中间路径点生成器制造技术

一种用于为机器人(10)的导航系统(100)生成中间路径点(310)的方法，该方法包含接收导航路线(112)。该导航路线包含开始于起始位置(113)处并结束于目的地位置(114)处的一系列高级路径点(210)，并且基于表示机器人要导航的区域中的静态障碍物的位置的高级导航数据(50)。该方法还包含从图像传感器(31)接收机器人周围的环境(8)的图像数据(17)，并基于该图像数据生成至少一个中间路径点。该方法还包括将至少一个中间路径点添加到该导航路线的该一系列高级路径点，并且将机器人从起始位置沿着该一系列高级路径点和该至少一个中间路径点朝向目的地位置导航。点朝向目的地位置导航。点朝向目的地位置导航。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】中间路径点生成器


[0001]本公开涉及在存在约束的情况下生成中间路径点，尤其是那些由地形施加的约束的情况。

技术介绍

[0002]机器人设备越来越多地用于在受约束的环境中导航以执行各种任务或功能。这些机器人设备经常需要在不与障碍物接触或不被卡住或被困的情况下导航穿过这些受约束的环境。随着这些机器人设备变得更盛行，需要避免与障碍物接触同时成功导航到目的地的实时导航和路线规划。

技术实现思路

[0003]本公开的一个方面提供了用于生成针对机器人的导航系统的中间路径点的方法。该方法包含在机器人的数据处理硬件处接收导航路线。该导航路线包含一系列高级路径点，该一系列高级路径点开始于起始位置处并结束于目的地位置处，并且基于高级导航数据。该高级导航数据表示在机器人要导航的区域中的静态障碍物的位置。该方法还包含在数据处理硬件处，从图像传感器接收机器人周围的环境的图像数据。该方法还包含由数据处理硬件基于该图像数据生成至少一个中间路径点。该方法还包含由数据处理硬件将该至少一个中间路径点添加到该导航路线的该一系列高级路径点，以及由数据处理硬件将机器人从起始位置沿着该一系列高级路径点和该至少一个中间路径点朝向目的地位置导航。
[0004]本公开的实施方式可以包含以下可选特征中的一个或多个特征。在一些实施方式中，每个高级路径点和每个中间路径点包含指示平面上的位置的两个坐标、偏航值和时间值。该时间值指示对于机器人导航到相应路径点的估计的时间量。在一些示例中，该方法还包含由数据处理硬件维护该导航路线上的该一系列高级路径点中的每个高级路径点。该方法还可以包含在数据处理硬件处接收身体障碍物地图。该身体障碍物地图包含机器人的身体不能穿越的障碍物的地图。附加地，生成至少一个中间路径点可以包含基于该身体障碍物地图生成稀疏图。该稀疏图包含一系列节点和边。该节点和边表示该机器人可以在环境中行进的路径。该方法还可以包含规划从来自一系列节点的第一节点至来自该一系列节点的第二节点的粗略路径。第一节点和第二节点各表示环境中的空间。该方法还可以包含确定沿着该粗略路径的图像传感器的视线丢失的点，并且在视线丢失的点处生成至少一个中间路径点之一。
[0005]在一些实施方式中，生成该稀疏图包含基于身体障碍物地图生成完全配置空间地图。该完全配置空间地图包含元素的二维网格，其中该网格的每个元素表示环境的空间并且该完全配置空间地图的每个元素包含相应的偏航配置集。每个偏航配置可以被归类为有效或无效，其中有效偏航配置表示在与相应元素相关联的空间处免于受到接触障碍物的危险的机器人的偏航配置，而无效偏航配置表示在与相应元素相关联的空间处不能免于受到接触障碍物的危险的机器人的偏航配置。该方法还可以包含从完全配置空间地图生成经压
缩配置空间地图。该经压缩配置空间地图包含元素的第二二维网格，并且该第二网格的每个元素表示环境的空间。第二网格的每个元素还被分类为以下之一：(i)偏航碰撞区、(ii)偏航自由区或(iii)偏航约束区。在一些示例中，该方法包含从经压缩配置空间地图生成稀疏图。
[0006]可选地，规划从第一节点至第二节点的粗略路径包含从经压缩配置空间地图生成密集图。该密集图包含被分类为偏航自由区的元素。该方法还可以包含将来自稀疏图的边与来自密集图的元素相链接。在一些实施方式中，将边与来自密集图的元素相链接包含将稀疏图和密集图组合以生成最终图。在一些示例中，该方法还包含在最终涂上执行A*搜索算法。
[0007]在一些示例中，生成稀疏图还包含将多个沃罗诺伊(Voronoi)单元重叠在经压缩配置空间地图上，其中每个Voronoi单元在稀疏图上被分类为偏航约束区。每个Voronoi单元与被分类为偏航碰撞区的至少两个元素等距。可选地，生成稀疏图还包含将每个Voronoi单元归类为边或节点任一者。分类每个Voronoi单元可以包含执行洪水填充算法。
[0008]在一些实施方式中，规划从第一节点至第二节点的粗略路径包含修剪边，并且每个经修剪的边包含在阈值长度以下并且被分类为偏航碰撞区或偏航约束区任一者的元素。确定沿着粗略路径的图像传感器的视线丢失的点可以包含确定沿着规划的粗略路径的每个元素处的最小允许偏航和最大允许偏航，以及基于最小允许偏航和最大允许偏航确定最小包络。该方法还可以包含确定在粗略路径上的点处所需的偏航在最小包络之外。
