本申请涉及一种机器人路径规划方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取机器人移动场景的全局图像以及机器人的定位地图；根据全局图像，确定全局图像中的每一实际拥堵区域，并在定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域；根据每一映射拥堵区域，确定每一映射拥堵区域对应的坐标集合；根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定机器人的最新规划路径。采用本方法能够提高机器人送餐或送物的效率。能够提高机器人送餐或送物的效率。能够提高机器人送餐或送物的效率。
【技术实现步骤摘要】
机器人路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及机器人控制
，特别是涉及一种机器人路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着机器人技术的发展，用机器人送物或送餐的场景也逐渐增多，机器人在送物或送餐时会等待避让行人。尤其在用餐或购物高峰时，由于餐厅的用餐人员增加，使得拥堵区域增加，导致机器人的送餐或购物时长加长，影响顾客的用餐或购物体验。因此，机器人如何调整路径，使得送物或送餐的时长减少就十分重要。在相关技术中，机器人的调度算法避障和选择最优路径都是基于局部区域内的路径选择，只能对已经处于拥堵区域内的情况进行最优化的路径选择，无法做到提前规避拥堵路段。因此，目前急需一种机器人路径规划方法。
技术实现思路
[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提前规避拥堵路段的机器人路径规划方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0004]第一方面，本申请提供了一种机器人路径规划方法。所述方法包括：
[0005]获取机器人移动场景的全局图像以及机器人的定位地图；
[0006]根据全局图像，确定全局图像中的每一实际拥堵区域，并在定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域；
[0007]根据每一映射拥堵区域，确定每一映射拥堵区域对应的坐标集合；
[0008]根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定机器人的最新规划路径。
[0009]在其中一个实施例中，在定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域，包括：
[0010]确定每一实际拥堵区域中每一像素的坐标；
[0011]将每一实际拥堵区域中每一像素的坐标映射至定位地图中，确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域。
[0012]在其中一个实施例中，根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定机器人的最新规划路径，包括：
[0013]确定机器人的当前规划路径中未行驶路径段，并由未行驶路径段中沿线点的坐标构成第一坐标点群；
[0014]根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定第三坐标点群；
[0015]判断第一坐标点群与第三坐标点群是否有重叠坐标，若有重叠坐标，则对未行驶路径段进行重新规划以得到新的未行驶路径段，新的未行驶路径段构成最新规划路径，最新规划路径中所有沿线点的坐标与第三坐标点群不存在重叠。
[0016]在其中一个实施例中，根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定机器人的最
新规划路径，还包括：
[0017]根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定每一映射拥堵区域对应的中心坐标；
[0018]根据每一中心坐标，在定位地图中确定每一映射拥堵区域对应的优化拥堵区域；
[0019]根据每一映射拥堵区域对应的优化拥堵区域，确定机器人的最新规划路径。
[0020]在其中一个实施例中，根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定每一映射拥堵区域对应的中心坐标，包括：
[0021]对于任一坐标集合，计算任一坐标集合中每两个坐标之间的距离，将最大距离对应的一组坐标中两个坐标对应的中心坐标，作为任一坐标集合对应的映射拥堵区域对应的中心坐标。
[0022]在其中一个实施例中，根据每一中心坐标，在定位地图中确定每一映射拥堵区域对应的优化拥堵区域，包括：
[0023]根据最大距离，确定半径；
[0024]将最大距离对应的一组坐标中两个坐标对应的中心坐标作为圆心，根据半径确定圆形区域，并作为任一坐标集合对应的实际拥堵区域在定位地图中所形成的优化拥堵区域。
[0025]在其中一个实施例中，根据每一映射拥堵区域对应的优化拥堵区域，确定机器人的最新规划路径，包括：
[0026]确定机器人的当前规划路径中未行驶路径段，并由未行驶路径段中沿线点的坐标构成第一坐标点群；
[0027]根据所有优化拥堵区域，确定第二坐标点群；
[0028]判断第一坐标点群与第二坐标点群是否有重叠坐标，若有重叠坐标，则对未行驶路径段进行重新规划以得到新的未行驶路径段，新的未行驶路径段构成最新规划路径，最新规划路径中所有沿线点的坐标与第二坐标点群不存在重叠。
[0029]第二方面，本申请还提供了一种机器人路径规划装置。所述装置包括：
[0030]获取模块，用于获取机器人移动场景的全局图像以及机器人的定位地图；
[0031]第一确定模块，用于根据全局图像，确定全局图像中的每一实际拥堵区域，并在定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域；
[0032]第二确定模块，用于根据每一映射拥堵区域，确定每一映射拥堵区域对应的坐标集合；
[0033]第三确定模块，用于根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定机器人的最新规划路径。
[0034]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0035]获取机器人移动场景的全局图像以及机器人的定位地图；
[0036]根据全局图像，确定全局图像中的每一实际拥堵区域，并在定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域；
[0037]根据每一映射拥堵区域，确定每一映射拥堵区域对应的坐标集合；
[0038]根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定机器人的最新规划路径。
[0039]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0040]获取机器人移动场景的全局图像以及机器人的定位地图；
[0041]根据全局图像，确定全局图像中的每一实际拥堵区域，并在定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域；
[0042]根据每一映射拥堵区域，确定每一映射拥堵区域对应的坐标集合；
[0043]根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定机器人的最新规划路径。
[0044]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0045]获取机器人移动场景的全局图像以及机器人的定位地图；
[0046]根据全局图像，确定全局图像中的每一实际拥堵区域，并在定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域；
[0047]根据每一映射拥堵区域，确定每一映射拥堵区域对应的坐标集合；
[0048]根据每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定机器人的最新规划路径。
[0049]上述机器人路径规划方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取机器人移动场景的全局图像以及机器人的定位地图；根据全局图像，确定全局图像中的每一实际拥堵区域，并在定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域；根据每一映射拥堵区域，确定每一映射拥堵区域对应的坐本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取机器人移动场景的全局图像以及机器人的定位地图；根据所述全局图像，确定所述全局图像中的每一实际拥堵区域，并在所述定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域；根据每一映射拥堵区域，确定每一映射拥堵区域对应的坐标集合；根据所述每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定所述机器人的最新规划路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述定位地图中确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域，包括：确定所述每一实际拥堵区域中每一像素的坐标；将所述每一实际拥堵区域中每一像素的坐标映射至所述定位地图中，确定每一实际拥堵区域对应的映射拥堵区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定所述机器人的最新规划路径，包括：确定所述机器人的当前规划路径中未行驶路径段，并由所述未行驶路径段中沿线点的坐标构成第一坐标点群；根据所述每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定第三坐标点群；判断所述第一坐标点群与所述第三坐标点群是否有重叠坐标，若有重叠坐标，则对所述未行驶路径段进行重新规划以得到新的未行驶路径段，所述新的未行驶路径段构成所述最新规划路径，所述最新规划路径中所有沿线点的坐标与所述第三坐标点群不存在重叠。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定所述机器人的最新规划路径，还包括：根据所述每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定所述每一映射拥堵区域对应的中心坐标；根据每一中心坐标，在所述定位地图中确定每一映射拥堵区域对应的优化拥堵区域；根据所述每一映射拥堵区域对应的优化拥堵区域，确定所述机器人的最新规划路径。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一映射拥堵区域对应的坐标集合，确定所述每一映射拥堵区域对应的中心坐标，包括：对于任一坐标集合，计算所述任一坐标集合中每两个坐标之间的距离，...
【专利技术属性】
技术研发人员：常斌，王宽，
申请(专利权)人：深圳市普渡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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