CN108469816B - 一种机器人的脱困处理方法、装置和机器人 - Google Patents
一种机器人的脱困处理方法、装置和机器人 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108469816B CN108469816B CN201810166662.4A CN201810166662A CN108469816B CN 108469816 B CN108469816 B CN 108469816B CN 201810166662 A CN201810166662 A CN 201810166662A CN 108469816 B CN108469816 B CN 108469816B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- position point
- target position
- path
- current
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 82
- 238000003672 processing method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0234—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons
- G05D1/0236—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons in combination with a laser
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0242—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using non-visible light signals, e.g. IR or UV signals
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0255—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明公开了一种机器人的脱困处理方法、装置、机器人、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括:当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行如下的脱困处理步骤:根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径;依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。通过本技术方案,在机器人当前无法达到目标位置时,进行脱困处理,摆脱被困的处境,可提高机器人脱困的成功率,还可防止机器人因碰撞脱困而造成的硬件损坏,增强用户的使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域,具体涉及一种机器人的脱困处理方法、装置、机器人、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
现如今,各种各样的机器人已经被应用在各行各业,而且也进入到人们的日常生活中,例如扫地机器人,给人们的生活带来很大的便捷。机器人工作过程中,通常是根据已构建的地图来到达目标位置点,但是,不可避免会出现机器人无法到达目标位置点的情况,例如,由于地图的精度问题,有些可通过的区域被标注为障碍物区域,则机器人无法通过以到达目标位置点。这就会使得机器人被困住,无法脱困;或者,需要经过多次碰撞才能脱困,脱困成功率低,易造成机器人的硬件损坏。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的机器人的脱困处理方法、装置、机器人、电子设备和计算机可读存储介质。
根据本发明的一个方面,提供了一种机器人的脱困处理方法,其中,该方法包括:当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行如下的脱困处理步骤:
根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径;
依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。
可选地,所述根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径包括:
如果一条历史路径经过机器人的当前位置和目标位置点,则将这条历史路径的机器人的当前位置和目标位置点之间的部分作为到达目标位置点的路径之一。
可选地,所述根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径包括:
如果一条历史路径经过机器人的当前位置和指定位置点,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与目标位置点之间的路径,将该历史路径中的机器人的当前位置和指定位置点之间的部分与所述指定位置点与目标位置点之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
可选地,所述不可见障碍物为:
机器人上预设的第一类传感器探测不到,但机器人上预设的第二类传感器探测到的障碍物。
可选地,
所述第一类传感器包括:红外测距传感器和/或激光传感器;
所述第二类传感器包括:碰撞传感器和/或超声波传感器。
可选地,该方法在执行脱困处理步骤之前,进一步包括:
判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达,是则执行脱困处理步骤,否则不执行脱困处理步骤。
可选地,所述判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达包括:
如果存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;
如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
可选地,所述机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点包括:
判断根据当前的环境地图,是否可以规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,若判断为否,则确定机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点。
可选地,该方法进一步包括:
在依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径的过程中,如果根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则结束所述脱困处理步骤,根据规划出的所述路径行进到达目标位置点。
根据本发明的另一方面,提供了一种机器人的脱困处理装置,其中,该装置适于当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行脱困处理步骤,包括:
路径规划单元,适于根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径;
脱困单元,适于依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。
可选地,
