路径规划方法、移动式机器及计算机可读介质技术

本公开涉及机器定位及路径规划的技术领域，主要公开了一种路径规划方法，其包括以下主要步骤：识别出首张具有特征区的图像作为第一图像；根据所述特征区的位置，生成第二路径的数据；当移动部件沿所述第二路径进行移动时，识别出所述第二图像，据此生成用于引导所述移动部件移动到预定位置的第三路径的数据。本公开的一些技术效果在于：对第一图像进行处理，使机器下一步能以锁定某一场景的标签在视野范围内的方式进行移动，在有效、迅速地提高定位精度后，使规划出的第三路径更为精准；另外，通过合理地规划出第二路径，降低了机器在位姿初始化后一段时间内无法捕捉到场景的标签或足够的特征点的概率。

【技术实现步骤摘要】
路径规划方法、移动式机器及计算机可读介质
本公开涉及机器定位及路径规划的
，特别涉及机器移动路径的规划方法及移动式机器。
技术介绍
随着提高机器自动化水平的需求日趋强烈，作为核心技术之一——机器的定位及路径规划技术受到广泛关注。众所周知，当机器——例如室内机器人执行自动化任务(如自动导航到指定地点来配送货物或按规划的路径移动来收集周围环境的信息)时，首先需要获得初始的位姿信息。而由于一些情况下，机器开机后，附近环境并不具有能及时为机器定位提供足够充分的条件时(例如机器在开机所在的位置上拍摄到的场景图像中不具有特征标记)，机器无法获知自身位置，则需要进行位姿初始化。此时机器会自动地按照预设的路径移动，试图捕捉周围环境中与电子地图中已有的相匹配的特征，并通过其他各种传感器收集环境信息一起用于解算出初始的位姿。较常见的情况是，当自带的视觉相机获取到具有符合预设数量的特征点的场景图像时，机器通过对该场景图像进行处理，便能获得对应的视觉点云数据，从而推算出自身在场景中的概略位置。后续机器将根据该概略位置进行路径规划，使自身向目标位置(即任务的终点)进行移动，并在移动过程中融合里程计等传感器的测量数据来进行定位。事实上，对于特征点较少或环境光线干扰较为严重的场景，机器位姿初始化时获得的概略位置有相当大的不可靠性，机器可能在后续移动过程中相当长一段时间内需要反复进行位姿初始化，不利于进行准确、高效的路径规划以及执行移动任务。
技术实现思路
为解决前述的至少一个技术问题，本公开在第一方面提出了一种路径规划方法，其主要包括以下步骤：发出第一指令，其用于指示移动部件沿预设的第一路径进行移动；获取视觉相机生成的场景图像；识别出首张具有特征区的所述场景图像作为第一图像；根据所述特征区在所述第一图像中的位置，生成第二路径的数据；所述第二路径用于引导移动部件进行移动，使视觉相机生成第二图像；在所述第二图像中，所述特征区位于预设区域内；发出第二指令，其用于指示所述移动部件沿所述第二路径进行移动；其后识别出所述第二图像，据此获得对应的第二自定位数据；根据所述第二自定位数据，生成用于引导所述移动部件移动到预定位置的第三路径的数据。优选地，根据所述第一图像，获得第一自定位数据；根据所述特征区在所述第一图像中的位置，以及所述第一自定位数据，生成所述第二路径的数据。优选地，在获得所述第一自定位数据后，持续执行融合定位操作；根据所述第二自定位数据，更新融合定位输出的位姿数据，并根据所述位姿数据生成所述第三路径的数据。优选地，在所述第二图像中，所述特征区位于预设区域内，且其尺寸大于预设值。优选地，获取里程计的测量数据；处理所述第一图像，获得视觉点云数据；执行融合定位操作，包括以下步骤：采用AMCL算法对所述第一自定位数据、所述测量数据、所述视觉点云数据进行融合，输出所述位姿数据。优选地，获取里程计的测量数据；根据所述测量数据、所述第一自定位数据获得融合定位的位姿数据；根据所述位姿数据以及所述特征区的位置，获得中转位置的数据；根据所述中转位置的数据，生成所述第二路径的数据，所述中转位置为所述第二路径的终点。优选地，若所述第一图像中存在两个以上的特征区，则分别获得对应的第二路径的数据；根据路程最小的第二路径生成所述第二指令，所述第二指令用于指示所述移动部件沿路程最小的第二路径进行移动。优选地，“获得第一自定位数据”包括以下步骤：提取所述特征区的数据，将其与标签样本库的数据进行匹配，获得所述特征区对应的标签在第一坐标系下的位置数据。优选地，所述第一自定位数据及所述第二自定位数据均包括相对位置数据。本公开在第二方面提出了一种移动式机器，包括驱动部件、移动部件、视觉相机及控制器；所述视觉相机用于对场景进行拍摄，生成场景图像；所述控制器用于执行所述的路径规划方法的步骤；所述驱动部件用于接收所述第一指令、所述第二指令并根据相应指令驱使移动部件进行移动。本公开在第三方面提出了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理模块加载并执行以实现所述的路径规划方法的步骤。本公开的一些技术效果在于：对第一图像进行处理，使机器下一步能以锁定某一场景的标签在视野范围内的方式进行移动，在有效、迅速地提高定位精度后，使规划出的第三路径更为精准；另外，通过合理地规划出第二路径，降低了机器在位姿初始化后一段时间内无法捕捉到场景的标签或足够的特征点的概率。附图说明为更好地理解本公开的技术方案，可参考下列的、用于对现有技术或实施例进行辅助说明的附图。这些附图将对现有技术或本公开部分实施例中，涉及到的产品或方法有选择地进行展示。这些附图的基本信息如下：图1为一个实施例中，从起始位置到预定位置的规划路径示意图；图2为一个实施例中，第一图像的示意图；图3为一个实施例中，第二图像的示意图；图4为又一个实施例中，第二图像的示意图。上述附图中，附图标记及其所对应的技术特征如下：11-起始位置，12-停留位置，13-中转位置，14-预定位置，15-任务结束位置，21-第一路径，22-第二路径，23-第三路径，24-第四路径，31-标签，32-障碍物，40-图像边界，41-特征区，42-预设区域。具体实施方式下文将对本公开涉及的技术手段或技术效果作进一步的展开描述，显然，所提供的实施例(或实施方式)仅是本公开意旨涵盖的部分实施方式，而并非全部。基于本公开中的实施例以及图文的明示或暗示，本领域技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所能获得的所有其他实施例，都将在本公开请求保护的范围之内。本公开提出的机器移动路径的规划方法及其相关的细节步骤，主要(但不是绝对)的适用对象为室内的、在地上移动的机器。另外，这样的机器至少自带有：(1)视觉相机——用于对场景进行拍摄，并生成场景图像；视觉相机包括但不限于单目摄像头、双目摄像头或多目摄像头；(2)驱动部件——用于接受驱动信号，并驱动移动部件进行移动；(3)移动部件——用于带动机器其他一些或全部的部件进行移动；移动部件的类型包括但不限于：轮式移动部件、步行移动部件(单腿式、双腿式和多腿式)、履带式移动部件、爬行式移动部件、蠕动式移动部件或游动式移动部件等类型；(4)控制器或部分的控制单元、处理单元——用于发出驱动信号，或还可以根据需要地用于通过收集各类传感器数据、处理相关数据进行定位。在一些更具体的情况下，机器包括了扫地机器人、搬运小车、室内建图机器人、AGV(AutomatedGuidedVehicle，可理解为自动导引车)或具有定位及导航功能的移动式底盘等常见的类型。本公开提出的一种机器移动路径的规划方法，其主要包括以下步骤：发出第一指令，其用于指示移动部件沿预设的第一路径进行移动；获取视觉相机生成的场景图像；识别出首张具有特征区的所述场景图像作为第一图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n发出第一指令，其用于指示移动部件沿预设的第一路径进行移动；/n获取视觉相机生成的场景图像；/n识别出首张具有特征区的所述场景图像作为第一图像；/n根据所述特征区在所述第一图像中的位置，生成第二路径的数据；所述第二路径用于引导所述移动部件进行移动，使所述视觉相机生成第二图像；在所述第二图像中，所述特征区位于预设区域内；/n发出第二指令，其用于指示所述移动部件沿所述第二路径进行移动；/n其后识别出所述第二图像，据此获得对应的第二自定位数据；/n根据所述第二自定位数据，生成用于引导所述移动部件移动到预定位置的第三路径的数据。/n

