【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及移动机器人，尤其涉及一种导航方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着科技的不断发展，移动机器人在工业、服务和家庭等领域的应用越来越广泛。然而，现有的基于视觉的移动机器人导航系统在全局规划路径的安全性等方面仍存在诸多问题。
2、相关技术中，在对机器人进行全局路径规划时，为了提升机器人在路径中移动的效率，通常是基于起始点的位置和结束点的位置进行最短距离的全局路径规划。
3、基于现有方法规划出的路径，虽然路径长度较短，但机器人按照规划的路径移动时，容易与障碍物发生碰撞或偏离预定轨道，造成不良后果。因此，基于现有方法规划的路径进行导航时安全性较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种导航方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中导航安全性较低的缺陷，实现提高导航安全性的目的。
2、本专利技术提供一种导航方法，应用于移动机器人，方法包括：
3、获取栅格地图，将栅格地图中的导航起始点确定为当前搜索点；
4、针对栅格地图中与当前搜索点邻近的各邻近点，基于代价函数确定各邻近点的代价函数值，并基于所有邻近点各自对应的代价函数值，确定当前搜索点对应的目标邻近点，在目标邻近点与导航结束点不同的情况下，将目标邻近点确定为新的当前搜索点，并重复执行上述步骤，直至目标邻近点与导航结束点相同；代价函数包括第一启发项，第一启发项用于表征邻近点与最近障碍物的距离关系；
5、基于导航起始点、所有的目标邻近点和导
6、基于导航路径进行导航。
7、根据本专利技术提供的一种导航方法，基于代价函数确定各邻近点的代价函数值，包括：
8、对栅格地图对应的先验地图进行二值化处理，得到二值化图像；
9、针对二值化图像中的各像素点，确定像素点与像素点集合之间的最小距离值；像素点集合中的各像素点的二值化值相同、且像素点集合中的各像素点为障碍物对应的像素点；
10、基于各像素点对应的最小距离值，映射得到第一启发项图像，第一启发项图像中各第一像素点的像素值为对应像素点的最小距离值；
11、基于第一启发项图像和代价函数，确定各邻近点对应的代价函数值。
12、根据本专利技术提供的一种导航方法，基于第一启发项图像和代价函数，确定各邻近点对应的代价函数值，包括：
13、针对各邻近点，在第一启发项图像中确定与邻近点对应的至少一个第二像素点；
14、基于第一启发项图像中各第二像素点的像素值确定邻近点的第一启发项；
15、确定邻近点和导航起始点之间的第一距离；
16、基于邻近点和导航结束点之间的第二距离，确定第二启发项；
17、基于第一启发项、第一距离、第二启发项和代价函数，确定邻近点对应的代价函数值。
18、根据本专利技术提供的一种导航方法，基于导航路径进行导航，包括：
19、获取障碍物检测数据，确定移动机器人与障碍物之间的避障距离；
20、基于避障距离、分级减速阈值以及减速因子，确定移动机器人的最大速度，减速因子与避障距离相关。
21、根据本专利技术提供的一种导航方法，障碍物检测数据包括第一深度图点云数据，方法还包括：
22、获取移动机器人的实时姿态数据以及第二深度图点云数据；第二深度图点云数据为移动机器人的视觉传感器获取的深度数据；
23、基于姿态数据和扫描高度偏移量之间的映射关系，确定实时姿态数据对应的目标扫描高度偏移量；
24、基于目标扫描高度偏移量，将第二深度图点云数据中的各点云数据从像素坐标系转换至极坐标系，得到第一深度图点云数据。
25、根据本专利技术提供的一种导航方法，障碍物检测数据包括点测距数据和超声波测距数据，方法还包括：
26、获取点测距传感器采集的第一点测量值以及超声波传感器采集的第一超声波测量值；
27、基于点测距传感器的转换参数，将第一点测量值转换为移动机器人的坐标系下的第二点测量值；
28、基于第一点测量值的采集时刻，更新第二点测量值的时间戳，得到点测距数据；
29、基于超声波传感器的转换参数，将第一超声波测量值转换为移动机器人的坐标系下的第二超声波测量值；
30、基于第二超声波测量值的采集时刻，更新第二超声波测量值的时间戳，得到超声波测距数据。
31、根据本专利技术提供的一种导航方法，方法还包括：
32、遍历栅格地图中的所有点，基于代价函数，确定各点的代价函数值，并基于各点的代价函数值确定与栅格地图对应的代价地图，并在代价地图中确定障碍物图层；
33、将障碍物检测数据中表征深度的数据去重，得到去重后的障碍物检测数据；
34、基于去重后的障碍物检测数据对障碍物图层进行更新，得到更新后的障碍物图层；
35、基于更新后的障碍物图层以及导航路径进行导航。
36、本专利技术还提供一种导航装置，装置包括：
37、获取单元，用于获取栅格地图，将栅格地图中的导航起始点确定为当前搜索点；
38、第一确定单元，用于针对栅格地图中与当前搜索点邻近的各邻近点，基于代价函数确定各邻近点的代价函数值，并基于所有邻近点各自对应的代价函数值，确定当前搜索点对应的目标邻近点，在目标邻近点与导航结束点不同的情况下，将目标邻近点确定为新的当前搜索点，并重复执行上述步骤，直至目标邻近点与导航结束点相同；代价函数包括第一启发项，第一启发项用于表征邻近点与最近障碍物的距离关系；
39、第一确定单元，还用于基于导航起始点、所有的目标邻近点和导航结束点，确定导航路径；
40、导航单元，用于基于导航路径进行导航。
41、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如上述任一种导航方法。
42、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种导航方法。
43、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种导航方法。
44、本专利技术提供一种导航方法、装置、电子设备及存储介质，该方法应用于移动机器人，在获取栅格地图后，将栅格地图中的导航起始点确定为当前搜索点；针对栅格地图中与当前搜索点邻近的各邻近点，基于代价函数确定各邻近点的代价函数值，并基于所有邻近点各自对应的代价函数值，确定当前搜索点对应的目标邻近点，在目标邻近点与导航结束点不同的情况下，将目标邻近点确定为新的当前搜索点，并重复执行上述步骤，直至目标邻近点与导航结束点相同；代价函数包括第一启发项，第一启发项用于表征邻近点与最近障碍物的距离关系。基于包括第一启发项的代价函数确定与当前搜索点邻近的各邻近点的代价函数值，并基于各代价函数值可以确本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种导航方法，其特征在于，应用于移动机器人，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述基于代价函数确定各所述邻近点的代价函数值，包括：
3.根据权利要求2所述的导航方法，其特征在于，基于所述第一启发项图像和所述代价函数，确定各所述邻近点对应的代价函数值，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的导航方法，其特征在于，所述基于所述导航路径进行导航，包括：
5.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，所述障碍物检测数据包括第一深度图点云数据，所述方法还包括：
6.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，所述障碍物检测数据包括点测距数据和超声波测距数据，所述方法还包括：
7.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种导航装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述导航方法。
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...【技术特征摘要】
1.一种导航方法，其特征在于，应用于移动机器人，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述基于代价函数确定各所述邻近点的代价函数值，包括：
3.根据权利要求2所述的导航方法，其特征在于，基于所述第一启发项图像和所述代价函数，确定各所述邻近点对应的代价函数值，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的导航方法，其特征在于，所述基于所述导航路径进行导航，包括：
5.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，所述障碍物检测数据包括第一深度图点云数据，所述方法还包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：王仁祥，聂博文，夏雪琴，
申请(专利权)人：科大讯飞苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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