CN115686019A - 机器人的限速方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种机器人的限速方法、装置及电子设备，在机器人行驶过程中，通过机器人上的传感器检测障碍物点云；当检测到障碍物点云时，根据机器人当前时刻的速度数据，计算机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，第一圆弧轨迹的圆弧半径介于第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹的圆弧半径之间；根据第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹分别对应于障碍物点云的限速值对机器人进行限速。采用本发明可以提高机器人限速的效率和准确性，降低机器人限速的计算量。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，尤其是涉及一种机器人的限速方法、装置及电子设备。
背景技术
随着自动化技术和人工智能的迅速发展，智能移动机器人已经被应用在各种场景。清洁行业和餐饮行业作为重复度高的劳动密集型产业，正处在劳动力缺失和人力成本增加的行业转型期，而智能洗地机器人和智能送餐机器人通过无人驾驶技术可以完成简单重复的清洁任务和配送任务，大大降低人力成本，实现清洁工作和送餐工作的自动化。
智能移动机器人在日常的清洁和送餐作业中，由于环境的复杂性和人员交互的密集性，经常会遇到传感器视野范围外的障碍物或者行人突然进入机器人的移动轨迹附近。为了保证人身和财产安全为第一要务，机器人必须及时进行减速或者刹停以避免撞到障碍物或者行人。
传统的机器人限速主要包括以下两种方式：
(1)在机器人前方设定一个矩形的传感器检测区域，在传感器检测到的障碍物点云进入传感器检测区域时根据障碍物点云与机器人之间的最近距离对机器人进行限速，但是这种方式没有考虑机器人当前的运行状态，若机器人在走一个弧线，在弧线范围外的障碍物实际并不会与机器人相撞，但是一旦落入传感器检测区域也会触发限速；并且当机器人是进行后退或者原地自旋运动时，由于机器人的侧方或者后方未设定传感器检测区域而无法触发限速。
(2)基于机器人当前的移动速度预测机器人在一段时间内的移动轨迹，对机器人每个时刻所处的位置进行碰撞检测，寻找机器人最早与障碍物相撞的时刻所处的位置(即不安全的位置)，并根据这个不安全的位置来计算限速速度。由于这种方式是基于准确预估机器人的移动轨迹进行限速的，因此这种方式需要每个周期都要预测机器人的移动轨迹和进行碰撞检测，计算量偏大，不适用于低成本的计算平台。若采用机器人移动速度采样的方式，按照一定分辨率筛选速度生成轨迹，为了提高采样精度必然会增大采样的个数，生成的轨迹数据较多，带来的内存占用也是个需要优化的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种机器人的限速方法、装置及电子设备，以提高机器人限速的效率和准确性，降低机器人限速的计算量。
第一方面，本发明实施例提供了一种机器人的限速方法，所述方法包括：在机器人行驶过程中，通过所述机器人上的传感器检测障碍物点云；当检测到障碍物点云时，根据所述机器人当前时刻的速度数据，计算所述机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与所述第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，所述第一圆弧轨迹的圆弧半径介于所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹的圆弧半径之间；根据所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹分别对应于所述障碍物点云的限速值对所述机器人进行限速。
第二方面，本发明实施例还提供一种机器人的限速装置，所述装置包括：检测模块，用于在机器人行驶过程中，通过所述机器人上的传感器检测障碍物点云；计算模块，用于当检测到障碍物点云时，根据所述机器人当前时刻的速度数据，计算所述机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；筛选模块，用于从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与所述第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，所述第一圆弧轨迹的圆弧半径介于所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹的圆弧半径之间；限速模块，用于根据所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹分别对应于所述障碍物点云的限速值对所述机器人进行限速。
