本发明专利技术公开了一种移动机器人避障导航的方法和系统，该方法包括：建立家庭环境的全局地图；设置机器人移动的起点和终点；根据A*算法规划机器人的移动路径；在所述全局地图中标记障碍物的位置；根据A*算法重新规划机器人的移动路径；根据所述规划的路径控制机器人移动；机器人到达终点，则停止移动。本发明专利技术技术方案能够对未知的环境进行探测，获取不明障碍物的信息，并引入估计函数来规划最短、最经济的路径，节约了机器人避障导航的设备成本；还能够实时监测机器人的位置和移动姿态，实时调整和控制机器人的行走状态，保证了机器人避障导航的准确性和有效性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动化
，特别涉及一种移动机器人避障导航的方法和系统。
技术介绍
机器人技术的发展是科学技术综合发展的共同结晶。机器人按照用途可以分为军用机器人、工业机器人、服务机器人等，其中，这些机器人类型中都对移动机器人有巨大的需求。移动机器人的研究范围涵盖:体系结构、控制机构、信息系统、传感技术、规划策略、以及驱动系统等几个方面，涉及机械运动学、人工智能、智能控制、模式识别、图像处理、视觉技术、传感技术、计算机网络与通讯、以至生物信息技术等在内的多个学科领域。移动机器人不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。移动机器人的研究水平，是衡量一个国家科技发展水平和综合国力的重要标志。“机器人革命”有望成为“第三次工业革命”的一个切入点和重要增长点，将影响全球制造业格局。国际机器人联合会(IFR)预测:“机器人革命”将创造数万亿美元的市场，从而带动与机器人相关的新材料功能模块、感知获取与识别、智能控制与导航等关键技术与市场快速发展。智能机器人，如，扫地机器人、家庭服务机器人越来越广泛地应用于工业生产和家庭生活中，机器人要实现灵活、高效、智能地移动，需要具有自主导航能力。自主避障技术是评价机器人智能化程度的关键指标，体现了对未知障碍物的处理能力，也是智能机器人在位置环境下完成预设任务的关键技术之一。移动机器人处在未知、复杂、动态的非结构化环境中，在没有人工干预的条件下，应该具备利用自身携带的传感器感知其所处环境信息的能力，并对环境进行建模，能够自主避开障碍物，同时尽量减少时间和能量的消耗。在机器人避障导航
，国内外学者都提出了有效的解决方案。通过超声波传感器探测障碍物，利用指南针定位，辅以贝叶斯概率算法计算障碍物占据的概率，从而实现环境信息监测和路径规划。最优控制技术利用视觉反馈来解决机器人的避障问题，利用和机器人期望行为相关的基于图像目标图像最小方案来控制机器人，利用动态拟牛顿法来进行动态递归最小二乘Jacobian估计来实现目标函数的最小化。通过利用单目摄像机来获取障碍物的大致三维信息，利用超声波传感器来获取障碍物的精确信息，利用单目视觉和超声波共同探测障碍物信息。中国科学院开发的智能移动机器人平台一一爱姆，具有视觉跟踪、语音对话、自主避障等综合功能，安装有16个超声波传感器和16个红外传感器来探测障碍物。现有的机器人自主避障导航技术，多存在结构复杂、硬件成本昂贵、维护成本高的缺点，不适应快速增长的机器人发展需求。
技术实现思路
本专利技术提供一种移动机器人避障导航的方法和系统，能够对未知的环境进行探测，获取不明障碍物的信息，并引入估计函数来规划最短、最经济的路径，节约了机器人避障导航的设备成本。本方案还能够实时监测机器人的位置和移动姿态，根据机器人和规划路径的偏差来实时、动态的调整和控制机器人的行走状态，保证了机器人避障导航的准确性和有效性。本专利技术的技术方案提供了一种移动机器人避障导航的方法，包括以下步骤:建立家庭环境的全局地图；设置机器人移动的起点和终点；根据A*算法规划机器人的移动路径；在所述全局地图中标记障碍物的位置；根据A*算法重新规划机器人的移动路径；根据所述规划的路径控制机器人移动；机器人到达终点，则停止移动。