CN105004368A - 一种自主机器人的碰撞检测方法、装置及*** - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种自主机器人的碰撞检测方法、装置及***，该方法、装置及***将获取的加速度数据和角速度数据进行计算，通过数据融合得到自主机器人的姿态信息，通过坐标变换得到自主机器人的坐标比力信息，然后根据该姿态信息和坐标比力信息对预设的模糊规则表进行查表操作，从而得到该自主机器人的碰撞情况，进而够根据该碰撞情况采取相应措施，以保证自主机器人能够正常工作。

Description

一种自主机器人的碰撞检测方法、装置及***

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，更具体地说，涉及一种自主机器人的碰撞检测方法、装置及***。

背景技术

随着人们生活水平的不断提高，能够为家庭或其他场所提供辅助工作的自主机器人被越来越多的人所接受。自助机器人在使用过程中或多或少都会遇到碰撞的问题，当发生碰撞后需要及时采取相应的措施避免影响其正常工作，因此对碰撞情况进行及时检测是保证其正常工作的必要前提。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种自主机器人的碰撞检测方法、装置及***，用于对碰撞情况进行判断，作为其发生碰撞后采取相应措施的依据，以保证其正常工作。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

一种自主机器人的碰撞检测方法，包括如下操作：

对所述自主机器人的加速度数据和角速度数据进行数据融合，得到所述自主机器人的姿态信息；

对所述加速度数据进行比力换算，得到所述自主机器人的比力信息；

将所述比力信息进行坐标变换，得到各个轴向的坐标比力信息；

将所述姿态信息和所述坐标比力信息作为比对依据，将所述比对依据与预设的模糊规则表进行比对得到所述自主机器人的碰撞情况。

可选的，所述对所述加速度数据和所述角速度数据进行数据融合，包括：

对所述加速度数据和所述角速度数据进行卡尔曼滤波处理，以进行数据融合。

可选的，所述将所述比对依据与预设的模糊规则表进行比对得到所述自主机器人的碰撞情况，包括：

将所述姿态信息与所述模糊规则表的多个预设姿态信息阈值、将所述坐标比力信息与所述模糊规则表的多个预设坐标比力信息阈值分别进行比较，根据比较结果得到所述碰撞情况。

可选的，所述将所述比力信息进行坐标变换，得到各个轴向的坐标比力信息，包括：

将所述比力信息进行欧拉角坐标变换，得到大地坐标系下的各个轴向的坐标比力信息。

可选的，还包括：

根据所述自主机器人的位置信息和所述碰撞情况得到碰撞地点。

一种自主机器人的碰撞检测装置，包括数据融合模块、比力换算模块、坐标变换模块和查表模块，其中：

所述数据融合模块用于对所述加速度数据和所述角速度数据进行数据融合，得到所述自主机器人的姿态信息；

所述比力换算模块对所述加速度数据进行比力换算，得到所述自主机器人的比力信息；

所述坐标变换模块用于将所述比力信息进行坐标变换，得到各个轴向的坐标比力信息；

所述查表模块用于将所述姿态信息和所述坐标比力信息作为比对依据，将所述比对依据与预设的模糊规则表进行比对得到所述自主机器人的碰撞情况。

可选的，所述数据融合模块为卡尔曼滤波模块。

可选的，所述查表模块用于将所述姿态信息与所述模糊规则表的多个预设姿态信息阈值、将所述坐标比力信息与所述模糊规则表中所列的多个预设坐标比力信息阈值分别进行比较，根据比较结果得到所述碰撞情况。

可选的，还包括碰撞地点计算模块，其中：

所述碰撞地点计算模块用于根据所述自主机器人的位置信息和所述碰撞情况得到碰撞地点。

一种自主机器人的碰撞检测***，包括惯性传感器和如权利要求6～9任一项所述的碰撞检测装置，其中：

所述惯性传感器用于获取所述加速度数据和所述角速度数据。

从上述技术方案可以看出，本申请公开了一种自主机器人的碰撞检测方法、装置及***，该方法、装置及***将获取的加速度数据和角速度数据进行计算，通过数据融合得到自主机器人的姿态信息，通过坐标变换得到自主机器人的坐标比力信息，然后根据该姿态信息和坐标比力信息对预设的模糊规则表进行查表操作，从而得到该自主机器人的碰撞情况，进而够根据该碰撞情况采取相应措施，以保证自主机器人能够正常工作。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种自主机器人的碰撞检测方法的流程图；