第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现上述机器人的限速方法。
本发明实施例提供的一种机器人的限速方法、装置及电子设备，在机器人行驶过程中，通过机器人上的传感器检测障碍物点云；当检测到障碍物点云时，根据机器人当前时刻的速度数据，计算机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，第一圆弧轨迹的圆弧半径介于第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹的圆弧半径之间；根据第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹分别对应于障碍物点云的限速值对机器人进行限速。采用上述技术，通过提前生成轮廓代价地图来进行限速检测，既能保证机器人限速的效率和准确性，又无需进行碰撞检测，并且机器人限速的计算量较小，满足各种低成本的服务机器人的限速需求。
本发明的其他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在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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的附图。
图1为本发明实施例中一种机器人的限速方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中9种速度方向的示例图；
图3为本发明实施例中第二轨迹参数的示例图；
图4为本发明实施例中生成多个圆弧轨迹的流程示例图；
图5为本发明实施例中第二轮廓代价地图的示例图；
图6为本发明实施例中计算限速速度的流程示例图；
图7为本发明实施例中一种机器人的限速装置的结构示意图；
图8为本发明实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，传统的机器人限速主要包括以下两种方式：
(1)在机器人前方设定一个矩形的传感器检测区域，在传感器检测到的障碍物点云进入传感器检测区域时根据障碍物点云与机器人之间的最近距离对机器人进行限速，但是这种方式没有考虑机器人当前的运行状态，若机器人在走一个弧线，在弧线范围外的障碍物实际并不会与机器人相撞，但是一旦落入传感器检测区域也会触发限速；并且当机器人是进行后退或者原地自旋运动时，由于机器人的侧方或者后方未设定传感器检测区域而无法触发限速。
(2)基于机器人当前的移动速度预测机器人在一段时间内的移动轨迹，对机器人每个时刻所处的位置进行碰撞检测，寻找机器人最早与障碍物相撞的时刻所处的位置(即不安全的位置)，并根据这个不安全的位置来计算限速速度。由于这种方式是基于准确预估机器人的移动轨迹进行限速的，因此这种方式需要每个周期都要预测机器人的移动轨迹和进行碰撞检测，计算量偏大，不适用于低成本的计算平台。若采用机器人移动速度采样的方式，按照一定分辨率筛选速度生成轨迹，为了提高采样精度必然会增大采样的个数，生成的轨迹数据较多，带来的内存占用也是个需要优化的问题。
基于相关技术中存在的上述问题，本发明实施例提供的一种机器人的限速方法、装置及电子设备，可以提高机器人限速的效率和准确性，降低机器人限速的计算量。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种机器人的限速方法进行详细介绍，参见图1所示的一种机器人的限速方法的流程示意图，该方法可以包括以下步骤：
步骤S102，在机器人行驶过程中，通过机器人上的传感器检测障碍物点云。
步骤S104，当检测到障碍物点云时，根据机器人当前时刻的速度数据，计算机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数。
