CN107807643B - 机器人的行走预测和控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及的机器人的行走预测和控制方法，包括如下步骤：基于标示过状态的栅格单元构建栅格地图；基于所述栅格地图，以机器人的当前位置为基准点建立一个动态检测模型；基于所述动态检测模型，预测机器人前方的路径情况；基于预测结果，控制机器人的行走方式。该方法基于标示有各种状态的栅格单元所构成的栅格地图，可以让机器人在行走过程中通过动态检测模型快速准确地预测前方的路径情况，从而根据不同的路径情况合理地控制机器人的行走方式，避免机器人冲出悬崖或者重复进入危险区域等问题，提高了机器人的行走效率。

Description

机器人的行走预测和控制方法

技术领域

本发明涉及机器人领域，具体涉及一种机器人的行走预测和控制方法。

背景技术

目前的机器人预测前方是否有障碍物，一般需要用红外检测，而危险区或者悬崖只能用视觉检测，这些方式都需要增加硬件成本。但是，如果不对前方的情况作出预测，有很多情况可能导致比较糟糕的结果，比如危险区，上次已经进入过了，这次因为没有预测而再次进入，会显得非常不智能。还有悬崖，如果不进行预测，机器人的速度比较快时，就有可能会冲过去，导致机器人跌落。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种机器人的行走预测和控制方法，可以快速准确地预测机器人前方的路径情况，并能控制机器人针对不同的路况采取不同的行走方式，以提高机器人的行走效率。本发明的具体技术方案如下：

一种机器人的行走预测和控制方法，包括如下步骤：

基于标示过状态的栅格单元构建栅格地图；

基于所述栅格地图，以机器人的当前位置为基准点建立一个动态检测模型；基于所述动态检测模型，预测机器人前方的路径情况；

基于预测结果，控制机器人的行走方式。

进一步地，所述以机器人的当前位置为基准点建立一个动态检测模型，包括如下步骤：

以所述基准点为圆心，以第一长度为半径构建第一圆弧线，以第二长度为半径构建第二圆弧线，其中，所述第一长度小于所述第二长度；

确定所述第一圆弧线和所述第二圆弧线之间的区域为第一预测区；

确定所述第二圆弧线之外的区域为第二预测区；

以机器人行走的当前方向为参考方向，确定所述第一预测区中的第一预测点、第二预测点、第三预测点、第四预测点和第五预测点；所述第一预测点位于所述参考方向上，且所述第一预测点与圆心的连线和所述参考方向构成第一角度；所述第二预测点和所述第四预测点位于所述第一预测点的一侧，且所述第二预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第二角度，所述第四预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第四角度；所述第三预测点和所述第五预测点位于所述第一预测点的另一侧，且所述第三预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第三角度，所述第五预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第五角度；

以机器人行走的当前方向为参考方向，确定所述第二预测区中的第六预测点、第七预测点和第八预测点；所述第六预测点位于所述参考方向上，且所述第六预测点与圆心的连线和所述参考方向构成第六角度；所述第七预测点位于所述第六预测点的一侧，且所述第七预测点与圆心的连线和所述第六预测点与圆心的连线构成第七角度；所述第八预测点位于所述第六预测点的另一侧，且所述第八预测点与圆心的连线和所述第六预测点与圆心的连线构成第八角度。

进一步地，所述第一长度为机器人机身半径的1.2倍，所述第二长度为机器人机身半径的2倍。

进一步地，所述第一预测点位于所述第一圆弧线与所述参考方向的交点上；所述第二预测点位于第一垂直线和第一平行线的交点上；所述第三预测点位于第一垂直线和第二平行线的交点上；所述第四预测点位于第三平行线中的第一线段内；所述第五预测点位于第四平行线中的第二线段内；

其中，所述第一垂直线为穿过所述第一预测点且垂直于所述参考方向的垂直线；所述第一平行线为位于所述参考方向一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为机器人机身半径的平行线；所述第二平行线为位于所述参考方向另一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为机器人机身半径的平行线；所述第三平行线为位于所述参考方向一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第一长度的平行线；所述第四平行线为位于所述参考方向另一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第一长度的平行线；所述第一线段为所述第一垂直线与所述第三平行线的交点到第二垂直线与所述第三平行线的交点之间的线段；所述第二线段为所述第一垂直线与所述第三平行线的交点到第二垂直线与所述第三平行线的交点之间的线段；所述第二垂直线为位于所述第一预测点与圆心之间，并垂直于所述参考方向，且距圆心的最短距离为机器人机身半径的一半的垂直线。

