机器人自主导航方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种机器人自主导航方法和装置，该方法包括：接收机器人发送的任务目标；获取室内摄像头采集的图像信息，在图像信息中识别任务目标；对任务目标进行定位，计算任务目标的位置，根据任务目标的位置和机器人的位置规划运动路径；将规划后的运动路径返回至机器人，以使得机器人按照规划后的运动路径进行导航。采用本方法服务器通过室内摄像头能够从全局视角快速识别任务目标，不需要机器人盲目全面进行任务目标的搜索识别，所以使任务目标的识别更加高效。且服务器通过室内摄像头能够从全局视角实时、动态地响应任务目标的位置变化，从而根据任务目标最新的位置能够灵活规划机器人的运动路径。

Autonomous navigation method and device for robot

The invention relates to a robot autonomous navigation method and device. The method includes: receiving the robot sends the task target image information acquisition; indoor camera acquisition, target recognition task in the image information; the localization of target, target position calculation, according to the position of planning target position and motion path of the robot the motion path planning; after the return to the robot so that the robot path planning according to the navigation. Using this method, the server through the indoor camera can quickly identify the target from a global perspective, there is no need to search for Blind Recognition Robot comprehensive target recognition, so make the target more efficient. And the server can respond to the position change of the target in real-time and dynamically from the global perspective through the indoor camera, so as to flexibly plan the motion path of the robot according to the latest position of the target.

【技术实现步骤摘要】
机器人自主导航方法和装置
本专利技术涉及机器人
，特别是涉及一种机器人自主导航方法和装置。
技术介绍
近些年来，随着计算机、互联网、传感器及导航技术的发展，使服务机器人逐步走进我们的家庭和生活。一般服务机器人在提供服务中，通过自身的导航系统进行导航从而完成任务。传统的导航方式大多是基于地图搜索模式进行运动路径规划，这种运动路径规划方式不仅耗时长、计算量大，且在动态的家庭室内环境中，不能及时发现动态变化、不能够灵活规划运动路径从而导致不能及时响应用户需求。所以急需设计一种机器人能够实时、动态地响应用户的任务需求、并且灵活规划运动路径。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在动态的室内环境中，实时、动态地响应任务目标的位置变化，并灵活规划运动路径的机器人自主导航方法和装置。一种机器人自主导航方法，所述方法包括：接收任务指令，获取任务目标；获取室内摄像头采集的图像信息，在所述图像信息中识别所述任务目标；对所述任务目标进行定位，计算所述任务目标的位置，根据所述任务目标的位置和所述机器人的位置规划运动路径；将规划后的运动路径返回至机器人，以使得机器人按照规划后的运动路径进行导航。在其中一个实施例中，所述在所述图像信息中识别所述任务目标的步骤包括：根据任务目标获取对应的身份信息，所述身份信息包括基于深度神经网络的人脸模型信息或物体模型信息；在所述图像信息中检测是否存在与任务目标对应的人脸模型信息或物体模型信息；若存在，则识别所述图像信息中的任务目标。在其中一个实施例中，在所述计算所述任务目标的位置的步骤之前，还包括：获取世界坐标系，以及多个室内摄像头坐标系；分别建立多个室内摄像头坐标系与世界坐标系之间的空间映射关系。在其中一个实施例中，所述计算所述任务目标的位置的步骤包括：获取任务目标在室内摄像头坐标系的位置；根据室内摄像头坐标系与世界坐标系之间的空间映射关系及任务目标在室内摄像头坐标系的位置计算任务目标在世界坐标系的位置。在其中一个实施例中，所述方法包括：接收所述服务器规划后返回的运动路径；根据所述运动路径进行导航。在其中一个实施例中，所述装置包括：任务目标接收模块，用于接收任务指令，获取任务目标；任务目标识别模块，用于获取室内摄像头采集的图像信息，在所述图像信息中识别所述任务目标；运动路径规划模块，用于对所述任务目标进行定位，计算所述任务目标的位置，根据所述任务目标的位置和所述机器人的位置规划运动路径；发送模块，用于将规划后的运动路径返回至机器人，以使得机器人按照规划后的运动路径进行导航。在其中一个实施例中，所述任务目标识别模块还用于根据任务目标获取对应的身份信息，所述身份信息包括基于深度神经网络的人脸模型信息或物体模型信息；在所述图像信息中检测是否存在与任务目标对应的人脸模型信息或物体模型信息；若存在，则识别所述图像信息中的任务目标。在其中一个实施例中，所述装置还包括：空间映射建立模块，用于获取世界坐标系，以及多个室内摄像头坐标系；分别建立多个室内摄像头坐标系与世界坐标系之间的空间映射关系。在其中一个实施例中，所述运动路径规划模块还用于获取任务目标在室内摄像头坐标系的位置；根据室内摄像头坐标系与世界坐标系之间的空间映射关系及任务目标在室内摄像头坐标系的位置计算任务目标在世界坐标系的位置。在其中一个实施例中，所述装置包括：运动路径接收模块，用于接收所述服务器规划后返回的运动路径；导航模块，用于根据所述运动路径进行导航。上述机器人自主导航方法和装置，服务器接收任务目标，获取任务目标，并获取室内摄像头采集的图像信息，在室内摄像头采集的图像信息中识别任务目标。与传统地图搜索模式相比，采用本方法服务器通过室内摄像头能够从全局视角快速识别任务目标，不需要机器人盲目全面进行任务目标的搜索识别，所以使任务目标的识别更加高效。然后服务器再对任务目标进行定位，计算任务目标的位置，根据任务目标的位置和机器人的位置规划运动路径。因为服务器通过室内摄像头能够从全局视角实时、动态地响应任务目标的位置变化，从而根据任务目标最新的位置能够灵活规划机器人的运动路径。避免任务目标的位置发生变化，而机器人的运动路径却未实时更新。最后服务器将规划后的运动路径返回至机器人，机器人接收服务器返回的运动路径，并根据该运动路径进行导航。附图说明图1为一个实施例中机器人自主导航方法的应用环境图；图2为一个实施例中机器人自主导航方法的流程图；图3为另一个实施例中机器人自主导航方法的流程图；图4为一个实施例中机器人自主导航装置的结构示意图；图5为另一个实施例中机器人自主导航装置的结构示意图；图6为再一个实施例中机器人自主导航装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术。但是本专利技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似改进，因此本专利技术不受下面公开的具体实施的限制。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。本专利技术实施例中所提供的机器人自主导航方法可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器106进行连接，机器人104通过网络与服务器106连接，服务器106通过网络与多个室内摄像头108连接。用户可以通过终端102向服务器106发出任务指令，用户还可以通过机器人104向服务器106发出任务指令，服务器106接收任务指令，并识别任务指令中携带的任务目标。服务器106再获取室内摄像头108采集的图像信息，在室内摄像头108采集的图像信息中识别任务目标。服务器106对识别后的任务目标进行定位，获取该任务目标的位置，根据该任务目标的位置规划运动路径。服务器106将规划后的运动路径返回至机器人104。机器人104根据规划后的运动路径进行导航。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种机器人自主导航方法，以该方法应用于图1中的服务器106为例进行说明，具体包括：步骤202，接收任务指令，获取任务目标。终端上预先安装了应用程序，用户通过应用程序登录服务器，进行身份注册。用户不仅可以对其本人进行个人信息注册，还可以对其家庭成员进行个人信息注册。个人信息包括个人基本信息及身份信息。个人基本信息包括姓名、性别、年龄、出生年月、血型、身高、体重、心率、血压、血糖、血脂、疾病历史、用药历史等。对于人物的识别，身份信息是指具备身份认证功能的生物特征信息，例如声纹特征和基于深度神经网络的人脸模型信息。个人基本信息、声纹特征及人脸模型信息是一一对应的。对于物品的识别，则可以利用终端采集室内物体的图像数据，建立物体模型，并保存为该物品的身份信息。物品的基本信息则可以是对该物品的称谓。采集人物的声纹特征时，用户通过向机器人念一段文选段落的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器人自主导航方法，所述方法包括：接收任务指令，获取任务目标；获取室内摄像头采集的图像信息，在所述图像信息中识别所述任务目标；对所述任务目标进行定位，计算所述任务目标的位置，根据所述任务目标的位置和所述机器人的位置规划运动路径；将规划后的运动路径返回至机器人，以使得机器人按照规划后的运动路径进行导航。