[0009]在一些示例中，该方法还包含由数据处理硬件将具有高级路径点和至少一个中间路径点的导航路线发送到低级路径生成器。该方法还可以包含由数据处理硬件确定是否将至少一个中间路径点添加到导航路线，并且响应于确定不将该至少一个中间路径点添加到导航路线，由数据处理硬件将不变的导航路线传递到低级路径生成器。
[0010]本公开的另一方面提供了一种机器人，该机器人包含身体和耦接到身体并被配置为在环境中操纵该机器人的腿。该机器人还包含与腿相通信的数据处理硬件和与数据处理硬件相通信的存储器硬件。该存储器硬件存储指令，当在数据处理硬件上执行时，该些指令使得数据处理硬件执行操作。该些操作包含接收导航路线。该导航路线包含一系列高级路径点，该一系列高级路径点开始于起始位置处并结束于目的地位置处，并且基于高级导航数据。该高级导航数据表示在机器人要导航的区域中的静态障碍物的位置。该操作还包含从图像传感器接收机器人周围的环境的图像数据。该操作还包含基于该图像数据生成至少一个中间路径点。该操作还包含将该至少一个中间路径点添加到该导航路线的该一系列高级路径点，以及将机器人从起始位置沿着该一系列高级路径点和该至少一个中间路径点朝向目的地位置导航。
[0011]该方面可以包含以下可选特征中的一个或多个特征。在一些实施方式中，每个高级路径点和每个中间路径点包含两个坐标，该两个坐标指示平面上的位置、偏航值和时间值。该时间值指示对于机器人导航到相应路径点的估计的时间量。在一些示例中，该操作还包含维护该导航路线上的该一系列高级路径点中的每个高级路径点。该操作还可以包含接收身体障碍物地图。该身体障碍物地图包含机器人的身体不能穿越的障碍物的地图。附加地，生成至少一个中间路径点可以包含基于该身体障碍物地图生成稀疏图。该稀疏图包含一系列节点和边。该节点和边表示该机器人可以在环境中行进的路径。该操作还可以包含
规划从来自一系列节点的第一节点至来自该一系列节点的第二节点的粗略路径。第一节点和第二节点各表示环境中的空间。该操作还可以包含确定沿着该粗略路径的图像传感器的视线丢失的点，并且在视线丢失的点处生成至少一个中间路径点之一。
[0012]在一些实施方式中，生成该稀疏图包含基于身体障碍物地图生成完全配置空间地图。该完全配置空间地图包含元素的二维网格，其中该网格的每个元素表示环境的空间并且该完全配置空间地图的每个元素包含相应的偏航配置集。每个偏航配置可以被归类为有效或无效，其中有效偏航配置表示在与相应元素相关联的空间处免受接触障碍物的危险的机器人的偏航配置，并且无效偏航配置表示在与相应元素相关联的空间处不能免受接触障碍物的危险的机器人的偏航配置。该操作还可以包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法(1600)，包括：在机器人(10)的数据处理硬件(36)处接收导航路线(112)，所述导航路线(112)包括一系列高级路径点(210)，所述一系列高级路径点(210)开始于起始位置(113)处并结束于目的地位置(114)处，并且所述导航路线(112)基于表示所述机器人(10)要导航的区域中的静态障碍物的位置的高级导航数据(50)；在所述数据处理硬件(36)处，从图像传感器(31)接收所述机器人(10)周围的环境(8)的图像数据(17)；由所述数据处理硬件(36)基于所述图像数据(17)生成至少一个中间路径点(310)；由所述数据处理硬件(36)将所述至少一个中间路径点(310)添加到所述导航路线(112)的所述一系列高级路径点(210)；以及由所述数据处理硬件(36)将所述机器人(10)从所述起始位置(113)沿着所述一系列高级路径点(210)和所述至少一个中间路径点(310)朝向所述目的地位置(114)导航。2.根据权利要求1所述的方法(1600)，其中，每个高级路径点(210)和每个中间路径点(310)包括指示平面上的位置的两个坐标、偏航值和时间值，所述时间值指示所述机器人(10)导航到相应路径点(210，310)的估计时间量。3.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法(1600)，还包括由所述数据处理硬件(36)维护所述导航路线(112)上的所述一系列高级路径点(210)中的每一个。4.根据权利要求1
