CN105116902A - 一种移动机器人避障导航的方法和*** - Google Patents

一种移动机器人避障导航的方法和*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种移动机器人避障导航的方法和***，该方法包括：建立家庭环境的全局地图；设置机器人移动的起点和终点；根据A*算法规划机器人的移动路径；在所述全局地图中标记障碍物的位置；根据A*算法重新规划机器人的移动路径；根据所述规划的路径控制机器人移动；机器人到达终点，则停止移动。本发明技术方案能够对未知的环境进行探测，获取不明障碍物的信息，并引入估计函数来规划最短、最经济的路径，节约了机器人避障导航的设备成本；还能够实时监测机器人的位置和移动姿态，实时调整和控制机器人的行走状态，保证了机器人避障导航的准确性和有效性。

Description

一种移动机器人避障导航的方法和***
技术领域
本发明涉及自动化技术领域，特别涉及一种移动机器人避障导航的方法和***。
背景技术
机器人技术的发展是科学技术综合发展的共同结晶。机器人按照用途可以分为军用机器人、工业机器人、服务机器人等，其中，这些机器人类型中都对移动机器人有巨大的需求。
移动机器人的研究范围涵盖：体系结构、控制机构、信息***、传感技术、规划策略、以及驱动***等几个方面，涉及机械运动学、人工智能、智能控制、模式识别、图像处理、视觉技术、传感技术、计算机网络与通讯、以至生物信息技术等在内的多个学科领域。移动机器人不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。移动机器人的研究水平，是衡量一个国家科技发展水平和综合国力的重要标志。“机器人革命”有望成为“第三次工业革命”的一个切入点和重要增长点，将影响全球制造业格局。国际机器人联合会(IFR)预测：“机器人革命”将创造数万亿美元的市场，从而带动与机器人相关的新材料功能模块、感知获取与识别、智能控制与导航等关键技术与市场快速发展。
智能机器人，如，扫地机器人、家庭服务机器人越来越广泛地应用于工业生产和家庭生活中，机器人要实现灵活、高效、智能地移动，需要具有自主导航能力。自主避障技术是评价机器人智能化程度的关键指标，体现了对未知障碍物的处理能力，也是智能机器人在位置环境下完成预设任务的关键技术之一。移动机器人处在未知、复杂、动态的非结构化环境中，在没有人工干预的条件下，应该具备利用自身携带的传感器感知其所处环境信息的能力，并对环境进行建模，能够自主避开障碍物，同时尽量减少时间和能量的消耗。
在机器人避障导航技术领域，国内外学者都提出了有效的解决方案。通过超声波传感器探测障碍物，利用指南针定位，辅以贝叶斯概率算法计算障碍物占据的概率，从而实现环境信息监测和路径规划。最优控制技术利用视觉反馈来解决机器人的避障问题，利用和机器人期望行为相关的基于图像目标图像最小方案来控制机器人，利用动态拟牛顿法来进行动态递归最小二乘Jacobian估计来实现目标函数的最小化。通过利用单目摄像机来获取障碍物的大致三维信息，利用超声波传感器来获取障碍物的精确信息，利用单目视觉和超声波共同探测障碍物信息。中国科学院开发的智能移动机器人平台——爱姆，具有视觉跟踪、语音对话、自主避障等综合功能，安装有16个超声波传感器和16个红外传感器来探测障碍物。
现有的机器人自主避障导航技术，多存在结构复杂、硬件成本昂贵、维护成本高的缺点，不适应快速增长的机器人发展需求。
发明内容
本发明提供一种移动机器人避障导航的方法和***，能够对未知的环境进行探测，获取不明障碍物的信息，并引入估计函数来规划最短、最经济的路径，节约了机器人避障导航的设备成本。本方案还能够实时监测机器人的位置和移动姿态，根据机器人和规划路径的偏差来实时、动态的调整和控制机器人的行走状态，保证了机器人避障导航的准确性和有效性。
本发明的技术方案提供了一种移动机器人避障导航的方法，包括以下步骤：
建立家庭环境的全局地图；
设置机器人移动的起点和终点；
根据A*算法规划机器人的移动路径；
在所述全局地图中标记障碍物的位置；
根据A*算法重新规划机器人的移动路径；
根据所述规划的路径控制机器人移动；
机器人到达终点，则停止移动。
进一步的，A*算法包括下述步骤：
A、把起点s放入open表；
B、遍历s节点周围8个方向的子节点；
C、判断8个子节点是否在open表或close表中；
若子节点在open表，执行D；
若子节点在close表，执行F；
若子节点不在open表或close表，执行H；
D、重新计算open表中节点h(n)+g(n)值，并判断是否减小；
若减小，则执行E；
若未发生减小，则执行I；