【技术特征摘要】
1.一种机器人自主导航方法，所述方法包括：接收任务指令，获取任务目标；获取室内摄像头采集的图像信息，在所述图像信息中识别所述任务目标；对所述任务目标进行定位，计算所述任务目标的位置，根据所述任务目标的位置和所述机器人的位置规划运动路径；将规划后的运动路径返回至机器人，以使得机器人按照规划后的运动路径进行导航。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述图像信息中识别所述任务目标的步骤包括：根据任务目标获取对应的身份信息，所述身份信息包括基于深度神经网络的人脸模型信息或物体模型信息；在所述图像信息中检测是否存在与任务目标对应的人脸模型信息或物体模型信息；若存在，则识别所述图像信息中的任务目标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述计算所述任务目标的位置的步骤之前，还包括：获取世界坐标系，以及多个室内摄像头坐标系；分别建立多个室内摄像头坐标系与世界坐标系之间的空间映射关系。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述任务目标的位置的步骤包括：获取任务目标在室内摄像头坐标系的位置；根据室内摄像头坐标系与世界坐标系之间的空间映射关系及任务目标在室内摄像头坐标系的位置计算任务目标在世界坐标系的位置。5.一种机器人自主导航方法，所述方法包括：接收所述服务器规划后返回的运动路径；根据所述运动路径进行导航。6.一种机器人自主导航装置，其特征在于，所述装置包括：任务目标接收模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹郁，
申请(专利权)人：深圳市智美达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44