本發(fā)明屬于智能機器，特別涉及一種能夠基于動態(tài)環(huán)境感知的實時運動規(guī)劃系統(tǒng)。

背景技術：

1、在智能機器技術領域，運動規(guī)劃是確保機器能夠安全、有效地從一點移動到另一點的關鍵技術。傳統(tǒng)的運動規(guī)劃方法，如a*算法、dijkstra算法、人工勢場法和rrt(快速探索隨機樹)算法等，雖然在靜態(tài)環(huán)境中表現(xiàn)良好，但面對動態(tài)環(huán)境時，它們的性能往往受限。動態(tài)環(huán)境中的障礙物移動、環(huán)境結構變化等因素，要求機器能夠實時感知環(huán)境變化，并快速調整其運動路徑以避免碰撞和提高任務執(zhí)行效率。

2、現(xiàn)有的實時運動規(guī)劃算法，如dwa(動態(tài)窗口規(guī)劃)和rrt*等，雖然在一定程度上考慮了動態(tài)障礙物，但它們在處理高復雜度和高動態(tài)性環(huán)境時，仍然面臨著計算效率和規(guī)劃精度的挑戰(zhàn)。此外，多機器系統(tǒng)的協(xié)同規(guī)劃問題，需要在保證個體機器性能的同時，實現(xiàn)群體間的有效協(xié)作和資源優(yōu)化分配，這在現(xiàn)有技術中也是一個尚未完全解決的問題。

3、隨著深度學習等人工智能技術的發(fā)展，基于數(shù)據驅動的方法為機器運動規(guī)劃帶來了新的機遇。然而，如何將這些先進的技術有效地集成到運動規(guī)劃系統(tǒng)中，以實現(xiàn)對動態(tài)環(huán)境的快速響應和適應，仍然是該領域研究的熱點和難點。本發(fā)明正是在這樣的背景下提出的，旨在通過創(chuàng)新的技術手段，解決現(xiàn)有運動規(guī)劃系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境中的局限性，提升機器的自主性和智能化水平。

4、技術方案

5、本發(fā)明提供了一種基于動態(tài)環(huán)境感知的實時運動規(guī)劃系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對動態(tài)環(huán)境的復雜性，采用了一系列創(chuàng)新技術方案，以實現(xiàn)高效、安全的運動規(guī)劃。以下是本系統(tǒng)的具體技術方案：

6、所述多源傳感器集成模塊，實現(xiàn)精確環(huán)境感知的關鍵技術組成部分。該模塊設計精心，集成了多種類型的傳感器，每種傳感器都針對特定的環(huán)境感知需求進行了優(yōu)化。激光雷達(lidar)作為模塊的核心，通過發(fā)射和接收激光脈沖，精確測量機器與周圍物體之間的距離。這種傳感器能夠生成高分辨率的點云數(shù)據，為機器提供詳盡的空間地圖，是實現(xiàn)精確定位和導航的基礎。立體攝像頭為系統(tǒng)提供了深度感知能力。通過模擬人的雙眼視覺，立體攝像頭能夠測量物體的三維形狀和距離，識別環(huán)境中的物體并評估其大小。這使得機器能夠更準確地理解其操作環(huán)境中的物體布局。超聲波傳感器在機器的近距離感知中發(fā)揮著重要作用。它們通過發(fā)射超聲波并測量回聲的時間，來檢測和測量機器與障礙物之間的距離。這種傳感器在機器的避障和精確?？恐杏葹橹匾?。紅外傳感器能夠檢測環(huán)境中的溫度變化和熱源，為機器提供了一種在不同光照條件下都能工作的感知能力。紅外傳感器在夜間操作或在光線受限的環(huán)境中尤其有用。力覺傳感器安裝在機器的接觸面上，能夠測量機器與環(huán)境之間的接觸力度。這種傳感器為機器提供了一種觸覺反饋，使其能夠更加精細和自然地與環(huán)境互動。綜合這些傳感器的數(shù)據，多源傳感器集成模塊能夠為智能機器提供一個全面、多維度的環(huán)境感知能力。這種全面的感知能力是實現(xiàn)高級運動規(guī)劃和安全導航的前提，確保機器能夠在復雜和動態(tài)的環(huán)境中有效運作。