所述路径规划单元,适于如果一条历史路径经过机器人的当前位置和目标位置点,则将这条历史路径的机器人的当前位置和目标位置点之间的部分作为到达目标位置点的路径之一。
可选地,
所述路径规划单元,适于如果一条历史路径经过机器人的当前位置和指定位置点,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与目标位置点之间的路径,将该历史路径中的机器人的当前位置和指定位置点之间的部分与所述指定位置点与目标位置点之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
可选地,所述不可见障碍物为:
机器人上预设的第一类传感器探测不到,但机器人上预设的第二类传感器探测到的障碍物。
可选地,
所述第一类传感器包括:红外测距传感器和/或激光传感器;
所述第二类传感器包括:碰撞传感器和/或超声波传感器。
可选地,该装置进一步包括:
判断单元,适于在执行脱困处理步骤之前,判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达,是则执行脱困处理步骤,否则不执行脱困处理步骤。
可选地,
所述判断单元,适于如果存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
可选地,该装置进一步包括:
确定单元,适于判断根据当前的环境地图,是否可以规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,若判断为否,则确定机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点。
可选地,该装置进一步包括:
结束单元,适于在依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径的过程中,如果根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则结束所述脱困处理步骤,根据规划出的所述路径行进到达目标位置点。
根据本发明的又一方面,提供了一种电子设备,其中,该电子设备包括:
处理器;以及,
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据前述的方法。
根据本发明的再一方面,提供了一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被处理器执行时,实现前述的方法。
根据本发明的技术方案,当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行如下的脱困处理步骤:根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径;依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。通过本技术方案,在机器人当前无法达到目标位置时,进行脱困处理,摆脱被困的处境,可提高机器人脱困的成功率,还可防止机器人因碰撞脱困而造成的硬件损坏,增强用户的使用体验。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了根据本发明一个实施例的机器人的脱困处理方法的流程示意图;
图2示出了根据本发明一个实施例的机器人的脱困处理装置的结构示意图;
图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图;
图4示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例的机器人的脱困处理方法的流程示意图。如图1所示,该方法包括:当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行如下的脱困处理步骤:
步骤S110,根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径。
这里的目标位置点可能是机器人在之前的工作中曾到达过的目标位置点,就会产生历史路径,因此,在本实施例中,当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,可以通过历史路径进行路径规划。
在实际应用中,不可见障碍物可以认为是可移动的障碍物,环境地图中被标记的不可见障碍物,在当前状态下可能会被移走,也就是说,环境地图中被标记的不可见障碍物的位置,当前可能不存在障碍物,允许机器人通过,因此,在本实施例中,当机器人进行脱困时,可以根据环境地图中标记的不可见障碍物进行路径的规划。例如,从机器人的当前位置到目标位置点之间有不可见障碍物1、不可见障碍物2和不可见障碍物3,且不可见障碍物1和不可见障碍物2之间是可达的、不可见障碍物2和不可见障碍物3之间是可达的,那么就规划路径为:当前位置—>不可见障碍物1—>不可见障碍物2—>不可见障碍物3—>目标位置点。
步骤S120,依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。
在实际应用中,机器人会遇到各种被困的场景,例如,由于地图的精度问题,有些可通过的区域被标注为障碍物区域,则机器人无法通过以到达目标位置点;又如,当机器人通过一个较窄的通道达到一个开阔的区域后,该开阔区域中***全部非标记为有障碍物,该机器人被困在该区域内,需要再通过该较窄的通道返回时,由于该较窄的通道与机器人的尺寸相差不大,机器人无法准确进入该通道,则会被困,或者,该通道在环境地图中也被标记为障碍物,无法到达通道另一侧的目标位置点。
在机器人当前无法达到目标位置时,例如上述例子中的场景,则会机器人需要进行脱困处理。采用图1所示的实施例,根据历史路径以及不可见障碍物进行路径的规划,以便机器人可以通过规划的路径摆脱被困的处境,可提高机器人脱困的成功率,还可防止机器人因碰撞脱困而造成的硬件损坏,增强用户的使用体验。
在本发明的一个实施例中,步骤S110中的根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径包括:如果一条历史路径经过机器人的当前位置和目标位置点,则将这条历史路径的机器人的当前位置和目标位置点之间的部分作为到达目标位置点的路径之一。
在本实施例中,为了使得机器人可以从当前的位置到达目标位置点,则可以查找历史路径中是否存在经过机器人的当前位置和目标位置点的,如果存在,则可以直接将这条历史路径作为规划的路径之一,减少路径规划的耗时,进一步提高脱困效率。
在本发明的一个实施例中,步骤S110中的根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径包括:如果一条历史路径经过机器人的当前位置和指定位置点,且根据环境地图可知指定位置点与目标位置点之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与目标位置点之间的路径,将该历史路径中的机器人的当前位置和指定位置点之间的部分与指定位置点与目标位置点之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
上述实施例中,是直接从历史路径中查找出经过当前位置和目标位置点的历史路径。那么,也可以采用间接的方式进行路径的规划,所以,在本实施例中,查找历史路径中是否存在经过当前位置和指定位置点的,同时指定位置点和目标位置点是可达的,那么,规划的机器人的当前位置与目标位置点之间的路径可以是机器人从当前位置到达指定位置点,然后从指定位置点到达目标位置点,从而实现机器人从当前位置到达目标位置点。例如,机器人的当前为是是A,目标位置点是B,从环境地图可知指定位置点C与目标位置B是可达的,那么就从历史路径中查找是否有经过当前位置A和指定位置点C的,如果存在则记为路径位置A—>位置C,然后根据环境地图规划位置C—>位置C,将两个路径整合,则规划后的路径是位置A—>位置C—>位置C,即可实现机器人从当前位置到达目标位置点。