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4中任一项所述的方法(1600)，还包括在所述数据处理硬件(36)处接收身体障碍物地图(412)，所述身体障碍物地图(412)包括所述机器人(12)的身体(11)不能穿越的障碍物的地图，以及其中，生成所述至少一个中间路径点(210)包括：基于所述身体障碍物地图(412)生成稀疏图(416S)，所述稀疏图(416S)包括一系列节点(812)和边(810)，所述节点(812)和边(810)表示所述机器人(10)可以在所述环境(8)中行进的路径；规划从来自所述一系列节点(812)中的第一节点(812)到来自所述一系列节点(812)中的第二节点(812)的粗略路径(1310)，所述第一节点(812)和所述第二节点(812)各自表示所述环境(8)中的空间；确定沿着所述粗略路径(1310)的图像传感器(31)的视线丢失的点(1530)；以及在所述视线丢失的点(1530)处生成所述至少一个中间路径点(310)之一。5.根据权利要求4所述的方法(1600)，其中，生成所述稀疏图(416S)包括：基于所述身体障碍物地图(412)生成完全配置空间地图(414)，所述完全配置空间地图(414)包括元素(510)的二维网格，所述网格的每个元素(510)表示所述环境(8)的空间，并且所述完全配置空间地图(414)的每个元素(510)包括相应的偏航配置(512)集，每个偏航配置(512)被分类为有效或无效，其中，有效偏航配置(512)表示在与相应元素(510)相关联的空间处免于受到接触障碍物的危险的所述机器人(10)的偏航配置(512)，而无效偏航配置(512)表示在与相应元素(510)相关联的空间处不能免于受到接触障碍物的危险的所述机器人(10)的偏航配置(512)；从所述完全配置空间地图(414)生成经压缩配置空间地图(500)，所述经压缩配置空间地图(500)包括元素(510)的第二二维网格，并且第二网格的每个元素(510)表示所述环境
(8)的空间，并且所述第二网格的每个元素(510)被分类为以下之一：(i)偏航碰撞区(510BZ)、(ii)偏航自由区(510CZ)或(iii)偏航约束区(510DZ)；以及从所述经压缩配置空间地图(500)生成所述稀疏图(416)。6.根据权利要求5所述的方法(1600)，其中，规划从所述第一节点(812)到所述第二节点(812)的粗略路径(1310)包括：从所述经压缩配置空间地图(500)生成密集图(416D)，所述密集图(416D)包括被分类为偏航自由区(510CZ)的元素(510)；以及将来自所述稀疏图(416S)的边(810)与来自所述密集图(416D)的元素(510)相链接。7.根据权利要求6所述的方法(1600)，其中，将所述边(810)与来自所述密集图(416D)的元素(510)相链接包括：组合所述稀疏图(416S)和所述密集图(416D)以生成最终图(416F)；以及在所述最终图(416F)上执行A*搜索算法。8.根据权利要求5所述的方法(1600)，其中，生成所述稀疏图(416)还包括将多个沃罗诺伊(Voronoi)单元(610)重叠到所述经压缩配置空间地图(500)上，每个Voronoi单元(610)在所述稀疏图(416)上被分类为偏航约束区(510DZ)，并且每个Voronoi单元(610)与被分类为偏航碰撞区(510BZ)的至少两个元素(510)等距。9.根据权利要求8所述的方法(1600)，其中，生成所述稀疏图(416S)还包括将每个Voronoi单元(610)分类为边(810)或节点(812)任一者。10.根据权利要求9所述的方法，其中，分类每个Voronoi单元(610)包括执行洪水填充算法。11.根据权利要求5所述的方法(1600)，其中，规划从所述第一节点(812)到所述第二节点(812)的所述粗略路径(1310)包括修剪边(810)，每个经修剪的边(1010)包括阈值长度以下并且被分类为偏航碰撞区(510BZ)或偏航约束区(510DZ)任一者的元素(510)。12.根据权利要求4所述的方法(1600)，其中，确定沿着所述粗略路径(1310)的图像传感器(31)的视线丢失的点(1530)包括：确定沿着规划的粗略路径(1310)的每个元素(510)处的最小允许偏航和最大允许偏航(1550)；基于所述最小允许偏航和所述最大容许偏航确定最小包络(1560)；以及确定所述粗略路径(1310)上的点(1530)处的所需偏航在所述最小包络(1560)之外。13.根据权利要求1
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12中任一项所述的方法(1600)，还包括由所述数据处理硬件(36)将具有所述高级路径点(210)和所述至少一个中间路径点(310)的所述导航路线(112)发送到低级路径生成器(130)。14.根据权利要求13所述的方法(1600)，还包括：由所述数据处理硬件(36)确定是否将所述至少一个中间路径点(310)添加到所述导航路线(112)；以及响应于确定不将所述至少一个中间路径点(310)添加到所述导航路线(112)，由所述数据处理硬件(36)将导航路线(112)不变地传递到所述低级路径生成器(130)。15.一种机器人(10)，包括：身体(11)；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：GC费，A里齐，
申请(专利权)人：波士顿动力公司，
类型：发明
国别省市：