CN110645992B - 一种导航方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供一种导航方法及装置,涉及机器人技术领域。该方法包括:获取跟随机器人所在的第一当前位置、第一目标位置,以及获取由第一当前位置到第一目标位置的第一路径;接收处于同一网络环境下的目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应的目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径,该方法通过判定同一网络环境下满足跟随条件的机器人并进行跟随,以解决现有的导航方法成本较高、危险性高且效率较低的问题。
Description
技术领域
本申请涉及机器人技术领域,具体而言,涉及一种导航方法及装置。
背景技术
现有的多机器人导航方法主要包括两种:一种是采用集中调度的方式,即通过中央服务器统一调度各个机器人的运行路线,但在许多日常场景如酒店中不具备部署条件,且成本较高;另一种是各个机器人自主导航,将其他机器人作为动态障碍物进行导航,该种方式中的机器人容易与其他机器人发生碰撞,具有较高的危险性且效率较低的问题。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种导航方法及装置,通过判定同一网络环境下满足跟随条件的机器人并进行跟随,以解决现有的导航方法成本较高、危险性高且效率较低的问题。
本申请实施例提供了一种导航方法,包括:
获取跟随机器人所在的第一当前位置、第一目标位置,以及获取由第一当前位置到第一目标位置的第一路径;
接收处于同一网络环境下的目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;
将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径。
在上述实现过程中,同一网络环境下的目标机器人向外发送自身的第二当前位置和第二目标位置,跟随机器人接收该第二当前位置和第二目标位置,并根据第二当前位置和第二目标位置确定第二路径,将自身的第一路径与第二路径比较,当满足跟随条件时,切换至跟随模式,根据满足跟随条件的目标机器人的第二路径规划自身的当前路径,该种方法不需要使用中央服务器统一调度,避免了高成本的问题,同时降低了自由导航时与其他机器人碰撞的概率,因此本方法解决了现有方法中成本较高、危险性高且效率较低的问题。
进一步地,该方法还包括:
定期接收所述目标机器人的第二当前位置和第二目标位置;
根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;
将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径不满足跟随条件时,切换至自主导航模式。
在上述实现过程中,进入跟随模式后,跟随机器人扔然要定期接收目标机器人即被跟随机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据第二当前位置和第二目标位置确定该目标机器人的当前的第二路径,将第一路径与第二路径进行比较,当第二路径不满足跟随机器人的跟随条件时,跟随机器人将切换至自主导航模式,实现了跟随模式和自主导航模式的自由切换。
进一步地,所述将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径,包括:
定期接收被跟随机器人的第二当前位置,所述被跟随机器人为满足所述跟随条件的第二路径对应的目标机器人;
切换所述第二当前位置为跟随机器人的当前目标位置,根据所述第一当前位置和当前目标位置规划所述跟随机器人的当前路径。
在上述实现过程中,在进入跟随模式后,跟随机器人定期接收被跟随机器人的第二当前位置,并将该第二当前位置作为跟随机器人的当前目标位置,根据第一当前位置和当前目标位置规划跟随机器人的当前路径,实现跟随机器人的跟随功能,避免跟随机器人与被跟随机器人相撞,提高了导航的效率,增强了安全性,实现了在同一网络环境下的多台机器人的安全、高效导航。
进一步地,在所述接收处于同一网络环境下的目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径的步骤之前,所述方法还包括:
建立航路地图;
在所述航路地图中标定航路点;
当接收到所述第二当前位置和第二目标位置时,根据所述第二当前位置和第二目标位置之间的航路点确定所述目标机器人的第二路径。
在上述实现过程中,通过建立航路地图,使得同一网络环境下的多台机器人使用同一个航路地图,这样只要接收到周围其他机器人的当前位置和目标位置,即可根据当前位置和目标位置确定对应机器人的路径,而避免了多台机器人同时向外发送当前位置、目标位置和路径造成的流量浪费,提高了传输效率。
进一步地,所述将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据所述第二路径规划所述跟随机器人的当前路径,包括:
获取所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离、所述第二路径的长度,以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离;
判断是否同时满足所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离小于第一预设阈值,所述第二路径的长度大于第二预设阈值,所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的条件;