E、更新open表中节点的h(n)+g(n)值，转向I；
F、重新计算close表中节点的h(n)+g(n)值，并判断是否减小；
若减小，则执行G；
若未发生减小，则执行I；
G、该子节点从close表移出，放到open表，转向I；
H、计算该子节点h(n)+g(n)值，并将其加入open表；
I、按照h(n)+g(n)的值进行排序，选择该值最小的节点放入close表；
J、判断h(n)是否为0；
若为0，则执行K；
若不为0，则执行B；
K、找到终点。
其中，open表用于存放已经生成而未考察的节点；
closed表用于记录已经访问过的节点。
进一步的，所述f(n)值的计算方法为：
节点n的相邻节点有八个搜索方向，分别为上、下、左、右、左上、左下、右上和右下；
对每个搜索方向，均使用估计函数来计算从当前点到下一个点的估计值，将估计值最小的方向置为下一个运动方向。
进一步的，所述估计函数为
f(n)＝g(n)+h(n)
其中，
f(n)为当前点到下一点的估计值，
g(n)为从起点s到节点n之间的实际值，代表了搜索广度的优先趋势，
h(n)为从节点n到目标点D之间的最佳路径的估计值，包含了搜索中的启发信息。
进一步的，使用超声波检测障碍物，并将障碍物在机器人坐标系下的位置转换为全局地图中的位置；
设定障碍物检测阈值为1500mm，超过1500mm不做处理，小于1500mm则将障碍物在全局地图中标记。
进一步的，规划出的路径用二维数组表示；
所述二维数组的行数表示路径中直线段的个数，列数表示每个直线段中的栅格位置；
所述二维数组所定义的路径中的点为局部目标点。
进一步的，所述根据所述规划的路径控制机器人移动，进一步包括：
在运动过程中实时更新机器人的位置和姿态；
计算机器人当前位置与所述局部目标点的偏差，在行走过程中实时纠正偏差，实现机器人的实时控制。
本发明的技术方案还提供了一种移动机器人避障导航的***，包括：控制单元、里程计、超声波传感器、姿态传感器，其中，
控制单元用于存储和调整地图，计算A*算法，控制机器人移动，纠正机器人移动的偏差；
里程计用于测量机器人在室内行走的距离；
超声波传感器用于探测机器人周围的障碍物信息；
姿态传感器用于探测机器人的姿态和移动方向。
进一步的，控制单元接收来自里程计的测量数据，计算机器人的位置；
控制单元根据机器人所处的位置，计算与规划路径中的局部目标点的偏差。
进一步的，控制单元接收姿态传感器的测量数据，获得机器人的姿态和移动方向；
控制单元根据计算出的所述偏差和机器人的姿态，实时控制机器人的运动。
本发明技术方案提供一种移动机器人避障导航的方法和***，能够对未知的环境进行探测，获取不明障碍物的信息，并采用估计函数来规划最短、最经济的路径，节约了机器人避障导航***的设备成本。本方案还能够实时监测机器人的位置和移动姿态，根据机器人和规划路径的偏差来实时、动态的调整和控制机器人的行走状态，保证了机器人避障导航的准确性和有效性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例一中移动机器人避障导航的方法流程图；
图2为本发明实施例一中估计函数f(n)的计算示意图；
图3为本发明实施例一中节点a相邻的8个搜索方向示意图；
图4为本发明实施例二中根据A*算法规划机器人的移动路径的方法流程图；
图5为本发明实施例一至二中移动机器人避障导航***的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一：移动机器人避障导航的方法。
图1为本发明实施例一中移动机器人避障导航的方法流程图。如图1所示，该流程包括以下步骤：
步骤101、建立家庭环境的全局地图。
全局地图为机器人所处活动范围，标识有坐标原点、障碍物、活动范围等信息；
全局地图为栅格地图，由一系列正方形栅格组成的网状图形，标记室内环境的信息；
栅格地图以横坐标(X坐标)和纵坐标(Y坐标)记录栅格的位置，以CV值来记录每个栅格被障碍物所占据的概率。
步骤102、设置机器人移动的起点和终点。
通过人工输入机器人移动的起点和终点，或者为机器人的固定任务设置起点和终点，或者通过语音识别为机器人布置起点和终点；
机器人启动该任务，即从起点移动到终点。
步骤103、根据A*算法规划机器人的移动路径。
A*算法包括下述步骤：
A、把起点s放入open表；
B、遍历s节点周围8个方向的子节点；
C、判断8个子节点是否在open表或close表中；
若子节点在open表，执行D；
若子节点在close表，执行F；
若子节点不在open表或close表，执行H；
D、重新计算h(n)+g(n)，并判断是否减小；
若减小，则执行E；
若未发生减小，则执行I；
E、更新open表中节点的h(n)+g(n)值，转向I；