进一步地，所述第六预测点位于所述第二圆弧线与所述参考方向的交点上；所述第七预测点位于第三垂直线中的第三线段内；所述第八预测点位于第三垂直线中的第四线段内；

其中，所述第三垂直线为穿过所述第六预测点且垂直于所述参考方向的垂直线；所述第三线段为所述第一平行线与所述第三垂直线的交点到第五平行线与所述第三垂直线的交点之间的线段；所述第四线段为所述第二平行线与所述第三垂直线的交点到第六平行线与所述第三垂直线的交点之间的线段；所述第五平行线为位于所述参考方向一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第二长度减去第一长度的差值的一半与第一长度之和的平行线；所述第六平行线为位于所述参考方向另一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第二长度减去第一长度的差值的一半与第一长度之和的平行线。

进一步地，所述基于所述动态检测模型，预测机器人前方的路径情况，包括如下步骤：

以机器人的当前位置为局部坐标原点，当前方向为局部Y轴方向，建立XY轴局部坐标系；

将所述第一预测点至所述第八预测点所在的XY轴局部坐标系中的局部坐标转换成对应于XY轴全局坐标系中的全局坐标；

将所述全局坐标转换成栅格坐标；

基于所述栅格坐标和栅格地图，确定所述第一预测点至所述第八预测点所对应的栅格单元的状态。

进一步地，所述将所述第一预测点至所述第八预测点所在的XY轴局部坐标系中的局部坐标转换成对应于XY轴全局坐标系中的全局坐标，包括如下步骤：

确定机器人的当前位置在所述XY轴全局坐标系中的全局坐标为（x，y）；

确定机器人的当前方向与所述XY轴全局坐标系中的Y轴的夹角为θ；

确定所述第一预测点在所述XY轴局部坐标系中的局部坐标为（x1，y1）；

确定所述第一预测点投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点之间的距离为xr1=（x1*cosθ-y1*sinθ），且确定所述第一预测点投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点之间的距离为yr1=（x1*sinθ+y1*cosθ）；

确定所述第一预测点的全局坐标为（xw1=x+xr1，yw1=y+yr1）；

确定所述第二预测点在所述XY轴局部坐标系中的局部坐标为（x2，y2）；

确定所述第二预测点投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点之间的距离为xr2=（x2*cosθ-y2*sinθ），且确定所述第二预测点投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点之间的距离为yr2=（x2*sinθ+y2*cosθ）；

确定所述第二预测点的全局坐标为（xw2=x+xr2，yw2=y+yr2）；

以此类推，至完成所述第八预测点的全局坐标的确定。

进一步地，所述将所述全局坐标转换成栅格坐标，包括如下步骤：

确定所述栅格单元是边长为L的正方形；

确定所述第一预测点的栅格坐标为（xg1=xw1/L，yg1=yw1/L），且xw1/L和yw1/L的结果取整数；

确定所述第二预测点的栅格坐标为（xg2=xw2/L，yg2=yw2/L），且xw2/L和yw2/L的结果取整数；

以此类推，至确定完所述第八预测点的栅格坐标。

进一步地，所述基于预测结果，控制机器人的行走方式，包括如下步骤：

判断所述第一预测点、所述第二预测点或者所述第三预测点所对应的栅格单元是否为危险单元；

如果是，则控制机器人按第一行走方式行走；

如果否，则判断所述第一预测点、所述第二预测点或者所述第三预测点所对应的栅格单元是否为悬崖单元或者障碍单元；

如果是，则控制机器人按第二行走方式行走；

如果否，则判断所述第四预测点或者所述第五预测点所对应的栅格单元是否为悬崖单元或者障碍单元；

如果是，则控制机器人按第三行走方式行走；

如果否，则判断所述第六预测点、所述第七预测点或者所述第八预测点是否为悬崖单元或者障碍单元；

如果是，则控制机器人按第四行走方式行走；

如果否，则保持机器人当前的行走方式；

其中，所述危险单元为机器人检测到卡住或者打滑的栅格单元，所述障碍单元为机器人检测到障碍物的栅格单元，所述悬崖单元为机器人检测到悬崖的栅格单元。

进一步地，所述控制机器人按第一行走方式行走，包括如下步骤：控制机器人停止行走；判断机器人是否处于弓字型行走阶段；如果是，则控制机器人掉头；如果否，则确定机器人处于沿边行走阶段，并控制机器人绕过所述危险单元后继续沿边；