图2为本申请另一实施例提供的一种自主机器人的碰撞检测方法的流程图；

图3为本申请又一实施例提供的一种自主机器人的碰撞检测装置的示意图；

图4为本申请又一实施例提供的一种自主机器人的碰撞检测装置的示意图；

图5为本申请又一实施例提供的一种自主机器人的碰撞检测***的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

实施例一

图1为本申请实施例提供的一种自主机器人的碰撞检测方法的流程图。

如图1所示，本实施例提供的碰撞检测方法包括如下步骤：

S101：计算自主机器人的姿态信息。

在获取该自主机器人的加速度数据和角速度数据后，将两者进行数据融合，得到自主机器人的姿态信息。

加速度数据即在三个轴向上的加速度数据，角速度数据为三个轴向上的角速度数据。然后通过卡尔曼滤波算法进行数据融合，从而得到该姿态信息。

S102：对加速度数据进行比力换算。

对加速度数据进行比力换算，优选将上述的三个轴向上的加速度数据。进行计算，得到三个轴向上的比力信息。比力等于加速度乘以重力加速度，用于表征在三个轴向上的受力情况。

S103：将比力信息进行坐标系变换。

将该比力信息进行角坐标变换，优选将其坐标系通过欧拉角坐标变换方法变换为表征实际地理位置的大地坐标系下的比力信息，为了便于区别，将变换后的比力信息作为大地坐标比力信息。

S104：根据预设的模糊规则表得到碰撞情况。

该模糊规则表为根据工程实践得到的一个二维的数表，其中包括多个预设姿态信息阈值和多个预设大地坐标比力信息阈值，还包括多个与上述两个参数对照的碰撞情况，该碰撞情况包括前向碰撞、后向碰撞、左向碰撞、右向碰撞和抬起空转。

在对该模糊规则表进行查表时，分别将姿态信息与多个预设姿态信息阈值进行一一对比，并同时将大地坐标比力信息与多个预设姿态信息阈值一一对比，当该姿态信息与某一预设姿态信息阈值相匹配，且同时该大地坐标比力信息与某一预设大地坐标比力信息阈值相匹配时，则判断此时发生同时与该某一预设姿态信息阈值和该某一预设大地坐标比力信息阈值相对应的碰撞情况。从而确定当前自主机器人是发生什么样的碰撞。

从上述技术方案可以看出，本实施例提供了一种自主机器人的碰撞检测方法，该方法将获取的加速度数据和角速度数据进行计算，通过数据融合得到自主机器人的姿态信息，通过坐标变换得到自主机器人的坐标比力信息，然后根据该姿态信息和坐标比力信息对预设的模糊规则表进行查表操作，从而得到该自主机器人的碰撞情况，进而够根据该碰撞情况采取相应措施，以保证自主机器人能够正常工作。

实施例二

在检测到自主机器人的碰撞情况后，如果还能够得到该碰撞情况发生的地点后，就能够根据其所处空间的具体情况采取相应避让措施，例如碰到墙壁后可以采取掉头或者后退，当碰到较小障碍物的时候可以选择直接越过或转向以避开，为此，本申请还提供了以下的实施例以确定碰撞地点。

图2为本申请另一实施例提供的一种自主机器人的碰撞检测方法的流程图。

本实施例提供的碰撞检测方法是在上一实施例的基础上做了部分改进，完成的流程图如图2所示。

S201：计算自主机器人的姿态信息。

在获取该自主机器人的加速度数据和角速度数据后，将两者进行数据融合，得到自主机器人的姿态信息。

加速度数据即在三个轴向上的加速度数据，角速度数据为三个轴向上的角速度数据，记为。然后通过卡尔曼滤波算法进行数据融合，从而得到该姿态信息。

S202：对加速度数据进行比力换算。

对加速度数据进行比力换算，即将上述的三个轴向上的加速度数据进行计算，得到三个轴向上的比力信息。比力等于加速度乘以重力加速度，用于表征在三个轴向上的受力情况。

S203：将比力信息进行坐标系变换。

将该比力信息进行角坐标变换，优选将其坐标系通过欧拉角坐标变换方法变换为表征实际地理位置的大地坐标系下的比力信息，为了便于区别，将变换后的比力信息作为大地坐标比力信息。

