一种机器人自主导航装置及机器人制造方法及图纸

本实用新型专利技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种机器人自主导航装置及机器人。一种机器人自主导航装置，其特征在于，包括：随机器人行进的至少一种测距传感器和与所述测距传感器相连接的控制器，所述控制器包括至少与其中一个测距传感器相连接的SLAM建图模块和路径导航模块，至少在测距传感器实时对应的探测盲区内，自机器人进入到离开所述探测盲区期间，机器人在接近探测盲区时所测得的障碍物信息作为路径导航模块的导航指引，以保证机器人在经过障碍物时不会因实时障碍信息的刷新在探测盲区撞到障碍物。

A robot autonomous navigation device and robot

The utility model relates to the technical field of artificial intelligence, in particular to a robot autonomous navigation device and a robot. A robot autonomous navigation device is characterized in that it comprises at least one ranging sensor for a random robot to travel and a controller connected to the ranging sensor, the controller including a SLAM mapping module and a path navigation module connected to at least one of the ranging sensors, and at least the ranging sensor. In the corresponding blind area, the obstacle information measured by the robot when approaching the blind area is used as the navigation guide of the path navigation module to ensure that the robot will not bump into the obstacle in the blind area because of the refresh of real-time obstacle information when passing through the obstacle.

【技术实现步骤摘要】
一种机器人自主导航装置及机器人
本技术涉及人工智能的
，尤其涉及一种机器人自主导航装置及机器人。
技术介绍
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。SLAM(simultaneouslocalizationandmapping),也称为CML(ConcurrentMappingandLocalization),即时定位与地图构建，或并发建图与定位。问题可以描述为：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图，同时一边决定机器人应该往哪个方向行进。例如扫地机器人就是一个很典型的SLAM问题，所谓完全的地图（aconsistentmap）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。SLAM最早由SmithSelf和Cheeseman于1988年提出。由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。现有的SLAM导航定位装置，多采用单一的外体测距传感器信息。如基于二维激光雷达的2D-SLAM、基于深度相机（亦称类Kinect相机）的RGBD-SLAM等。由于依赖的测距传感器较为单一，机器人无法获得对周围环境的全部感知，使得某些场景下导航避障效果不尽人意。现有的测距仪多进行局部动态避障，因探测盲区进而局部代价地图失效，造成机器人与障碍物发生碰撞。
技术实现思路
本技术的目的在于提出一种机器人自主导航方法，通过区分传感器在机器人行进过程中所对应的探测盲区和有效测试区，将于探测盲区邻近的有效测试区内所测的对应探测盲区的障碍物信息，在机器人经过探测盲区过程中作为导航指引，防止机器人在行进或拐弯过程中因为探测盲区无法测出准确的障碍物信息，而将整个探测盲区均视作无障碍物进行路线规划，减少了机器人与障碍物发生碰撞的概率，提高了机器人导航的准确性和高效性。为达此目的，本技术采用以下技术方案：一种机器人自主导航方法，随机器人行进的至少一种测距传感器在其实时对应的探测盲区内，自机器人进入到离开所述探测盲区期间，机器人在接近探测盲区时所测得的障碍物信息作为路径导航模块的导航指引，以保证机器人在经过障碍物所在栅格时不会因实时障碍信息的刷新在探测盲区撞到障碍物。