和/或，

所述控制机器人按第二行走方式行走，包括如下步骤：如果判断所述栅格单元为障碍单元，则控制机器人按第一比例降低行走速度；如果判断所述栅格单元为悬崖单元，则控制机器人按第二比例降低行走速度；

和/或，

所述控制机器人按第三行走方式行走，包括如下步骤：控制机器人按第三比例降低行走速度；

和/或，

所述控制机器人按第四行走方式行走，包括如下步骤：控制机器人按第四比例降低行走速度。

本发明的有益效果在于：基于标示有各种状态的栅格单元所构成的栅格地图，可以让机器人在行走过程中通过动态检测模型快速准确地预测前方的路径情况，从而根据不同的路径情况合理地控制机器人的行走方式，避免机器人冲出悬崖或者重复进入危险区域等问题，提高了机器人的行走效率。

附图说明

图1为本发明所述机器人的行走预测和控制方法的流程图。

图2为本发明所述的动态检测模型的示意图。

图3为本发明所述局部坐标转换成全局坐标的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

本发明所述的机器人是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在某些场合自动进行行走。机器人的机体上设有各种传感器，可检测行走距离、行走角度、机身状态和障碍物等，如碰到墙壁或其他障碍物，会自行转弯，并依不同的设定，而走不同的路线，有规划地行走。本发明所述的移动机器人包括如下结构：带有驱动轮的能够自主行走的机器人机体，机体上设有人机交互界面，机体上设有障碍检测单元。机体内部设置有惯性传感器，所述惯性传感器包括加速度计和陀螺仪等，驱动轮上设有用于检测驱动轮的行走距离的里程计（一般是码盘），还设有能够处理相关传感器的参数，并能够输出控制信号到执行部件的控制模块。

如图1所示，本发明所述的机器人的行走预测和控制方法，包括如下步骤：基于标示过状态的栅格单元构建栅格地图；基于所述栅格地图，以机器人的当前位置为基准点建立一个动态检测模型；基于所述动态检测模型，预测机器人前方的路径情况；基于预测结果，控制机器人的行走方式。所述标示过状态的栅格单元是指将机器人正常行走过的栅格单元标示为已行走单元，将机器人检测到障碍物的栅格单元标示为障碍单元，将机器人检测到卡住或者打滑的栅格单元标示为危险单元，将机器人检测到悬崖的栅格单元标示为悬崖单元，将机器人未行走过的栅格单元标示为未知单元。其中，所述机器人正常行走过的栅格单元指的是机器人走过该栅格单元不会出现打滑、卡住、碰到障碍物或者冲出悬崖等异常情况，而这些异常情况会使机器人的行走产生误差，甚至导致机器人受损。机器人正常行走时会按预定的速度和方向平稳有序地行走。本发明所述的方法，基于标示有各种状态的栅格单元所构成的栅格地图（该栅格地图是机器人先前已经遍历所有区域后所构建并保存的地图），可以让机器人在行走过程中通过动态检测模型快速准确地预测前方的路径情况，从而根据不同的路径情况合理地控制机器人的行走方式，避免机器人冲出悬崖或者重复进入危险区域等问题，提高了机器人的行走效率。

