【技术实现步骤摘要】
一种巡检机器人行驶轨迹生成方法、设备及介质
[0001]本申请涉及智能驾驶领域，具体涉及一种巡检机器人行驶轨迹生成方法、设备及介质。
技术介绍
[0002]为提升巡检机器人机器人执行巡检任务时的安全性能，室外安防机器人的研究离不开智能驾驶技术的支持其中，在巡检机器人的周围环境中，预测其他障碍物的行驶轨迹，并进一步的生成自身的行驶轨迹，是实现巡检机器人智能驾驶的重要过程，其目的是通过园区内现有的或是过去的交通交通状况，使得机器人预测周围车辆轨迹,以便做出合理的决策规划,提高行驶的安全性。它在园区机器人的交通调度和管理中起着至关重要的作用。
[0003]但是传统的行驶轨迹生成方法准确率不高，且反应较慢，因此，亟需一种巡检机器人行驶轨迹生成方法，以保证巡检机器人生成巡检轨迹的可靠性。
技术实现思路
[0004]为了解决上述问题，本申请提出了一种巡检机器人行驶轨迹生成方法、设备及介质，其中，方法包括：
[0005]服务器通过预先设置在巡检机器人上的传感器设备，获取所述巡检机器人在预设区域内的历史障碍物...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种巡检机器人行驶轨迹生成方法，其特征在于，包括：服务器通过预先设置在巡检机器人上的传感器设备，获取所述巡检机器人在预设区域内的历史障碍物检测信息；所述历史障碍物检测信息是指在预设过去时间段内的障碍物检测信息；将所述历史障碍物检测信息转化为所述巡检机器人的历史环境交通序列；所述历史环境交通序列是指在所述预设过去时间段内的环境交通序列；通过预设的图卷积神经网络，根据所述历史环境交通序列，预测所述巡检机器人在所述预设区域内的预设未来时长的环境交通序列；根据所述巡检机器人的当前位置及目标位置，确定所述巡检机器人的行驶轨迹的奖励函数；根据所述预设未来时长内的环境交通序列及所述奖励函数，生成所述巡检机器人在所述预设未来时长内的行驶轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，服务器通过预先设置在巡检机器人上的传感器设备，获取所述巡检机器人在预设区域内的历史障碍物检测信息，具体包括：在预设区域内及所述预设过去时间段内，接收来自于图像采集装置的图像信息，所述图像采集装置预先设置在所述巡检机器人上；对所述图像信息进行预处理，并进行视觉目标检测，确定所述障碍物的类别信息及数量信息；通过激光雷达获取所述障碍物的激光点信息；所述激光雷达预先设置在所述巡检机器人上；将所述激光点信息输入至预设的点云聚类算法，确定所述障碍物的运动信息及位置信息；将所述障碍物的类别信息、所述数量信息、所述运动信息及所述位置信息融合，生成所述历史障碍物检测信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述历史障碍物检测信息转化为所述巡检机器人的历史环境交通序列，具体包括：根据所述历史障碍物检测信息，确定所述障碍物在所述预设过去时间段内各个时间点的位置参数，所述位置参数与所述障碍物的体积、所述障碍物的位置信息有关；根据所述障碍物在所述预设过去时间段内各个时间点的位置参数，生成所述历史环境交通序列；其中，所述历史环境通序列的表达式为M＝{N
T
‑
x
，N
T
‑
x+1
，N
T
‑
x+2
…
N
T
‑1，N
T
}；M为所述历史环境交通序列，N
t
表示t时刻所述巡检机器人的预设范围内的所述障碍物的位置参数，即N
t
＝{x
1t
，x
2t
，x
3t
…
x
nt
}；其中x
it
表示t时刻，第i个障碍物的所述位置参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述巡检机器人的当前位置及目标位置，确定所述巡检机器人的行驶轨迹的奖励函数，具体包括：根据所述巡检机器人的所述当前位置及所述目标位置，确定所述巡检机器人的预估行驶距离；根据所述巡检机器人到达所述目标位置的实际行驶距离及所述预估行驶距离，以及所述巡检机器人的碰撞次数，确定所述巡检机器人的行驶轨迹的奖励函数；
其中，所述奖励函数的表达式为R＝k1×
R
l
+k2×
R
c
+k3×
R
t
；R为所述奖励函数，k1、k2、k3为预设参数，R
c
为碰撞惩罚，R
t
为时间奖励，R
l
为距离奖励，且R
l
＝l
p
‑
l
a
；其中，l
p
【专利技术属性】
技术研发人员：赵小楠，高明，尹青山，王建华，
申请(专利权)人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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