在本发明的一个实施例中,步骤S110中的根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径包括:如果一条历史路径经过目标位置点和指定位置点,且根据环境地图可知指定位置点与机器人的当前位置之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与机器人的当前位置之间的路径,将该历史路径中的目标位置点和指定位置点之间的部分与指定位置点与机器人的当前位置之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
本实施例也是采用间接的方式进行路径的规划,查找历史路径中是否存在经过目标位置点和指定位置点的,同时指定位置点和机器人的当前位置是可达的,那么,规划的机器人的当前位置与目标位置点之间的路径可以是机器人从当前位置到达指定位置点,然后从指定位置点到达目标位置点,从而实现机器人从当前位置到达目标位置点。
在本发明的一个实施例中,图1所示的不可见障碍物为:机器人上预设的第一类传感器探测不到,但机器人上预设的第二类传感器探测到的障碍物。
在实际应用中,障碍物对于传感器来说并非是可见的,也就是说,不同的传感器可检测的障碍物的种类有限,例如,红外传感器的检测信号是直线传播,通常离地面有一定的距离,对于用户不小心遗落的笔,笔在地上比较低矮,红外传感器的检测光无法打到笔上,那么对于该红外传感器就是不可见的。但是对于碰撞传感器来说,上述的笔等障碍物是可见的。所以,在构建环境地图时,机器人会根据传感器探测到的障碍物的不同进行相应的标记,例如,本实施例中的,将预设的第一类传感器探测不到,但预设的第二类传感器探测到的障碍物标记位不可见障碍物,那么在进行脱困路径规划时,就可以根据环境地图中标记的不可见障碍物进行路径规划。
在本实施例中,对于第一类传感器探测不到,且第二类传感器可以探测到的障碍物标记为不可见障碍物,这样的不可见障碍物可能是移动性的,例如,上述例子中的笔,如果用户将笔拾起,则该障碍物就会消失,允许机器人通过,这样环境地图中该位置虽然被标记为不可见障碍物,但是该位置实际上却是可以通过的。所以,为了在脱困处理中合理规划路径,提高脱困成功率,本实施例中会根据不可加障碍物进行路径规划。
具体地,第一类传感器包括:红外测距传感器和/或激光传感器。第二类传感器包括:碰撞传感器和/或超声波传感器。
在本发明的一个实施例中,图1所示的方法在执行脱困处理步骤之前,图1所示的方法进一步包括:判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达,是则执行脱困处理步骤,否则不执行脱困处理步骤。
在实际应用中,会存在目标位置本身就是不可达的,即不论怎样规划路径,从当前位置都不能达到目标位置点,为了保证脱困处理的有效性,防止***资源在脱困处理中的消耗和浪费,在进行脱困处理步骤前,先进行判断。本实施例中,在进行脱困处理步骤前,首先判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达。
进一步地,上述的判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达包括:如果存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且根据环境地图可知指定位置点与目标位置点之间可达,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
在本实施例中,在进行判断时,可以通过历史路径进行直接判断,或者通过历史路径进行间接的判断。如果历史路径中存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,说明机器人经历过从当前位置是可以到达目标位置点的路径,那么当前机器人也应该是可以从当前位置到达目标位置点的,那么就可以进行脱困处理步骤。如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且指定位置点与目标位置点之间可达,那么就说明机器人可以间接地通过指定位置点从当前位置到达目标位置点,也就是说,机器人从当前位置到目标位置点是可能的,则就可以进行脱困处理步骤。
例如,机器人当前在一个窄通道的一侧,目标位置点是窄通道另一侧的处于较开阔的一位置点,判断时,如果机器人的历史路径中显示机器人曾经从目标位置点到当前位置过,或者,从当前位置到达目标位置点过,那么说明确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;或者,如果机器人的历史路径中显示机器人曾经从目标位置点附近的指定位置点到当前位置过,或者,从当前位置到达目标位置点附近的指定位置点,且指定位置点与目标位置点是可达的,那么说明确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
在本发明的一个实施例中,上述实施例中的机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点包括:判断根据当前的环境地图,是否可以规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,若判断为否,则确定机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点。
机器人在工作过程中,通常会根据当前的环境地图进行路径的规划,然后按照规划的路线行进,也就是说,机器人要达到目标位置点,首先要根据当前的环境地图规划处从当前位置到达目标位置点的路径,按照规划的路径行进才能到达目标位置点。如果根据当前的环境地图规划不出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则说明机器人被困,需要进行脱困步骤。因此,在本实施例中,机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点即是根据当前的环境地图不能规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径。
在本发明的一个实施例中,图1所示的方法进一步包括:在依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径的过程中,如果根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则结束脱困处理步骤,根据规划出的路径行进到达目标位置点。
机器人在遍历规划处的到达目标位置点的路径的过程中,机器人在不断的改变位置,即机器人的当前位置是不断变化的,在本实施例中,在机器人遍历路径时,也在实时的根据当前的环境地图去规划从机器人当前位置到达目标位置点的路径,如果规划成功,说明机器人从当前位置可以到达目标位置点,机器人不会被困住,则不需要执行脱困处理步骤了。
例如,机器人处于位置点A时,按照当前的环境地图无法到达目标位置点B,则执行脱困处理步骤,规划出的到达目标位置点B的路径有路径1、路径2、路径3。当遍历路径1时,实时根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,但是仍然无法到达目标位置点B;当遍历路径2时,实时根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,当机器人遍历路径2的过程中,行进到位置点C时,根据当前的环境地图,能够规划处从位置点C到达目标位置点B的路径,则结束脱困处理步骤,根据规划出的从位置点C到达目标位置点B的路径行进到达目标位置点B。因为脱困处理步骤已经结束,则无需在尝试路径3了。