7、優(yōu)選的，傳感器采集的原始數(shù)據往往包含噪聲，這些噪聲可能來源于傳感器本身的局限性或外部環(huán)境的干擾。為了提高數(shù)據的清晰度和可靠性，高級數(shù)據預處理模塊首先采用濾波算法對數(shù)據進行降噪處理。例如，卡爾曼濾波器能夠根據預測模型和觀測模型，有效地從數(shù)據中去除隨機噪聲，保留有價值的信號。由于不同傳感器的數(shù)據可能具有不同的量綱和尺度，直接使用這些數(shù)據會導致分析和處理上的困難。為此，高級數(shù)據預處理模塊對數(shù)據進行標準化處理，將其轉換到統(tǒng)一的數(shù)值范圍內。這一步驟不僅消除了量綱差異，還增強了數(shù)據的可比性，為后續(xù)的數(shù)據處理和分析打下了基礎。在多傳感器系統(tǒng)中，數(shù)據同步是一個重要問題。由于傳感器采集數(shù)據的時間可能存在微小差異，這些差異可能導致對環(huán)境狀態(tài)的誤解。高級數(shù)據預處理模塊通過時間戳校準或事件觸發(fā)機制，確保來自不同傳感器的數(shù)據在時間上的一致性。這樣，機器能夠準確地理解在特定時刻的環(huán)境狀態(tài)。高級數(shù)據預處理模塊采用數(shù)據融合技術，整合來自不同傳感器的信息，形成一個全面的、一致的環(huán)境感知模型。數(shù)據融合可以在多個層次上進行，包括傳感器級融合(直接合并原始數(shù)據)、特征級融合(合并處理后的特征)和決策級融合(基于不同傳感器的輸出做出最終決策)。通過數(shù)據融合，機器能夠獲得更加豐富和魯棒的環(huán)境信息，提高對復雜環(huán)境的感知能力。高級數(shù)據預處理模塊通過這一系列的處理步驟，將原始的、可能存在噪聲的、來自不同傳感器的數(shù)據轉化為準確、一致、可用的信息，為智能機器運動規(guī)劃系統(tǒng)提供了堅實的數(shù)據基礎。

8、優(yōu)選的，環(huán)境感知與建模模塊首先將來自不同傳感器的數(shù)據進行融合。這一步驟涉及將激光雷達的點云數(shù)據、立體攝像頭的深度圖像、以及可能的其他傳感器數(shù)據結合起來，形成一個統(tǒng)一的環(huán)境表示。數(shù)據融合算法采用優(yōu)化技術，確保不同數(shù)據源之間的一致性和互補性。利用計算機視覺技術，模塊能夠識別和分類環(huán)境中的物體。通過深度學習算法，如卷積神經網絡(cnn)，機器可以從視覺數(shù)據中提取特征，識別障礙物、地面、墻壁等元素，并對其進行分類。模塊采用slam技術，這是一種讓機器在未知環(huán)境中進行定位和地圖構建的技術。slam算法結合了傳感器數(shù)據和機器的運動信息，實時更新機器的位置和環(huán)境地圖。例如，使用視覺slam或激光slam技術，根據傳感器類型進行選擇。結合數(shù)據融合、計算機視覺和slam技術，環(huán)境感知與建模模塊生成一個高精度的三維模型。這個模型不僅包括環(huán)境的幾何形狀，還可能包含物體的語義信息，如障礙物類型、行走區(qū)域等。三維模型的精度可以達到厘米級，為機器的運動規(guī)劃提供了必要的空間信息。在使用視覺slam技術時，相機的參數(shù)如焦距、分辨率和幀率被精確設置，以確保圖像數(shù)據的質量。同時，slam算法中的初始化參數(shù)，如特征提取的閾值、地圖分辨率和關鍵幀的選擇策略，都被精心調整以適應不同的環(huán)境條件。

9、優(yōu)選的，動態(tài)障礙物檢測與分類模塊采用輕量化cnn模型，以至少30幀/秒的處理速度，確保與機器的運動同步。模型訓練使用交叉摘損失函數(shù)來優(yōu)化類別區(qū)分，公式表示為:其中，c代表別總數(shù)，yo,c是真實標簽的one-hot編碼，yp,c是模型預測的概率。模型使用adam優(yōu)化器，其學習率設置為0.001，批量大小為32，以實現(xiàn)快速收斂和高泛化能力。經過訓練，模型在測試集上達到超過95％的準確率，并在200毫秒內完成單幀圖像的推理過程。此外，對于動態(tài)障礙物的跟蹤，模塊采用基于深度學習的追蹤算法，如yolo或ssd，這些算法能夠處理快速移動障礙物，提供其運動軌跡和速度信息。

10、優(yōu)選的，預測分析模塊，利用循環(huán)神經網絡(rnn)和強化學習技術，對障礙物的未來運動軌跡和環(huán)境變化趨勢進行精確預測。該模塊首先通過rnn處理時間序列數(shù)據，捕捉障礙物的歷史運動模式，使用以下公式進行序列中每個時間t的狀態(tài)更新:ht＝f(ht-1,xt)其中，ht表示在時間t的隱藏狀態(tài)，xt是當前時間步的輸入，f是rnn的遞推函數(shù)，通常是tanh或relu激活函數(shù)。然后，其于學習到的時間依賴性，模塊采用強化學習算法，如深度q網絡(dqn)，來預測障礙物的最優(yōu)運動策略，其目標函數(shù)可以表示為:這里，π表示策略，rt是在時間t的獎勵，γ是折扣因子，用于平衡即時獎勵和未來獎勵的重要性。通過這種方法，預測分析模塊能夠預測出障礙物在接下來幾個時間步可能的位置，為機器的路徑規(guī)劃提供了前瞻性信息，增強了機器在動態(tài)環(huán)境中的適應性和安全性。

11、優(yōu)選的，實時路徑優(yōu)化模塊采用改進的a*算法或d*lite算法作為路徑搜索的核心。a*算法是一種高效的路徑搜索算法，通過評估從起點到目標點的代價，并結合啟發(fā)式函數(shù)來估計到達目標的代價，快速找到最優(yōu)路徑。d*lite算法則是一種適用于動態(tài)環(huán)境的路徑重規(guī)劃算法，能夠在環(huán)境發(fā)生變化時快速調整現(xiàn)有路徑，而不是重新計算整個路徑。實時路徑優(yōu)化模塊與環(huán)境感知與建模模塊緊密集成，利用其生成的高精度三維模型來構建搜索空間。這個模型提供了障礙物的精確位置和形狀信息，確保路徑搜索的準確性。模塊結合基于深度學習的預測分析模塊的輸出，將障礙物的未來位置納入考慮。路徑優(yōu)化不僅基于當前環(huán)境狀態(tài)，還考慮了環(huán)境的動態(tài)變化，提高了路徑的適應性和前瞻性。為了滿足實時性要求，模塊進行了多項性能優(yōu)化。包括使用高效的數(shù)據結構，如優(yōu)先隊列，以快速訪問和更新路徑節(jié)點；以及并行計算技術，利用現(xiàn)代處理器的多核特性來加速路徑搜索過程。模塊中的a*算法或d*lite算法可以根據機器的運行條件和環(huán)境特性進行參數(shù)調整?？梢愿鶕C器的移動速度和環(huán)境復雜度調整搜索深度和頻率，確保在不同情況下都能獲得最優(yōu)路徑。

12、優(yōu)選的，運動學和動力學約束處理模塊分析機器的關節(jié)角度限制、最大速度和加速度等參數(shù)，例如，設定機器各關節(jié)轉動范圍在-180°至180°之間，最大線速度為1.5米/秒，以及最大加速度為0.5米/秒2。通過對這些運動學參數(shù)的嚴格校驗，模塊自動調整路徑點，避免超出機器的運動能力，同時運用動力學模型評估路徑的能量消耗和穩(wěn)定性，確保機器在執(zhí)行路徑時的安全性和效率。此外，該模塊還集成了碰撞檢測算法，實時監(jiān)測路徑上的潛在碰撞風險，并進行必要的避障策略調整，以實現(xiàn)平滑、連貫且符合物理規(guī)律的運動規(guī)劃。

13、優(yōu)選的，緊急避障與安全保障模塊集成了先進的碰撞檢測算法，如基于幾何模型的碰撞檢測，能夠實時監(jiān)測機器與障礙物之間的距離。設定安全距離閾值為0.5米，一旦檢測到機器與障礙物的距離小于該閾值，系統(tǒng)即觸發(fā)警報。同時，模塊采用安全距離評估機制，評估機器當前速度和障礙物的運動狀態(tài)，計算出最小安全距離。在檢測到潛在碰撞風險時，模塊能夠迅速生成避障策略，如減速、停止或改變運動方向，并通過執(zhí)行這些策略，保障機器和周圍環(huán)境的安全。此外，該模塊還具備自學習能力，能夠根據歷史避障數(shù)據不斷優(yōu)化避障策略，提高機器在復雜環(huán)境中的安全性和可靠性。

14、優(yōu)選的，多機器協(xié)同規(guī)劃模塊通過先進的分布式一致性算法和多智能體強化學習技術，實現(xiàn)在多機器環(huán)境中的高效任務分配和路徑協(xié)調。該模塊設計了一套分布式決策框架，允許每個機器在保持通信的情況下，獨立地做出局部優(yōu)化決策，同時確保整個系統(tǒng)的全局目標得以實現(xiàn)。具體來說，模塊采用一致性算法，如raft或paxos協(xié)議，確保各機器間信息的同步和決策的一致性，即使在網絡延遲或通信中斷的情況下也能保持穩(wěn)定運行。同時，利用多智能體強化學習，每個機器都能夠根據自身和同伴的觀測結果，學習最優(yōu)的策略，以最大化整體效能并減少任務執(zhí)行時間。例如，設置協(xié)作學習速率為0.01，折扣因子為0.9，以及探索率從1.0逐漸降低至0.1，以平衡探索與利用的關系。通過這些技術的應用，多機器協(xié)同規(guī)劃模塊不僅提升了任務分配的效率和路徑規(guī)劃的協(xié)同性，還增強了機器群體對動態(tài)環(huán)境變化的適應能力。

