导航目标位置确定方法、装置、可读存储介质及机器人制造方法及图纸

本发明专利技术属于机器人技术领域，尤其涉及一种导航目标位置确定方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法获取机器人进行导航的初始目标位置；确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。通过本发明专利技术，即使机器人的目标位置被占用，机器人也可以根据实际情况确定出其它的可用位置，仍可正常执行导航路径的规划，并最终到达满足需求的可用位置。

【技术实现步骤摘要】
导航目标位置确定方法、装置、可读存储介质及机器人
本专利技术属于机器人
，尤其涉及一种导航目标位置确定方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。
技术介绍
在机器人导航中，机器人通过在地图中的当前位置和目标位置规划出一条路径，沿着该路径运动直到目标位置。一般机器人地图是对静态环境的描述，动态的人或物无法在地图中进行描述。在实际场景中，机器人导航路径中遇到新出现的物体或动态的人阻挡路线时，机器人会重新规划路径绕道行驶。但是，如果机器人的目标位置被物体或人占用后，机器人导航路径会规划失败，从而无法到达目标位置。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种导航目标位置确定方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决机器人的目标位置被物体或人占用后，机器人导航路径会规划失败，从而无法到达目标位置的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种导航目标位置确定方法，可以包括：获取机器人进行导航的初始目标位置；确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。进一步地，所述根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域可以包括：在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域；在所述目标区域内对所述第一扩展区域进行图像开运算，得到第二扩展区域；将所述目标区域内所述第二扩展区域的补集确定为所述优选目标区域。进一步地，所述在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域可以包括：在所述目标区域内，以所述障碍物占用位置为圆心，以预设的机器人半径为半径进行图像扩展操作，得到所述第一扩展区域。进一步地，所述从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置可以包括：分别计算所述优选目标区域中的各个位置与所述初始目标位置之间的距离；从所述优选目标区域中选取与所述初始目标位置之间的距离最短的位置作为所述优选目标位置。进一步地，所述确定与所述初始目标位置对应的目标区域可以包括：将以所述初始目标位置为圆心，以预设的区域半径为半径的区域确定为所述目标区域。本专利技术实施例的第二方面提供了一种导航目标位置确定装置，可以包括：初始目标位置获取模块，用于获取机器人进行导航的初始目标位置；目标区域确定模块，用于确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；优选目标区域确定模块，用于通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；优选目标位置选取模块，用于从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。进一步地，所述优选目标区域确定模块可以包括：扩展单元，用于在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域；开运算单元，用于在所述目标区域内对所述第一扩展区域进行图像开运算，得到第二扩展区域；优选目标区域确定单元，用于将所述目标区域内所述第二扩展区域的补集确定为所述优选目标区域。进一步地，所述扩展单元具体用于在所述目标区域内，以所述障碍物占用位置为圆心，以预设的机器人半径为半径进行图像扩展操作，得到所述第一扩展区域。进一步地，所述优选目标位置选取模块可以包括：距离计算单元，用于分别计算所述优选目标区域中的各个位置与所述初始目标位置之间的距离；优选目标位置选取单元，用于从所述优选目标区域中选取与所述初始目标位置之间的距离最短的位置作为所述优选目标位置。进一步地，所述目标区域确定模块具体用于将以所述初始目标位置为圆心，以预设的区域半径为半径的区域确定为所述目标区域。本专利技术实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述任一种导航目标位置确定方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面提供了一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述任一种导航目标位置确定方法的步骤。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本专利技术实施例获取机器人进行导航的初始目标位置；确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。在本专利技术实施例中，考虑到在实际的导航中，有时候并不是一定需要到达初始设置的目标位置，距离该位置较近的其它可用位置也能满足需求，因此首先将初始的目标位置扩展为一个目标区域，并根据目标区域内的障碍物占用位置，从目标区域中确定出机器人可以到达的区域(也即所述优选目标区域)，然后再进一步从中选取出最终进行导航的目标位置(也即所述优选目标位置)。这样，即使机器人的目标位置被占用，机器人也可以根据实际情况确定出其它的可用位置，仍可正常执行导航路径的规划，并最终到达满足需求的可用位置。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1为本专利技术实施例中一种导航目标位置确定方法的一个实施例流程图；图2为根据障碍物占用位置确定优选目标区域的示意流程图；图3为目标区域被障碍物占用的一种具体情况的示意图；图4为对障碍物占用位置进行图像扩展操作后的示意图；图5为障碍物占用位置呈环形分布的示意图；图6为对呈环形分布的障碍物占用位置进行图像扩展操作后的示意图；图7为对第一扩展区域进行图像开运算后的示意图；图8为本专利技术实施例中一种导航目标位置确定装置的一个实施例结构图；图9为本专利技术实施例中一种机器人的示意框图。具体实施方式为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术实施例中一种导航目标位置确定方法的一个实施例可以包括：步骤S101、获取机器人进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种导航目标位置确定方法，其特征在于，包括：/n获取机器人进行导航的初始目标位置；/n确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；/n通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；/n从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种导航目标位置确定方法，其特征在于，包括：
获取机器人进行导航的初始目标位置；
确定与所述初始目标位置对应的目标区域，所述初始目标位置位于所述目标区域中；
通过所述机器人的传感器探测所述目标区域内的障碍物占用位置，并根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域，所述优选目标区域为所述目标区域的子集；
从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置。


2.根据权利要求1所述的导航目标位置确定方法，其特征在于，所述根据所述障碍物占用位置确定优选目标区域包括：
在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域；
在所述目标区域内对所述第一扩展区域进行图像开运算，得到第二扩展区域；
将所述目标区域内所述第二扩展区域的补集确定为所述优选目标区域。


3.根据权利要求2所述的导航目标位置确定方法，其特征在于，所述在所述目标区域内对所述障碍物占用位置进行图像扩展操作，得到第一扩展区域包括：
在所述目标区域内，以所述障碍物占用位置为圆心，以预设的机器人半径为半径进行图像扩展操作，得到所述第一扩展区域。


4.根据权利要求1所述的导航目标位置确定方法，其特征在于，所述从所述优选目标区域中选取出所述机器人进行导航的优选目标位置包括：
分别计算所述优选目标区域中的各个位置与所述初始目标位置之间的距离；
从所述优选目标区域中选取与所述初始目标位置之间的距离最短的位置作为所述优选目标位置。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的导航目标位置确定方法，其特征在于，所述确定与所述初始目标位置对应的目标区域包括：
将以所述初始目标位置为圆心，以预设的区域半径为半径的区域确定为所述目标区域。


6.一种导航目标位置确定装...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄祥斌，黄高波，张木森，熊友军，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44