动态环境下服务动机器人导航方法技术

本发明专利技术涉及移动机器人自主导航技术领域。本发明专利技术公开了一种动态环境下服务动机器人导航方法。包括如下步骤：1)利用室内环境下多台全局摄像机与机器人车载激光传感器实现人的位置跟踪；2)根据采集样本对特定室内环境场所下人的运动模式进行训练，并对人的运动趋势进行预测；3)根据人的当前位置和预测位置，与环境静态障碍栅格地图相融合，生成导航风险概率地图；4)采用全局路径规划-局部避障控制层次化结构的机器人导航运动控制器，实现机器人导航行为控制，通过控制确保机器人在与人共处的复杂动态环境下安全高效的导航行为。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及移动机器人自主导航
。本专利技术公开了一种。包括如下步骤：1)利用室内环境下多台全局摄像机与机器人车载激光传感器实现人的位置跟踪；2)根据采集样本对特定室内环境场所下人的运动模式进行训练，并对人的运动趋势进行预测；3)根据人的当前位置和预测位置，与环境静态障碍栅格地图相融合，生成导航风险概率地图；4)采用全局路径规划-局部避障控制层次化结构的机器人导航运动控制器，实现机器人导航行为控制，通过控制确保机器人在与人共处的复杂动态环境下安全高效的导航行为。【专利说明】
本专利技术涉及移动机器人导航
，特别是涉及一种多约束。服务机器人在与人共处的动态环境下导航，除了常规的避障以外还存在多种约束条件相互叠加，而其中由于人的运动对机器人造成的干扰是不完全已知的。本专利技术对这种动态干扰进行量化和一定预测，并将机器人的其它多种运动规则转换为约束的形式融入可达代价导航栅格，通过建立两层级联的运动控制器，实现了多约束条件制约下的机器人优化导航行为控制，从而有助于提高服务机器人未来进入家庭后的可靠导航作业问题。
技术介绍
移动机器人的点到点导航，需要依据某些优化准则(时间或行程最短)，在其位形空间(ConfigurationSpace, CSpace)中搜索一条合理、完备、最优、可实时计算、能适应环境变化的路径。从机器人获取环境信息的程度可分为三种情况:(I)环境信息完全已知，这是基于环境模型的全局路径规划的前提；(2)环境信息完全未知或部分已知，这是基于传感器信息的局部路径规划所适用的情况；(3)环境中存在以可知或可预知方式移动的障碍物(例如人)，此时传统的局部规划法虽然能保证避障，但是局部性的避障行为难以提高导航的全局效率。对于动态环境，为了提高动态路径重规划的计算效率，一般采用基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法，充分利用机器人实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划，对动态环境具有良好的适应性。Minguez采用了全局/局部规划两层控制结构(参见 “Sensor-basedrobotmotiongenerationinunknown，dynamicandtroublesomescenarios,RoboticsandAutonomousSystems, 2005”)，将 wavefront 路径规划与 ND 反应式避障算法组成级联，提高了在存在人的动态环境下机器人避碰运动的路径寻优能力与快速响应能力。动态环境下对运动物体的预测导航(PredictiveNavigation)是提高导航全局效率的新方法。预测导航需要恢复避让对象的位置速度等状态信息，通过将CSpace扩展为完整的状态一时间描述或者把障碍物运动轨迹直接映射到速度空间进行全局运动规划。例如针对足球机器人，Gupta (参见 “Real-Timeldentificationand PredictiveControlofFastMobileRobotsusingGlobalVisionSensing, IEEE TransactionsonInstrumentationandMeasurement, 2005”)线性预测了直线运动的障碍物(足球)的运动速度变化。服务型移动机器人工作在与人共处的动态环境下。对运动人/物体的动态性加以预测，是机器人改善避障导航性能的有效途径。现有预测避让导航方法一般建立在动态物体运动路线已知、速度已知、匀速运动、或者均加速运动等各种假设上。由于人的运动状态不可知，人的运动预测不同于运动物体的预测，假设其运动路线与具体运动速度已知在实际应用中是不现实的。