若是,则根据所述第二路径规划所述跟随机器人的当前路径。
在上述实现过程中,由于跟随机器人同时接收同一网络环境下周围多台目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,因此需要根据跟随条件判断哪台机器人的第二路径符合跟随机器人的跟随条件,以实现跟随;其中,第一当前位置与第二当前位置之间的距离小于第一预设阈值的目的是为了限定跟随机器人与被跟随机器人之间的距离,如果距离太远,跟随机器人与被跟随机器人之间可能存在其他目标机器人,则有可能发生碰撞;第二路径的长度大于第二预设阈值是为了方便跟随和截取距离跟随机器人最近的一段路径进行比较和跟随,方便判断是否满足跟随条件;跟随机器人与目标机器人运动方向一致且所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值,目的是为了使得被跟随机器人在跟随机器人的前方且附近运动,能够被跟随。
进一步地,所述判断是否满足所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的条件的条件时,包括:
截取以第二当前位置为端点、长度为第四预设阈值的第二路径段,将第二当前位置、所述第二路径段末端的航路点分别标记为第三航路点和第四航路点;
获取与所述第二路径段对应的距离最近的第一路径上的第一路径段,标记所述第一路径段的始末端点为第一航路点和第二航路点;
当向量<第一当前位置,第三航路点>、向量<第三航路点,第四航路点>和向量<第一航路点,第二航路点>分别与所述跟随机器人沿所述第一路径前进方向的夹角小于90度且大于等于0度时,判定所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致;
当所述第一航路点到第三航路点的距离以及第二航路点到第四航路点的距离均小于第三预设阈值时,判定所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值。
在上述实现过程中,由于跟随机器人跟随目标机器人的路径通常不是全程而是某一段路,因此可以通过截取所在路径的一段进行比较,提高匹配的效率;当上述四个向量与跟随机器人沿第一路径前进方向的夹角小于90度且大于等于0度时,说明目标机器人在跟随机器人的前方且两者的运动方向一致,满足其中一个跟随条件;当第一航路点到第三航路点的距离以及第二航路点到第四航路点的距离均小于第三预设阈值时,说明第一路径段和第二路径段之间的距离一定小于第三预设阈值,目标机器人在跟随机器人附近,在距离上满足跟随条件。
进一步地,所述将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径,还包括:
当有多台目标机器人的第二路径满足跟随条件时,确定距离跟随机器人最近的目标机器人为被跟随机器人。
在上述实现过程中,当跟随机器人检测到同一网络环境下的多台目标机器人均满足上述跟随条件时,可以将距离跟随机器人最近的目标机器人作为被跟随机器人,这样可以避免跟随机器人与前方机器人发生碰撞,提高导航的安全性。
示例的,本申请还提供一种导航装置,所述装置包括:
第一路径获取模块,用于获取跟随机器人所在的第一当前位置、第一目标位置,以及获取由第一当前位置到第一目标位置的第一路径;
第二路径获取模块,用于接收处于同一网络环境下的目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;
跟随判断模块,用于将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径。
在上述实现过程中,跟随机器人通过第一路径获取模块获取自身的第一路径,通过第二路径获取模块获取同一网络环境下其他目标机器人的第二路径,通过跟随判断模块判断第二路径是否满足跟随条件,如果满足则跟随机器人根据对应的目标机器人的第二路径规划自身当前路径,如此在前进的过程中,跟随机器人可以降低与其他机器人发生碰撞的几率,提高导航的安全性,解决了现有的导航方法成本较高、危险性高且效率较低的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种导航方法的流程图;
图2为本申请实施例提供的建立航路的流程图;
图3为本申请实施例提供的步骤S300的具体实现流程图;
图4为本申请实施例提供的判断是否满足所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的条件时的具体流程图;
图5为本申请实施例提供的第一路径和第二路径的示意图;
图6为本申请实施例提供的根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径的方法的流程图;
图7为本申请实施例提供的当跟随机器人切换至跟随模式后的具体流程图;
图8为本申请实施例提供的导航装置的结构框图;
图9为本申请实施例提供的一种导航装置的具体结构框图;
图10为本申请实施例提供的跟随条件模块322的具体结构框图。
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描述。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参看图1,图1为本申请实施例提供的一种导航方法的流程图。该方法应用于如酒店等场合的服务机器人,酒店一般具有长走廊,且走廊宽度有限,容易发生碰撞,本方法可以解决该问题。
该方法具体可以包括以下步骤:
步骤S100:获取跟随机器人所在的第一当前位置、第一目标位置,以及获取由第一当前位置到第一目标位置的第一路径;
示例的,跟随机器人获取自身当前所在的第一当前位置和第一目标位置,并根据第一当前位置和第一目标位置可以确定导航的第一路径。
