【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业机器人控制，具体地，涉及机器人实时避障与动态路径规划方法及系统。
技术介绍
1、随着信息化智能化的发展，机器人广泛应用于智慧工厂与无人车间等工业生产场景，代替人工完成装配、加工、测量、质检等工作，在动态环境下，移动机器人避障策略是为移动机器人赋能的具体措施，机器人避障技术也成为智能机器人运动控制领域的研究热点。
2、所谓避障规划是指机器人在复杂作业环境中自主感知环境，自主寻找一条能够规避障碍物而向目标点运动的最短路径。传统避障办法包括可视图法、栅格法、自在空间法、人工神经网络法等，一般应用于障碍物信息已知且固定的场景，而在实际工作中可能存在环境信息缺少且障碍物常处于动态，采用传统避障方法的机器人不便实时调整，对于人体等关键障碍物避障可靠性较低，容易引发安全事故。为解决以上问题，使机器人能够在未知、复杂、动态的环境中得到清晰、安全、高效的运动，人们利用视觉传感与人工智能等技术产生一系列智能化的实时避障与动态路径规划方法。
3、动态路径规划主要涉及到以下两种问题：第一，机器人能够实时侦察到路径上的障碍物；第二，机器人能够根据障碍物信息动态调整运动路径。
4、解决第一个问题涉及环境感知技术。目前技术对于环境感知分为视觉定位和测距传感定位，为解决由光线、背景杂波等形成的环境干扰问题以及纯距离传感器存在的精度不足问题提出一种多传感融合感知系统，综合视觉与深度传感器探知机器人运动数据、环境及环境中的障碍物、目标点信息。
5、解决第二个问题涉及路径规划技术。路径规划分为全局规划
6、专利文献cn111045433b(申请号：201911421665.9)公开了一种机器人的避障方法、机器人及计算机可读存储介质。本专利技术中，机器人的避障方法包括：获取所述机器人所处环境的当前时刻的障碍物点云，并根据所述当前障碍物点云建立动态图层；获取所述机器人所处环境的静态图层；将所述动态图层和所述静态图层进行对比，确定所述机器人所处环境的静态障碍物；根据所述静态障碍物的位置信息，确定所述机器人的路径。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种机器人实时避障与动态路径规划方法及系统。
2、根据本专利技术提供的一种机器人实时避障与动态路径规划方法，包括：
3、步骤s1：基于获取的三维点云数据生成全局地图；
4、步骤s2：根据全局地图将环境中的障碍物进行动静分类，并对动态障碍物进行轨迹预测、可达区域预测和姿态估计；对静态障碍物进行轮廓建模；
5、步骤s3：基于全局地图根据静态障碍物轮廓模型以及动态障碍物轨迹预测、可达区域预测和姿态估计进行碰撞检测；
6、步骤s4：基于碰撞检测的反馈进行轨迹规划。
7、优选地，所述步骤s1采用：
8、步骤s1.1：通过视觉与传感器融合的方式检测环境，并将收集到的各类信息进行融合，将融合后的各类信息转化为三维点云数据；
9、步骤s1.2：根据三维点云数据生成全局地图；
10、步骤s1.3：初始化机器人当前状态信息、目标点坐标、障碍物位置和运动参数。
11、优选地，所述步骤s2采用：
12、步骤s2.1：根据全局地图将环境中的障碍物进行动静分类，并获取三维边缘轮廓特征信息；
13、步骤s2.2：三维边缘轮廓特征信息利用体素化生成包络体的方式建立静态障碍物的轮廓模型；
14、步骤s2.3：对动态障碍物进行轨迹预测、可达区域预测和姿态估计。
15、优选地，所述步骤s3采用：基于全局地图根据静态障碍物轮廓模型以及动态障碍物轨迹预测、可达区域预测和姿态估计利用几何体包络法和投影相交法进行碰撞检测。
16、优选地，所述步骤s4采用：
17、步骤s4.1：根据全局地图与静态障碍物轮廓模型，在起始点和目标点间建立最优化的全局路径；
18、步骤s4.2：对于存在动态障碍物的环境，基于动态障碍物的轨迹预测进行实时局部轨迹重规划以实现实时避障功能。
19、根据本专利技术提供的一种机器人实时避障与动态路径规划方法，包括：
20、模块m1：基于获取的三维点云数据生成全局地图；
21、模块m2：根据全局地图将环境中的障碍物进行动静分类，并对动态障碍物进行轨迹预测、可达区域预测和姿态估计；对静态障碍物进行轮廓建模；
22、模块m3：基于全局地图根据静态障碍物轮廓模型以及动态障碍物轨迹预测、可达区域预测和姿态估计进行碰撞检测；
23、模块m4：基于碰撞检测的反馈进行轨迹规划。
24、优选地，所述模块m1采用：
25、模块m1.1：通过视觉与传感器融合的方式检测环境，并将收集到的各类信息进行融合，将融合后的各类信息转化为三维点云数据；
26、模块m1.2：根据三维点云数据生成全局地图；
27、模块m1.3：初始化机器人当前状态信息、目标点坐标、障碍物位置和运动参数。
28、优选地，所述模块m2采用：
29、模块m2.1：根据全局地图将环境中的障碍物进行动静分类，并获取三维边缘轮廓特征信息；
30、模块m2.2：三维边缘轮廓特征信息利用体素化生成包络体的方式建立静态障碍物的轮廓模型；
31、模块m2.3：对动态障碍物进行轨迹预测、可达区域预测和姿态估计。
32、优选地，所述模块m3采用：基于全局地图根据静态障碍物轮廓模型以及动态障碍物轨迹预测、可达区域预测和姿态估计利用几何体包络法和投影相交法进行碰撞检测。
33、优选地，所述模块m4采用：
34、模块m4.1：根据全局地图与静态障碍物轮廓模型，在起始点和目标点间建立最优化的全局路径；
35、模块m4.2：对于存在动态障碍物的环境，基于动态障碍物的轨迹预测进行实时局部轨迹重规划以实现实时避障功能。
36、综上所述，与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
37、1、本专利技术能够进一步提高智能机器人的自适应能力，能够实时处理动态障碍物。
38、2、本专利技术能够更准确的在较大范围内感知工作环境，能够减少人工处，能够提高工业机器人作业的安全性可靠性；能够动态优化轨迹，提高到达目标点的精度。
39、3、本专利技术在环境感知部分使用多传感融合机制，将深度相机与激光雷达等传感结合使用，既保留了雷达测距时采集数据迅速、测量精度高、鲁棒性好等优点，又可以通过深度相机获取纹理、三维空间的垂直数据等特征信息，与传统使用单一视觉相机或传感器感知系统相比，提升了静态环境地图的精度，对动态环境的计算效率以及可感知的范围和维度。
40、4、本专利技术对动态与静本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种机器人实时避障与动态路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的机器人实时避障与动态路径规划方法，其特征在于，所述步骤S1采用：
3.一种机器人实时避障与动态路径规划方法，其特征在于，包括：
4.根据权利要求3所述的机器人实时避障与动态路径规划系统，其特征在于，所述模块M1采用：
【技术特征摘要】
1.一种机器人实时避障与动态路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的机器人实时避障与动态路径规划方法，其特征在于，所述步骤s1采用：
...【专利技术属性】
技术研发人员：莫威，罗磊，黄雅阁，
申请(专利权)人：上海交大智邦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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