优选的，所述以机器人的当前位置为基准点建立一个动态检测模型，包括如下步骤：以所述基准点为圆心，以第一长度为半径构建第一圆弧线，以第二长度为半径构建第二圆弧线，其中，所述第一长度小于所述第二长度；确定所述第一圆弧线和所述第二圆弧线之间的区域为第一预测区；确定所述第二圆弧线之外的区域为第二预测区；以机器人行走的当前方向为参考方向，确定所述第一预测区中的第一预测点、第二预测点、第三预测点、第四预测点和第五预测点；所述第一预测点位于所述参考方向上，且所述第一预测点与圆心的连线和所述参考方向构成第一角度；所述第二预测点和所述第四预测点位于所述第一预测点的一侧，且所述第二预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第二角度，所述第四预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第四角度；所述第三预测点和所述第五预测点位于所述第一预测点的另一侧，且所述第三预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第三角度，所述第五预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第五角度；以机器人行走的当前方向为参考方向，确定所述第二预测区中的第六预测点、第七预测点和第八预测点；所述第六预测点位于所述参考方向上，且所述第六预测点与圆心的连线和所述参考方向构成第六角度；所述第七预测点位于所述第六预测点的一侧，且所述第七预测点与圆心的连线和所述第六预测点与圆心的连线构成第七角度；所述第八预测点位于所述第六预测点的另一侧，且所述第八预测点与圆心的连线和所述第六预测点与圆心的连线构成第八角度。其中，所述第一长度和所述第二长度可以根据实际情况进行相应设置，优选的，所述第一长度可以设置为机器人机身半径的1.1倍至1.5倍；所述第二长度可以设置为机器人机身半径的1.6倍至2.1倍。如图2所示，第一预测点为M点，第二预测点为L点，第三预测点为N点，第四预测点为K点，第五预测点为O点，第六预测点为H点，第七预测点为G点，第八预测点为I点。P点为所述基准点（即圆心），P点外的圆圈表示机器人的机身，圆圈外的内径较小的半圆弧为所述第一圆弧线，圆圈外的内径较大的半圆弧为所述第二圆弧线。由于PM方向为机器人的当前方向（即参考方向），而M点又在参考方向上，所以，∠MPM为第一角度，且角度值为0°。由于H点也在参考方向上，所以，第六角度∠HPM的角度值也为0°。此外，∠LPM为第二角度，∠NPM为第三角度，∠KPM为第四角度，∠OPM为第五角度，∠GPM为第七角度，∠IPM为第八角度，这些角的角度值可以根据实际情况进行相应设置。优选的，所述第二角度和所述第三角度的角度值范围在20°至40°之间，所述第四角度和所述第五角度的角度值范围在45°至65°之间，所述第七角度和所述第八角度的角度值范围在15°至40°之间。

优选的，所述第一长度为机器人机身半径的1.2倍，所述第二长度为机器人机身半径的2倍。所述第一长度和所述第二长度的值要适合，如果设置得太短，则预测到危险区域或者障碍物等异常情况时，机器人来不及躲避或者调整行走状态，就起不到预测所带来的有利效果；如果设置得太长，又要耗费相对较多的运算资源，导致预测所带来的效率不够高。

优选的，如图2所示，所述第一预测点位于所述第一圆弧线与所述参考方向的交点（即图中的M点）上；所述第二预测点位于第一垂直线和第一平行线的交点上；所述第三预测点位于第一垂直线和第二平行线的交点上；所述第四预测点位于第三平行线中的第一线段内；所述第五预测点位于第四平行线中的第二线段内。

其中，所述第一垂直线为穿过所述第一预测点且垂直于所述参考方向的垂直线（即图中的线ac）；所述第一平行线为位于所述参考方向一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为机器人机身半径的平行线（即图中的线gk）；所述第二平行线为位于所述参考方向另一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为机器人机身半径的平行线（即图中的线hm）；所述第三平行线为位于所述参考方向一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第一长度的平行线（即图中的线ab）；所述第四平行线为位于所述参考方向另一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第一长度的平行线（即图中的线cd）；所述第一线段为所述第一垂直线与所述第三平行线的交点到第二垂直线与所述第三平行线的交点之间的线段（即图中的ab线段）；所述第二线段为所述第一垂直线与所述第三平行线的交点到第二垂直线与所述第三平行线的交点之间的线段（即图中的cd线段）；所述第二垂直线为位于所述第一预测点与圆心之间，并垂直于所述参考方向，且距圆心的最短距离为机器人机身半径的一半的垂直线（即图中的线bd）。图中，e点与P点的距离为机器人机身半径的一半。K点可以根据实际情况设置为ab线段中的任意一点；O点可以根据实际情况设置为cd线段中的任意一点。

优选的，所述第六预测点位于所述第二圆弧线与所述参考方向的交点（即图中的H点）上；所述第七预测点位于第三垂直线中的第三线段内；所述第八预测点位于第三垂直线中的第四线段内。

其中，所述第三垂直线为穿过所述第六预测点且垂直于所述参考方向的垂直线（即图中的线fi）；所述第三线段为所述第一平行线与所述第三垂直线的交点到第五平行线与所述第三垂直线的交点之间的线段（即图中的fg线段）；所述第四线段为所述第二平行线与所述第三垂直线的交点到第六平行线与所述第三垂直线的交点之间的线段（即图中的hi线段）；所述第五平行线为位于所述参考方向一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第二长度减去第一长度的差值的一半与第一长度之和的平行线（即图中的线fj）；所述第六平行线为位于所述参考方向另一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第二长度减去第一长度的差值的一半与第一长度之和的平行线（即图中的线in）。