图2示出了根据本发明一个实施例的机器人的脱困处理装置的结构示意图。如图2所示,该机器人的脱困处理装置200适于当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行脱困处理步骤,包括:
路径规划单元210,适于根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径。
这里的目标位置点可能是机器人在之前的工作中曾到达过的目标位置点,就会产生历史路径,因此,在本实施例中,当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,可以通过历史路径进行路径规划。
在实际应用中,不可见障碍物可以认为是可移动的障碍物,环境地图中被标记的不可见障碍物,在当前状态下可能会被移走,也就是说,环境地图中被标记的不可见障碍物的位置,当前可能不存在障碍物,允许机器人通过,因此,在本实施例中,当机器人进行脱困时,可以根据环境地图中标记的不可见障碍物进行路径的规划。例如,从机器人的当前位置到目标位置点之间有不可见障碍物1、不可见障碍物2和不可见障碍物3,且不可见障碍物1和不可见障碍物2之间是可达的、不可见障碍物2和不可见障碍物3之间是可达的,那么就规划路径为:当前位置—>不可见障碍物1—>不可见障碍物2—>不可见障碍物3—>目标位置点。
脱困单元220,适于依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。
在实际应用中,机器人会遇到各种被困的场景,例如,由于地图的精度问题,有些可通过的区域被标注为障碍物区域,则机器人无法通过以到达目标位置点;又如,当机器人通过一个较窄的通道达到一个开阔的区域后,该开阔区域中***全部非标记为有障碍物,该机器人被困在该区域内,需要再通过该较窄的通道返回时,由于该较窄的通道与机器人的尺寸相差不大,机器人无法准确进入该通道,则会被困,或者,该通道在环境地图中也被标记为障碍物,无法到达通道另一侧的目标位置点。
在机器人当前无法达到目标位置时,例如上述例子中的场景,则会机器人需要进行脱困处理。采用图2所示的实施例,根据历史路径以及不可见障碍物进行路径的规划,以便机器人可以通过规划的路径摆脱被困的处境,可提高机器人脱困的成功率,还可防止机器人因碰撞脱困而造成的硬件损坏,增强用户的使用体验。
在本发明的一个实施例中,路径规划单元210,适于如果一条历史路径经过机器人的当前位置和目标位置点,则将这条历史路径的机器人的当前位置和目标位置点之间的部分作为到达目标位置点的路径之一。
在本实施例中,为了使得机器人可以从当前的位置到达目标位置点,则可以查找历史路径中是否存在经过机器人的当前位置和目标位置点的,如果存在,则可以直接将这条历史路径作为规划的路径之一,减少路径规划的耗时,进一步提高脱困效率。
在本发明的一个实施例中,路径规划单元210,适于如果一条历史路径经过机器人的当前位置和指定位置点,且根据环境地图可知指定位置点与目标位置点之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与目标位置点之间的路径,将该历史路径中的机器人的当前位置和指定位置点之间的部分与指定位置点与目标位置点之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
上述实施例中,是直接从历史路径中查找出经过当前位置和目标位置点的历史路径。那么,也可以采用间接的方式进行路径的规划,所以,在本实施例中,查找历史路径中是否存在经过当前位置和指定位置点的,同时指定位置点和目标位置点是可达的,那么,规划的机器人的当前位置与目标位置点之间的路径可以是机器人从当前位置到达指定位置点,然后从指定位置点到达目标位置点,从而实现机器人从当前位置到达目标位置点。例如,机器人的当前为是是A,目标位置点是B,从环境地图可知指定位置点C与目标位置B是可达的,那么就从历史路径中查找是否有经过当前位置A和指定位置点C的,如果存在则记为路径位置A—>位置C,然后根据环境地图规划位置C—>位置C,将两个路径整合,则规划后的路径是位置A—>位置C—>位置C,即可实现机器人从当前位置到达目标位置点。
在本发明的一个实施例中,路径规划单元210,适于如果一条历史路径经过目标位置点和指定位置点,且根据环境地图可知指定位置点与机器人的当前位置之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与机器人的当前位置之间的路径,将该历史路径中的目标位置点和指定位置点之间的部分与指定位置点与机器人的当前位置之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
本实施例也是采用间接的方式进行路径的规划,查找历史路径中是否存在经过目标位置点和指定位置点的,同时指定位置点和机器人的当前位置是可达的,那么,规划的机器人的当前位置与目标位置点之间的路径可以是机器人从当前位置到达指定位置点,然后从指定位置点到达目标位置点,从而实现机器人从当前位置到达目标位置点。
在本发明的一个实施例中,上述各实施例中的不可见障碍物为:机器人上预设的第一类传感器探测不到,但机器人上预设的第二类传感器探测到的障碍物。
在实际应用中,障碍物对于传感器来说并非是可见的,也就是说,不同的传感器可检测的障碍物的种类有限,例如,红外传感器的检测信号是直线传播,通常离地面有一定的距离,对于用户不小心遗落的笔,笔在地上比较低矮,红外传感器的检测光无法打到笔上,那么对于该红外传感器就是不可见的。但是对于碰撞传感器来说,上述的笔等障碍物是可见的。所以,在构建环境地图时,机器人会根据传感器探测到的障碍物的不同进行相应的标记,例如,本实施例中的,将预设的第一类传感器探测不到,但预设的第二类传感器探测到的障碍物标记位不可见障碍物,那么在进行脱困路径规划时,就可以根据环境地图中标记的不可见障碍物进行路径规划。
在本实施例中,对于第一类传感器探测不到,且第二类传感器可以探测到的障碍物标记为不可见障碍物,这样的不可见障碍物可能是移动性的,例如,上述例子中的笔,如果用户将笔拾起,则该障碍物就会消失,允许机器人通过,这样环境地图中该位置虽然被标记为不可见障碍物,但是该位置实际上却是可以通过的。所以,为了在脱困处理中合理规划路径,提高脱困成功率,本实施例中会根据不可加障碍物进行路径规划。
具体地,第一类传感器包括:红外测距传感器和/或激光传感器;第二类传感器包括:碰撞传感器和/或超声波传感器。
在本发明的一个实施例中,图2所示的装置进一步包括:判断单元,适于在执行脱困处理步骤之前,判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达,是则执行脱困处理步骤,否则不执行脱困处理步骤。
在实际应用中,会存在目标位置本身就是不可达的,即不论怎样规划路径,从当前位置都不能达到目标位置点,为了保证脱困处理的有效性,防止***资源在脱困处理中的消耗和浪费,在进行脱困处理步骤前,先进行判断。本实施例中,在进行脱困处理步骤前,首先判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达。
进一步地,上述的判断单元,适于如果存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且根据环境地图可知指定位置点与目标位置点之间可达,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
在本实施例中,在进行判断时,可以通过历史路径进行直接判断,或者通过历史路径进行间接的判断。如果历史路径中存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,说明机器人经历过从当前位置是可以到达目标位置点的路径,那么当前机器人也应该是可以从当前位置到达目标位置点的,那么就可以进行脱困处理步骤。如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且指定位置点与目标位置点之间可达,那么就说明机器人可以间接地通过指定位置点从当前位置到达目标位置点,也就是说,机器人从当前位置到目标位置点是可能的,则就可以进行脱困处理步骤。
