【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制，具体涉及一种机器人障碍物识别和克服方法。
技术介绍
1、具有载物功能的机器人是日常应用以及工业生产中所常用的一类机器人，多用于小件的物流配送，这类机器人与其它功能的机器人一样，在障碍物克服以及路径规划方面，智能化程度取决于控制系统采用的感知和识别系统，同名专利《一种机器人障碍物识别和克服方法》基于节省基础配置和提高响应效率的目的，针对在相对简单的运行环境下有爬坡需求的机器人提供了一种主要借助雷达系统和简单的控制程序实施的障碍物识别和克服方法，该方法在控制系统预存储不同轮系升高高度与极限爬坡坡度im的关系曲线c，根据实测道路坡度ir是否达到根据障碍物尺寸确定的最低轮系升高高度所对应的极限爬坡坡度im来在升高轮系和改变路线之中选择最优化障碍物克服方案，以兼顾通行效率和通过性。该方案中，不同轮系升高高度与极限爬坡坡度im的关系曲线c是一个关键参数，需要通过多次的坡道实验来建立基础数据，载物机器人由于运行中每次可能承载不同重量的物品，不同载重情况下即使是相同的轮系升高高度，机器人的极限爬坡坡度im其实也是有差异的，由于机器人工作场所坡道条件的特殊性，这种差异也并不能通过简单的计算来获得。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出一种机器人障碍物识别和克服方法，专门针对于执行载物功能的机器人，通过控制系统预设的通行程序和更有针对性的预置参数，以节约的系统配置和提高的响应效率为简单工况下有爬坡需求的机器人提供障碍识别和克服方案。
2、本专利技术
3、一种机器人障碍物识别和克服方法，通过雷达系统测定障碍物尺寸和道路坡度，通过控制系统提供障碍物克服指令，所述控制系统预存储不同轮系升高高度与极限爬坡坡度的关系曲线c，结合实测障碍物尺寸数据和实测道路坡度ir数据确定障碍物克服方案，具体为：
4、当ir＜im时，障碍物克服方案为：升高轮系；
5、当ir≥im时，障碍物克服方案为：改变路线；
6、其中，
7、ir：实测道路坡度；
8、im：根据实测障碍物尺寸确定的最低轮系升高高度对应的极限爬坡坡度；
9、所述机器人为执行载物功能的机器人，控制系统预存储的不同轮系升高高度与极限爬坡坡度的关系曲线c是在不同装载载荷的坡道试验中确定。
10、根据上述机器人障碍物识别和克服方法，在雷达系统测得障碍物尺寸后，先根据障碍物尺寸信息判断是否可通过升高轮系的方案克服障碍物，在判断为是后，控制系统再根据预存储的所述关系曲线c结合实测障碍物尺寸数据和实测道路坡度ir数据确定障碍物克服方案。
11、根据上述机器人障碍物识别和克服方法，所述不同装载载荷是在执行载物功能的机器人额定载荷范围内以一定密度选取的多个载荷值。
12、根据上述机器人障碍物识别和克服方法，在进行实测道路坡度ir与根据实测障碍物尺寸确定的最低轮系升高高度对应的极限爬坡坡度im的对比时，控制系统先读取机器人的实测载荷，根据机器人的实测载荷选择对应的关系曲线c。
13、根据上述机器人障碍物识别和克服方法，所述根据机器人的实测载荷选择对应的关系曲线c是选择与机器人的实测载荷最贴近的试验载荷值所对应的关系曲线c。
14、根据上述机器人障碍物识别和克服方法，所述根据机器人的实测载荷选择对应的关系曲线c是选择与机器人的实测载荷最贴近的大于或等于实测载荷的一个试验载荷值所对应的关系曲线c。
15、根据上述机器人障碍物识别和克服方法，所述机器人的实测载荷是通过质量传感器测得。
16、根据上述机器人障碍物识别和克服方法，所述雷达系统为激光雷达或超声雷达，所述机器人采用视觉识别系统或不采用视觉识别系统。
17、根据上述机器人障碍物识别和克服方法，所述执行载物功能的机器人是在工业生产场所或者非生产性封闭园区内使用的物流配送机器人。
18、本专利技术的有益效果在于：
19、本专利技术提出的机器人障碍物识别和克服方法，对执行载物功能的机器人有了进一步的针对性，在控制系统预存储有在不同的装载载荷的坡道试验中确定的不同轮系升高高度与极限爬坡坡度的关系曲线c，根据雷达系统实测道路坡度ir是否达到根据实测障碍物尺寸确定的最低轮系升高高度对应的极限爬坡坡度im，控制系统给出改变路线或升高轮系的不同障碍物克服方案，兼顾通过性与通行效率，在对比中控制系统是根据读取的机器人的实测载荷选择的对应关系曲线c，很好避免了载物机器人由于运行中每次可能承载不同重量的物品而与一般的极限爬坡坡度的试验值存在的差异，该方法同样主要借助雷达系统和简单的控制程序实施，能应对简单工况下有爬坡需求的载物机器人遇到的多数通行异常因素。
