机器人的避障方法和机器人技术

本申请涉及一种机器人的避障方法和机器人。方法包括：接收障碍物的广播信息；广播信息包括第一机器位置和第一机器速度；基于障碍物的第一预测位置和第一机器位置得到第一目标位置，以及基于第一预测速度和第一机器速度得到第一目标速度；当感知到障碍物时，生成对应的感知信息；感知信息包括第二机器位置和第二机器速度；若第二机器位置与第一目标位置关联成功，则基于第一目标位置和第二机器位置得到第二目标位置，以及基于第一目标速度和第二机器速度得到第二目标速度；基于第二目标位置和第二目标速度生成障碍物的预测轨迹，并依据预测轨迹进行避障。采用本方法能够提升机器人的避障能力。避障能力。避障能力。

【技术实现步骤摘要】
机器人的避障方法和机器人


[0001]本申请涉及人工智能领域，特别是涉及一种机器人的避障方法和机器人。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，人们对机器智能化的要求越来越高，当环境中存在多个机器同时运行时,由于机器上传感器存在探测盲区，且环境中可能存在遮挡等各种场景, 当其他机器突然出现在当前机器人面前时，往往难以反应，导致机器发生碰撞。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升机器人避障能力的机器人的避障方法、装置、机器人和计算机可读存储介质。
[0004]第一方面，本申请提供了一种机器人的避障方法。所述方法包括：接收障碍物的广播信息；所述广播信息包括第一机器位置和第一机器速度；基于所述障碍物的第一预测位置和所述第一机器位置得到第一目标位置，以及基于第一预测速度和所述第一机器速度得到第一目标速度；当感知到所述障碍物时，生成对应的感知信息；所述感知信息包括第二机器位置和第二机器速度；若所述第二机器位置与所述第一目标位置关联成功，则基于所述第一目标位置和所述第二机器位置得到第二目标位置，以及基于所述第一目标速度和所述第二机器速度得到第二目标速度；基于所述第二目标位置和所述第二目标速度生成所述障碍物的预测轨迹，并依据所述预测轨迹进行避障。
[0005]在其中一个实施例中，所述广播信息包括障碍物标识；所述基于所述障碍物的第一预测位置和所述第一机器位置得到第一目标位置之前，所述方法还包括：当当前障碍物列表中不存在所述障碍物标识时，则将所述障碍物标识添加至所述当前障碍物列表；当所述当前障碍物列表中存在所述障碍物标识时，获取对应的第一历史状态信息；依据所述第一历史状态信息确定所述第一预测位置和所述第一预测速度；所述基于所述障碍物的第一预测位置和所述第一机器位置得到第一目标位置，以及基于第一预测速度和所述第一机器速度得到第一目标速度包括：依据所述障碍物标识，将所述第一预测位置与所述第一机器位置进行关联，以及将所述第一预测速度与所述第一机器速度进行关联；将关联后的所述第一预测位置和所述第一机器位置进行融合处理，得到所述第一目标位置，以及将关联后的所述第一预测速度和所述第一机器速度进行融合处理，得到所述第一目标速度。
[0006]在其中一个实施例中，所述方法还包括：若所述障碍物标识为首次添加至所述当前障碍物列表，或在历史障碍物列表中出现的次数小于第一预设值，则保留所述障碍物标识；若所述障碍物标识在所述历史障碍物列表中未出现的次数大于第二预设值，则在所述历史障碍物列表中删除所述障碍物标识，得到更新的当前障碍物列表。
[0007]在其中一个实施例中，所述第一历史状态信息包括第一障碍物速度、第一历史位姿和第一历史时间；所述依据所述第一历史状态信息确定所述第一预测位置和所述第一预测速度包括：依据所述第一历史时间和当前时间确定第一时间差；将所述第一障碍物速度作为所述第一预测速度；基于所述第一历史位姿、所述第一障碍物速度和所述第一时间差确定第一预测位置。
[0008]在其中一个实施例中，所述方法还包括：当所述第一时间差大于时间阈值时，则在所述当前障碍物列表中删除所述障碍物标识。
[0009]在其中一个实施例中，所述基于所述障碍物的第一预测位置所述第一机器位置得到第一目标位置，以及基于第一预测速度和所述第一机器速度得到第一目标速度包括：分配所述障碍物的第一预测位置对应的第一预测权重；分配所述第一机器位置对应的第一测量权重；基于所述第一预测权重和所述第一测量权重，对所述第一预测位置和所述第一机器位置进行融合处理，得到所述第一目标位置；分配所述障碍物的第一预测速度对应的第二预测权重；分配所述第一机器速度对应的第二测量权重；基于所述第二预测权重和所述第二测量权重，对所述第一预测速度和所述第一机器速度进行融合处理，得到第一目标速度。
[0010]在其中一个实施例中，所述第二机器位置与所述第一目标位置关联成功之前，所述方法还包括：获取第二历史状态信息；根据所述第二历史状态信息确定初始预测位置；确定各所述初始预测位置与所述第二机器位置之间的距离；若在所述初始预测位置中将满足邻近距离条件的所述距离对应的第一目标位置筛选出来，则将所述第二机器位置与所述第一目标位置进行关联。
[0011]在其中一个实施例中，所述基于所述第二目标位置和所述第二目标速度生成所述障碍物的预测轨迹包括：以所述第二目标位置为中心，依据预设时间、障碍物尺寸和所述第二目标速度生成轨迹占据区域；在所述轨迹占据区域中，依据所述预设时间、所述第二目标速度和所述障碍物尺寸生成所述障碍物的预测轨迹。