步骤S200:接收处于同一网络环境下的目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;
示例的,同一网络环境可以包括但不限于近场通信、UWB(Ultra Wideband,超宽带)、云端共享和局域网等,跟随机器人和其周围的其他目标机器人可以采用上述同一网络环境广播共享自身的当前位置和目标位置。
如图2所示,为本申请实施例提供的建立航路的流程图。在上述步骤之前,该方法还包括:
步骤S210:建立航路地图;
步骤S220:在所述航路地图中标定航路点;
步骤S230:当接收到所述第二当前位置和第二目标位置时,根据所述第二当前位置和第二目标位置之间的航路点确定所述目标机器人的第二路径。
在上述实现过程中,通过建立航路地图,使得同一网络环境下的多台机器人使用同一个航路地图,这样同一网络环境下的所有目标机器人只需向外广播分享自身的第二当前位置和第二目标位置,跟随机器人接收到第二当前位置和第二目标位置,即可根据航路地图上的航路点确定对应的第二路径,无需目标机器人向外广播自身的第二路径,避免了多台目标机器人同时向外发送自身的第二当前位置、第二目标位置和第二路径造成的流量浪费,提高了数据传输效率。
因此,在步骤S200中,跟随机器人只要接收到周围目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,即可根据第二当前位置和第二目标位置确定对应的第二路径。
步骤S300:将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应的目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径。
示例的,如图3所示,为本申请实施例提供的步骤S300的具体实现流程图。该步骤的实现过程具体可以包括以下步骤:
步骤S310:获取所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离、所述第二路径的长度,以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离;
在上述实现过程中,获取用于跟随条件判断所需的参数,包括第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离、第二路径的长度以及第一路径到所述第二路径的最小距离。
步骤S320:判断是否同时满足所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离小于第一预设阈值,所述第二路径的长度大于第二预设阈值,所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的条件;
在上述实现过程中,如果目标机器人满足上述跟随条件,则该目标机器人可以作为被跟随机器人,跟随机器人进入跟随模式即通过该被跟随跟随机器人规划路径。
示例的,如图4所示,为本申请实施例提供的判断是否满足所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的条件时的具体流程图,具体可以根据以下方法进行判断:
步骤S321:截取以第二当前位置为端点、长度为第四预设阈值的第二路径段,将第二当前位置、所述第二路径段末端的航路点分别标记为第三航路点和第四航路点;
步骤S322:获取与所述第二路径段对应的距离最近的第一路径上的第一路径段,标记所述第一路径段的始末端点为第一航路点和第二航路点;
步骤S323:当向量<第一当前位置,第三航路点>、向量<第三航路点,第四航路点>和向量<第一航路点,第二航路点>分别与跟随机器人沿所述第一路径前进方向的夹角小于90度且大于等于0度时,判定所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致;
步骤S324:当所述第一航路点到第三航路点的距离以及第二航路点到第四航路点的距离均小于第三预设阈值时,判定所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值。
示例的,如图5所示,为本申请实施例提供的第一路径和第二路径的示意图。将跟随机器人标记为A,目标机器人标记为B,跟随机器人获得第一路径PlanA,对应的航路点为a1,a2…an,跟随机器人获得目标机器人第二路径PlanB,对应的航路点为b1,b2…bm,跟随机器人A跟随目标机器人B的跟随条件为:
第一当前位置与第二当前位置之间的距离小于第一预设阈值,示例的,Distance(A,B)<2m,即跟随机器人A和目标机器人B的距离小于2米;
第二路径的长度大于第二预设阈值,示例的,PlanB的长度大于1m;
截取以第二当前位置为端点、长度为第四预设阈值的第二路径段,将第二当前位置、所述第二路径段末端的航路点分别标记为第三航路点和第四航路点,示例的,取PlanB以第二当前位置为端点的一段路径,其长度为3m,即为第二路径段,第二当前位置对应的第三航路点为b1,第四航路点为bx;当PlanB的长度不足3m时,取PlanB的整体长度作为第二路径段;
获取与所述第二路径段对应的距离最近的第一路径上的第一路径段,标记所述第一路径段的始末端点为第一航路点和第二航路点,示例的,与第二路径段距离最近的第一路径段的初始端对应的第一航路点为ai,终端对应的第二航路点为aj;
