一种机器人控制方法、机器人控制装置及机器人制造方法及图纸

本申请公开了一种机器人控制方法、机器人控制装置、机器人及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：基于当前的全局路径控制机器人向目标点移动，其中，所述全局路径在初始状态下由起始点、所述目标点及预设的全局地图规划而得；在所述机器人向所述目标点移动的过程中，获取所述机器人所处的局部区域的局部地图；计算所述局部地图与区域地图的相似度，其中，所述区域地图为：在所述全局地图中与所述局部区域对应的地图；若所述相似度大于预设的相似度阈值，则返回执行所述基于当前的全局路径控制机器人向目标点移动的步骤及后续步骤。通过本申请方案，可使得机器人在固定场景下执行任务时，节省机器人的算力。节省机器人的算力。节省机器人的算力。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人控制方法、机器人控制装置及机器人


[0001]本申请属于导航
，尤其涉及一种机器人控制方法、机器人控制装置、机器人及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]机器人的导航依赖于路径规划，其中，路径规划包含全局路径规划与局部路径规划。具体来说，前者用于对机器人移动至目标点进行整体规划；后者用于在以机器人当前位置为中心的一定范围内进行局部规划，可实现动态环境下的导航与避障。
[0003]通常情况下，随着机器人的不断移动，全局路径规划器与局部路径规划器都在不断进行相应计算，这需要大量的算力支撑。然而，在部分场景下，例如机器人执行送餐任务时，或者机器人深夜巡航时，机器人所处环境可能并不会发生较大变化，而机器人仍在不断的进行路径规划的相应计算，这导致机器人的算力被浪费。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种机器人控制方法、机器人控制装置、机器人及计算机可读存储介质，可使得机器人在固定场景下执行任务时，节省机器人的算力。
[0005]第一方面，本申请提供了一种机器人控制方法，包括：
[0006]基于当前的全局路径控制机器人向目标点移动，其中，上述全局路径在初始状态下由起始点、上述目标点及预设的全局地图规划而得；
[0007]在上述机器人向上述目标点移动的过程中，获取上述机器人所处的局部区域的局部地图；
[0008]计算上述局部地图与区域地图的相似度，其中，上述区域地图为：在上述全局地图中与上述局部区域对应的地图；
[0009]若上述相似度大于预设的相似度阈值，则返回执行上述基于当前的全局路径控制机器人向目标点移动的步骤及后续步骤。
[0010]第二方面，本申请提供了一种机器人控制装置，包括：
[0011]控制模块，用于基于当前的全局路径控制机器人向目标点移动，其中，上述全局路径在初始状态下由起始点、上述目标点及预设的全局地图规划而得；
[0012]获取模块，用于在上述机器人向上述目标点移动的过程中，获取上述机器人所处的局部区域的局部地图；
[0013]计算模块，用于计算上述局部地图与区域地图的相似度，其中，上述区域地图为：在上述全局地图中与上述局部区域对应的地图；
[0014]上述控制模块，还用于在上述相似度大于预设的相似度阈值的情况下被再次触发运行。
[0015]第三方面，本申请提供了一种机器人，上述机器人包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时
实现如上述第一方面的方法的步骤。
[0016]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。
[0017]第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。
[0018]本申请与现有技术相比存在的有益效果是：基于当前的全局路径控制机器人向目标点移动，其中，全局路径在初始状态下是由起始点、目标点及预设的全局地图规划而得的。在机器人向目标点移动的过程中，获取机器人所处的局部区域的局部地图，并计算上述局部地图与区域地图的相似度，其中，该区域地图为：在全局地图中与局部区域对应的地图。若计算所得的相似度大于预设的相似度阈值，则可以认为此时机器人所处的环境还没有发生较大的变化，也即至少局域区域中的实时环境与已记录的环境是近乎一样的。此时无需对局部路径规划器和全局路径规划器发起调用，也即不会重新规划全局路径和/或局部路径，只需要按照原来已规划好的全局路径继续向目标点移动即可，可以大大节省机器人的算力。
[0019]可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1是本申请实施例提供的机器人控制方法的实现流程示意图；