例如,机器人当前在一个窄通道的一侧,目标位置点是窄通道另一侧的处于较开阔的一位置点,判断时,如果机器人的历史路径中显示机器人曾经从目标位置点到当前位置过,或者,从当前位置到达目标位置点过,那么说明确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;或者,如果机器人的历史路径中显示机器人曾经从目标位置点附近的指定位置点到当前位置过,或者,从当前位置到达目标位置点附近的指定位置点,且指定位置点与目标位置点是可达的,那么说明确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
在本发明的一个实施例中,图2所示的装置进一步包括:
确定单元,适于判断根据当前的环境地图,是否可以规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,若判断为否,则确定机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点。
机器人在工作过程中,通常会根据当前的环境地图进行路径的规划,然后按照规划的路线行进,也就是说,机器人要达到目标位置点,首先要根据当前的环境地图规划处从当前位置到达目标位置点的路径,按照规划的路径行进才能到达目标位置点。如果根据当前的环境地图规划不出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则说明机器人被困,需要进行脱困步骤。因此,在本实施例中,机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点即是根据当前的环境地图不能规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径。
在本发明的一个实施例中,图2所示的装置进一步包括:
结束单元,适于在依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径的过程中,如果根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则结束脱困处理步骤,根据规划出的路径行进到达目标位置点。
机器人在遍历规划处的到达目标位置点的路径的过程中,机器人在不断的改变位置,即机器人的当前位置是不断变化的,在本实施例中,在机器人遍历路径时,也在实时的根据当前的环境地图去规划从机器人当前位置到达目标位置点的路径,如果规划成功,说明机器人从当前位置可以到达目标位置点,机器人不会被困住,则不需要执行脱困处理步骤了。
例如,机器人处于位置点A时,按照当前的环境地图无法到达目标位置点B,则执行脱困处理步骤,规划出的到达目标位置点B的路径有路径1、路径2、路径3。当遍历路径1时,实时根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,但是仍然无法到达目标位置点B;当遍历路径2时,实时根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,当机器人遍历路径2的过程中,行进到位置点C时,根据当前的环境地图,能够规划处从位置点C到达目标位置点B的路径,则结束脱困处理步骤,根据规划出的从位置点C到达目标位置点B的路径行进到达目标位置点B。因为脱困处理步骤已经结束,则无需在尝试路径3了。
本发明还提供了一种电子设备,其中,该电子设备包括:
处理器;以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器,可执行指令在被执行时使处理器执行根据图1所示的及其各实施例中的机器人的脱困处理方法。
图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。如图3所示,该电子设备300包括:
处理器310;以及被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器320,在存储器320中,有存储程序代码的存储空间330,用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码340存储在存储空间330中,该程序代码在被执行时使处理器310执行根据图1所示的及其各实施例中的机器人的脱困处理方法。
在本发明一个实施例中,图3所示的电子设备是机器人。
优选地,图3所示的电子设备是扫地机器人。
图4示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。如图4所示,该计算机可读存储介质400,存储一个或多个程序(程序代码)410,一个或多个程序(程序代码)410当被处理器执行时,用于执行根据本发明的方法步骤,即图1所示的以及其各实施例中的机器人的脱困处理方法。
需要说明的是,图3所示的电子设备和图4所示的计算机可读存储介质的各实施例与图1所示的方法的各实施例对应相同,上文已有详细说明,在此不再赘述。
综上所述,根据本发明的技术方案,当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行如下的脱困处理步骤:根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径;依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。通过本技术方案,在机器人当前无法达到目标位置时,进行脱困处理,摆脱被困的处境,可提高机器人脱困的成功率,还可防止机器人因碰撞脱困而造成的硬件损坏,增强用户的使用体验。
需要说明的是:
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的机器人的脱困处理装置、机器人、电子设备和计算机可读存储介质中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
例如,图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。该电子设备300传统上包括处理器310和被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器320。存储器320可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器320具有存储用于执行图1所示的以及各实施例中的任何方法步骤的程序代码340的存储空间330。例如,用于程序代码的存储空间330可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个程序代码340。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘,紧致盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为例如图4所述的计算机可读存储介质400。该计算机可读存储介质400可以具有与图3的电子设备中的存储器320类似布置的存储段、存储空间等。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。通常,存储单元存储有用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码410,即可以由诸如310之类的处理器读取的程序代码,当这些程序代码由电子设备运行时,导致该电子设备执行上面所描述的方法中的各个步骤。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明公开了A1、一种机器人的脱困处理方法,其中,该方法包括:当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行如下的脱困处理步骤:
根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径;
依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。
A2、如A1所述的方法,其中,所述根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径包括:
如果一条历史路径经过机器人的当前位置和目标位置点,则将这条历史路径的机器人的当前位置和目标位置点之间的部分作为到达目标位置点的路径之一。
A3、如A1所述的方法,其中,所述根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径包括:
如果一条历史路径经过机器人的当前位置和指定位置点,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与目标位置点之间的路径,将该历史路径中的机器人的当前位置和指定位置点之间的部分与所述指定位置点与目标位置点之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
A4、如A1所述的方法,其中,所述不可见障碍物为:
机器人上预设的第一类传感器探测不到,但机器人上预设的第二类传感器探测到的障碍物。
A5、如A4所述的方法,其中,
所述第一类传感器包括:红外测距传感器和/或激光传感器;
所述第二类传感器包括:碰撞传感器和/或超声波传感器。
A6、如A1所述的方法,其中,该方法在执行脱困处理步骤之前,进一步包括:
判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达,是则执行脱困处理步骤,否则不执行脱困处理步骤。
A7、如A6所述的方法,其中,所述判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达包括:
如果存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;
如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
A8、如A1所述的方法,其中,所述机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点包括:
判断根据当前的环境地图,是否可以规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,若判断为否,则确定机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点。
A9、如A1-A8中任一项所述的方法,其中,该方法进一步包括:
在依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径的过程中,如果根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则结束所述脱困处理步骤,根据规划出的所述路径行进到达目标位置点。
本发明还公开了B10、一种机器人的脱困处理装置,其中,该装置适于当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行脱困处理步骤,包括:
路径规划单元,适于根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径;
脱困单元,适于依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。
B11、如B10所述的装置,其中,
所述路径规划单元,适于如果一条历史路径经过机器人的当前位置和目标位置点,则将这条历史路径的机器人的当前位置和目标位置点之间的部分作为到达目标位置点的路径之一。
B12、如B10所述的装置,其中,
所述路径规划单元,适于如果一条历史路径经过机器人的当前位置和指定位置点,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与目标位置点之间的路径,将该历史路径中的机器人的当前位置和指定位置点之间的部分与所述指定位置点与目标位置点之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
B13、如B10所述的装置,其中,所述不可见障碍物为:
机器人上预设的第一类传感器探测不到,但机器人上预设的第二类传感器探测到的障碍物。
B14、如B13所述的装置,其中,
所述第一类传感器包括:红外测距传感器和/或激光传感器;
所述第二类传感器包括:碰撞传感器和/或超声波传感器。
B15、如B10所述的装置,其中,该装置进一步包括:
判断单元,适于在执行脱困处理步骤之前,判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达,是则执行脱困处理步骤,否则不执行脱困处理步骤。
B16、如B15所述的装置,其中,
所述判断单元,适于如果存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
B17、如B10所述的装置,其中,该装置进一步包括:
确定单元,适于判断根据当前的环境地图,是否可以规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,若判断为否,则确定机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点。
B18、如B10-B17中任一项所述的装置,其中,该装置进一步包括:
结束单元,适于在依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径的过程中,如果根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则结束所述脱困处理步骤,根据规划出的所述路径行进到达目标位置点。
本发明还公开了C19、一种电子设备,其中,该电子设备包括:
处理器;以及,
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据A1~A9中任一项所述的方法。
本发明还公开了D20、一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被处理器执行时,实现A1~A9中任一项所述的方法。
Claims (20)
1.一种机器人的脱困处理方法,其中,该方法包括:
基于环境地图中根据机器人历史被困场景标注的障碍物,确定机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点;
当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行如下的脱困处理步骤:
根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径;其中,所述历史路径为在所述机器人之前的工作中曾到达过所述目标位置点时生成;
依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径包括:
如果一条历史路径经过机器人的当前位置和目标位置点,则将这条历史路径的机器人的当前位置和目标位置点之间的部分作为到达目标位置点的路径之一。