当向量<第一当前位置,第三航路点>、向量<第三航路点,第四航路点>和向量<第一航路点,第二航路点>分别与跟随机器人沿所述第一路径前进方向的夹角小于90度且大于等于0度时,判定所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致,示例的,向量<a1,b1>、<b1,bx>、<ai,aj>与PlanA沿a1到an所在的方向的夹角大于或等于0度且小于90度时,很显然跟随机器人A和目标机器人B的运动方向一致并且目标机器人B在跟随机器人A的前方;
当所述第一航路点到第三航路点的距离以及第二航路点到第四航路点的距离均小于第三预设阈值时,判定所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值,示例的,a1到b1的距离为di,aj到bx的距离为dj,当di和dj的值均小于第三预设阈值e时,很显然第一路径段和第二路径段中间的其他航路点之间的距离均小于e,满足第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的判定条件;
满足上述条件时,可以认为目标机器人B在跟随机器人A的前方,且两者的路径有重叠,跟随机器人A可以根据目标机器人B对应的第二路径规划自身路径,即切换至跟随模式。
步骤S330:若是,则根据所述第二路径规划所述跟随机器人的当前路径。
示例的,如图6所示,为本申请实施例提供的根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径的方法的流程图,具体可以包括以下步骤:
步骤S301:定期接收被跟随机器人的第二当前位置,所述被跟随机器人为满足所述跟随条件的第二路径对应的目标机器人;
在同一网络环境下的所有目标机器人均定期向外广播分享自身的第二当前位置和第二目标位置,目标机器人随着位置的移动,定期向外广播自身的第二当前位置和第二目标位置,以供跟随机器人(无论是否进入跟随模式)判断是否满足跟随条件。
步骤S302:切换所述第二当前位置为跟随机器人的当前目标位置,根据所述第一当前位置和当前目标位置规划所述跟随机器人的当前路径。
当跟随机器人进入跟随模式后,定期接收被跟随机器人的第二当前位置,作为自身的当前目标位置,规划从第一当前位置到当前目标位置的路径,实现对前方目标机器人的跟随行为。
此外,当有多台目标机器人的第二路径满足跟随条件时,确定距离跟随机器人最近的目标机器人为被跟随机器人。
示例的,如有目标机器人A、B和C,当B和C均满足上述跟随条件时,则A选择距离最近的B作为跟随目标,形成A跟随B,B跟随C的跟随模式。
如图7所示,为本申请实施例提供的当跟随机器人切换至跟随模式后的具体流程图,该方法还包括:
步骤S401:定期接收所述目标机器人的第二当前位置和第二目标位置;
步骤S402:根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;
步骤S403:将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径不满足跟随条件时,切换至自主导航模式。
当跟随机器人切换至跟随模式后,并不影响跟随机器人定期接收被跟随机器人广播共享的第二当前位置和第二目标位置,目标机器人广播共享第二当前位置和第二目标位置是周期性行为,并不受导航模式切换的影响,因此跟随机器人会在接收到被跟随机器人广播共享的第二当前位置和第二目标位置后,根据第二当前位置和第二目标位置确定被跟随机器人的第二路径,将第一路径与所述第二路径进行比较,从而判定第二路径是否满足跟随条件,当不满足时,切换至自主导航模式。
所述自主导航模式为将周围机器人当成移动障碍物,在该情况下,存在后方机器人超越前方机器人的情形,但后方机器人在超越前方机器人时,可能会发生碰撞,存在安全隐患。但如果在酒店等场合设置单独的中央服务器对各个机器人进行统一调度,实施成本较高;通过本方法当跟随机器人与前方目标机器人的路径相匹配时,切换至跟随模式,可以有效减小碰撞的可能性,从而解决现有方法中采用中央服务器和自主导航模式的方法带来的成本较高、危险性高且效率低等问题,从而实现在酒店等场景下的多机器人安全高效导航的目的。
实施例2
本申请实施例还提供一种导航装置,如图8所示,为本申请实施例提供的导航装置的结构框图。该装置包括:
第一路径获取模块100,用于获取跟随机器人所在的第一当前位置、第一目标位置,以及获取由第一当前位置到第一目标位置的第一路径;
第二路径获取模块200,用于接收处于同一网络环境下的目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;
跟随判断模块300,用于将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径。
如图9所示,为本申请实施例提供的一种导航装置的具体结构框图。该装置还包括自主导航切换模块401,用于将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径不满足跟随条件时,切换至自主导航模式。
示例的,跟随判断模块300包括跟随模块310,所述跟随模块310包括:
第二当前位置接收模块311,用于定期接收被跟随机器人的第二当前位置,所述被跟随机器人为满足所述跟随条件的第二路径对应的目标机器人;
当前路径规划模块312,用于切换所述第二当前位置为跟随机器人的当前目标位置,根据所述第一当前位置和当前目标位置规划所述跟随机器人的当前路径。
示例的,该装置还包括航路建立模块210:
航路地图建立模块211,用于建立航路地图;
航路点标定模块212,用于在所述航路地图中标定航路点;
第二路径确立模块213,用于当接收到所述第二当前位置和第二目标位置时,根据所述第二当前位置和第二目标位置之间的航路点确定所述目标机器人的第二路径。
示例的,跟随判断模块300还包括跟随条件判断模块320,所述跟随条件判断模块包括:
