一种路径规划方法、系统、终端设备和存储介质技术方案

技术编号:33559800 阅读:32 留言:0更新日期:2022-05-26 22:57
本发明专利技术公开了一种路径规划方法、系统、终端设备和存储介质,其方法包括:获取机器人的起点和终点;从二维激光传感器和三维激光传感器处获取环境数据;根据起点、终点和环境数据生成候选移动路径;候选移动路径包括若干个候选路径点;根据候选移动路径计算获取候选路径点对应的第一代价值;根据第一代价值计算获取总代价值最小的目标路径点;从起点开始依次根据目标路径点进行移动直至到达终点为止。本发明专利技术在有悬空、悬浮等复杂障碍物场景下,实现机器人安全无碰撞的自主导航行驶。器人安全无碰撞的自主导航行驶。器人安全无碰撞的自主导航行驶。

【技术实现步骤摘要】
一种路径规划方法、系统、终端设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及机器人导航
,进一步地涉及一种路径规划方法、系统、终端设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着技术的发展,室内移动机器人已经在很多场景落地使用。为了能满足室内机器人导航需求(定位精度、障碍物检测能力),又能节省量产成本,室内机器人用于定位、障碍物检测的传感器通常主要使用二维激光传感器,三维激光传感器辅助检测。
[0003]常见的二维激光传感器是单线激光雷达,单线激光雷达的优势是成本相对较低,却可以获得比较精确的检测数据,用于定位和障碍物检测。但单线激光雷达传感器的明显劣势是,只能检测到固定高度的障碍物。然而由于室内场景比如医院内障碍物种类繁多,除了二维激光传感器能检测到障碍物之外,还有一些激光雷达固定高度检测不准,甚至检测不到的悬空、悬浮障碍物,比如特殊形状的医用器械、病床等等。为了能保证机器人能在这些场景安全运行,大多数机器人公司都会为机器人装配三维激光传感器,用于检测这些不同高度的不规则障碍物。三维激光传感器的优势是,可以检测到不同高度范围的障碍物,拥有环境的3D信息,但同时数据量增大,不仅对计算机的处理性能有更高要求,而且传感器的成本也会超过室内商用机器人的成本控制。

技术实现思路

[0004]针对上述技术问题,本专利技术的目的在于解决现有技术中无法有效规划出避开所有高度范围内的障碍物,以最短距离实现路径规划的技术问题。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术提供一种路径规划方法,应用于机器人,所述机器人安装有二维激光传感器和三维激光传感器,包括步骤:
[0006]获取所述机器人的起点和终点;
[0007]从所述二维激光传感器和三维激光传感器处获取环境数据;
[0008]根据所述起点、终点和环境数据生成候选移动路径;所述候选移动路径包括若干个候选路径点;
[0009]根据所述候选移动路径计算获取所述候选路径点对应的第一代价值;
[0010]根据所述第一代价值计算获取总代价值最小的目标路径点;
[0011]从所述起点开始依次根据所述目标路径点进行移动直至到达终点为止。
[0012]在一些实施方式中,所述根据所述候选移动路径计算获取所述候选路径点对应的第一代价值包括步骤:
[0013]判断所述候选移动路径中的当前候选路径点是否在预设激光扫描范围内;
[0014]若所述当前候选路径点在预设激光扫描范围内,确定所述当前候选路径点的第一代价值等于第一设定值;
[0015]若所述当前候选路径点在预设激光扫描范围外,确定所述当前候选路径点的第一
代价值等于第二设定值;
[0016]其中,所述第二设定值大于所述第一设定值。
[0017]在一些实施方式中,所述根据所述起点、终点和环境数据生成候选移动路径包括步骤:
[0018]根据所述环境数据构建栅格地图,并确定障碍物在所述空间栅格中的障碍物坐标;所述栅格地图包括若干大小相等的小立方体构成的空间栅格;
[0019]根据所述栅格地图、障碍物坐标生成从所述起点至所述终点的候选移动路径。
[0020]在一些实施方式中,所述根据所述第一代价值计算获取总代价值最小的目标路径点包括步骤:
[0021]获取所述候选路径点与所述终点之间的第一距离值,根据所述第一距离值得到第二代价值;
[0022]获取所述候选路径点与障碍物之间的第二距离值,根据所述第二距离值得到第三代价值;
[0023]根据第一至第三代价值进行和值计算得到所述候选路径点对应的总代价值;
[0024]比较各总代价值之间的大小,确定所述总代价值最小的候选路径点为所述目标路径点。
[0025]根据本专利技术的另一方面,本专利技术进一步提供一种路径规划系统,包括处理器、二维激光传感器和三维激光传感器,处理器包括:
[0026]获取模块,用于获取所述机器人的起点和终点,并从所述二维激光传感器和三维激光传感器处获取环境数据;
[0027]生成模块,用于根据所述起点、终点和环境数据生成候选移动路径;所述候选移动路径包括若干个候选路径点;
[0028]计算模块,用于根据所述候选移动路径计算获取所述候选路径点对应的第一代价值,根据所述第一代价值计算获取总代价值最小的目标路径点;
[0029]处理模块,用于从所述起点开始依次根据所述目标路径点进行移动直至到达终点为止。
[0030]在一些实施方式中,所述计算模块包括:
[0031]判断单元,用于判断所述候选移动路径中的当前候选路径点是否在预设激光扫描范围内;
[0032]确定单元,用于若所述当前候选路径点在预设激光扫描范围内,确定所述当前候选路径点的第一代价值等于第一设定值;
[0033]所述确定单元,还用于若所述当前候选路径点在预设激光扫描范围外,确定所述当前候选路径点的第一代价值等于第二设定值;
[0034]其中,所述第二设定值大于所述第一设定值。
[0035]在一些实施方式中,所述生成模块包括:
[0036]构建单元,用于根据所述环境数据构建栅格地图,并确定障碍物在所述空间栅格中的障碍物坐标;所述栅格地图包括若干大小相等的小立方体构成的空间栅格;
[0037]生成单元,用于根据所述栅格地图、障碍物坐标生成从所述起点至所述终点的候选移动路径。
[0038]在一些实施方式中,所述计算模块还包括:
[0039]第一获取单元,用于获取所述候选路径点与所述终点之间的第一距离值,根据所述第一距离值得到第二代价值;
[0040]第二获取单元,用于获取所述候选路径点与障碍物之间的第二距离值,根据所述第二距离值得到第三代价值;
[0041]计算单元,用于根据第一至第三代价值进行和值计算得到所述候选路径点对应的总代价值;
[0042]处理单元,用于比较各总代价值之间的大小,确定所述总代价值最小的候选路径点为所述目标路径点。
[0043]根据本专利技术的另一方面,本专利技术进一步提供一种终端设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器,用于执行所述存储器上所存放的计算机程序,实现所述的路径规划方法所执行的操作。
[0044]根据本专利技术的另一方面,本专利技术进一步提供一种存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令,所述指令由处理器加载并执行以实现所述的路径规划方法所执行的操作。
[0045]与现有技术相比,本专利技术所提供的路径规划方法、系统、终端设备和存储介质能够在不额外增加昂贵硬件成本的前提下,仅仅通过修改软件功能,即可在有悬空、悬浮等复杂障碍物场景下,实现机器人安全无碰撞的自主路径规划导航的目的。
附图说明
[0046]下面将以明确易懂的方式,结合附图说明优选实施方式,对本专利技术的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
[0047]图1是本专利技术一种路径规划方法的本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法,其特征在于,应用于机器人,所述机器人安装有二维激光传感器和三维激光传感器,包括步骤:获取所述机器人的起点和终点;从所述二维激光传感器和三维激光传感器处获取环境数据;根据所述起点、终点和环境数据生成候选移动路径;所述候选移动路径包括若干个候选路径点;根据所述候选移动路径计算获取所述候选路径点对应的第一代价值;根据所述第一代价值计算获取总代价值最小的目标路径点;从所述起点开始依次根据所述目标路径点进行移动直至到达终点为止。2.根据权利要求1所述的一种路径规划方法,其特征在于,所述根据所述候选移动路径计算获取所述候选路径点对应的第一代价值包括步骤:判断所述候选移动路径中的当前候选路径点是否在预设激光扫描范围内;若所述当前候选路径点在预设激光扫描范围内,确定所述当前候选路径点的第一代价值等于第一设定值;若所述当前候选路径点在预设激光扫描范围外,确定所述当前候选路径点的第一代价值等于第二设定值;其中,所述第二设定值大于所述第一设定值。3.根据权利要求1所述的一种路径规划方法,其特征在于,所述根据所述起点、终点和环境数据生成候选移动路径包括步骤:根据所述环境数据构建栅格地图,并确定障碍物在所述空间栅格中的障碍物坐标;所述栅格地图包括若干大小相等的小立方体构成的空间栅格;根据所述栅格地图、障碍物坐标生成从所述起点至所述终点的候选移动路径。4.根据权利要求1

3任一项所述的一种路径规划方法,其特征在于,所述根据所述第一代价值计算获取总代价值最小的目标路径点包括步骤:获取所述候选路径点与所述终点之间的第一距离值,根据所述第一距离值得到第二代价值;获取所述候选路径点与障碍物之间的第二距离值,根据所述第二距离值得到第三代价值;根据第一至第三代价值进行和值计算得到所述候选路径点对应的总代价值;比较各总代价值之间的大小,确定所述总代价值最小的候选路径点为所述目标路径点。5.一种路径规划系统,其特征在于,包括处理器、二维激光传感器和三维激光传感器,处理器包括:获取模块,用于获取所述机器人的起点和终点,并从所述二维激光传感器和三维激光传感器处获取环境数据;生成模块,用于根据所述起点、终点和环境数据...

【专利技术属性】
技术研发人员:高本能
申请(专利权)人:江苏木盟智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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