上述速度数据可以包括线速度和角速度。对于某个机器人来说，在该机器人行驶过程中，可通过该机器人上的传感器检测障碍物点云，当检测到障碍物点云时，该机器人会根据自身当前时刻的线速度数据和角速度数据进行未来一段时间的路径规划以避免撞到障碍物，从而预测得到该机器人当前时刻的一个圆弧形的行驶轨迹(即第一圆弧轨迹)，之后计算该行驶轨迹的速度方向和圆弧半径。由于机器人的行驶往往是通过差速底盘进行驱动的，对于常见的差速底盘(如两轮差速底盘、三轮全向轮底盘、四轮全向轮底盘、四轮滑移底盘等)来说，主要包括9种速度方向，参见图2所示，这9种速度方向分别为FORWARD(正前)、FORWARD_LEFT(左前)、FORWARD_RIGHT(右前)、TURN_LEFT(左转)、TURN_RIGHT(右转)、BACKWARD(正后)、BACKWARD_LEFT(左后)、BACKWARD_RIGHT(右后)和STOP(停止)。
步骤S106，从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与第一圆弧轨迹匹配的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，第一圆弧轨迹的圆弧半径介于第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹的圆弧半径之间。
对于某个机器人来说，轮廓代价地图可用于表征该机器人在预设行驶空间内沿圆弧轨迹行驶后该机器人的真实轮廓在地面上占据的投影区域。
步骤S108，根据第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹分别对应于障碍物点云的限速值对机器人进行限速。
对于某个机器人来说，在预先根据该机器人在多个历史时刻的速度数据预测得到多个圆弧轨迹并为每个圆弧轨迹构建相应的轮廓代价地图后，当该机器人在行驶过程中检测到新的障碍物点云时，可根据该机器人当前时刻的速度数据预测得到当前时刻的第一圆弧轨迹并计算该第一圆弧轨迹的第一轨迹参数(即速度方向和圆弧半径)，之后从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与该第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹，并根据新的障碍物点云对应的真实障碍物与该机器人之间的最近距离分别计算第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹对应于新的障碍物点云的限速值(即保证该机器人在分别沿第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹行驶的过程中不会与新的障碍物点云对应的真实障碍物发生碰撞的最大速度值)，从而根据第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹分别对应于新的障碍物点云的限速值对该机器人进行限速。
本发明实施例提供的一种机器人的限速方法，在机器人行驶过程中，通过机器人上的传感器检测障碍物点云；当检测到障碍物点云时，根据机器人当前时刻的速度数据，计算机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，第一圆弧轨迹的圆弧半径介于第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹的圆弧半径之间；根据第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹分别对应于障碍物点云的限速值对机器人进行限速。采用上述技术，通过提前生成轮廓代价地图来进行限速检测，既能保证机器人限速的效率和准确性，又无需进行碰撞检测，并且机器人限速的计算量较小，满足各种低成本的服务机器人的限速需求。
作为一种可能的实施方式，上述速度数据可以包括线速度和角速度；基于此，上述根据机器人当前时刻的速度数据，计算机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数的步骤可以包括：根据机器人当前时刻的线速度和角速度，计算机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；其中，第一轨迹参数包括速度方向和圆弧半径；上述步骤S106(即从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与第一圆弧轨迹匹配的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹)可以包括：从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选出与第一圆弧轨迹的速度方向相同的待选圆弧轨迹，从待选圆弧轨迹中筛选出圆弧半径相邻的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹，且第一圆弧轨迹的圆弧半径介于第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹的圆弧半径之间。