参数获取模块321,用于获取所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离、所述第二路径的长度,以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离;
跟随条件模块322,用于判断是否同时满足所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离小于第一预设阈值,所述第二路径的长度大于第二预设阈值,所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的条件;
模式切换模块323,用于若满足跟随条件,则根据所述第二路径规划所述跟随机器人的当前路径。
示例的,如图10所示,为本申请实施例提供的跟随条件模块322的具体结构框图。跟随条件模块322包括:
第二路径段获取模块3221,用于截取以第二当前位置为端点、长度为第四预设阈值的第二路径段,将第二当前位置、所述第二路径段末端的航路点分别标记为第三航路点和第四航路点;
第一路径段获取模块3222,用于获取与所述第二路径段对应的距离最近的第一路径上的第一路径段,标记所述第一路径段的始末端点为第一航路点和第二航路点;
运动方向判定模块3223,用于当向量<第一当前位置,第三航路点>、向量<第三航路点,第四航路点>和向量<第一航路点,第二航路点>分别与跟随机器人沿所述第一路径前进方向的夹角小于90度且大于等于0度时,判定所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致;
距离判定模块3224,用于当所述第一航路点到第三航路点的距离以及第二航路点到第四航路点的距离均小于第三预设阈值时,判定所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值。
该装置还包括:
被跟随机器人判定模块402,用于当有多台目标机器人的第二路径满足跟随条件时,确定距离跟随机器人最近的目标机器人为被跟随机器人。
实施例3
本申请实施例还提供一种电子设备,该电子设备包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序以使所述计算机设备执行实施例1中任一项所述的导航方法。
实施例4
本申请实施例还提供一种可读存储介质,所述可读取存储介质中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时,执行实施例1中任一项所述的导航方法。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请的保护范围,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (9)
1.一种导航方法,其特征在于,包括:
获取跟随机器人所在的第一当前位置、第一目标位置,以及获取由第一当前位置到第一目标位置的第一路径;
接收处于同一网络环境下的目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;
将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应的目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径:
获取所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离、所述第二路径的长度,以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离;
判断是否同时满足所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离小于第一预设阈值,所述第二路径的长度大于第二预设阈值,所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的条件;
若是,则根据所述第二路径规划所述跟随机器人的当前路径。
2.根据权利要求1所述的导航方法,其特征在于,所述方法还包括:
定期接收所述目标机器人的第二当前位置和第二目标位置;
根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;
将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径不满足跟随条件时,切换至自主导航模式。
3.根据权利要求1所述的导航方法,其特征在于,所述将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径,包括:
定期接收被跟随机器人的第二当前位置,所述被跟随机器人为满足所述跟随条件的第二路径对应的目标机器人;
切换所述第二当前位置为跟随机器人的当前目标位置,根据所述第一当前位置和当前目标位置规划所述跟随机器人的当前路径。
4.根据权利要求1所述的导航方法,其特征在于,在所述接收处于同一网络环境下的目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径的步骤之前,所述方法还包括:
建立航路地图;
在所述航路地图中标定航路点;
当接收到所述第二当前位置和第二目标位置时,根据所述第二当前位置和第二目标位置之间的航路点确定所述目标机器人的第二路径。
5.根据权利要求1所述的导航方法,其特征在于,所述判断是否满足所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的条件时,包括:
截取以第二当前位置为端点、长度为第四预设阈值的第二路径段,将第二当前位置、所述第二路径段末端的航路点分别标记为第三航路点和第四航路点;
获取与所述第二路径段对应的距离最近的第一路径上的第一路径段,标记所述第一路径段的始末端点为第一航路点和第二航路点;
当向量<第一当前位置,第三航路点>、向量<第三航路点,第四航路点>和向量<第一航路点,第二航路点>分别与跟随机器人沿所述第一路径前进方向的夹角小于90度且大于等于0度时,判定所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致;
当所述第一航路点到第三航路点的距离以及第二航路点到第四航路点的距离均小于第三预设阈值时,判定所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值。
6.根据权利要求1所述的导航方法,其特征在于,所述将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径,还包括:
当有多台目标机器人的第二路径满足跟随条件时,确定距离跟随机器人最近的目标机器人为被跟随机器人。
7.一种导航装置,其特征在于,所述装置包括:
第一路径获取模块,用于获取跟随机器人所在的第一当前位置、第一目标位置,以及获取由第一当前位置到第一目标位置的第一路径;
第二路径获取模块,用于接收处于同一网络环境下的目标机器人的第二当前位置和第二目标位置,并根据所述第二当前位置和第二目标位置获取所述目标机器人的第二路径;
跟随判断模块,用于将所述第一路径与所述第二路径进行比较,当所述第二路径满足跟随条件时,根据对应目标机器人的第二路径规划所述跟随机器人的当前路径;
所述跟随判断模块包括:
参数获取模块,用于获取所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离、所述第二路径的长度,以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离;
跟随条件模块,用于判断是否同时满足所述第一当前位置与所述第二当前位置之间的距离小于第一预设阈值,所述第二路径的长度大于第二预设阈值,所述目标机器人在跟随机器人的前方且与跟随机器人运动方向一致以及所述第一路径到所述第二路径的最小距离小于第三预设阈值的条件;
模式切换模块,用于若满足跟随条件,则根据所述第二路径规划所述跟随机器人的当前路径。
8.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至6中任一项所述的导航方法。
9.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时,执行权利要求1至6中任一项所述的导航方法。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106527438A (zh) * | 2016-11-11 | 2017-03-22 | 航天科工智能机器人有限责任公司 | 机器人导航控制方法和装置 |
CN108614563A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-10-02 | 北京康力优蓝机器人科技有限公司 | 一种通过定位导航实现移动机器人目标跟随的方法 |
CN108873894A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 上海大学 | 一种基于多无人艇的目标跟踪协同控制***和方法 |
CN109116868A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-01-01 | 中国人民解放军32181部队 | 分布式无人机编队协同控制方法 |
CN109643128A (zh) * | 2017-08-07 | 2019-04-16 | 松下电器产业株式会社 | 移动体及移动体的控制方法 |
WO2019179467A1 (zh) * | 2018-03-21 | 2019-09-26 | 北京猎户星空科技有限公司 | 对应关系建立方法、装置、介质及电子设备 |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106527438A (zh) * | 2016-11-11 | 2017-03-22 | 航天科工智能机器人有限责任公司 | 机器人导航控制方法和装置 |
CN109643128A (zh) * | 2017-08-07 | 2019-04-16 | 松下电器产业株式会社 | 移动体及移动体的控制方法 |
WO2019179467A1 (zh) * | 2018-03-21 | 2019-09-26 | 北京猎户星空科技有限公司 | 对应关系建立方法、装置、介质及电子设备 |
CN108873894A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 上海大学 | 一种基于多无人艇的目标跟踪协同控制***和方法 |
CN108614563A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-10-02 | 北京康力优蓝机器人科技有限公司 | 一种通过定位导航实现移动机器人目标跟随的方法 |
CN109116868A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-01-01 | 中国人民解放军32181部队 | 分布式无人机编队协同控制方法 |
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