近年来国外研究在针对人的机器人预测导航方面出现了一些有益的尝试，Bennewitz (参见“UsingEMto LearnMotionBehaviorsofPersonswithMobiIeRobots, IEEE/RSJInternational ConferenceonIntelIigentRobotsandSystems, 2002，，)提出的方法建模并预测了人的运动路线模式，却没有考虑人沿着某路线行走的速度变化对预测人机相遇冲突带来的影响。经专利检索查新，王耀南等人申请了中国专利技术专利第200910044273.5号，名称为“未知环境下移动机器人导航安全的方法”。该专利技术公开了一种借助栅格地图和模糊神经网络控制器来确保移动机器人在未知环境下安全探索导航的方法。但是该方法没有考虑环境中的动态物体及人对机器人在栅格地图中导航所造成的影响，其自主导航系统也仅采用了机器人车载测距传感器来感知环境障碍物，而车载测距传感器在探测范围上具有一定局限性。梁华为等人申请了中国专利技术专利第200610096976.9号，名称为“一种机器人导航定位系统及导航定位方法”。该专利技术公开了一种机器人导航定位系统及导航定位方法。系统包括应用于机器人导航定位系统的无线传感器网络和机器人，无线传感器网络节点由传感单元、处理单元、定位单元、无线模块和电源模块组成；导航定位是通过布撒于监控区域内的无线传感器网络节点辅助机器人进行环境建模、定位、路径规划和导航。虽然该方法采用了分布式感知技术来辅助机器人导航，但也没有考虑通过对人的跟踪和运动预测来指导机器人对其合理避让。贾庆轩等人申请了中国专利技术专利第201210355341.1号，名称为“预选择最小距离指标冗余机器人动态避障方法”。该方法考虑了障碍物随机运动的情况下，预选择最小距离指标冗余机器人动态避障路径规划，提高了动态避障的规划效率，满足实时性的要求。该方法适用于一般随机运动的障碍物情况，但是对于家庭室内环境下机器人导航，该方法不适合用于对人的运动进行跟踪和预测。此外，一般现有方法大多采用避障路径重规划方式来机械地避让，而没有考虑采取绕行、减速、等待等其它避让策略，往往会导致机器人徘徊运动，降低了机器人导航作业的效率。根据以上调研，虽然机器人避障和导航控制已有较为广泛的研究，目前尚未特别针对与人共存机器人(Human-symbioticrobots)的导航控制问题建立相应的技术方法。服务机器人在与人共处的动态环境下导航，除了常规的避障以外还存在多种约束条件相互叠力口，其中由于人的运动对机器人造成的干扰是不完全已知的，而目前已有的技术方案大多没有考虑这些因素，这制约了服务机器人的安全可靠导航性能。
技术实现思路
技术问题:针对与人共处动态环境下服务动机器人导航，本专利技术提出了一种多约束。技术方案:多约束，所述方法包括:利用室内环境下多台全局摄像机与机器人车载激光传感器组成的分布式传感器网络，实现全局地图中动态人的定位与跟踪；通过采集人的长期运动轨迹学习上述室内环境下人的运动模式；而机器人在导航过程中，通过对人运动的长期运动规律预测和短期运动速度、方向预测相结合，对人的时空运动趋势进行估计；根据人的当前位置和上述估计得到的预测位置，与环境静态障碍栅格地图相融合，生成导航风险概率地图；采用全局路径规划-局部避障控制层次化结构的机器人导航运动控制器，实现机器人导航行为控制。通过控制并最终确保机器人在与人共处的复杂动态环境下安全高效的导航行为。其中所述的人的定位与跟踪，是在室内环境下采用多台全局摄像机与机器人车载的单台激光本文档来自技高网...

【技术保护点】
动态环境下服务动机器人导航方法，其特征在于，所述方法包括：利用室内环境下多台全局摄像机与机器人车载激光传感器组成的分布式传感器网络，实现全局地图中动态人的定位与跟踪；通过采集人的长期运动轨迹学习上述室内场所环境下人的运动模式；而机器人在导航过程中，通过对人运动的长期运动规律预测和短期运动速度、方向预测相结合，对人的时空运动趋势进行估计；根据人的当前位置和上述估计得到的预测位置，与环境静态障碍栅格地图相融合，生成导航风险概率地图；采用全局路径规划与局部避障控制层次化结构的机器人导航运动控制器，实现机器人导航行为控制。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：钱堃，符张杰，陈之杰，杨鸿，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：