障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法技术

本发明专利技术涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法，障碍物自学习方法包括以下步骤：步骤1，获取移动区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历；步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历；步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据；步骤4，存储障碍物边界数据。通过使用本发明专利技术，可以实现以下效果：(1)自动获取障碍物信息，智能程度高，通过一次学习，以便能在以后的作业中主动避开障碍物；(2)能够自主学习环境中新增的障碍物。

【技术实现步骤摘要】
障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法
本专利技术涉及智能机器人
，尤其涉及一种障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法。
技术介绍
为了实现割草机器人自主作业功能，需要获取作业环境内障碍物的信息，从而避免机器人与障碍物的碰撞。障碍物信息的获取主要有两种方式：预先示教获取、运用传感器实时获取。通过预先示教获取障碍物信息，存在以下缺点：示教过程繁琐，导致用户使用不方便；不能适应环境变化，新增障碍物后需要重新示教。运用传感器实时获取障碍物信息，存在以下缺点：需要动态规划路径，导致割草效率降低、出现漏割现象。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提出一种障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法，无需外部提供障碍物信息，自动学习获取障碍物边界数据，并且一旦获取障碍物边界数据，能够将边界数据存储。一种障碍物自学习方法，包括以下步骤：步骤1，获取移动区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历；步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历；步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据；步骤4，存储障碍物边界数据。优选的，所述步骤3包括以下步骤：步骤3－1，以栈顶对应栅格为中心，依次检查栅格标记，在检查的过程中，若栅格的标记是未遍历，则控制移动单元前往该栅格，进入步骤3－2；若所有栅格标记都不是未遍历，则将栈顶元素退栈，若栈内元素个数为0，则完成移动区域遍历，进入步骤4，若栈内元素个数不为0，，进入步骤3－3；步骤3－2，若移动单元前往步骤3－1所述栅格的过程中没有发生碰撞，则重新标记该栅格为已遍历，将该栅格数据入栈，进入步骤3－1；若发生碰撞，则重新标记该栅格为障碍物，控制移动单元退回到上一个栅格，进入步骤3－1；步骤3－3，以栈顶对应栅格为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，若存在栅格的标记是未遍历，则进入步骤3－4；若所有栅格标记都不是未遍历，则将栈顶元素退栈，若栈内元素个数为0，则完成移动区域遍历，进入步骤4，若栈内元素个数不为0，进入步骤3－3；步骤3－4，寻找移动单元所在栅格前往栈顶对应栅格的无障碍物路径。优选的，所述步骤3－4包括以下步骤：步骤3－4－1，将移动单元所在栅格作为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，对每个栅格标记为已遍历，分别进行步骤3－4－2；步骤3－4－2，若该栅格为栈顶对应栅格，则找到移动单元所在栅格前往栈顶对应栅格的无障碍物路径，进入步骤3－4－3；否则，以该栅格作为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，对每个栅格标记为已遍历，分别进行步骤3－4－2；步骤3－4－3，沿着无障碍路径，控制移动单元到达栈顶对应栅格，进入步骤3－1。本专利技术还涉及一种新障碍物自学习方法，包括以下步骤：步骤1，根据存储的作业路径，控制移动单元前往下一个作业栅格，若发生碰撞，则进入步骤2，否则，到达作业栅格后，重复步骤1直到所有的作业栅格都已遍历，进入步骤5；步骤2，标记当前发生碰撞的栅格为障碍物，若当前栅格为下一个作业栅格，则将下一个作业栅格从作业路径移除，控制移动单元退回到上一个作业栅格，进入步骤4；若当前栅格不是下一个作业栅格，进入步骤3；步骤3，判断下一个作业栅格是否被障碍物栅格包围，若是，则将下一个作业栅格从作业路径中移除，并重复步骤4；若不是，则进入步骤4；步骤4，按照当前栅格地图的障碍物信息，寻找前往下一个作业栅格的无障碍路径，进入步骤1；步骤5，存储新障碍物边界数据。优选的，所述步骤4包括以下步骤：步骤4－1，将移动单元所在栅格作为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，对每个栅格标记为已遍历，分别进行步骤4－2；步骤4－2，若该栅格为下一个作业栅格，则找到移动单元所在栅格前往栈顶对应栅格的无障碍物路径，进入步骤4－3；否则，以该栅格作为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，对每个栅格标记为已遍历，分别进行步骤4－2；步骤4－3，沿着无障碍路径，控制移动单元到达下一个作业栅格，进入步骤1。通过使用本专利技术，可以实现以下效果：(1)自动获取障碍物信息，智能程度高，通过一次学习，以便能在以后的作业中主动避开障碍物；(2)能够自主学习环境中新增的障碍物。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1是本专利技术实施例一的流程示意图；图2是本专利技术实施例一中步骤3的流程示意图；图3是本专利技术实施例二的流程示意图。具体实施方式以下结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步的描述，但本专利技术并不限于这些实施例。实施例一本实施例提出一种障碍物自学习方法，通过该方法自动获取障碍物信息，以便能在以后的作业中主动避开障碍物。在本实施例中，以割草机为模型，以自动获取割草区域的障碍物为目的，对本技术方案进行详细说明。割草机使用定位、惯性组合导航得到其当前位置与姿态。割草机采用左右轮驱动前行、差速控制转向，运用运动控制算法控制割草机的运动。割草机外壳上装有磁铁，内部运用霍尔传感器检测磁场大小变化，从而判断割草机外壳是否发生形变，若发生形变，则判断为发生碰撞。如图1所示，本实施例包括以下步骤：步骤1，获取割草区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历。具体的，割草机获取割草区域信息，割草区域信息包括割草区域形状及大小，将割草区域划分为栅格，获得栅格地图数据，并对栅格地图数据在割草机中进行存储。在本实施例中，栅格的大小与割草机下方的单位割草面积相同。由于障碍物的存在，栅格地图上的每个栅格均不知是否可以达到，首先对每个栅格标记为未遍历。步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历。为减少割草机行走的路径，起点栅格一般设在栅格地图的角落。步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据。如图2所示，步骤3为开始遍历到结束遍历的过程，具体包括以下步骤：步骤3－1，以栈顶对应栅格为中心，依次检查栅格标记确定下一个目标栅格，例如先上方栅格，再下方栅格，再左方栅格，再右方栅格进行检查。在检查的过程中，若栅格的标记是未遍历，则找到目标点，控制割草机前往目标栅格，进入步骤3－2；若所有栅格标记都不是未遍历，即未找到目标点，则将栈顶元素退栈，若栈内元素个数为0，即达到栈底，则遍历结束，进入步骤4，若未达到栈底，进入步骤3－3；步骤3－2，若割草机前往步骤3－1所述栅格的过程中没有检测到碰撞，则重新标记该栅格为已遍历草皮，将该栅格数据入栈，进入步骤3－1；若检测到碰撞，则目标栅格标记为障碍物，控制割草机退回上一个栅格，进入步骤3－1；步骤3－3，以栈顶对应栅格为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，若栈顶栅格四周存在未遍历的栅格，则进入步骤3－4；若栈顶栅格四周不存在未遍历的栅格，则将栈顶元素退栈，若栈内元素个数为0，即达到栈底，则完成栅格地图遍历，进入步骤4，若栈内元素个数不为0，则进入步骤3－3；步骤3－4，寻找前往栈顶栅格的无障碍物路径。具体的，步骤3－4包括以下步骤：步骤3－4－1，将割草机所在栅格作为中心，检查上方栅格、下方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.障碍物自学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取移动区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历；步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历；步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据；步骤4，存储障碍物边界数据。