3.如权利要求1所述的方法,其中,所述根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径包括:
如果一条历史路径经过机器人的当前位置和指定位置点,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与目标位置点之间的路径,将该历史路径中的机器人的当前位置和指定位置点之间的部分与所述指定位置点与目标位置点之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
4.如权利要求1所述的方法,其中,所述不可见障碍物为:
机器人上预设的第一类传感器探测不到,但机器人上预设的第二类传感器探测到的障碍物。
5.如权利要求4所述的方法,其中,
所述第一类传感器包括:红外测距传感器和/或激光传感器;
所述第二类传感器包括:碰撞传感器和/或超声波传感器。
6.如权利要求1所述的方法,其中,该方法在执行脱困处理步骤之前,进一步包括:
判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达,是则执行脱困处理步骤,否则不执行脱困处理步骤。
7.如权利要求6所述的方法,其中,所述判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达包括:
如果存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;
如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
8.如权利要求1所述的方法,其中,所述机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点包括:
判断根据当前的环境地图,是否可以规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,若判断为否,则确定机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点。
9.如权利要求1-8中任一项所述的方法,其中,该方法进一步包括:
在依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径的过程中,如果根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则结束所述脱困处理步骤,根据规划出的所述路径行进到达目标位置点。
10.一种机器人的脱困处理装置,其中,该装置适于当机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点时,执行脱困处理步骤,包括:
路径规划单元,适于根据历史路径规划出到达目标位置点的一条或多条路径;和/或,根据环境地图中标记的不可见障碍物,规划出经过不可见障碍物的到达目标位置点的一条或多条路径;其中,所述历史路径为在所述机器人之前的工作中曾到达过所述目标位置点时生成;
脱困单元,适于依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径,如果能够到达目标位置点,则脱困成功,如果仍不能到达目标位置点,则脱困失败。
11.如权利要求10所述的装置,其中,
所述路径规划单元,适于如果一条历史路径经过机器人的当前位置和目标位置点,则将这条历史路径的机器人的当前位置和目标位置点之间的部分作为到达目标位置点的路径之一。
12.如权利要求10所述的装置,其中,
所述路径规划单元,适于如果一条历史路径经过机器人的当前位置和指定位置点,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则根据环境地图规划出指定位置点与目标位置点之间的路径,将该历史路径中的机器人的当前位置和指定位置点之间的部分与所述指定位置点与目标位置点之间的路径整合为一条到达目标位置点的路径。
13.如权利要求10所述的装置,其中,所述不可见障碍物为:
机器人上预设的第一类传感器探测不到,但机器人上预设的第二类传感器探测到的障碍物。
14.如权利要求13所述的装置,其中,
所述第一类传感器包括:红外测距传感器和/或激光传感器;
所述第二类传感器包括:碰撞传感器和/或超声波传感器。
15.如权利要求10所述的装置,其中,该装置进一步包括:
判断单元,适于在执行脱困处理步骤之前,判断从机器人的当前位置到目标位置点是否历史可达,是则执行脱困处理步骤,否则不执行脱困处理步骤。
16.如权利要求15所述的装置,其中,
所述判断单元,适于如果存在经过机器人的当前位置和目标位置点的路径,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达;如果存在经过机器人的当前位置和指定位置点的路径,且根据环境地图可知所述指定位置点与目标位置点之间可达,则确定从机器人的当前位置到目标位置点是历史可达。
17.如权利要求10所述的装置,其中,该装置进一步包括:
确定单元,适于判断根据当前的环境地图,是否可以规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,若判断为否,则确定机器人按照当前的环境地图无法到达目标位置点。
18.如权利要求10-17中任一项所述的装置,其中,该装置进一步包括:
结束单元,适于在依次遍历所规划出的到达目标位置点的路径的过程中,如果根据当前的环境地图能够规划出从机器人当前位置到达目标位置点的路径,则结束所述脱困处理步骤,根据规划出的所述路径行进到达目标位置点。
19.一种电子设备,其中,该电子设备包括:
处理器;以及,
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1~9中任一项所述的方法。
20.一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被处理器执行时,实现权利要求1~9中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810166662.4A CN108469816B (zh) | 2018-02-28 | 2018-02-28 | 一种机器人的脱困处理方法、装置和机器人 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810166662.4A CN108469816B (zh) | 2018-02-28 | 2018-02-28 | 一种机器人的脱困处理方法、装置和机器人 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108469816A CN108469816A (zh) | 2018-08-31 |
CN108469816B true CN108469816B (zh) | 2021-06-18 |
Family
ID=63264959
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810166662.4A Active CN108469816B (zh) | 2018-02-28 | 2018-02-28 | 一种机器人的脱困处理方法、装置和机器人 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108469816B (zh) |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109240303A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-18 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种机器人的路径规划方法、装置及电子设备 |