以上实施例所述的线路，均是虚拟的线路，是为了便于说明清楚动态检测模型的架构而引用的，在机器人的实际运行中，是不存在上述线路的，但机器人却是在该模型架构的范围内进行的预测。

优选的，所述基于所述动态检测模型，预测机器人前方的路径情况，包括如下步骤：以机器人的当前位置为局部坐标原点，当前方向为局部Y轴方向，建立XY轴局部坐标系；将所述第一预测点至所述第八预测点所在的XY轴局部坐标系中的局部坐标转换成对应于XY轴全局坐标系中的全局坐标；将所述全局坐标转换成栅格坐标；基于所述栅格坐标和栅格地图，确定所述第一预测点至所述第八预测点所对应的栅格单元的状态。只有将动态检测模型的预测点的局部坐标转换成全局坐标，才能对应到栅格地图中的栅格坐标，如此，机器人才可以在实际行走过程中，准确地预测行走方向前方的栅格单元的状态。

优选的，所述将所述第一预测点至所述第八预测点所在的XY轴局部坐标系中的局部坐标转换成对应于XY轴全局坐标系中的全局坐标，包括如下步骤：确定机器人的当前位置在所述XY轴全局坐标系中的全局坐标为（x，y）；确定机器人的当前方向与所述XY轴全局坐标系中的Y轴的夹角为θ；确定所述第一预测点在所述XY轴局部坐标系中的局部坐标为（x1，y1）；确定所述第一预测点投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点之间的距离为xr1=（x1*cosθ-y1*sinθ），且确定所述第一预测点投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点之间的距离为yr1=（x1*sinθ+y1*cosθ）；确定所述第一预测点的全局坐标为（xw1=x+xr1，yw1=y+yr1）；确定所述第二预测点在所述XY轴局部坐标系中的局部坐标为（x2，y2）；确定所述第二预测点投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点之间的距离为xr2=（x2*cosθ-y2*sinθ），且确定所述第二预测点投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点之间的距离为yr2=（x2*sinθ+y2*cosθ）；确定所述第二预测点的全局坐标为（xw2=x+xr2，yw2=y+yr2）；以此类推，至完成所述第八预测点的全局坐标的确定。

如图3所示，XQY坐标系为XY轴全局坐标系，X＇PY＇坐标系为XY轴局部坐标系。圆圈表示机器人，P点为机器人当前所在的位置，也作为局部坐标系的原点，通过陀螺仪和里程计等传感器的检测数据，P点在全局坐标系中的坐标位置是已知的，假设为（x，y）。PM方向为机器人的当前方向，也可以通过陀螺仪的检测数据得出，假设当前方向的角度为θ（即PM方向与Y轴方向的夹角）。N点为动态检测模型的第三预测点，以该点为例进行说明局部坐标转换成对应的全局坐标的方法。N点的局部坐标为（x3，y3），PM作为当前方向与Y轴的夹角的角度为θ，N点投影至X轴方向时，与X轴方向的交点距离P点的最短距离为xr3，且xr3=（x3*cosθ-y3*sinθ），与Y轴方向的交点距离P点的最短距离为yr3，且yr3=（x3*sinθ+y3*cosθ）。则，从图中可以看出，N点的全局坐标为（xw3，yw3），xw3=x+xr3=x+ x3*cosθ-y3*sinθ，yw3=y+yr3=y+ x3*sinθ+y3*cosθ。由于动态检测模型中，各预测点之间的相对位置是固定不变的，所以，随着机器人当前方向的变化，各预测点的转动角度是相同的，所以，各预测点转换成全局坐标的方式是一样的，其它预测点与上述N点的转换方式相同，在此不再赘述。

