【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自主导航与路径规划，具体为一种小型机器人的自主导航与路径规划方法。
技术介绍
1、医疗小型机器人通常配备多种传感器，如摄像头、红外传感器、超声波传感器等，用于收集环境数据。这些数据需要被有效地处理和解析，以便机器人能够理解其周围环境。在了解环境后，机器人需要利用算法来规划路径。这些算法帮助机器人在避开障碍物的同时，高效地从一个地点移动到另一个地点。为了提高导航的准确性和效率，机器人可能会采用机器学习算法来优化其路径规划。这些算法可以基于过往的经验来调整和优化路径选择。在医疗环境中，这些机器人还需要能够适应特定的场景和需求，比如在狭窄的走廊中导航，或者在人流密集的区域中避免碰撞。鉴于医疗环境的特殊性，机器人的导航系统必须非常可靠且安全，以避免任何可能对患者或医务人员造成的伤害。为了提高感知的准确性和鲁棒性，机器人需要结合多种传感器的数据，确保在光线不足或有反射表面的情况下也能准确导航。变化的环境中，机器人需要能够处理不确定性，比如意外出现的障碍物，涉及概率图模型和贝叶斯网络的应用。
2、医疗环境复杂多变，包含众多动态障碍物，如移动的人群、医疗设备等。机器人必须能够实时感知和适应这些变化，这在技术上仍然是一个挑战。精确的定位和导航对医疗机器人至关重要，尤其是在紧急医疗情况下。任何导航错误都可能导致严重的后果，包括延迟紧急医疗服务或造成患者和工作人员的伤害。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种小型机器
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，包括以下步骤：
5、s1、使用摄像头、激光雷达、红外传感器、超声波传感器收集周围环境数据，通过处理单元接收和解析传感器数据，采用有环境感知、路径规划和用户交互的软件模块；
6、s2、利用机器学习算法处理传感器数据，识别和分类环境中的静态和动态障碍物，创建并实时更新环境的三维地图模型，包括障碍物的位置和移动轨迹；
7、s3、使用a或d l ite算法规划机器人的移动路径，同时实时调整路径以响应环境变化，集成紧急情况处理机制，确保在遇到紧急情况时能够快速重新规划路径；
8、s4、采用多模态传感器融合技术，通过数据同步和校准提高环境感知的精度和可靠性，在机器人中集成高级人工智能决策支持系统，用于在复杂的决策场景中辅助导航；
9、s5、集成避障算法，以在狭窄或拥挤的环境中优化机器人的移动路径；
10、s6、实施基于云计算的数据处理和存储机制，以提高大规模数据处理的效率和减轻机器人本地处理单元的负担；
11、s7、设计具有自适应功能的导航系统，能够根据环境条件和机器人状态动态调整导航策略。
12、优选的，所述三维地图模型包括机器人可访问区域与不可访问区域的标记，所述多模态传感器融合技术采用视觉数据与l idar数据融合，可以提高障碍物检测的准确率。
13、优选的，所述紧急情况处理机制包括自动切换到备用路径规划算法，所述安全性评估包括连续监控机器人的机械和电子系统状态。
14、优选的，所述优化路径使用卡尔曼滤波器来优化从多个传感器获取的数据，所述导航系统包括对机器人速度和加速度的实时调整功能。
15、优选的，所述路径规划算法包括对机器人能量消耗和效率的考量，所述机器人与医院的信息系统进行通信，以获取环境更新和指令。
16、优选的，所述导航系统记录并分析历史导航数据，以改进未来的导航效果，所述导航系统使用边缘计算技术来减少对中心处理单元的依赖。
17、优选的，所述a算法基于以下函数：f(n)＝g(n)+h(n)，所述f(n)是节点n的总代价函数、g(n)是从起始点到节点n的实际代价、h(n)是节点n到目标点的估计代价。
18、优选的，所述dl ite是基于lpa，其关键是维护两个关键值：g和rhs，所述g(s)是从起点到节点s的最短路径代价，rhs(s)是对g值的一种估计，它基于s的直接后继节点的g值和这些节点之间的代价。
19、(三)有益效果
20、本专利技术提供了一种小型机器人的自主导航与路径规划方法。具备以下有益效果：
21、利用先进的机器学习算法，如卷积神经网络，系统能够准确识别和分类环境中的静态和动态障碍物，采用a或dlite算法为机器人规划最优路径，同时允许实时路径调整以适应环境变化，在遇到紧急情况时，系统能够迅速重新规划路径，保证导航的连续性和安全性，集成的高级人工智能决策支持系统使机器人能够在复杂的决策场景中作出更加准确和有效的导航决策。
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1.一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述三维地图模型包括机器人可访问区域与不可访问区域的标记，所述多模态传感器融合技术采用视觉数据与LiDAR数据融合。
3.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述紧急情况处理机制包括自动切换到备用路径规划算法，所述安全性评估包括连续监控机器人的机械和电子系统状态。
4.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述优化路径使用卡尔曼滤波器来优化从多个传感器获取的数据，所述导航系统包括对机器人速度和加速度的实时调整功能。
5.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述路径规划算法包括对机器人能量消耗和效率的考量，所述机器人与医院的信息系统进行通信。
6.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述导航系统记录并分析历史导航数据，所述导航系统使用边缘
7.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述A算法基于以下函数：f(n)＝g(n)+h(n)，所述f(n)是节点n的总代价函数、g(n)是从起始点到节点n的实际代价、h(n)是节点n到目标点的估计代价。
8.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述DLite是基于LPA，其关键是维护两个关键值：g和rhs，所述g(s)是从起点到节点s的最短路径代价，rhs(s)是对g值的一种估计，它基于s的直接后继节点的g值和这些节点之间的代价。
...【技术特征摘要】
1.一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述三维地图模型包括机器人可访问区域与不可访问区域的标记，所述多模态传感器融合技术采用视觉数据与lidar数据融合。
3.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述紧急情况处理机制包括自动切换到备用路径规划算法，所述安全性评估包括连续监控机器人的机械和电子系统状态。
4.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述优化路径使用卡尔曼滤波器来优化从多个传感器获取的数据，所述导航系统包括对机器人速度和加速度的实时调整功能。
5.根据权利要求1所述的一种小型机器人的自主导航与路径规划方法，其特征在于：所述路径规划算法包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅鑫波，邓鹤群，张明珠，郑辉煌，
申请(专利权)人：上海证量医疗器械科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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