F、重新计算close表中节点的h(n)+g(n)值，并判断是否减小；
若减小，则执行G；
若未发生减小，则执行I；
G、该子节点从close表移出，放到open表，转向I；
H、计算该子节点h(n)+g(n)值，并将其加入open表；
I、按照h(n)+g(n)的值进行排序，选择该值最小的节点放入close表；
J、判断h(n)是否为0；
若为0，则执行K；
若不为0，则执行B；
K、找到终点。
其中，open表用于存放已经生成而未考察的节点；
closed表用于记录已经访问过的节点。
其中，估计函数f(n)值的计算方法为：
节点n的相邻节点有八个搜索方向，分别为上、下、左、右、左上、左下、右上和右下；
对每个搜索方向，均使用估计函数来计算从当前点到下一个点的估计值，将估计值最小的方向置为下一个运动方向；
节点n的估计值为
f(n)＝g(n)+h(n)
其中，
f(n)为当前点到下一点的估计值，
g(n)为从起点s到节点n之间的实际值，代表了搜索广度的优先趋势，
h(n)为从节点n到目标点D之间的最佳路径的估计值，包含了搜索中的启发信息。
规划出的路径用二维数组表示；
所述二维数组的行数表示路径中直线段的个数，列数表示每个直线段中的栅格位置；
所述二维数组所定义的路径中的点为局部目标点。
步骤104、在移动过程中探测和标记障碍物的位置。
机器人在移动过程中，使用超声波探测障碍物的信息，并把障碍物在机器人坐标中的位置转化为在全局地图中的位置；
设定障碍物检测阈值为1500mm，超过1500mm不做处理，小于1500mm则将障碍物在全局地图中标记。
步骤105、根据A*算法重新规划机器人的移动路径。
根据添加障碍物信息的全局地图，重新根据A*算法来规划机器人的移动路径；
机器人重新获得调整后的二维数组来表示新的路径。
步骤106、根据所述规划的路径控制机器人移动。
通过行程计和姿态传感器，在运动过程中实时更新机器人的位置和姿态信息；
计算机器人当前位置与所述局部目标点的偏差，在行走过程中实时纠正偏差，实现机器人的实时控制。
步骤107、判断机器人是否到达终点。
判断机器人的位置和终点是否重合
步骤108、机器人停止移动。
机器人到达终点，即停止移动。
实施例二：根据A*算法规划机器人的移动路径的方法。
图4为本发明实施例二中根据A*算法规划机器人的移动路径的方法流程图。如图4所示，该方法流程包括如下步骤：
步骤201、把起点s放入open表；
步骤202、遍历s节点周围8个方向的子节点；
步骤203、判断8个子节点是否在open表或close表中；
若子节点在open表，执行步骤204；
若子节点在close表，执行步骤206；
若子节点不在open表或close表，执行步骤208；
步骤204、重新计算open表中节点h(n)+g(n)值，并判断是否减小；
若减小，则执行步骤205；
若未发生减小，则执行步骤209；
步骤205、更新open表中节点的h(n)+g(n)值，转向步骤209；
步骤206、重新计算close表中节点的h(n)+g(n)值，并判断是否减小；
若减小，则执行步骤207；
若未发生减小，则执行步骤209；
步骤207、该子节点从close表移出，放到open表，转向步骤209；
步骤208、计算该子节点h(n)+g(n)值，并将其加入open表；
步骤209、按照h(n)+g(n)的值进行排序，选择该值最小的节点放入close表；
步骤210、判断h(n)是否为0；
若为0，则执行步骤211；
若不为0，则执行步骤202；
步骤211、找到终点。
其中，open表用于存放已经生成而未考察的节点；
closed表用于记录已经访问过的节点。
图5为本发明实施例一至二中移动机器人避障导航***的结构图。该***包括：控制单元301、里程计302、超声波传感器303、姿态传感器304，其中，
控制单元用于存储和调整地图，计算A*算法，控制机器人移动，纠正机器人移动的偏差；
里程计用于测量机器人在室内行走的距离；
超声波传感器用于探测机器人周围的障碍物信息；
姿态传感器用于探测机器人的姿态和移动方向。
进一步的，控制单元接收来自里程计的测量数据，计算机器人的位置；
控制单元根据机器人所处的位置，计算与规划路径中的局部目标点的偏差。
进一步的，控制单元接收姿态传感器的测量数据，获得机器人的姿态和移动方向；
控制单元根据计算出的所述偏差和机器人的姿态，实时控制机器人的运动。
本发明技术方案提供一种移动机器人避障导航的方法和***，能够对未知的环境进行探测，获取不明障碍物的信息，并引入估计函数来规划最短、最经济的路径，节约了机器人避障导航的设备成本。本方案还能够实时监测机器人的位置和移动姿态，根据机器人和规划路径的偏差来实时、动态的调整和控制机器人的行走状态，保证了机器人避障导航的准确性和有效性。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种移动机器人避障导航的方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立家庭环境的全局地图；
设置机器人移动的起点和终点；
根据A*算法规划机器人的移动路径；
在所述全局地图中标记障碍物的位置；
根据A*算法重新规划机器人的移动路径；
根据所述规划的路径控制机器人移动；
机器人到达终点，则停止移动。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，A*算法包括下述步骤：
A、把起点s放入open表；
B、遍历s节点周围8个方向的子节点；
C、判断8个子节点是否在open表或close表中；
若子节点在open表，执行D；
若子节点在close表，执行F；
若子节点不在open表或close表，执行H；
D、重新计算open表中节点h(n)+g(n)值，并判断是否减小；
若减小，则执行E；
若未发生减小，则执行I；
E、更新open表中节点的h(n)+g(n)值，转向I；
F、重新计算close表中节点的h(n)+g(n)值，并判断是否减小；
若减小，则执行G；
若未发生减小，则执行I；
G、该子节点从close表移出，放到open表，转向I；
H、计算该子节点h(n)+g(n)值，并将其加入open表；
I、按照h(n)+g(n)的值进行排序，选择该值最小的节点放入close表；
J、判断h(n)是否为0；
若为0，则执行K；
若不为0，则执行B；
K、找到终点。
其中，open表用于存放已经生成而未考察的节点；
closed表用于记录已经访问过的节点。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述f(n)值的计算方法为：
节点n的相邻节点有八个搜索方向，分别为上、下、左、右、左上、左下、右上和右下；
对每个搜索方向，均使用估计函数来计算从当前点到下一个点的估计值，将估计值最小的方向置为下一个运动方向。
4.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述估计函数为
f(n)＝g(n)+h(n)
其中，
f(n)为当前点到下一点的估计值，
g(n)为从起点s到节点n之间的实际值，代表了搜索广度的优先趋势，
h(n)为从节点n到目标点D之间的最佳路径的估计值，包含了搜索中的启发信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
使用超声波检测障碍物，并将障碍物在机器人坐标系下的位置转换为全局地图中的位置；
设定障碍物检测阈值为1500mm，超过1500mm不做处理，小于1500mm则将障碍物在全局地图中标记。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
规划出的路径用二维数组表示；
所述二维数组的行数表示路径中直线段的个数，列数表示每个直线段中的栅格位置；
所述二维数组所定义的每行最后一个点为该段路径中的局部目标点。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据规划的路径控制机器人移动，进一步包括：
在运动过程中实时更新机器人的位置和姿态；
计算机器人当前位置与所述局部目标点的偏差，在行走过程中实时纠正偏差，实现机器人的实时控制。
8.一种移动机器人避障导航的***，其特征在于，包括控制单元、里程计、超声波传感器、姿态传感器，其中，
控制单元用于存储和调整地图，计算A*算法，控制机器人移动，纠正机器人移动的偏差；
里程计用于测量机器人在室内行走的距离；
超声波传感器用于探测机器人周围的障碍物信息；
姿态传感器用于探测机器人的姿态和移动方向。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，进一步包括：
控制单元接收来自里程计的测量数据，计算机器人的位置；
控制单元根据机器人所处的位置，计算与规划路径中的局部目标点的偏差。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，进一步包括：
控制单元接收姿态传感器的测量数据，获得机器人的姿态和移动方向；
控制单元根据计算出的所述偏差和机器人的姿态，实时控制机器人的运动。
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