优选的，所述将所述全局坐标转换成栅格坐标，包括如下步骤：确定所述栅格单元是边长为L的正方形；确定所述第一预测点的栅格坐标为（xg1=xw1/L，yg1=yw1/L），且xw1/L和yw1/L的结果取整数；确定所述第二预测点的栅格坐标为（xg2=xw2/L，yg2=yw2/L），且xw2/L和yw2/L的结果取整数；以此类推，至确定完所述第八预测点的栅格坐标。由于通过全局坐标并不能确定前方的路径情况，栅格地图中的路径情况都是栅格单元的状态进行标示，所以，需要把全局坐标转换成对应的栅格单元，再通过判断相应栅格单元的状态来最终确定前方路径情况，以此达到预测效果。通过上述转换方式，可以准确的确定动态检测模型中各预测点对应哪个栅格单元，运算简单，准确性高。

优选的，所述基于预测结果，控制机器人的行走方式，包括如下步骤：判断所述第一预测点、所述第二预测点或者所述第三预测点所对应的栅格单元是否为危险单元；如果是，则控制机器人按第一行走方式行走；如果否，则判断所述第一预测点、所述第二预测点或者所述第三预测点所对应的栅格单元是否为悬崖单元或者障碍单元；如果是，则控制机器人按第二行走方式行走；如果否，则判断所述第四预测点或者所述第五预测点所对应的栅格单元是否为悬崖单元或者障碍单元；如果是，则控制机器人按第三行走方式行走；如果否，则判断所述第六预测点、所述第七预测点或者所述第八预测点是否为悬崖单元或者障碍单元；如果是，则控制机器人按第四行走方式行走；如果否，则保持机器人当前的行走方式。其中，所述危险单元为机器人检测到卡住或者打滑的栅格单元，所述障碍单元为机器人检测到障碍物的栅格单元，所述悬崖单元为机器人检测到悬崖的栅格单元。通过由近及远的方式，逐步判断各预测点对应的栅格单元的状态，来确定前方路径情况，从而控制机器人按不同的行走方式行走，以此提高机器人的行走效率，避免进入危险区所导致的卡住或者打滑，强力撞击障碍物或者冲出悬崖等问题。

优选的，所述控制机器人按第一行走方式行走，包括如下步骤：控制机器人停止行走；判断机器人是否处于弓字型行走阶段；如果是，则控制机器人掉头；如果否，则确定机器人处于沿边行走阶段，并控制机器人绕过所述危险单元后继续沿边。和/或，所述控制机器人按第二行走方式行走，包括如下步骤：如果判断所述栅格单元为障碍单元，则控制机器人按第一比例降低行走速度；如果判断所述栅格单元为悬崖单元，则控制机器人按第二比例降低行走速度。和/或，所述控制机器人按第三行走方式行走，包括如下步骤：控制机器人按第三比例降低行走速度。和/或，所述控制机器人按第四行走方式行走，包括如下步骤：控制机器人按第四比例降低行走速度。其中，所述比例可以根据实际情况进行设置，优选的，所述第一比例为0.5；所述第二比例为0.3；所述第三比例为0.7；第四比例为0.8。

当确定第一预测区域内离机器人最近的三个预测点中，有危险单元，则机器人需要避开对应的危险区域。而避开危险区域又需要根据机器人的行走阶段采取不同的避让方式。按扫地机器人的行走方式，主要分为弓字型行走阶段和沿边行走阶段。当机器人处于弓字型行走阶段时，碰到危险区域可以直接掉头，继续弓字型行走清扫其它路径；当机器人处于沿边行走阶段时，不能掉头，因为掉头后会重复清扫已沿过边的路径，且如果再次检测到危险区域，又再次掉头，就会形成两个危险区之间反复沿边的情况，所以，在沿边过程中碰到危险区域，需要采用绕过危险区域的方式，在绕过危险区域后继续沿边，如此才能最终完成全部沿边阶段的清扫。当确定第一预测区域内离机器人最近的三个预测点中，没有危险单元，如果有障碍单元，则将机器人的行走速度降低至0.5倍，避免机器人速度过快而强力撞击障碍物。如果有悬崖单元，则将机器人的速度降低至0.3倍，使机器人的速度更快降低下来，避免冲出悬崖的风险。

如果离机器人最近的三个预测点所对应的栅格单元为正常行走过的已行走单元，则判断所述第四预测点或者所述第五预测点所对应的栅格单元是否为悬崖单元或者障碍单元，因为这两个预测点在机器人两外侧，即使是危险单元，也可以从中间通过，所以，不需要判断这两个预测点是否是危险单元。当确定其中一个点是悬崖单元或者障碍单元时，则需要把机器人的速度降低至0.7倍，因为障碍物或者悬崖边缘的垃圾一般比较多，所以需要慢速通过，以提高清扫效果。