【技术特征摘要】
1.障碍物自学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取移动区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历；步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历；步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据；步骤4，存储障碍物边界数据。2.如权利要求1所述的障碍物自学习方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：步骤3－1，以栈顶对应栅格为中心，依次检查栅格标记，在检查的过程中，若栅格的标记是未遍历，则控制移动单元前往该栅格，进入步骤3－2；若所有栅格标记都不是未遍历，则将栈顶元素退栈，若栈内元素个数为0，则完成移动区域遍历，进入步骤4，若栈内元素个数不为0，进入步骤3－3；步骤3－2，若移动单元前往步骤3－1所述栅格的过程中没有发生碰撞，则重新标记该栅格为已遍历，将该栅格数据入栈，进入步骤3－1；若发生碰撞，则重新标记该栅格为障碍物，控制移动单元退回到上一个栅格，进入步骤3－1；步骤3－3，以栈顶对应栅格为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，若存在栅格的标记是未遍历，则进入步骤3－4；若所有栅格标记都不是未遍历，则将栈顶元素退栈，若栈内元素个数为0，则完成移动区域遍历，进入步骤4，若栈内元素个数不为0，进入步骤3－3；步骤3－4，寻找移动单元所在栅格前往栈顶对应栅格的无障碍物路径。3.如权利要求2所述的障碍物自学习方法，其特征在于，所述步骤3－4包括以下步骤：步骤3－4－1，将移动单元所在栅格作为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，对每个栅格标记为已遍历，分别进行步骤3－4－2；步骤3－4－2，若该栅格为栈顶对应栅格，则找到移...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈勇，龚建飞，陈凤梧，张哲，汤冯炜，朱海微，管国祥，杨养文，
申请(专利权)人：浙江亚特电器有限公司，无锡卡尔曼导航技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33