作为本技术方案的优选方案之一，至少在激光雷达、超声波测距仪、深度相机或毫米波雷达这四种测距传感器的其中一种或任意种组合在实时对应的探测盲区内，自机器人进入到离开所述的探测盲区，机器人未进入探测盲区时所测得的障碍物最新信息作为导航指引。作为本技术方案的优选方案之一，通过随机器人行进的激光雷达进行局部和/或全局建图并栅格化，至少包括激光雷达在内的测距传感器在有效测试区实时更新测得障碍物信息，并将相应的障碍物信息关联至对应栅格，且不同测距传感器之间就同一栅格的测试结果出现有障碍物信息和无障碍物信息的冲突时，输出有障碍物信息。作为本技术方案的优选方案之一，所述激光雷达在有效量程内测量出的障碍物信息包括距离d和方向角度r，将障碍物信息对应的参数d和r转化为局部和/或全局地图中的坐标，并关联至与坐标对应的栅格，其中d和r均为常数。作为本技术方案的优选方案之一，所述超声波测距仪在有效量程内测量出的障碍物信息（P，Ω），其中P为超声波测距仪所测障碍物的距离，Ω为超声波的角度误差范围，将障碍物信息P和Ω转化为局部和/或全局地图中的坐标，并关联至对应栅格，所述P和Ω为常数。作为本技术方案的优选方案之一，所述深度相机在有效测距范围内测量设定高度范围内的障碍物信息，将障碍物信息转化为局部和/或全局地图中的坐标，并关联至对应栅格。作为本技术方案的优选方案之一，所述高度范围为（H0，H1），其中，H0不高于机器人所能行走的地表平面，H1不低于机器人的最高点，所述H0和H1为常数。作为本技术方案的优选方案之一，至少一种测距传感器其存在误差为（-E，E），则在将障碍物信息按照误差范围沿误差方向膨胀对应宽度后，以膨胀后的障碍物信息转化为局部和/或全局地图中的坐标，并关联至对应栅格；或者，将障碍物信息转化为局部和/或全局地图中的坐标，并关联至对应栅格，根据误差范围对具有障碍物的栅格沿误差的方向或全方位进行膨胀，以膨胀后的区域作为具有障碍物栅格进行导航指引，其中E为正常数。作为本技术方案的优选方案之一，所述栅格的边长为δ，当2E/δ小于1时，对具有障碍物的栅格不进行膨胀；当2E/δ大于等于1时，对具有障碍物的栅格进行膨胀，所述δ为正常数。一种机器人自主导航装置，包括：随机器人行进的至少一种测距传感器和与所述测距传感器相连接的控制器，至少在测距传感器实时对应的探测盲区内，自机器人进入到离开所述探测盲区期间，机器人在接近探测盲区时所测得的障碍物信息作为路径导航模块的导航指引，以保证机器人在经过障碍物所在栅格时不会因实时障碍信息的刷新在探测盲区撞到障碍物。作为本技术方案的优选方案之一，所述测距传感器至少包括用于局部和/或全局建图的激光雷达，所述控制器包括与激光雷达相连接的SLAM建图模块和路径导航模块，测距传感器在有效测试区实时更新测得障碍物信息，并将相应的障碍物信息关联至对应栅格，且不同测距传感器之间就同一栅格的测试结果出现有障碍物信息和无障碍物信息的冲突时，输出有障碍物信息。一种机器人，其具有所述的机器人自主导航装置；和/或，所述机器人采用所述的机器人自主导航方法进行导航。有益效果：通过区分传感器在机器人行进过程中所对应的探测盲区和有效测试区，将在有探测盲区邻近的有效测试区内所测的对应探测盲区的障碍物信息，在机器人经过探测盲区过程中作为导航指引，防止机器人在行进或拐弯过程中因为探测盲区无法测出准确的障碍物信息，而将整个探测盲区均视作无障碍物进行路线规划，减少了机器人与障碍物发生碰撞的概率，提高了机器人导航的准确性和高效性。附图说明图1是本技术实施例1提供的机器人自主导航装置的结构示意图。图2是本技术实施例2提供的机器人自主导航装置的结构示意图。图3是本技术实施例3提供的机器人自主导航装置的结构示意图。图4是本技术实施例4提供的机器人自主导航装置的结构示意图。图中：1、控制器；2、激光雷达；3、超声波测距仪；4、深度相机；5、毫米波雷达；6、驱动系统；11、SLAM建图模块；12、路径导航模块。具体实施方式下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本技术的技术方案。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人自主导航装置，其特征在于，包括：随机器人行进的至少一种测距传感器和与所述测距传感器相连接的控制器，所述控制器包括至少与其中一个测距传感器相连接的SLAM建图模块和路径导航模块，至少在测距传感器实时对应的探测盲区内，自机器人进入到离开所述探测盲区期间，机器人在接近探测盲区时所测得的障碍物信息作为路径导航模块的导航指引，以保证机器人在经过障碍物时不会因实时障碍信息的刷新在探测盲区撞到障碍物。

【技术特征摘要】
1.一种机器人自主导航装置，其特征在于，包括：随机器人行进的至少一种测距传感器和与所述测距传感器相连接的控制器，所述控制器包括至少与其中一个测距传感器相连接的SLAM建图模块和路径导航模块，至少在测距传感器实时对应的探测盲区内，自机器人进入到离开所述探测盲区期间，机器人在接近探测盲区时所测得的障碍物信息作为路径导航模块的导航指引，以保证机器人在经过障碍物时不会因实时障碍信息的刷新在探测盲区撞到障碍物。2.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵赫成，姜新禹，刘文治，谭文铨，疏达，李远，
申请(专利权)人：北醒北京光子科技有限公司，
类型：新型
国别省市：北京,11