CN111035317A (zh) * | 2018-10-12 | 2020-04-21 | 北京奇虎科技有限公司 | 检测以及处理局部困境的方法、装置及计算设备 |
CN109528089B (zh) * | 2018-11-19 | 2021-03-23 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种被困清洁机器人的继续行走方法、装置及芯片 |
CN111714028A (zh) * | 2019-03-18 | 2020-09-29 | 北京奇虎科技有限公司 | 清扫设备的禁区脱困方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN111736580B (zh) * | 2019-03-19 | 2024-04-16 | 北京奇虎科技有限公司 | 扫地设备的避障脱困方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110448241B (zh) * | 2019-07-18 | 2021-05-18 | 华南师范大学 | 机器人被困检测及脱困方法 |
CN110488846A (zh) * | 2019-09-19 | 2019-11-22 | 广州文远知行科技有限公司 | 无人驾驶远程协助方法、装置、设备及储存介质 |
CN110940341B (zh) * | 2019-12-31 | 2022-04-22 | 达闼机器人有限公司 | 路径规划方法、机器人及计算机可读存储介质 |
CN113156956B (zh) * | 2021-04-26 | 2023-08-11 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 机器人的导航方法、芯片及机器人 |
CN113997283A (zh) * | 2021-10-18 | 2022-02-01 | 深圳优地科技有限公司 | 控制机器人运动的方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN117796711B (zh) * | 2024-02-29 | 2024-06-07 | 杭州华橙软件技术有限公司 | 一种机器人的脱困处理方法、机器人和存储介质 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101666649B (zh) * | 2009-09-17 | 2011-12-28 | 华南农业大学 | 一种非360°探测机器人的定目标导航方法 |
KR102158690B1 (ko) * | 2013-12-27 | 2020-10-23 | 엘지전자 주식회사 | 로봇 청소기, 로봇 청소기 시스템 및 그 제어방법 |
CN104808671B (zh) * | 2015-05-19 | 2017-03-15 | 东南大学 | 一种家居环境下的机器人路径规划方法 |
CN105676845A (zh) * | 2016-01-19 | 2016-06-15 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种智能安保服务机器人复杂环境避障方法及安保服务机器人 |
CN106598054B (zh) * | 2017-01-16 | 2019-10-11 | 深圳优地科技有限公司 | 机器人路径调整方法及装置 |
CN107463177A (zh) * | 2017-08-22 | 2017-12-12 | 北京小米移动软件有限公司 | 控制移动的方法、装置及*** |
CN107450557A (zh) * | 2017-09-10 | 2017-12-08 | 南京中高知识产权股份有限公司 | 一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法 |
CN107518833A (zh) * | 2017-10-12 | 2017-12-29 | 南京中高知识产权股份有限公司 | 一种扫地机器人的障碍物识别方法 |
CN107643755B (zh) * | 2017-10-12 | 2022-08-09 | 南京中高知识产权股份有限公司 | 一种扫地机器人的高效控制方法 |
-
2018
- 2018-02-28 CN CN201810166662.4A patent/CN108469816B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108469816A (zh) | 2018-08-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108469816B (zh) | 一种机器人的脱困处理方法、装置和机器人 | |
CN108445878B (zh) | 一种用于扫地机器人的障碍物处理方法和扫地机器人 | |
CN111562777A (zh) | 一种扫地机器人的清扫路径规划方法和装置 | |
JP6024229B2 (ja) | 監視装置、監視方法、及びプログラム | |
CN108693880B (zh) | 智能移动设备及其控制方法、存储介质 | |
CN107913039B (zh) | 用于清洁机器人的区块选择方法、装置及机器人 | |
CN110353573B (zh) | 扫地机器人的脱困方法、扫地机器人、计算设备及存储介质 | |
KR101546590B1 (ko) | 원을 위한 허프 변환 | |
CN109358619A (zh) | 一种机器人清扫方法、装置及电子设备 | |
CN110680253A (zh) | 一种机器人沿边清洁的方法及机器人 | |
CN113219992B (zh) | 一种路径规划方法及清洁机器人 | |
CN108209744A (zh) | 清洁方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN108209743B (zh) | 一种定点清洁方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN108873882B (zh) | 智能移动设备及其移动路径规划方法、装置、程序、介质 | |
CN109696909B (zh) | 足式机器人路径规划方法及装置 | |
CN105303887B (zh) | 用于监视车辆的期望轨迹的方法和设备 | |
JP2013174568A (ja) | 移動体追跡装置、移動体追跡方法、及びプログラム | |
CN111240308A (zh) | 重复绕障的检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN114001728A (zh) | 移动机器人的控制方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111736581A (zh) | 一种智能移动设备的全局路径规划方法和装置 | |
CN112180914A (zh) | 地图处理方法、装置、存储介质和机器人 | |
EP4390313A1 (en) | Navigation method and self-propelled apparatus | |
CN112068547B (zh) | 一种基于amcl的机器人定位方法、装置和机器人 | |
CN116091593A (zh) | 机器人状态的确定方法和装置、存储介质、电子装置 | |
CN114812539A (zh) | 地图探索、地图使用方法、装置、机器人和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |