本發(fā)明涉及機(jī)器人,尤其是涉及一種基于多傳感器融合的移動(dòng)充電機(jī)器人避障方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù):
1、隨著科技的飛速發(fā)展,移動(dòng)充電機(jī)器人在各類場(chǎng)所如購(gòu)物中心、機(jī)場(chǎng)、醫(yī)院等的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。這些機(jī)器人不僅為顧客提供了便捷的充電服務(wù),還提升了場(chǎng)所的整體智能化水平。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,移動(dòng)充電機(jī)器人面臨著復(fù)雜的避障挑戰(zhàn)。尤其是在人流量大、障礙物多的環(huán)境中,如何確保機(jī)器人能夠安全、高效地穿梭于人群和障礙物之間,成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。
2、傳統(tǒng)的避障技術(shù)缺乏根據(jù)不同環(huán)境復(fù)雜度靈活調(diào)整避障策略的能力。在低復(fù)雜度環(huán)境下,簡(jiǎn)單的傳感器如紅外傳感器可以提供足夠的環(huán)境信息。然而,在高復(fù)雜度、多動(dòng)態(tài)障礙物的環(huán)境中,這類單一傳感器和對(duì)應(yīng)的避障算法并不能滿足安全和高效的要求。為應(yīng)對(duì)上述問(wèn)題,一些研究提出利用多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷,但是仍存在如下問(wèn)題:計(jì)算復(fù)雜度高、實(shí)時(shí)性不足,尤其是在緊急情況下,快速做出避障決策可能受限;此外,也缺乏精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻障礙物路徑的機(jī)制,這在高動(dòng)態(tài)環(huán)境中尤為重要。因此,有必要提出一種能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整避障策略、具備高精度路徑規(guī)劃能力的避障方法,確保移動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的高效運(yùn)行。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為解決上述問(wèn)題,本發(fā)明提供了一種基于多傳感器融合的移動(dòng)充電機(jī)器人避障方法及系統(tǒng),采用實(shí)時(shí)采集環(huán)境信息并判斷避障等級(jí)的策略,能夠根據(jù)不同等級(jí)采取不同精度的避障措施,提升了避障的準(zhǔn)確性和效率。
2、上述目標(biāo)可以通過(guò)如下方案實(shí)現(xiàn):
3、一種基于多傳感器融合的移動(dòng)充電機(jī)器人避障方法,所述方法包括:實(shí)時(shí)采集周圍環(huán)境信息,得到第一環(huán)境數(shù)據(jù);根據(jù)所述第一環(huán)境數(shù)據(jù)判斷避障等級(jí);若避障等級(jí)為初級(jí),則通過(guò)發(fā)射無(wú)線電波探測(cè)周圍障礙物,進(jìn)行粗略避障;若避障等級(jí)為中級(jí),則通過(guò)多傳感器采集第二環(huán)境數(shù)據(jù),并根據(jù)所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡,規(guī)劃避障路徑進(jìn)行避障;若避障等級(jí)為高級(jí),則通過(guò)無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)掃描得到第三環(huán)境數(shù)據(jù),并根據(jù)所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)和所述第三環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建下一刻的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型,結(jié)合所述下一刻的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型,動(dòng)態(tài)規(guī)劃下一刻之后的避障路徑進(jìn)行避障。
4、可選地,所述根據(jù)所述第一環(huán)境數(shù)據(jù)判斷避障等級(jí)包括:根據(jù)所述第一環(huán)境數(shù)據(jù)判斷周圍是否存在障礙物;若周圍不存在障礙物,則不啟動(dòng)避障功能;若周圍存在障礙物,則判斷避障等級(jí)。
5、可選地,所述若周圍存在障礙物,則判斷避障等級(jí)還包括:根據(jù)所述第一環(huán)境數(shù)據(jù)判斷障礙物所處狀態(tài);若障礙物處于靜態(tài),則判定避障等級(jí)為初級(jí);若障礙物處于動(dòng)態(tài),則根據(jù)障礙物的方向改變次數(shù)、數(shù)量、速度判斷避障等級(jí)。
6、可選地,所述根據(jù)障礙物的方向改變次數(shù)、數(shù)量、速度判斷避障等級(jí)包括:為障礙物的方向改變次數(shù)設(shè)置第一權(quán)重因子,為障礙物速度設(shè)置第二權(quán)重因子;為障礙物的方向改變次數(shù)、數(shù)量和速度進(jìn)行評(píng)分,并構(gòu)建障礙物的方向改變次數(shù)和速度的評(píng)分矩陣,其中,每一行代表一個(gè)障礙物,每一列代表一個(gè)評(píng)估條件(包括方向改變次數(shù)和速度),評(píng)分矩陣的結(jié)構(gòu)為:
7、,
8、式中,為第個(gè)障礙物的方向改變次數(shù)評(píng)分值;為第個(gè)障礙物的速度評(píng)分值;計(jì)算每個(gè)障礙物的方向改變次數(shù)加權(quán)評(píng)分值和速度加權(quán)評(píng)分值,并將每個(gè)障礙物的方向改變次數(shù)加權(quán)評(píng)分值和速度加權(quán)評(píng)分值相加得到每個(gè)障礙物的加權(quán)總評(píng)分值,對(duì)于任意一個(gè)障礙物的加權(quán)總評(píng)分值,有
9、;
10、將所有障礙物的加權(quán)總評(píng)分值與障礙物數(shù)量評(píng)分值相加,得到實(shí)際評(píng)分值,對(duì)于所述實(shí)際評(píng)分值有
11、,
12、式中,為障礙物數(shù)量;為障礙物數(shù)量評(píng)分值;根據(jù)所述實(shí)際評(píng)分值和第一閾值,判定避障等級(jí)。
13、可選地,所述為障礙物的方向改變次數(shù)、數(shù)量和速度進(jìn)行評(píng)分包括:設(shè)置障礙物方向改變次數(shù)的第二閾值,設(shè)置障礙物速度的第三閾值,設(shè)置障礙物數(shù)量的第四閾值;若障礙物方向改變次數(shù)小于第二閾值則得到第一分值,否則得到第二分值;若障礙物速度小于第三閾值則得到第三分值,否則得到第四分值;若障礙物數(shù)量小于第四閾值則得到第五分值,否則得到第六分值。
14、可選地,所述根據(jù)所述實(shí)際評(píng)分值和第一閾值,判定避障等級(jí)包括:判斷所述實(shí)際評(píng)分值和所述第一閾值的大??;若所述實(shí)際評(píng)分值小于所述第一閾值,則判斷避障等級(jí)為中級(jí);若所述實(shí)際評(píng)分值大于等于所述第一閾值,則判斷避障等級(jí)為高級(jí)。
15、可選地,所述根據(jù)所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡,規(guī)劃避障路徑進(jìn)行避障包括:建立環(huán)境感知函數(shù),根據(jù)所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)和所述環(huán)境感知函數(shù)得到第一環(huán)境感知結(jié)果,對(duì)于所述第一環(huán)境感知結(jié)果,有
16、,
17、式中,為環(huán)境感知函數(shù),為時(shí)刻采集的第二環(huán)境數(shù)據(jù);建立運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)函數(shù),采集障礙物歷史運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)并結(jié)合所述環(huán)境感知結(jié)果,通過(guò)所述運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)函數(shù)得到第一障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果,對(duì)于所述第一障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果,有
18、,
19、式中,表示時(shí)刻的第一障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果,表示運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)函數(shù),表示時(shí)刻的障礙物歷史運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù);建立第一路徑規(guī)劃函數(shù),并根據(jù)所述障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果和所述第一路徑規(guī)劃函數(shù)得到第一路徑規(guī)劃結(jié)果,對(duì)于第一路徑規(guī)劃結(jié)果,有
20、,
21、式中,表示第一路徑規(guī)劃結(jié)果,表示第一路徑規(guī)劃函數(shù);根據(jù)所述第一路徑規(guī)劃結(jié)果規(guī)劃?rùn)C(jī)器人運(yùn)動(dòng)路徑實(shí)現(xiàn)避障。
22、可選地,所述根據(jù)所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)和所述第三環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建下一刻的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型,結(jié)合所述下一刻的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型,動(dòng)態(tài)規(guī)劃下一刻之后的避障路徑進(jìn)行避障包括:根據(jù)所述環(huán)境感知函數(shù)、所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)和所述第三環(huán)境數(shù)據(jù),計(jì)算下一刻的環(huán)境感知相關(guān)參數(shù)得到第二環(huán)境感知結(jié)果;根據(jù)所述第二環(huán)境感知結(jié)果、運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)函數(shù)和所述第一障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果,計(jì)算下一刻之后的障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡得到第二障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果,對(duì)于所述第二障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果,有
23、,
24、式中,表示時(shí)刻的第二障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果;根據(jù)所述第二環(huán)境感知結(jié)果和所述第二障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果,建立下一時(shí)刻的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型,對(duì)于下一時(shí)刻的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型,有
25、,
26、式中,表示構(gòu)建下一時(shí)刻實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型的函數(shù);根據(jù)所述第三環(huán)境數(shù)據(jù)獲取障礙物位置坐標(biāo)信息;建立第二路徑規(guī)劃函數(shù),根據(jù)所述第二路徑規(guī)劃函數(shù)、所述障礙物位置坐標(biāo)信息、所述實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境模型和所述第二障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果,計(jì)算下一刻之后的規(guī)劃路徑得到第二路徑規(guī)劃結(jié)果,對(duì)于第二路徑規(guī)劃結(jié)果,有
27、,
28、式中,為第二路徑規(guī)劃函數(shù),為障礙物位置坐標(biāo)信息。