S204：根据预设的模糊规则表得到碰撞情况。

该模糊规则表为根据工程实践得到的一个二维的数表，其中包括多个预设姿态信息阈值和多个预设大地坐标比力信息阈值，还包括多个与上述两个参数对照的碰撞情况，该碰撞情况包括前向碰撞、后向碰撞、左向碰撞、右向碰撞和抬起空转。

S205：判断碰撞地点。

自主机器人一般设置有用于输出反映其位置信息的里程计，包括左侧编码器和右侧编码器。根据该位置信息就能够得到自主机器人在移动时的事实地理位置信息，当发生碰撞时的地理位置信息即为该碰撞地点。

从而该自主机器人就能够根据碰撞地点与所处环境采取相应的避让或处置措施。

实施例三

图3为本申请又一实施例提供的一种自主机器人的位置检测装置的示意图。

如图3所示，本实施例提供的位置检测装置包括数据融合模块10、比力换算模块20、坐标变换模块30和查表模块40。

数据融合模块10用于根据该自主机器人的加速度数据和角速度数据，然后将两者进行数据融合，得到并输出自主机器人的姿态信息。

加速度数据即在三个轴向上的加速度数据，角速度数据为三个轴向上的角速度数据。然后通过卡尔曼滤波算法进行数据融合，从而得到并输出该姿态信息，相应的本数据融合模块10为卡尔曼滤波模块。

比力换算模块20用于对加速度数据进行比力换算，即将数据融合模块10输出的三个轴向上的加速度数据进行计算，得到三个轴向上的比力信息。比力等于加速度乘以重力加速度，用于表征在三个轴向上的受力情况。

坐标变换模块30用于将该比力信息进行坐标变换，优选为进行欧拉角坐标变换，即将其坐标系变换为表征实际地理位置的大地坐标系下的比力信息，为了便于区别，将变换后的比力信息作为大地坐标比力信息。

查表模块40用于根据预设的模糊规则表得到碰撞情况。

该模糊规则表为根据工程实践得到的一个二维的数表，其中包括多个预设姿态信息阈值和多个预设大地坐标比力信息阈值，还包括多个与上述两个参数对照的碰撞情况，该碰撞情况包括前向碰撞、后向碰撞、左向碰撞、右向碰撞和抬起空转。

查表模块40在对该模糊规则表进行查表时，分别将姿态信息与多个预设姿态信息阈值进行一一对比，并同时将大地坐标比力信息与多个预设姿态信息阈值一一对比，当该姿态信息与某一预设姿态信息阈值相匹配，且同时该大地坐标比力信息与某一预设大地坐标比力信息阈值相匹配时，则判断此时发生同时与该某一预设姿态信息阈值和该某一预设大地坐标比力信息阈值相对应的碰撞情况。从而确定当前自主机器人是发生什么样的碰撞。

从上述技术方案可以看出，本实施例提供了一种自主机器人的碰撞检测装置，该装置将获取的加速度数据和角速度数据进行计算，通过数据融合得到自主机器人的姿态信息，通过坐标变换得到自主机器人的坐标比力信息，然后根据该姿态信息和坐标比力信息对预设的模糊规则表进行查表操作，从而得到该自主机器人的碰撞情况，进而够根据该碰撞情况采取相应措施，以保证自主机器人能够正常工作。

实施例四

图4为本申请又一实施例提供的一种自主机器人的碰撞检测装置的示意图。

同实施例二所阐述的理由，为了使自主机器人能够根据其所处空间的具体情况采取相应避让措施，例如碰到墙壁后可以采取掉头或者后退，当碰到 较小障碍物的时候可以选择直接越过或转向以避开，在上一实施例的基础上还增设了碰撞地点计算模块50。

该碰撞地点计算模块50用于根据其里程计100输出的位置信息得到其在移动时的实时地理位置信息，并将查表模块40得到的碰撞情况与该实时地理位置信息相结合得到该碰撞地点。从而使该自主机器人就能够根据碰撞地点与所处环境采取相应的避让或处置措施。