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1.一种机器人障碍物识别和克服方法，通过雷达系统测定障碍物尺寸和道路坡度，通过控制系统提供障碍物克服指令，所述控制系统预存储不同轮系升高高度与极限爬坡坡度的关系曲线C，结合实测障碍物尺寸数据和实测道路坡度IR数据确定障碍物克服方案，具体为：
2.根据权利要求1所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，在雷达系统测得障碍物尺寸后，先根据障碍物尺寸信息判断是否可通过升高轮系的方案克服障碍物，在判断为是后，控制系统再根据预存储的所述关系曲线C结合实测障碍物尺寸数据和实测道路坡度IR数据确定障碍物克服方案。
3.根据权利要求1所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，所述不同装载载荷是在执行载物功能的机器人额定载荷范围内以一定密度选取的多个载荷值。
4.根据权利要求3所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，在进行实测道路坡度IR与根据实测障碍物尺寸确定的最低轮系升高高度对应的极限爬坡坡度IM的对比时，控制系统先读取机器人的实测载荷，根据机器人的实测载荷选择对应的关系曲线C。
5.根据权利要求4所述的一种机器人障碍物
6.根据权利要求4所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，所述根据机器人的实测载荷选择对应的关系曲线C是选择与机器人的实测载荷最贴近的大于或等于实测载荷的一个试验载荷值所对应的关系曲线C。
7.根据权利要求4所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，所述机器人的实测载荷是通过质量传感器测得。
8.根据权利要求1所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，所述雷达系统为激光雷达或超声雷达，所述机器人采用视觉识别系统或不采用视觉识别系统。
9.根据权利要求1所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，所述执行载物功能的机器人是在工业生产场所或者非生产性封闭园区内使用的物流配送机器人。
...【技术特征摘要】
1.一种机器人障碍物识别和克服方法，通过雷达系统测定障碍物尺寸和道路坡度，通过控制系统提供障碍物克服指令，所述控制系统预存储不同轮系升高高度与极限爬坡坡度的关系曲线c，结合实测障碍物尺寸数据和实测道路坡度ir数据确定障碍物克服方案，具体为：
2.根据权利要求1所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，在雷达系统测得障碍物尺寸后，先根据障碍物尺寸信息判断是否可通过升高轮系的方案克服障碍物，在判断为是后，控制系统再根据预存储的所述关系曲线c结合实测障碍物尺寸数据和实测道路坡度ir数据确定障碍物克服方案。
3.根据权利要求1所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，所述不同装载载荷是在执行载物功能的机器人额定载荷范围内以一定密度选取的多个载荷值。
4.根据权利要求3所述的一种机器人障碍物识别和克服方法，其特征在于，在进行实测道路坡度ir与根据实测障碍物尺寸确定的最低轮系升高高度对应的极限爬坡坡度im的对比时，控制系统先读取机器人的实测载荷，...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱信忠，李洪波，郑勇，
申请(专利权)人：北京极智嘉科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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