CN113885519A - 一种控制机器人自动跟随的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及机器人控制技术领域，具体的说是一种控制机器人自动跟随的方法，对周围环境进行扫描，建立地图模型，并对建立的地图模型进行保存；规划移动路径；建立人体追随***框架；设定自主移动和跟随移动的指令执行规则。本发明所述的一种控制机器人自动跟随的方法，该方法可以提高机器人的识别率，避免机器人在移动的过程中出现偏差或者执行中断，以便于机器人帮助人类减轻劳动强度、节约成本，提升幸福感，辅助人类在居家场景中从事重复、劳累的工作，应用在扫地机器人、做餐机器人、智能家居等领域，配合其他传感器和配套工具完成在居家场景更多更复杂的功能。

Description

一种控制机器人自动跟随的方法
技术领域
本发明涉及机器人控制技术领域，具体的说是一种控制机器人自动跟随的方法。
背景技术
近几年来，随着智能家居技术的发展，机器人产品进入家庭提供家庭服务越来越被大众所接受，如扫地、教育、陪伴、安防、做饭等领域的机器人产品，但智能服务机器人主要差异和优越性是智能机器人的可移动性及自主导航能力，居家场景服务机器人具有很大的市场。
移动机器人的核心技术紧紧围绕着“感知”、“决策”、“执行”这三方面。而机器人移动关键技术之一的定位与建图(slam)是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程。目前，SLAM的应用领域主要用于机器人。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解。随着传感器种类和安装方式的不同，SLAM的实现方式和难度会有很大差异。按传感器来分，SLAM主要分为激光、视觉两大类。其中，激光SLAM研究较早，理论和工程均比较成熟。视觉方案极少看到实际产品应用。就目前，在居家场景中机器人移动时，会因场景复杂(如对黑色表面、玻璃、镜面等物体识别)而产生一些移动偏差或执行中断行走等技术问题。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明提供了一种控制机器人自动跟随的方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种控制机器人自动跟随的方法，包括以下步骤：
步骤1)对周围环境进行扫描，建立地图模型，并对建立的地图模型进行保存；
步骤2)规划移动路径；
步骤3)建立人体追随***框架；
步骤4)设定自主移动和跟随移动的指令执行规则。
具体的，所述步骤1中地图的建立采用深度摄像头、单目摄像头和双目摄像头对周围的环境进行扫描，再通过粒子滤波、闭环检测和非线性优化处理。
具体的，所述机器人在自主移动时，需要选定自主移动的路径。
具体的，所述移动路径包含路径规划和运动规划。
具体的，所述机器人路径规划的算法包括A*算法和D*算法。
具体的，所述机器人运动规划为PID控制算法、VFF避障算法、DWA算法和PTC算法。
本发明的有益效果是：
本发明所述的一种控制机器人自动跟随的方法，该方法可以提高机器人的识别率，避免机器人在移动的过程中出现偏差或者执行中断，以便于机器人帮助人类减轻劳动强度、节约成本，提升幸福感，辅助人类在居家场景中从事重复、劳累的工作，应用在扫地机器人、做餐机器人、智能家居等领域，配合其他传感器和配套工具完成在居家场景更多更复杂的功能。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1为本发明提供的一种控制机器人自动跟随的方法方便上料的激光模切设备的一种控制机器人自动跟随的方法较佳实施例的整体结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1所示，本发明所述的一种控制机器人自动跟随的方法，包括以下步骤：
步骤1)对周围环境进行扫描，建立地图模型，并对建立的地图模型进行保存；
步骤2)规划移动路径；
步骤3)建立人体追随***框架；
步骤4)设定自主移动和跟随移动的指令执行规则。
具体的，所述步骤1中地图的建立采用深度摄像头、单目摄像头和双目摄像头对周围的环境进行扫描，再通过粒子滤波、闭环检测和非线性优化处理。
具体的，所述机器人在自主移动时，需要选定自主移动的路径。
具体的，所述移动路径包含路径规划和运动规划。
具体的，所述机器人路径规划的算法包括A*算法和D*算法。
具体的，所述机器人运动规划为PID控制算法、VFF避障算法、DWA算法和PTC算法。
机器人在使用前，利用机器人上的深度摄像头、单目摄像头和双目摄像头对周围的环境进行扫描，建立地图。
当处于自主运动的过程中，选定当前场景的地图，根据预先设定的指令进行移动，移动的过程中，机器人上的传感器对周围的障碍物进行主动避让。
当处于跟随运动的过程中，通过安装在移动机器人上的摄像头和传感器对周围环境进行检测，然后将检测信息发送至移动机器人的控制器，控制器控制移动机器人主动避让周围的障碍物并与活物保持一定的安全距离。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (6)

1.一种控制机器人自动跟随的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)对周围环境进行扫描，建立地图模型，并对建立的地图模型进行保存；
步骤2)规划移动路径；
步骤3)建立人体追随***框架；
步骤4)设定自主移动和跟随移动的指令执行规则。
2.根据权利要求1所述的一种控制机器人自动跟随的方法，其特征在于：所述步骤1中地图的建立采用深度摄像头、单目摄像头和双目摄像头对周围的环境进行扫描，再通过粒子滤波、闭环检测和非线性优化处理。
3.根据权利要求1所述的一种控制机器人自动跟随的方法，其特征在于：所述机器人在自主移动时，需要选定自主移动的路径。
4.根据权利要求1所述的一种控制机器人自动跟随的方法，其特征在于：所述移动路径包含路径规划和运动规划。
5.根据权利要求4所述的一种控制机器人自动跟随的方法，其特征在于：所述机器人路径规划的算法包括A*算法和D*算法。
6.根据权利要求4所述的一种控制机器人自动跟随的方法，其特征在于：所述机器人运动规划为PID控制算法、VFF避障算法、DWA算法和PTC算法。
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