实施例五

图5为本申请又一实施例提供的一种自主机器人的碰撞检测***的示意图。

如图5所示，本实施例提供的碰撞检测***包括上面实施例所提供的碰撞检测装置200，还在此基础上增设了用于获得上述加速度数据和角速度数据的惯性传感器60。

该惯性传感器60设置在自主机器人的相应位置，用于根据自主机器人的运动情况获取其加速度数据和角速度数据，并输出到碰撞检测装置200。碰撞检测装置200则利用该加速度数据和角速度数据进行碰撞情况的计算。

本***相较于使用多个碰撞传感器的方法进行碰撞检测来说，由于其碰撞检测能力与物体体积成反比，因此需要很多碰撞传感器来检测物体碰撞情况，对于加工过程和成本来说都是较大的负担，而本***仅需要一个惯性传感器并利用碰撞检测装置就可以实现碰撞检测功能，从而能简化加工过程并降低整体的成本。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种自主机器人的碰撞检测方法，其特征在于，包括如下操作：

对所述自主机器人的加速度数据和角速度数据进行数据融合，得到所述自主机器人的姿态信息；

对所述加速度数据进行比力换算，得到所述自主机器人的比力信息；

将所述比力信息进行坐标变换，得到各个轴向的坐标比力信息；

将所述姿态信息和所述坐标比力信息作为比对依据，将所述比对依据与预设的模糊规则表进行比对得到所述自主机器人的碰撞情况。

2.如权利要求1所述的碰撞检测方法，其特征在于，所述对所述加速度数据和所述角速度数据进行数据融合，包括：

对所述加速度数据和所述角速度数据进行卡尔曼滤波处理，以进行数据融合。

3.如权利要求1所述的碰撞检测方法，其特征在于，所述将所述比对依据与预设的模糊规则表进行比对得到所述自主机器人的碰撞情况，包括：

将所述姿态信息与所述模糊规则表的多个预设姿态信息阈值、将所述坐标比力信息与所述模糊规则表的多个预设坐标比力信息阈值分别进行比较，根据比较结果得到所述碰撞情况。

4.如权利要求1所述的碰撞检测方法，其特征在于，所述将所述比力信息进行坐标变换，得到各个轴向的坐标比力信息，包括：

将所述比力信息进行欧拉角坐标变换，得到大地坐标系下的各个轴向的坐标比力信息。

5.如权利要求1～4任一项所述的碰撞检测方法，其特征在于，还包括：

根据所述自主机器人的位置信息和所述碰撞情况得到碰撞地点。

6.一种自主机器人的碰撞检测装置，其特征在于，包括数据融合模块、比力换算模块、坐标变换模块和查表模块，其中：

所述数据融合模块用于对所述加速度数据和所述角速度数据进行数据融合，得到所述自主机器人的姿态信息；

所述比力换算模块对所述加速度数据进行比力换算，得到所述自主机器人的比力信息；

所述坐标变换模块用于将所述比力信息进行坐标变换，得到各个轴向的坐标比力信息；

所述查表模块用于将所述姿态信息和所述坐标比力信息作为比对依据，将所述比对依据与预设的模糊规则表进行比对得到所述自主机器人的碰撞情况。

7.如权利要求6所述的碰撞检测装置，其特征在于，所述数据融合模块为卡尔曼滤波模块。

8.如权利要求6所述的碰撞检测装置，其特征在于，所述查表模块用于将所述姿态信息与所述模糊规则表的多个预设姿态信息阈值、将所述坐标比力信息与所述模糊规则表中所列的多个预设坐标比力信息阈值分别进行比较，根据比较结果得到所述碰撞情况。

9.如权利要求6～9任一项所述的碰撞检测装置，其特征在于，还包括碰撞地点计算模块，其中：

所述碰撞地点计算模块用于根据所述自主机器人的位置信息和所述碰撞情况得到碰撞地点。

10.一种自主机器人的碰撞检测***，其特征在于，包括惯性传感器和如权利要求6～9任一项所述的碰撞检测装置，其中：

所述惯性传感器用于获取所述加速度数据和所述角速度数据。