机器人避障控制方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种机器人避障控制方法、装置、设备和介质。该方法包括：根据机器人上配置的至少两个检测来源上报的障碍物检测数据，计算得到各所述检测来源对应的障碍物位置数据；将各所述检测来源对应的障碍物位置数据进行融合，以确定所述机器人周边的障碍物的位置数据；建立所述障碍物的位置数据与机器人周边预设分区的映射关系；根据所述机器人各分区中障碍物的位置数据，控制所述机器人进行避障。本发明专利技术实施例，通过对障碍物数据进行融合，并映射至各分区中，进而控制机器人进行避障，解决了机器人因障碍物触发传感器防护距离导致停止移动的问题，达到了机器人在融合的障碍物数据下，安全可靠高效的避障效果。安全可靠高效的避障效果。安全可靠高效的避障效果。

【技术实现步骤摘要】
机器人避障控制方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术实施例涉及机器人
，尤其涉及一种机器人避障控制方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]随着自动化工业水平的快速发展，机器人已经在各个工业生产领域中得到了广泛的应用；并且机器人在生活服务领域也快速发展。
[0003]机器人的普及的阻力之一就是机器人避障技术，现有机器人在被障碍物阻挡停止时，依靠机器人自身的避障系统已经无法安装的避障，所以现有技术往往采用远程控制或直接采用人工的方式帮助机器人脱离障碍物，如人工前往机器人所在位置，推动机器人避开障碍物。
[0004]现有技术方案采用远程控制技术的缺点是：对机器人强行控制，无传感器检测保护，存在碰撞风险，安全性低；采用人工方式避障的技术缺点是：机器人位置不一，距离远近不定，增加人员负担，资源利用率低。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种机器人避障控制方法、装置、设备和介质，以实现机器人安全，高效避障控制的技术效果。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种机器人避障控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人避障控制方法，其特征在于，包括：根据机器人上配置的至少两个检测来源上报的障碍物检测数据，计算得到各所述检测来源对应的障碍物位置数据；将各所述检测来源对应的障碍物位置数据进行融合，以确定所述机器人周边的障碍物的位置数据；建立所述障碍物的位置数据与机器人周边预设分区的映射关系；其中，所述机器人周边预设分区是在机器人周边按照周向角度划分的多个分区；根据所述机器人各分区中障碍物的位置数据，控制所述机器人进行避障。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述障碍物的位置数据包括障碍物相对于机器人的位置角度、高度和距离值；相应的，建立所述障碍物的位置数据与机器人周边预设分区的映射关系包括：根据所述障碍物的位置角度，映射至所述机器人周边的预设分区中；其中，所述机器人的周边按照周向等角度划分为2
k
个分区,k为大于1的整数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各所述检测来源对应的障碍物位置数据进行融合，以确定所述机器人周边的障碍物的位置数据包括：针对每个检测来源对应的障碍物位置数据，分别为障碍物进行编号，所述编号与所述检测来源相对应；将基于两种检测来源对应的障碍物位置数据进行偏差比对，并根据偏差比对结果进行障碍物合并。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测来源包括下述至少两种：超声波传感器、激光雷达和双目视觉传感器。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每个检测来源对应的障碍物位置数据，分别为障碍物进行编号，所述编号与所述检测来源相对应包括：通过激光雷达获取机器人周围各角度的物体位置数据，当物体位置数据中距离值小于第一预设值时将该物体判定为障碍物，并对所述障碍物进行编号，将每个障碍物的编号和位置数据进行关联，将全部障碍物的编号及其关联的位置数据组合构建第一组障碍物位置数据；通过双目视觉传感器获取机器人视角范围内各角度的物体位置数据，当物体位置数据中距离值小于第一预设值时将该物体判定为障碍物，并对所述障碍物进行编号，将每个障碍物的编号和位置数据进行关联，将全部障碍物的编号及其关联的位置数据组合构建第二组障碍物位置数据；通过超声波传感器获取机器人周围的物体位置数据，当物体位置数据中距离值小于第一预设值时将该物体判定为障碍物，并对所述障碍物进行编号，将每个障碍物的编号和位置数据进行关联，将全部障碍物的编号及其关联的位置数据组合构建第三组障碍物位置数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将基于两种检测来源对应的障碍物位置数据进行偏差比对，并根据偏差比对结果进行障碍物合并包括：构建第四组障碍物位置数据，将第二组障碍物位置数据作为第四组障碍物位置数据的初始数据；
将第一组障碍物位置数据中的每个障碍物与第二组障碍物位置数据的全部障碍物进行比对，如差异值大于第二预设值则将该障碍物的编号和位置数据增加至第四组障碍物位置数据。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将基于两种检测来源对应的障碍物位置数据进行偏差比对，并根据偏差比对结果进行障碍物合并包括：构建第五组障碍物位置数据，将第四组障碍物位置数据作为第五组障碍物位置数据的初始数据；将第三组障碍物位置数据中的每个障碍物与第五组障碍物位置数据的全部障碍物进行比对，如不符合第一预设特征时则将该障碍物的编号和位置数据增加至第五组障碍物位置数据。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各所述检测来源对应的障碍物位置数据进行融合，以确定所述机器人周边的障碍物的位置数据包括：将各所述检测来源对应的障碍物位置数据进行融合，以获取障碍物融合结果；加载所述机器人当前所处位置的电子地图；根据所述障碍物融合结果，更新所述机器人当前所处位置的电子地图上障碍物位置信息，确定所述机器人周边的障碍物的位置数据。9.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁智鹏，李振，林良伟，
申请(专利权)人：广州赛特智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：