29、可選地,所述根據(jù)所述環(huán)境感知函數(shù)、所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)和所述第三環(huán)境數(shù)據(jù),計(jì)算下一刻的環(huán)境感知相關(guān)參數(shù)得到第二環(huán)境感知結(jié)果包括:對(duì)所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)和所述第三環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)匹配、時(shí)空對(duì)齊,得到第四環(huán)境數(shù)據(jù);建立用于描述所述第四環(huán)境數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的預(yù)測(cè)模型;根據(jù)前一時(shí)刻的所述第四環(huán)境數(shù)據(jù),通過(guò)所述預(yù)測(cè)模型計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻的所述第四環(huán)境數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值;根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的所述第四環(huán)境數(shù)據(jù)與所述預(yù)測(cè)值對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到穩(wěn)定的預(yù)測(cè)模型;根據(jù)所述穩(wěn)定的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)和所述第四環(huán)境數(shù)據(jù),計(jì)算下一時(shí)刻的所述第四環(huán)境數(shù)據(jù)得到第五環(huán)境數(shù)據(jù);根據(jù)所述環(huán)境感知函數(shù)、所述第五環(huán)境數(shù)據(jù),計(jì)算下一時(shí)刻的環(huán)境感知相關(guān)參數(shù)得到所述第二環(huán)境感知結(jié)果,對(duì)于所述第二環(huán)境感知結(jié)果,有;
30、,
31、式中,為第五環(huán)境數(shù)據(jù)。
32、基于相同的發(fā)明構(gòu)思,本發(fā)明還提供一種基于多傳感器融合的移動(dòng)充電機(jī)器人避障系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊,用于實(shí)時(shí)采集周圍環(huán)境信息,得到第一環(huán)境數(shù)據(jù);避障等級(jí)決策模塊,用于根據(jù)所述第一環(huán)境數(shù)據(jù)判斷避障等級(jí);避障策略執(zhí)行模塊,用于若避障等級(jí)為初級(jí)時(shí),通過(guò)無(wú)線電波發(fā)射模塊探測(cè)周圍障礙物;所述避障策略執(zhí)行模塊還用于若避障等級(jí)為中級(jí)時(shí),通過(guò)多傳感器采集第二環(huán)境數(shù)據(jù),并根據(jù)所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡,規(guī)劃避障路徑;所述避障策略執(zhí)行模塊還用于若避障等級(jí)為高級(jí)時(shí),通過(guò)無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)掃描得到第三環(huán)境數(shù)據(jù),并根據(jù)所述第二環(huán)境數(shù)據(jù)和所述第三環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型,結(jié)合所述實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型,動(dòng)態(tài)規(guī)劃避障路徑;運(yùn)動(dòng)控制模塊,用于根據(jù)控制機(jī)器人移動(dòng)。
33、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn):
34、1、本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)采集周圍環(huán)境信息,并根據(jù)信息的復(fù)雜性和障礙物的動(dòng)態(tài)性判斷避障等級(jí),本發(fā)明能夠采取不同精度的避障策略;在初級(jí)避障階段,通過(guò)發(fā)射無(wú)線電波進(jìn)行粗略探測(cè);在中級(jí)階段,利用多傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡,實(shí)現(xiàn)更為精確的路徑規(guī)劃;在高級(jí)階段,結(jié)合無(wú)人機(jī)掃描數(shù)據(jù)構(gòu)建實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)模型,進(jìn)一步提升了避障的準(zhǔn)確性和效率;
35、2、本發(fā)明的方法能夠適應(yīng)不同復(fù)雜度的環(huán)境;在障礙物較少或移動(dòng)速度較慢的環(huán)境中,機(jī)器人可以采用較為簡(jiǎn)單的避障策略以節(jié)省計(jì)算資源;而在障礙物密集或移動(dòng)速度較快的場(chǎng)景中,機(jī)器人則能夠迅速切換到更高級(jí)的避障模式,確保安全通行;
36、3、本發(fā)明的多傳感器融合避障方法,通過(guò)提前預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及周邊環(huán)境狀態(tài),實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)刻的下一時(shí)刻障礙物運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及周邊環(huán)境信息,使得機(jī)器人能夠更智能地避開(kāi)障礙物,減少碰撞和停滯時(shí)間,實(shí)現(xiàn)了在復(fù)雜環(huán)境中的高效避障;
37、4、本發(fā)明采用多傳感器融合,能夠充分利用不同傳感器的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),提高系統(tǒng)對(duì)于環(huán)境變化的感知能力和適應(yīng)能力;即使在某些傳感器出現(xiàn)故障或數(shù)據(jù)異常的情況下,系統(tǒng)仍然能夠依靠其他傳感器提供的信息進(jìn)行可靠的避障操作。
38、本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說(shuō)明書(shū)中闡述,并且,部分地從說(shuō)明書(shū)中變得顯而易見(jiàn),或者通過(guò)實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過(guò)在說(shuō)明書(shū)、權(quán)利要求書(shū)以及附圖中所指出的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)和獲得。