一种基于神经网络的机器人自主物流运输导航方法技术

本申请公开了一种基于神经网络的机器人自主物流运输导航方法，属于机器人导航控制领域，其设计要点在于：包括如下步骤：在机器人上搭载若干个激光传感器、雷达定位装置和陀螺仪；所述激光传感器用于探测前方障碍物的分布；所述雷达定位装置和所述陀螺仪分别用来判断终点方向和机器人运行方向，两者的差值表示为机器人的相对前进方向；用若干个黑色线条与方块代表障碍物随机组合形成类似迷宫的室内场景，模拟真实仓储环境的场景。本申请旨在提供一种基于神经网络的机器人自主物流运输导航方法，相比于传统的导航算法，本发明专利技术不需要建立环境模型，训练好的神经网络类似于人类的大脑，根据感知到的信息做出相应的决定，完全有能力应对突发状况。有能力应对突发状况。有能力应对突发状况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的机器人自主物流运输导航方法


[0001]本申请涉及机器人运输导航这一领域，更具体地说，尤其涉及一种基于神经网络的机器人自主物流运输导航方法。

技术介绍

[0002]物流行业机器人自主导航要求该机器人能够独立地从起点到达终点，并且在移动过程中不与任何障碍物发生碰撞。
[0003]相关的研究如：
[0004]CN113240331A公开了一种全程智能物流机器人系统，其包括机器人自动行驶系统、用户取件寄件系统、服务器和物流柜系统，所述机器人自动行驶系统用于控制机器人自动避障行驶，并将快递物件转移到所述用户取件寄件系统指定的寄取件位置；所述服务器用于所述用户取件寄件系统和所述机器人自动行驶系统之间的信息交互。
[0005]CN107436610A公开了一种智能室外环境的车辆及机器人运载导航方法及系统，技术要点在于步骤1：依据跨楼栋运输任务将户外环境空间划分成对应的跨楼栋运输区域，每个跨楼栋运输区域配备有对应的无人机；步骤2：无人机通过Kinect识别空中无人机轮廓；步骤3：无人机依据运输任务为运载机器人进行导航本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的机器人自主物流运输导航方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，搭建数据采集平台：在机器人上搭载n个激光传感器、雷达定位装置和陀螺仪；所述激光传感器用于探测前方障碍物的分布；所述雷达定位装置和所述陀螺仪分别用来确定机器人的前进方向；构建室内场景；S2，收集人类数据：通过计算机控制机器人的移动；在此过程中，同时记录每束激光探测的距离信息、机器人相对前进方向的角度信息、键盘控制的人类行为信息；S3，搭建神经网络S4，训练神经网络：将步骤S2收集到的数据作为训练数据集训练神经网络；每束激光探测的距离信息以及机器人相对前进方向的角度信息作为输入层，输出层为人类行为信息；S5，将训练好的神经网络加载至机器人上，所述的机器人基于加载的神经网络来进行自主物流运输导航。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的机器人自主物流运输导航方法，其特征在于，步骤S2中，记录每束激光探测的距离信息、机器人相对前进方向的角度信息、键盘控制的人类行为信息，具体如下:激光传感器的数量为n个，记录t0
……
tm时刻下各个激光探测的距离信息数据矩阵D为：其中，d
h，td
表示第h个激光传感器下第td时刻下测得的距离；机器人相对前进方向的角度信息的矩阵V为：其中，V
td
表示第td时刻下的机器人相对前进方向的角度；键盘控制的人类行为信息的矩阵AT为：
at
td
是1个数值或者是1个向量，其对应的是td时刻下的人类行为信息。3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的机器人自主物流运输导航方法，其特征在于，机器人有p个车轮，人类行为信息的矩阵为：其中，at
f,td
表示任意第f个车轮任意第td时刻下的运动指令状态。4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的机器人自主物流运输导航方法，其特征在于，步骤S4中，训练神经网络：D、V作为输入层数...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈逸阳，贺海东，程传鑫，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：