导航控制方法、装置及可移动设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种导航控制方法、装置及可移动设备，通过采集参考系参数的实际参数数据；根据当前采集的实际参数数据以及移动模型，获得当前实际行为数据；所述移动模型根据所述参考系参数的样本参数数据以及预期行为数据训练获得；结合所述当前实际行为数据以及所述预期行为数据，生成行动指令；按照所述行动指令控制所述可移动设备行走。本发明专利技术实施例提高了路线导航的精确度。

【技术实现步骤摘要】
导航控制方法、装置及可移动设备
本专利技术实施例涉及计算机应用
，尤其涉及一种导航控制方法、装置及可移动设备。
技术介绍
移动机器人是一种可以自动执行工作的智能设备，其能够协助或取代人类的工作，因此可以应用于诸多应用场景中。移动机器人工作时需要进行路线导航以进行行走，目前的导航方案通常依赖于第三方提供的地图系统，利用GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)进行定位，精确度不高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种导航控制方法、装置及可移动设备，用于解决现有技术中路线导航精确度不高的技术问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种导航控制方法，应用于可移动设备中，包括：采集参考系参数的实际参数数据；根据当前采集的实际参数数据以及移动模型，获得当前实际行为数据；所述移动模型根据所述参考系参数的样本参数数据以及预期行为数据训练获得；结合所述当前实际行为数据以及所述预期行为数据，生成行动指令；按照所述行动指令控制所述可移动设备行走。可选地，所述当前实际行为数据获得步骤之前，还包括：确定所述可移动设备的欲行走路线对应的所述移动模型；其中，所述参考系参数的样本参数数据由所述可移动设备被人工控制在所述欲行走路线中行走时采集的。可选地，所述行动指令生成步骤包括：结合所述当前实际行为数据以及下一采集时刻对应的预期行为数据，生成行动指令。可选地，所述行动指令生成步骤包括：比较所述当前实际行为数据以及当前采集时刻对应的预期行为数据；如果比较结果在误差允许范围内，结合所述当前实际行为数据以及下一采集时刻对应的预期行为数据，生成行动指令；否则，控制所述可移动设备在指定范围内行走，同时继续执行所述采集参考系参数的实际参数数据的步骤。可选地，所述行动指令生成步骤包括：结合前一采集时刻的实际行为数据、所述当前实际行为数据以及下一采集时刻对应的预期行为数据，生成行动指令。可选地，所述当前实际行为数据获得步骤包括：判断每一参考系参数的当前实际参数数据是否符合参数要求；根据符合参数要求的参考系参数的当前实际参数数据以及移动模型，获得当前实际行为数据。可选地，所述当前实际行为数据获得步骤包括：根据每一参考系参数的权重系数处理其当前实际参数数据，获得每一参考系参数的当前权重数据；输入每一参考系参数的当前权重数据至所述移动模型，获得当前实际行为数据。可选地，还包括：将所述当前实际行为数据作为当前时刻对应的预期行为数据、所述参考系参数的当前实际参数数据作为当前时刻对应的样本参数数据，以重新训练所述移动模型。本专利技术实施例的第二方面提供了一种导航控制装置，应用于可移动设备中，所述装置包括：采集模块，用于采集参考系参数的实际参数数据；行为计算模块，用于根据当前采集的实际参数数据以及移动模型，获得当前实际行为数据；所述移动模型根据所述参考系参数的样本参数数据以及预期行为数据训练获得；指令生成模块，用于结合所述当前实际行为数据以及所述预期行为数据，生成行动指令；导航控制模块，用于按照所述行动指令控制所述可移动设备行走。本专利技术实施例的第三方面提供了一种可移动设备，包括检测组件、存储器以及处理组件；所述存储器存储一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令用于被所述处理组件调用执行；所述处理组件用于：触发所述检测组件采集参考系参数的实际参数数据；根据当前采集的实际参数数据以及移动模型，获得当前实际行为数据；所述移动模型根据所述参考系参数的样本参数数据以及预期行为数据训练获得；结合所述当前实际行为数据以及所述预期行为数据，生成行动指令；按照所述行动指令控制所述可移动设备行走。本专利技术实施例中，利用参考系参数的样本参数数据以及预期行为数据，可以预先训练获得移动模型，从而可移动设备实际行走时，通过采集参考系参数的实际参数数据利用该移动模型，即可以获得实际行为数据，结合实际行为数据以及预期行为数据，可以生成行动指令，从而根据该行动指令即可以控制可移动设备行走。