由于根据机器人在检测到障碍物点云时实际的速度数据预测得到的第一圆弧轨迹的圆弧半径难以刚好与预先构建的多个轮廓代价地图中某个圆弧轨迹的速度方向和圆弧半径均相同，从安全角度考虑，可分别从预先构建的多个轮廓代价地图中选取圆弧半径相邻的两个圆弧轨迹(即第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹)且第一圆弧轨迹的圆弧半径介于选取的这两个圆弧轨迹的圆弧半径之间，只要选取这两个圆弧轨迹分别对应于障碍物点云的限速值中的最小值对机器人进行限速则能保证机器人不会与障碍物点云对应的真实障碍物发生碰撞。采用该操作方式可以降低第一圆弧轨迹匹配到第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹的难度和计算复杂度，从而在保证机器人限速准确性的基础上进一步提高了机器人限速的效率。
作为一种可能的实施方式，上述步骤S108(即根据第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹分别对应于障碍物点云的限速值对机器人进行限速)可以包括：基于机器人的虚拟轮廓确定第二圆弧轨迹的第二轮廓轨迹场和第三圆弧轨迹的第三轮廓轨迹场；其中，第二轮廓轨迹场为虚拟轮廓依次遍历第二圆弧轨迹生成的区域，第三轮廓轨迹场为虚拟轮廓依次遍历第三圆弧轨迹生成的区域；根据障碍物点云对应的障碍物区域与第二轮廓轨迹场的第二交集区域确定第二限速值，根据障碍物点云对应的障碍物区域与第三轮廓轨迹场的第三交集区域确定第三限速值；应用第二限速值和第三限速值中的最小值对机器人进行限速。采用该操作方式可以进一步提高机器人限速的准确性。
作为一种可能的实施方式，上述机器人的限速方法还可以包括：分别采集机器人在预设时段内多个不同目标时刻的速度数据，并为每个目标时刻对应的速度数据生成相应的一组第一轨迹参数；其中，目标时刻为机器人在行驶过程中检测到障碍物点云时所对应的时刻；对于每个速度数据，若该速度数据对应的速度方向下没有圆弧半径相同的第一轨迹参数，则在预设栅格地图上为该速度数据生成相应的圆弧轨迹；其中，不同圆弧轨迹具有不同的第二轨迹参数，第二轨迹参数包括速度方向、圆弧半径、圆弧弧长和圆弧弧角；对于生成的每个圆弧轨迹，若该圆弧轨迹的第二轨迹参数达到预设弧长阈值和/或预设弧角阈值，则保存该圆弧轨迹。
上述预设栅格地图具体可以在机器人行驶过程中通过机器人上的传感器检测周围环境以对机器人进行定位的同时进行构建地图得到的，还可以在机器人行驶过程中通过机器人上的传感器检测周围环境以对机器人进行定位后再进行地图构建得到的，还可以在机器人行驶前预先构建并上传得到的，对此不进行限定。
对于某个机器人来说，可基于机器人的行驶空间，按照一定策略(如采用DWA算法等)采集一段时间(即预设时段)内机器人在行驶过程中检测到障碍物点云的多个时刻(即目标时刻)的速度样本(即速度数据，包括线速度和角速度)；以二轮差速底盘的机器人为例，机器人的行驶存在三个约束条件，分别为受自身最大速度和最小速度的限制、受自身电机性能的影响和受外部障碍物的影响，在满足这三个约束条件的情况下，机器人的速度空间(即速度搜索空间)具有一定的范围且是动态变化的，可在该速度空间下对线速度的极值区间[vmin,vmax]和角速度的极值区间[wmin,wmax]分别均值采样n个线速度样本和m个角速度样本，从而组成n×m个速度样本，之后根据采样得到的速度样本生成机器人在预设时段内的多个行驶轨迹(即圆弧轨迹)。参见图3所示，对于某个行驶轨迹来说，该行驶轨迹的第二轨迹参数可以包括direction(速度方向)、radius(圆弧半径)、length(圆弧弧长)和alpha(圆弧弧角)。如果对于上述n×m个速度样本中的每个速度样本都生成相应的圆弧轨迹，则后续需要构建轮廓代价图的数目较多，可能会占用比较多的存储空间。考虑到对于两个不同速度样本，如果根据这两个速度样本各自生成的圆弧轨迹的圆弧半径是相同的，那么生成的两个圆弧轨迹本质是相似的，只有弧长的差异，因此如果某一速度方向下有圆弧半径相同的多个圆弧轨迹，则从该速度方向下圆弧半径相同的多个圆弧轨迹中选取弧长最大的圆弧轨迹就能代表该速度方向下圆弧半径相同的其他圆弧轨迹。对于机器人走直线或者原地自旋的情形，即使线速度或者角速度有差异，生成的圆弧轨迹也是相似的，同样可从该情形下生成的多个圆弧轨迹中选取弧长最长的圆弧轨迹代表该情形下的全部圆弧轨迹。