进一步的，A*算法包括下述步骤:A、把起点s放入open表；B、遍历s节点周围8个方向的子节点；C、判断8个子节点是否在open表或close表中；若子节点在open表，执行D ；若子节点在close表，执行F ;若子节点不在open表或close表，执行H ；D、重新计算open表中节点h(n)+g(n)值，并判断是否减小；若减小，则执行E ;若未发生减小，则执行I ;E、更新open表中节点的h (n) +g (η)值，转向I ；F、重新计算close表中节点的h(n)+g(n)值，并判断是否减小；若减小，则执行G ;若未发生减小，则执行I ;G、该子节点从close表移出，放到open表，转向I ;H、计算该子节点h (n)+g (η)值，并将其加入open表；1、按照h(n)+g(n)的值进行排序，选择该值最小的节点放入close表；J、判断h(n)是否为O ;若为O，则执行K;若不为O，则执行B;K、找到终点。其中，open表用于存放已经生成而未考察的节点；closed表用于记录已经访问过的节点。进一步的，所述f (η)值的计算方法为:节点η的相邻节点有八个搜索方向，分别为上、下、左、右、左上、左下、右上和右下；对每个搜索方向，均使用估计函数来计算从当前点到下一个点的估计值，将估计值最小的方向置为下一个运动方向。进一步的，所述估计函数为f (n) = g (n) +h (η)其中，f (η)为当前点到下一点的估计值，g(n)为从起点s到节点η之间的实际值，代表了搜索广度的优先趋势，h (η)为从节点η到目标点D之间的最佳路径的估计值，包含了搜索中的启发信息。进一步的，使用超声波检测障碍物，并将障碍物在机器人坐标系下的位置转换为全局地图中的位置；设定障碍物检测阈值为1500mm，超过1500mm不做处理，小于1500mm则将障碍物在全局地图中标记。进一步的，规划出的路径用二维数组表示；所述二维数组的行数表示路径中直线段的个数，列数表示每个直线段中的栅格位置；所述二维数组所定义的路径中的点为局部目标点。进一步的，所述根据所述规划的路径控制机器人移动，进一步包括:在运动过程中实时更新机器人的位置和姿态；计算机器人当前位置与所述局部目标点的偏差，在行走过程中实时纠正偏差，实现机器人的实时控制。本专利技术的技术方案还提供了一种移动机器人避障导航的系统，包括:控制单元、里程计、超声波传感器、姿态传感器，其中，控制单元用于存储和调整地图，计算A*算法，控制机器人移动，纠正机器人移动的偏差；里程计用于测量机器人在室内行走的距离；超声波传感器用于探测机器人周围的障碍物信息；姿态传感器用于探测机器人的姿态和移动方向。进一步的，控制单元接收来自里程计的测量数据，计算机器人的位置；控制单元根据机器人所处的位置，计算与规划路径中的局部目标点的偏差。进一步的，控制单元接收姿态传感器的测量数据，获得机器人的姿态和移动方向；控制单元根据计算出的所述偏差和机器人的姿态，实时控制机器人的运动。本专利技术技术方案提供一种移动机器人避障导航的方法和系统，能够对未知的环境进行探测，获取不明障碍物的信息，并采用估计函数来规划最短、最经济的路径，节约了机器人避障导航系统的设备成本。本方案还能够实时监测机器人的位当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种移动机器人避障导航的方法，其特征在于，包括以下步骤：建立家庭环境的全局地图；设置机器人移动的起点和终点；根据A*算法规划机器人的移动路径；在所述全局地图中标记障碍物的位置；根据A*算法重新规划机器人的移动路径；根据所述规划的路径控制机器人移动；机器人到达终点，则停止移动。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王玉亮，王晓刚，王巍，薛林，
申请(专利权)人：北京进化者机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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