[0012]在其中一个实施例中，所述基于所述第二目标位置和所述第二目标速度生成所述
障碍物的预测轨迹之后，所述方法还包括：获取所述预设时间对应的膨胀比例；依据所述膨胀比例对所述预测轨迹的宽度进行调整，得到预测调整轨迹；依据所述预测轨迹进行避障包括：依据所述预测调整轨迹进行避障。
[0013]第二方面，本申请还提供了一种机器人的避障装置。所述装置包括：接收模块，用于接收障碍物的广播信息；所述广播信息包括第一机器位置和第一机器速度；第一处理模块，用于基于所述障碍物的第一预测位置和所述第一机器位置得到第一目标位置，以及基于第一预测速度和所述第一机器速度得到第一目标速度；感知模块，用于当感知到所述障碍物时，生成对应的感知信息；所述感知信息包括第二机器位置和第二机器速度；第二处理模块，用于若所述第二机器位置与所述第一目标位置关联成功，则基于所述第一目标位置和所述第二机器位置得到第二目标位置，以及基于所述第一目标速度和所述第二机器速度得到第二目标速度；生成与避障模块，用于基于所述第二目标位置和所述第二目标速度生成所述障碍物的预测轨迹，并依据所述预测轨迹进行避障。
[0014]在其中一个实施例中，所述广播信息包括障碍物标识；所述第一处理模块还用于当当前障碍物列表中不存在所述障碍物标识时，则将所述障碍物标识添加至所述当前障碍物列表；当所述当前障碍物列表中存在所述障碍物标识时，获取对应的第一历史状态信息；依据所述第一历史状态信息确定所述第一预测位置和所述第一预测速度；依据所述障碍物标识，将所述第一预测位置与所述第一机器位置进行关联，以及将所述第一预测速度与所述第一机器速度进行关联；将关联后的所述第一预测位置和所述第一机器位置进行融合处理，得到所述第一目标位置，以及将关联后的所述第一预测速度和所述第一机器速度进行融合处理，得到所述第一目标速度。
[0015]在其中一个实施例中，所述装置还包括：保留与删除模块，用于若所述障碍物标识为首次添加至所述当前障碍物列表，或在历史障碍物列表中出现的次数小于第一预设值，则保留所述障碍物标识；若所述障碍物标识在所述历史障碍物列表中未出现的次数大于第二预设值，则在所述历史障碍物列表中删除所述障碍物标识，得到更新的当前障碍物列表。
[0016]在其中一个实施例中，所述第一历史状态信息包括第一障碍物速度、第一历史位姿和第一历史时间；所述第一处理模块还用于依据所述第一历史本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的避障方法，其特征在于，所述方法包括：接收障碍物的广播信息；所述广播信息包括第一机器位置和第一机器速度；基于所述障碍物的第一预测位置和所述第一机器位置得到第一目标位置，以及基于第一预测速度和所述第一机器速度得到第一目标速度；当感知到所述障碍物时，生成对应的感知信息；所述感知信息包括第二机器位置和第二机器速度；若所述第二机器位置与所述第一目标位置关联成功，则基于所述第一目标位置和所述第二机器位置得到第二目标位置，以及基于所述第一目标速度和所述第二机器速度得到第二目标速度；基于所述第二目标位置和所述第二目标速度生成所述障碍物的预测轨迹，并依据所述预测轨迹进行避障。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广播信息包括障碍物标识；所述基于所述障碍物的第一预测位置和所述第一机器位置得到第一目标位置之前，所述方法还包括：当当前障碍物列表中不存在所述障碍物标识时，则将所述障碍物标识添加至所述当前障碍物列表；当所述当前障碍物列表中存在所述障碍物标识时，获取对应的第一历史状态信息；依据所述第一历史状态信息确定所述第一预测位置和所述第一预测速度；所述基于所述障碍物的第一预测位置和所述第一机器位置得到第一目标位置，以及基于第一预测速度和所述第一机器速度得到第一目标速度包括：依据所述障碍物标识，将所述第一预测位置与所述第一机器位置进行关联，以及将所述第一预测速度与所述第一机器速度进行关联；将关联后的所述第一预测位置和所述第一机器位置进行融合处理，得到所述第一目标位置，以及将关联后的所述第一预测速度和所述第一机器速度进行融合处理，得到所述第一目标速度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述障碍物标识为首次添加至所述当前障碍物列表，或在历史障碍物列表中出现的次数小于第一预设值，则保留所述障碍物标识；若所述障碍物标识在所述历史障碍物列表中未出现的次数大于第二预设值，则在所述历史障碍物列表中删除所述障碍物标识，得到更新的当前障碍物列表。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一历史状态信息包括第一障碍物速度、第一历史位姿和第一历史时间；所述依据所述第一历史状态信息确定所述第一预测位置和所述第一预测速度包括：依据所述第一历史时间和当前时间确定第一时间差；将所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：周晓帆，张涛，
申请(专利权)人：江苏普渡机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：