示例性地，参见图4所示，上述机器人的限速方法中预测圆弧轨迹的操作方式可以包括：设定最大弧长(即弧长阈值)和最大弧角(即弧角阈值)，对于每个速度样本，计算得到该速度样本对应的速度方向和圆弧半径R并判断该速度样本对应的速度方向下是否已经有相同的圆弧半径R，若否(即该速度方向下没有相同的圆弧半径R)，则为该速度样本生成相应的圆弧轨迹，若是(即该速度方向下已经有相同的圆弧半径)，则不为该速度样本生成相应的圆弧轨迹；对于生成的每个圆弧轨迹，判断该圆弧轨迹的第二轨迹参数(即速度方向、圆弧半径、圆弧弧长和圆弧弧角)是否达到最大弧长和/或最大弧角，若是(即该圆弧轨迹的轨迹参数达到最大弧长和/或最大弧角)，则保存该圆弧轨迹，若否(即该圆弧轨迹的轨迹参数未达到最大弧长且该圆弧轨迹的轨迹参数未达到最大弧角)，则不保存该圆弧轨迹。
采用上述预测圆弧轨迹的操作方式，可以避免重复生成相似的圆弧轨迹，利于减少后续需要构建轮廓代价地图的数目，从而降低了构建轮廓代价地图的计算开销，节约了轮廓代价地图占用的存储空间。
作为一种可能的实施方式，上述机器人的限速方法还可以包括：对于每个圆弧轨迹，用机器人的虚拟轮廓遍历该圆弧轨迹以在该圆弧轨迹所在的预设栅格地图上生成一个轮廓轨迹场，并按照该圆弧轨迹对应每个目标时刻机器人的姿态的时间先后顺序为轮廓轨迹场中每个姿态对应的目标区域分配相应的代价值，得到该圆弧轨迹对应的多个代价区域；其中，不同目标区域为虚拟轮廓在不同姿态下占据轮廓轨迹场的区域；同一圆弧轨迹对应的不同代价区域的代价值不同；根据每个圆弧轨迹各自对应的全部代价区域，分别为每个圆弧轨迹构建相应的轮廓代价地图。
示例性地，参见图5所示，对于在机器人的栅格地图501上生成的第二圆弧轨迹502来说，可用机器人的虚拟轮廓遍历该第二圆弧轨迹502以在该预设栅格地图501上生成第二轮廓轨迹场，并按照该第二圆弧轨迹502对应每个目标时刻机器人的姿态的时间先后顺序为该第二轮廓轨迹场中每个姿态对应的目标区域分配相应的代价值cost＝0～n-1(即时间越早，cost的数值越小，n为该圆弧轨迹502对应姿态的总个数)，得到该第二圆弧轨迹502对应的n个代价区域503，之后可根据这n个代价区域503为该第二圆弧轨迹502构建第二轮廓代价地图。
作为一种可能的实施方式，上述根据障碍物点云对应的障碍物区域与第二轮廓轨迹场的第二交集区域确定第二限速值的步骤可以包括：将第二轮廓轨迹场中的全部代价区域与障碍物区域相交的区域确定为第二交集区域，并根据预设行驶时长、第二交集区域所在代价区域的代价值、第二轮廓轨迹场中代价区域的数量、第二圆弧轨迹的弧长确定所述第二限速值。上述根据障碍物点云对应的障碍物区域与第三轮廓轨迹场的第三交集区域确定第三限速值的步骤可以包括：将第三轮廓轨迹场中的全部代价区域与障碍物区域相交的区域确定为第三交集区域，并根据预设行驶时长、第三交集区域所在代价区域的代价值、第三轮廓轨迹场中代价区域的数量、第三圆弧轨迹的弧长确定第三限速值。
示例性地，接续前例，参见图5所示，定义第二限速值为线速度Vsafe，对于某个障碍物点云来说，可将该障碍物点云投影到栅格地图501上从而得到该障碍物点云对应的障碍物区域504，可将第二轮廓轨迹场中的全部代价区域503与障碍物区域504相交的阴影区域505确定为第二交集区域，第二交集区域所在代价区域503的代价值为2，第二轮廓轨迹场中代价区域503的数量为n，第二圆弧轨迹502的弧长为L，设定预设行驶时长为Tsafe，可按照以下公式计算得到第二限速值：
作为一种可能的实施方式，上述根据每个圆弧轨迹各自对应的全部代价区域，分别为每个圆弧轨迹构建相应的轮廓代价地图的步骤可以包括：对于每个圆弧轨迹，根据该圆弧轨迹对应的轮廓轨迹场占据该圆弧轨迹所在的预设栅格地图的区域大小生成包围该轮廓轨迹场的矩形框，并将该圆弧轨迹所在的预设栅格地图上位于该矩形框内的区域裁剪成该圆弧轨迹对应的轮廓代价地图。采用该操作方式可以进一步节省轮廓代价地图占用的存储空间。