15、優(yōu)選的，用戶交互與遠程控制模塊，通過提供一個直觀的圖形用戶界面(gui)，使操作者能夠輕松監(jiān)控機器的實時狀態(tài)，包括位置、路徑和環(huán)境感知結果。該模塊支持手動干預，允許操作者在緊急情況或特定任務需求下通過鍵盤、鼠標或專用控制器調整機器的運動路徑或設置目標點。同時，它還支持遠程指令輸入，操作者可以通過網絡連接從控制中心發(fā)送移動、停止、避障和任務切換等指令。系統(tǒng)還具備實時反饋和日志記錄功能，記錄操作者的所有手動干預和機器的運行狀態(tài)，便于事后分析和調試。安全性方面，模塊集成了多級安全認證，如密碼、生物識別或數(shù)字證書，確保只有授權用戶才能進行控制。

16、優(yōu)選的，系統(tǒng)自我評估與學習模塊具備數(shù)據采集單元，能夠以每秒記錄一次的頻率收集機器的運行數(shù)據，包括速度、加速度、轉向角度和路徑偏差等關鍵參數(shù)。利用這些數(shù)據，模塊中的機器學習算法，如梯度提升決策樹(gbdt)或支持向量機(svm)，不斷學習和識別高效路徑規(guī)劃的模式，自動調整路徑優(yōu)化算法的參數(shù)，比如調整啟發(fā)式函數(shù)的權重或重新定義障礙物避讓策略。此外，模塊還集成了一個反饋循環(huán)機制，根據實際運行效果評估規(guī)劃策略的有效性，并據此優(yōu)化算法，比如通過分析路徑執(zhí)行的時間和成功率來微調a*算法的搜索深度或d*lite算法的更新頻率。通過這種方式，系統(tǒng)自我評估與學習模塊不僅提高了機器運動規(guī)劃的自主學習能力，還顯著提升了規(guī)劃策略的適應性和效率。

17、本系統(tǒng)的技術方案通過上述模塊的有機結合，形成了一個完整的智能機器運動規(guī)劃解決方案，能夠適應各種動態(tài)環(huán)境，提高機器的自主性和智能化水平。

18、采用上述技術方案，本發(fā)明能夠帶來以下三個關鍵技術效果：

19、1.高度精確的實時環(huán)境感知：通過集成多源傳感器和高級數(shù)據預處理技術，系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對機器周圍環(huán)境的精確感知。具體來說，激光雷達和立體攝像頭提供精確的距離和形狀信息，超聲波和紅外傳感器檢測近距離障礙物，而力覺傳感器則用于感知機器與環(huán)境的直接接觸。這些數(shù)據經過同步和降噪處理后，由環(huán)境感知與建模模塊利用slam技術生成高精度的三維環(huán)境模型，為機器的決策提供堅實的信息基礎。

20、2.動態(tài)路徑規(guī)劃與避障能力：基于深度學習的預測分析模塊能夠預測障礙物的運動軌跡，而實時路徑優(yōu)化模塊則根據這些預測信息和機器的運動學、動力學約束，快速計算出最優(yōu)路徑。具體而言，系統(tǒng)采用改進的a*或d*lite算法，結合機器學習模型的輸出，實時調整路徑，確保機器在復雜動態(tài)環(huán)境中安全、高效地導航。緊急避障與安全保障模塊進一步增強了系統(tǒng)的安全性，能夠在檢測到潛在碰撞風險時，迅速生成避障策略，避免事故發(fā)生。

21、3.智能化的自學習和協(xié)同作業(yè)能力：系統(tǒng)自我評估與學習模塊通過收集機器的運動數(shù)據和環(huán)境反饋，利用機器學習算法不斷優(yōu)化規(guī)劃策略，提高系統(tǒng)的自主學習能力。在多機器環(huán)境中，多機器協(xié)同規(guī)劃模塊通過分布式一致性算法和多智能體強化學習，實現(xiàn)機器間的有效任務分配和路徑協(xié)調，提高整體作業(yè)效率。具體來說，系統(tǒng)能夠根據每個機器的任務完成情況和環(huán)境變化，動態(tài)調整任務分配，優(yōu)化資源利用，減少冗余工作，實現(xiàn)高效協(xié)同作業(yè)。

技術實現(xiàn)思路