本申请实施例无需依赖第三方提供的地图系统，通过预先训练的移动模型使得获得的可移动设备的实际行为数据更加精确，提高可移动设备路线导航的精确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术实施例提供的一种导航控制方法一个实施例的流程示意图；图2示出了本专利技术实施例提供的一种导航控制方法又一个实施例的流程示意图；图3示出了本专利技术实施例提供的一种导航控制装置一个实施例的结构示意图；图4示出了本专利技术实施例提供的一种可移动设备一个实施例的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。在本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。本专利技术实施例的技术方案适用于可自动执行工作的可移动设备中，例如移动机器人、自动送餐车等等智能机器人设备。可移动设备通过路线导航可自主行走。正如
技术介绍
中所述，现有技术中通常依赖于第三方提供的地图系统，利用GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)进行自身定位，再结合地图数据来规划可行走路线，以进行行走。但是专利技术人研究出现，目前GPS定位结果尽管可以达到十几米，但是对于精度要求较高的场景，例如送餐机器人通常应用于最后一公里的特殊环境，利用GPS误差较大，将无法做到如此高精度要求；且需要强依赖于地图系统，而地图数据对于细小路段也无法做到准确及时提供，因此也会影响路线导航精确度。为了解决现有技术中路线导航精确度较低的技术问题，本专利技术实施例提供了一种导航控制方法，利用参考系参数的样本参数数据以及预期行为数据，可以预先训练获得移动模型，从而可移动设备实际行走时，通过采集参考系参数的实际参数数据利用该移动模型，即可以获得实际行为数据，结合实际行为数据以及预期行为数据，可以生成行动指令，从而根据该行动指令即可以控制可移动设备行走。本申请实施例无需依赖第三方提供的地图系统，通过预先训练的移动模型使得获得的可移动设备的实际行为数据更加精确，从而提高可移动设备路线导航的精确度。下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1是本专利技术实施例提供的一种导航控制方法一个实施例的流程图，本实施例所述方法应用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种导航控制方法，其特征在于，应用于可移动设备中，所述方法包括：采集参考系参数的实际参数数据；根据当前采集的实际参数数据以及移动模型，获得当前实际行为数据；所述移动模型根据所述参考系参数的样本参数数据以及预期行为数据训练获得；结合所述当前实际行为数据以及所述预期行为数据，生成行动指令；按照所述行动指令控制所述可移动设备行走。

【技术特征摘要】
1.一种导航控制方法，其特征在于，应用于可移动设备中，所述方法包括：采集参考系参数的实际参数数据；根据当前采集的实际参数数据以及移动模型，获得当前实际行为数据；所述移动模型根据所述参考系参数的样本参数数据以及预期行为数据训练获得；结合所述当前实际行为数据以及所述预期行为数据，生成行动指令；按照所述行动指令控制所述可移动设备行走。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前实际行为数据获得步骤之前，还包括：确定所述可移动设备的欲行走路线对应的所述移动模型；其中，所述参考系参数的样本参数数据由所述可移动设备被人工控制在所述欲行走路线中行走时采集的。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行动指令生成步骤包括：结合所述当前实际行为数据以及下一采集时刻对应的预期行为数据，生成行动指令。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述行动指令生成步骤包括：比较所述当前实际行为数据以及当前采集时刻对应的预期行为数据；如果比较结果在误差允许范围内，结合所述当前实际行为数据以及下一采集时刻对应的预期行为数据，生成行动指令；否则，控制所述可移动设备在指定范围内行走，同时继续执行所述采集参考系参数的实际参数数据的步骤。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述行动指令生成步骤包括：结合前一采集时刻的实际行为数据、所述当前实际行为数据以及下一采集时刻对应的预期行为数据，生成行动指令。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前实际行为数据获得步骤包括：判断每一参考系参数的当前实际参数数据是否符合参数要求；根据符合参数要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：张尤优，曾春，王贺冬，
申请(专利权)人：北京小度信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11