如果第四预测点或者所述第五预测点所对应的栅格单元都为正常行走过的已行走单元，则判断所述第六预测点、所述第七预测点或者所述第八预测点是否为悬崖单元或者障碍单元。因为这三个点离机器人的距离相对较远，所以预测的目的是为了提前控制机器人的速度。当检测其中之一是悬崖单元或者障碍单元时，则将机器人的速度降低至0.8倍。如果都不是，则保持机器人当前的行走方式，继续进行清扫。

以上实施例仅为充分公开而非限制本发明，凡基于本发明的创作主旨、未经创造性劳动的等效技术特征的替换，应当视为本申请揭露的范围。

Claims (9)

1.一种机器人的行走预测和控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于标示过状态的栅格单元构建栅格地图；

基于所述栅格地图，以机器人的当前位置为基准点，以所述基准点为圆心，以第一长度为半径构建第一圆弧线，以第二长度为半径构建第二圆弧线，其中，所述第一长度小于所述第二长度；

确定所述第一圆弧线和所述第二圆弧线之间的区域为第一预测区；

确定所述第二圆弧线之外的区域为第二预测区；

以机器人行走的当前方向为参考方向，确定所述第一预测区中的第一预测点、第二预测点、第三预测点、第四预测点和第五预测点；所述第一预测点位于所述参考方向上，且所述第一预测点与圆心的连线和所述参考方向构成第一角度；所述第二预测点和所述第四预测点位于所述第一预测点的一侧，且所述第二预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第二角度，所述第四预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第四角度；所述第三预测点和所述第五预测点位于所述第一预测点的另一侧，且所述第三预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第三角度，所述第五预测点与圆心的连线和所述第一预测点与圆心的连线构成第五角度；

以机器人行走的当前方向为参考方向，确定所述第二预测区中的第六预测点、第七预测点和第八预测点；所述第六预测点位于所述参考方向上，且所述第六预测点与圆心的连线和所述参考方向构成第六角度；所述第七预测点位于所述第六预测点的一侧，且所述第七预测点与圆心的连线和所述第六预测点与圆心的连线构成第七角度；所述第八预测点位于所述第六预测点的另一侧，且所述第八预测点与圆心的连线和所述第六预测点与圆心的连线构成第八角度；从而建立一个动态检测模型；

基于所述动态检测模型，预测机器人前方的路径情况；

基于预测结果，控制机器人的行走方式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述第一长度为机器人机身半径的1.2倍，所述第二长度为机器人机身半径的2倍。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述第一预测点位于所述第一圆弧线与所述参考方向的交点上；所述第二预测点位于第一垂直线和第一平行线的交点上；所述第三预测点位于第一垂直线和第二平行线的交点上；所述第四预测点位于第三平行线中的第一线段内；所述第五预测点位于第四平行线中的第二线段内；

其中，所述第一垂直线为穿过所述第一预测点且垂直于所述参考方向的垂直线；所述第一平行线为位于所述参考方向一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为机器人机身半径的平行线；所述第二平行线为位于所述参考方向另一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为机器人机身半径的平行线；所述第三平行线为位于所述参考方向一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第一长度的平行线；所述第四平行线为位于所述参考方向另一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第一长度的平行线；所述第一线段为所述第一垂直线与所述第三平行线的交点到第二垂直线与所述第三平行线的交点之间的线段；所述第二线段为所述第一垂直线与所述第三平行线的交点到第二垂直线与所述第三平行线的交点之间的线段；所述第二垂直线为位于所述第一预测点与圆心之间，并垂直于所述参考方向，且距圆心的最短距离为机器人机身半径的一半的垂直线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述第六预测点位于所述第二圆弧线与所述参考方向的交点上；所述第七预测点位于第三垂直线中的第三线段内；所述第八预测点位于第三垂直线中的第四线段内；

其中，所述第三垂直线为穿过所述第六预测点且垂直于所述参考方向的垂直线；所述第三线段为所述第一平行线与所述第三垂直线的交点到第五平行线与所述第三垂直线的交点之间的线段；所述第四线段为所述第二平行线与所述第三垂直线的交点到第六平行线与所述第三垂直线的交点之间的线段；所述第五平行线为位于所述参考方向一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第二长度减去第一长度的差值的一半与第一长度之和的平行线；所述第六平行线为位于所述参考方向另一侧，且平行于所述参考方向，与所述参考方向的垂直距离为第二长度减去第一长度的差值的一半与第一长度之和的平行线。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述基于所述动态检测模型，预测机器人前方的路径情况，包括如下步骤：

以机器人的当前位置为局部坐标原点，当前方向为局部Y轴方向，建立XY轴局部坐标系；

将所述第一预测点至所述第八预测点所在的XY轴局部坐标系中的局部坐标转换成对应于XY轴全局坐标系中的全局坐标；

将所述全局坐标转换成栅格坐标；

基于所述栅格坐标和栅格地图，确定所述第一预测点至所述第八预测点所对应的栅格单元的状态。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：所述将所述第一预测点至所述第八预测点所在的XY轴局部坐标系中的局部坐标转换成对应于XY轴全局坐标系中的全局坐标，包括如下步骤：

确定机器人的当前位置在所述XY轴全局坐标系中的全局坐标为(x，y)；

确定机器人的当前方向与所述XY轴全局坐标系中的Y轴的夹角为θ；

确定所述第一预测点在所述XY轴局部坐标系中的局部坐标为(x1，y1)；

确定所述第一预测点投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点之间的距离为xr1＝(x1*cosθ-y1*sinθ)，且确定所述第一预测点投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点之间的距离为yr1＝(x1*sinθ+y1*cosθ)；

确定所述第一预测点的全局坐标为(xw1＝x+xr1，yw1＝y+yr1)；

确定所述第二预测点在所述XY轴局部坐标系中的局部坐标为(x2，y2)；

确定所述第二预测点投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的X轴的投影点之间的距离为xr2＝(x2*cosθ-y2*sinθ)，且确定所述第二预测点投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点，相对于机器人的当前位置投影至XY轴全局坐标系中的Y轴的投影点之间的距离为yr2＝(x2*sinθ+y2*cosθ)；

确定所述第二预测点的全局坐标为(xw2＝x+xr2，yw2＝y+yr2)；

以此类推，至完成所述第八预测点的全局坐标的确定。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述将所述全局坐标转换成栅格坐标，包括如下步骤：

确定所述栅格单元是边长为L的正方形；

确定所述第一预测点的栅格坐标为(xg1＝xw1/L，yg1＝yw1/L)，且xw1/L和yw1/L的结果取整数；

确定所述第二预测点的栅格坐标为(xg2＝xw2/L，yg2＝yw2/L)，且xw2/L和yw2/L的结果取整数；

以此类推，至确定完所述第八预测点的栅格坐标。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：所述基于预测结果，控制机器人的行走方式，包括如下步骤：

判断所述第一预测点、所述第二预测点或者所述第三预测点所对应的栅格单元是否为危险单元；

如果是，则控制机器人按第一行走方式行走；

如果否，则判断所述第一预测点、所述第二预测点或者所述第三预测点所对应的栅格单元是否为悬崖单元或者障碍单元；

如果是，则控制机器人按第二行走方式行走；

如果否，则判断所述第四预测点或者所述第五预测点所对应的栅格单元是否为悬崖单元或者障碍单元；

如果是，则控制机器人按第三行走方式行走；

如果否，则判断所述第六预测点、所述第七预测点或者所述第八预测点是否为悬崖单元或者障碍单元；

如果是，则控制机器人按第四行走方式行走；

如果否，则保持机器人当前的行走方式；

其中，所述危险单元为机器人检测到卡住或者打滑的栅格单元，所述障碍单元为机器人检测到障碍物的栅格单元，所述悬崖单元为机器人检测到悬崖的栅格单元。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：

所述控制机器人按第一行走方式行走，包括如下步骤：控制机器人停止行走；判断机器人是否处于弓字型行走阶段；如果是，则控制机器人掉头；如果否，则确定机器人处于沿边行走阶段，并控制机器人绕过所述危险单元后继续沿边；

和/或，

所述控制机器人按第二行走方式行走，包括如下步骤：如果判断所述栅格单元为障碍单元，则控制机器人按第一比例降低行走速度；如果判断所述栅格单元为悬崖单元，则控制机器人按第二比例降低行走速度；

和/或，

所述控制机器人按第三行走方式行走，包括如下步骤：控制机器人按第三比例降低行走速度；

和/或，

所述控制机器人按第四行走方式行走，包括如下步骤：控制机器人按第四比例降低行走速度。