，正左方障碍物，正右方障碍物作为征兆节点；(4b)将移动机器人的直线行走、避障和逃离U型陷阱独立的三种子行为，作为结果节点；(4c)利用诊断式贝叶斯网络建模方式，将征兆节点作为结果节点的父节点，组成贝叶斯网络模型结构；(4d)将贝叶斯网络模型中所有征兆节点和结果节点均设置为二值离散节点；将征兆节点存在障碍物状态下的参数值设置为0.5，不存在障碍物状态下的参数值设置为0.5；将结果节点在满足判别准则条件下的参数值设置为1，不满足判别准则条件下的参数值设置为0；(5)进行贝叶斯网络模型的推理：(5a)将征兆节点作为证据节点，将证据节点在不同状态下的证据值，分别输入到贝叶斯网络模型中；(5b)采用贝叶斯网络精确推理算法，对输入证据值后的贝叶斯网络模型进行推理，计算各结果节点的后验概率值；(6)确定移动机器人的子行为：在满足判别准则条件下的后验概率值中选择一个最大的结果节点，将该结果节点所表示的子行为，作为移动机器人选择下一步移动时的子行为类型。