【技术特征摘要】
1.路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
发出第一指令，其用于指示移动部件沿预设的第一路径进行移动；
获取视觉相机生成的场景图像；
识别出首张具有特征区的所述场景图像作为第一图像；
根据所述特征区在所述第一图像中的位置，生成第二路径的数据；所述第二路径用于引导所述移动部件进行移动，使所述视觉相机生成第二图像；在所述第二图像中，所述特征区位于预设区域内；
发出第二指令，其用于指示所述移动部件沿所述第二路径进行移动；
其后识别出所述第二图像，据此获得对应的第二自定位数据；
根据所述第二自定位数据，生成用于引导所述移动部件移动到预定位置的第三路径的数据。


2.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，还包括以下步骤：
根据所述第一图像，获得第一自定位数据；
根据所述特征区在所述第一图像中的位置，以及所述第一自定位数据，生成所述第二路径的数据。


3.根据权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，还包括以下步骤：
在获得所述第一自定位数据后，持续执行融合定位操作；
根据所述第二自定位数据，更新融合定位输出的位姿数据，并根据所述位姿数据生成所述第三路径的数据。


4.根据权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，还包括以下步骤：
获取里程计的测量数据；
处理所述第一图像，获得视觉点云数据；
执行融合定位操作，包括以下步骤：
采用AMCL算法对所述第一自定位数据、所述测量数据、所述视觉点云数据进行融合，输出所述位姿数据。


5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖勇，
申请(专利权)人：广东星舆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44