地形感知步伐计划系统技术方案

一种用于地形和约束计划步伐计划的方法包括在机器人(10)的数据处理硬件(36)处从至少一个图像传感器(31)接收机器人周围的环境(8)的图像数据(17)。机器人包括身体(11)和腿(12)。该方法还包括由数据处理硬件(36)基于图像数据生成身体‑障碍物地图(112)、地面高度地图(116)和步伐‑障碍物地图(114)并且由数据处理硬件基于身体‑障碍物地图生成在环境中机动时机器人的身体的运动的身体路径(510)。该方法还包括由数据处理硬件基于身体路径、身体‑障碍物地图、地面高度地图和步伐‑障碍物地图生成在环境中机动时机器人的腿的步伐路径(350)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】地形感知步伐计划系统
本公开涉及在存在约束尤其是由地形施加的约束的情况下计划步伐序列。
技术介绍
机器人设备越来越多地用于受约束或杂乱的环境中，以执行各种任务或功能。这些机器人设备可能需要导航通过这些受约束的环境，而不会踩到或撞到障碍物。随着这些机器人设备变得越来越普遍，需要实时导航和步伐计划，以避免与障碍物接触，同时保持平衡和速度。
技术实现思路
本公开的一方面提供了一种用于在存在约束的情况下计划步伐序列的方法。该方法包括在机器人的数据处理硬件处从至少一个图像传感器接收机器人周围的环境的图像数据。机器人包括身体和腿。该方法还包括由数据处理硬件基于图像数据生成身体-障碍物地图、地面高度地图和步伐-障碍物地图。该方法还包括由数据处理硬件基于身体-障碍物地图生成在环境中机动时机器人的身体的运动的身体路径，并且由数据处理硬件基于身体路径、身体-障碍物地图、地面高度地图和步伐-障碍物地图生成在环境中机动时机器人的腿的步伐路径。本公开的实施方式可以包括一个或多个以下可选特征。在一些实施方式中，图像数据包括由三维体积图像传感器捕本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法(1000)，包括：/n在机器人(10)的数据处理硬件(36)处，从至少一个图像传感器(31)接收机器人(10)周围的环境(8)的图像数据(17)，机器人(10)包括身体(11)和腿(12)；/n由数据处理硬件(36)基于图像数据(17)生成身体-障碍物地图(112)、地面高度地图(116)和步伐-障碍物地图(114)；/n由数据处理硬件(36)基于身体-障碍物地图(112)生成在环境(8)中机动时机器人(10)的身体(11)的运动的身体路径(510)；以及/n由数据处理硬件(36)基于身体路径(510)、身体-障碍物地图(112)、地面高度地图(116)和步伐-障碍物地图(114...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181012 US 62/744,954;20190228 US 16/288,2051.一种方法(1000)，包括：
在机器人(10)的数据处理硬件(36)处，从至少一个图像传感器(31)接收机器人(10)周围的环境(8)的图像数据(17)，机器人(10)包括身体(11)和腿(12)；
由数据处理硬件(36)基于图像数据(17)生成身体-障碍物地图(112)、地面高度地图(116)和步伐-障碍物地图(114)；
由数据处理硬件(36)基于身体-障碍物地图(112)生成在环境(8)中机动时机器人(10)的身体(11)的运动的身体路径(510)；以及
由数据处理硬件(36)基于身体路径(510)、身体-障碍物地图(112)、地面高度地图(116)和步伐-障碍物地图(114)生成在环境(8)中机动时机器人(10)的腿(12)的步伐路径(350)。


2.根据权利要求1所述的方法(1000)，其中，所述图像数据(17)包括由三维体积图像传感器捕获的三维点云数据。


3.根据权利要求1或2所述的方法(1000)，其中，所述至少一个图像传感器(31)包括立体摄像机、扫描光检测和测距(LIDAR)传感器或扫描激光检测和测距(LADAR)传感器中的一个或多个。


4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法(1000)，还包括：
由数据处理硬件(36)基于图像数据(17)识别环境(8)中的空间占用；以及
由数据处理硬件(36)基于识别环境(8)中的空间占用生成三维空间占用地图(200)，
其中，基于图像数据(17)生成身体-障碍物地图(112)、地面高度地图(116)和步伐-障碍物地图(114)包括：
基于三维空间占用地图(200)生成身体-障碍物地图(112)；
基于三维空间占用地图(200)生成地面高度地图(116)，地面高度地图(116)识别机器人(10)附近的每个位置处的地面(9)的高度；以及
基于地面高度地图(116)生成步伐-障碍物地图(114)，步伐-障碍物地图(114)识别环境(8)中机器人(10)不应迈入的无步伐区域(213)。


5.根据权利要求4所述的方法(1000)，其中，生成身体-障碍物地图(112)包括基于三维空间占用地图(200)生成二维身体-障碍物地图(112)。


6.根据权利要求4或5所述的方法(1000)，其中，所述三维空间占用地图(200)包括具有体素(212)的体素地图(200)，每个体素(212)表示环境(8)的三维空间。


7.根据权利要求6所述的方法(1000)，其中，每个体素(212)被分类为地面(9)、障碍物或其他。


8.根据权利要求4-7中任一项所述的方法(1000)，还包括由数据处理硬件(36)过滤三维空间占用地图(200)，以生成身体-障碍物地图(112)。


9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法(1000)，其中，生成身体路径(510)基于在身体-障碍物地图(112)中指定的无身体区域。


10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法(1000)，其中，生成步伐路径(350)基于调整机器人(10)的标称步态的标称步伐模式和步伐约束。


11.根据权利要求10所述的方法(1000)，其中，所述步伐约束(342)包括以下中的至少一个：
与地面(9)接触的每个腿(12)的压力偏移中心的阈值范围，压力偏移中心指示每个腿(12)在每个步伐处的机器人(10)重量分布的可接受量；
步伐路径(350)是否导致腿迈入步伐-障碍物地图(114)的无步伐区域(213)；
步伐路径(350)是否导致机器人(10)的身体(11)进入身体障碍物(520)；
步伐路径(350)是否导致机器人(10)的自碰撞；或者
步伐-障碍物地图(114)的任何无步伐区域(213)周围的空间余量。


12.根据权利要求11所述的方法(1000)，其中，所述步伐约束(342)包括软约束或硬约束。


13.根据权利要求1-12中任一项所述的方法(1000)，其中，生成机器人(10)的腿(12)的步伐路径(350)包括细化所生成的身体路径(510)。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：E怀特曼，GC费伊，
申请(专利权)人：波士顿动力公司，
类型：发明
国别省市：美国;US