[0022]图2是本申请实施例提供的机器人控制装置的结构框图；
[0023]图3是本申请实施例提供的机器人的结构示意图。
具体实施方式
[0024]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0025]为了说明本申请所提出的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0026]下面对本申请实施例提供的一种机器人控制方法进行描述。该机器人控制方法应用于机器人；或者，该机器人控制方法也可应用于与机器人建立了通讯连接的控制设备，此处不对该机器人控制方法的执行主体作出限定。以该机器人控制方法应用于机器人为例，请参阅图1，该机器人控制方法包括：
[0027]步骤101，基于当前的全局路径控制机器人向目标点移动。
[0028]在室内场景或其它环境较少发生变化的场景下，机器人可预先通过GMapping算法或其它建图算法，构建出当前所处场景的全局地图，并将全局地图保存于机器人的本地存
储空间。
[0029]机器人在该场景内接收到任务后，可对该任务进行解析，获得该任务的目标点，该目标点为机器人执行该任务所需要前往的位置。同时，机器人还可通过定位算法对自身进行定位，获得该任务的起始点，该起始点即为机器人准备开始执行该任务时所处的位置。可以理解，为了顺利执行该任务，机器人需要从该起始点移动至目标点。
[0030]考虑到该场景内很可能存在一些障碍物影响到机器人的移动，为了让机器人能够最快速地到达目标点，机器人可规划出一条全局路径对自身进行导航。其中，该全局路径在初始状态下是根据起始点、目标点及全局地图规划而得的。也即，机器人首先会按照该初始状态下所规划而得的全局路径进行移动。
[0031]步骤102，在机器人向目标点移动的过程中，获取机器人所处的局部区域的局部地图。
[0032]在机器人向目标点移动的过程中，机器人的实时位置会不断发生更改。一般的机器人都配备有雷达等环境感知设备，机器人由此可通过环境感知设备的实时扫描获得其当前所处的局部区域的最新障碍物情况，并根据该最新障碍物情况得到局部地图。可以理解，该局部地图表示了机器人当前所处的局部区域的最新环境。
[0033]步骤103，计算局部地图与区域地图的相似度。
[0034]可以理解，如果机器人当前所处的局部区域的最新环境与原来的全局地图所表示的环境相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人控制方法，其特征在于，包括：基于当前的全局路径控制机器人向目标点移动，其中，所述全局路径在初始状态下由起始点、所述目标点及预设的全局地图规划而得；在所述机器人向所述目标点移动的过程中，获取所述机器人所处的局部区域的局部地图；计算所述局部地图与区域地图的相似度，其中，所述区域地图为：在所述全局地图中与所述局部区域对应的地图；若所述相似度大于预设的相似度阈值，则返回执行所述基于当前的全局路径控制机器人向目标点移动的步骤及后续步骤。2.如权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述计算所述局部地图与区域地图的相似度，包括：判断每个地图点对是否满足预设条件，其中，每个所述地图点对包括第一地图点及第二地图点，所述第一地图点为所述局部地图中的一个地图点，所述第二地图点为所述区域地图中的一个地图点，且所述第一地图点在所述局部地图的位置与所述第二地图点在所述区域地图中的位置相对应；统计满足所述预设条件的地图点对的数量；基于所述数量及所述地图点对的总数量计算相似度。3.如权利要求2所述的机器人控制方法，其特征在于，所述预设条件包括第一预设条件，所述判断每个地图点对是否满足预设条件，包括：针对每个地图点对，获取所述地图点对中的第一地图点的状态及第二地图点的状态，其中，所述状态用于表示对应的地图点是否空闲；基于所述第一地图点的状态及第二地图点的状态，判断所述地图点对是否满足所述第一预设条件，其中，所述第一预设条件为：所述第一地图点的状态及所述第二地图点的状态相同。4.如权利要求3所述的机器人控制方法，其特征在于，所述预设条件还包括第二预设条件，在所述判断所述地图点对是否满足所述第一预设条件之后，所述机器人控制方法还包括：若所述地图点对不满足所述第一预设条件，则基于所述第一地图点的状态，判断所述地图点对是否满足所述第二预设条件，其中，所述第二预设条件为：所述第一地图点的状态为预设状态。5.如权利要求1至4任一项所述的机器人控制方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶小宾，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：