一种机器人的避障方法、系统及智能机器人技术方案

本发明专利技术公开了一种机器人的避障方法、系统及智能机器人，通过获取机器人当前位置对应的视觉图像和栅格地图，可以根据视觉图像中存在的避让物的避让物类别，从避让关系表中，得到扩充边界所需的避让距离。这样在对栅格地图中避让物占据的栅格区域的边界扩充避让距离后，作为目标边界。在栅格地图中，目标边界围成的区域可以作为具有避让物的避让区域，除目标边界围成的区域之外的区域可以作为不具有避让物的非避让区域，以实现根据避让物类型对栅格地图进行膨胀处理，在控制机器人在非避让区域内移动时，可以减少碰撞。可以减少碰撞。可以减少碰撞。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人的避障方法、系统及智能机器人


[0001]本专利技术涉及机器人
，特别涉及一种机器人的避障方法、系统及智能机器人。

技术介绍

[0002]随着科学技术的进步，机器人正在逐渐走进人们的生产生活中，将人们从长时间单调重复性任务中解放出来，如搬运机器人和扫地机器人等。通常，机器人可以根据建立的地图进行移动，以防止机器人本体碰撞避让物。然而，在机器人对避让物的避让时，无法对避让物的类型进行区分，进而不具备针对具体避让物类别执行特定避障策略的能力。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种机器人的避障方法、系统及智能机器人，用以实现机器人避障。
[0004]本专利技术实施例提供一种机器人的避障方法，包括：
[0005]获取所述机器人当前位置对应的视觉图像和栅格地图；
[0006]根据所述视觉图像中存在的避让物的避让物类别与设定的避让关系表，对所述栅格地图中所述避让物占据的栅格区域的边界扩充避让距离后，作为目标边界；其中，所述避让关系表至少包括避让物类别与避让距离的对应关系表；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的避障方法，其特征在于，包括：获取所述机器人当前位置对应的视觉图像和栅格地图；根据所述视觉图像中存在的避让物的避让物类别与设定的避让关系表，对所述栅格地图中所述避让物占据的栅格区域的边界扩充避让距离后，作为目标边界；其中，所述避让关系表至少包括避让物类别与避让距离的对应关系表；将所述栅格地图中除所述目标边界所在区域之外的区域作为非避让区域，并控制所述机器人在所述非避让区域内移动。2.如权利要求1所述的机器人的避障方法，其特征在于，所述根据所述视觉图像中存在的避让物的避让物类别与设定的避让关系表，对所述栅格地图中所述避让物占据的栅格区域的边界扩充避让距离后，作为目标边界，包括：对所述视觉图像进行检测，确定每一个所述矩形标注框中避让物对应的避让物类别，并对所述视觉图像中的每一个避让物标注矩形标注框；根据所述视觉图像中的所述矩形标注框，确定划分比例；根据所述划分比例，将所述机器人在所述栅格地图中的视场角划分为多个目标视场角；根据确定出的所述避让物类别与所述避让关系表，对处于同一所述目标视场角区域中的避让物占据的栅格所在区域的边界扩充同一避让距离后，作为目标边界。3.如权利要求2所述的机器人的避障方法，其特征在于，所述根据所述视觉图像中的所述矩形标注框，确定划分比例，包括：根据所述视觉图像中的矩形标注框，确定在所述视觉图像中的纵向区域内不交叠的基准框；根据所述基准框将所述视觉图像划分成多个图像区域；其中，所述多个图像区域沿所述视觉图像的纵向方向延伸，且所述多个图像区域沿所述视觉图像的横向方向排列；按照从所述视觉图像的左侧边指向右侧边的方向的顺序，将所述多个图像区域在所述横向方向上的宽度之间的比例关系确定为所述划分比例。4.如权利要求3所述的机器人的避障方法，其特征在于，所述根据所述视觉图像中的矩形标注框，确定在所述视觉图像中的纵向区域内不交叠的基准框，包括：针对所述视觉图像中的一个矩形标注框，在判断所述矩形标注框不存在交叠的矩形标注框时，将所述矩形标注框作为基准框；针对所述视觉图像中的一个矩形标注框，在判断所述矩形标注框存在交叠的矩形标注框时，根据所述交叠的矩形标注框中避让物类别和所述避让关系表，确定所述交叠的矩形标注框中对应最大避让距离的矩形标注框；当对应最大避让距离的矩形标注框的横向宽度最大时，将对应最大避让距离的矩形标注框作为基准框；当所述交叠的矩形标注框中对应最大避让距离的矩形标注框的横向宽度较小时，根据所述横向宽度较小的矩形标注框将所述交叠的矩形标注框中横向宽度较大的矩形标注框进行划分后作为基准框。5.如权利要求3所述的机器人的避障方法，其特征在于，采用已经训练完成的深度学习网络模型对所述视觉图像进行检测，在确定所述视觉图像中具有避让物时，确定所述避让
物对应的矩形标注框的坐标以及所述避让物对应的避让物类别；根据输出的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王林源，马子昂，刘征宇，殷俊，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：