【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人，更具体地，涉及一种基于路径规划的移动机器人目标动态避障跟随方法和系统。
技术介绍
1、移动机器人可以广泛应用于运输、探索、监视、指导、检查等任务，如安全监控、环境清洁、仓储物流搬运等。移动机器人在工业、空间、国防、交通以及其他社会部门等许多领域的应用也正在日益增长。例如，在制造、医疗保健、娱乐行业和社会互动等不同领域，广泛的人机协作应用都需要一个自主的机器人来跟随其人类伴侣。
2、近年来，研究人员解决了移动机器人目标跟随中许多方面的挑战，例如，专利申请cn202010847107.5公开了一种基于uwb与激光雷达的室内行人跟随与避障方法。专利申请cn201610482865.5公开了一种移动机器人的目标跟随控制方法。然而，现有技术没有考虑如何处理机器人在目标跟随过程中遇到的未知或动态障碍物，而在实际应用场景中，机器人在跟踪目标时经常遇到未知或动态障碍物。因此，开发一套可以动态避障的机器人目标跟随系统，使机器人在各种静态和动态环境中自主移动，对保证机器人完成目标跟随任务十分必要。
3、目前，要实现目标跟踪，首先必须定位。通常采用基站定位、惯性定位、基于相机的定位等方案。这些定位方案除需要机器人自身装载传感器外，还依赖额外的基础设施，实现成本高，应用场所受限。而基于相机的定位方法对环境条件敏感，在光照条件差、缺乏视觉特征等场景中，定位精度与稳定性很难保证。
4、在真实场景中，机器人在执行目标跟随任务时经常会遇到动态障碍物。而现有利用激光雷达、相机等传感器获取障碍物信息的反应式
5、此外，目前利用pid控制进行机器人跟踪控制的方法，尽管易于实现，但pid控制器本身缺乏规划能力，在机器人跟随人的领域应用时，通常不能实现障碍物的规避，应用场景受限。此外，pid控制器调节参数需要手动或经验性的调节，对需要精确控制的应用，找到合适的pid参数需要大量的试验和调整。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于路径规划的移动机器人目标动态避障跟随方法和系统。
2、根据本专利技术的第一方面，提供一种基于路径规划的移动机器人目标动态避障跟随方法。该方法包括以下步骤：
3、将包含待感知目标的图像输入到检测模型，获得目标的边界框和对应的类别；
4、将所述目标的边界框输入到跟踪模型，提取外观特征向量，并针对连续的视频帧，通过比较目标之间的外观特征相似度，将当前帧的目标与前序帧中的目标进行匹配，建立目标轨迹，并获得各帧对应的目标的边界框和唯一标识信息；
5、基于所述目标轨迹，获得目标定位信息，并获取障碍物定位信息，其中所述目标定位信息包含目标相对机器人的位置和距离，所述障碍物定位信息包含障碍物相对机器人的位置和距离；
6、利用所述目标定位信息和所述障碍物定位信息构建网格搜索区域，并以最小化设定的总体代价函数作为搜索优化目标，规划机器人到达目标的最佳路径；
7、基于所述最佳路径，控制机器人的后续移动轨迹。
8、根据本专利技术的第二方面，提供一种基于路径规划的移动机器人目标动态避障跟随系统。该系统包括：
9、检测与识别模块：用于将包含待感知目标的图像输入到检测模型，获得目标的边界框和对应的类别；
10、跟踪模块：用于将所述目标的边界框输入到跟踪模型，提取外观特征向量，并针对连续的视频帧，通过比较目标之间的外观特征相似度，将当前帧的目标与前序帧中的目标进行匹配，建立目标轨迹，并获得各帧对应的目标的边界框和唯一标识信息；
11、定位模块：用于基于所述目标轨迹，获得目标定位信息，并获取障碍物定位信息，其中所述目标定位信息包含目标相对机器人的位置和距离，所述障碍物定位信息包含障碍物相对机器人的位置和距离；
12、路径规划模块：用于利用所述目标定位信息和所述障碍物定位信息构建网格搜索区域，并以最小化设定的总体代价函数作为搜索优化目标，规划机器人到达目标的最佳路径；
13、控制执行模块：用于基于所述最佳路径，控制机器人的后续移动轨迹。
14、与现有技术相比，本专利技术的优点在于，所提供的基于路径规划的移动机器人目标动态避障跟随方法，解决了目标跟随机器人在执行跟随任务时的避障问题，可应用于物流仓储、酒店与旅游、商场、医疗与养老等领域与场景，增强用户体验，减少人力成本，提升工作效率。
15、通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述，本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于路径规划的移动机器人目标动态避障跟随方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最佳路径根据以下步骤获得：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始轨迹通过选择选择最小的代价节点来形成一条路径进行确定，节点n的代价表示为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述总体代价函数是跟随轨迹代价和躲避障碍物代价的加权和，所述跟随轨迹代价和所述躲避障碍物代价分别表示为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述时间弹性带定义为：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述总体代价函数设置为：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用最小二乘法拟合目标与障碍物的运动轨迹包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述最佳路径，控制机器人的后续移动轨迹包括：
9.一种基于路径规划的移动机器人目标动态避障跟随系统，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时
...【技术特征摘要】
1.一种基于路径规划的移动机器人目标动态避障跟随方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最佳路径根据以下步骤获得：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始轨迹通过选择选择最小的代价节点来形成一条路径进行确定，节点n的代价表示为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述总体代价函数是跟随轨迹代价和躲避障碍物代价的加权和，所述跟随轨迹代价和所述躲避障碍物代价分别表示为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述时间弹性带...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐升，孔令鑫，赵洪深，江国来，王家亮，黄居坤，吴新宇，朱赤，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。