为了便于理解，在此以某一具体应用对上述机器人的限速方法进行示例性描述如下：以一定的采样精度对速度样本空间进行采样，按照图4所示的操作方式生成多个圆弧轨迹，之后为每个圆弧轨迹构建相应的轮廓代价地图。若是第一次构建轮廓代价地图，则把构建的所有轮廓代价地图写入机器人的硬盘，在下次机器人开机时从机器人的硬盘中读取并加载多个轮廓代价地图。当机器人的传感器检测到障碍物点云时，机器人的限速器会根据检测到的障碍物点云数据和机器人当前时刻的行驶速度(即速度数据，包括线速度和角速度)计算出用于对机器人进行限速的限速速度，参见图6所示，具体计算流程可以包括如下步骤：输入障碍物点云；根据机器人当前时刻的行驶速度计算速度方向和圆弧半径R；从多个轮廓代价地图中筛选与圆弧半径R匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；分别计算第二圆弧轨迹对应于障碍物点云的第二限速值和第三圆弧轨迹对应于障碍物点云的第三限速值，并选取第二限速值和第三限速值中的最小值作为用于对机器人进行限速的限速速度。
基于上述机器人的限速方法，本发明实施例还提供一种机器人的限速装置，参见图7所示，该装置可以包括以下模块：
检测模块702，可以用于在机器人行驶过程中，通过所述机器人上的传感器检测障碍物点云。
计算模块704，可以用于当检测到障碍物点云时，根据所述机器人当前时刻的速度数据，计算所述机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数。
筛选模块706，可以用于从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与所述第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，所述第一圆弧轨迹的圆弧半径介于所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹的圆弧半径之间。
限速模块708，可以用于根据所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹分别对应于所述障碍物点云的限速值对所述机器人进行限速。
本发明实施例提供的一种机器人的限速装置，在机器人行驶过程中，通过机器人上的传感器检测障碍物点云；当检测到障碍物点云时，根据机器人当前时刻的速度数据，计算机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，第一圆弧轨迹的圆弧半径介于第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹的圆弧半径之间；根据第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹分别对应于障碍物点云的限速值对机器人进行限速。采用上述技术，通过提前生成轮廓代价地图来进行限速检测，既能保证机器人限速的效率和准确性，又无需进行碰撞检测，并且机器人限速的计算量较小，满足各种低成本的服务机器人的限速需求。
上述速度数据可以包括线速度和角速度；基于此，上述计算模块704还可以用于：根据所述机器人当前时刻的线速度和角速度，计算所述机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；其中，所述第一轨迹参数包括速度方向和圆弧半径；
所述筛选模块706还可以用于：从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选出与所述第一圆弧轨迹的速度方向相同的待选圆弧轨迹，从所述待选圆弧轨迹中筛选出圆弧半径相邻的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹，且所述第一圆弧轨迹的圆弧半径介于所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹的圆弧半径之间。
上述限速模块708还可以用于：基于所述机器人的虚拟轮廓确定所述第二圆弧轨迹的第二轮廓轨迹场和所述第三圆弧轨迹的第三轮廓轨迹场；其中，所述第二轮廓轨迹场为所述虚拟轮廓依次遍历所述第二圆弧轨迹生成的区域，所述第三轮廓轨迹场为所述虚拟轮廓依次遍历所述第三圆弧轨迹生成的区域；根据所述障碍物点云对应的障碍物区域与所述第二轮廓轨迹场的第二交集区域确定第二限速值，根据所述障碍物点云对应的障碍物区域与所述第三轮廓轨迹场的第三交集区域确定第三限速值；应用所述第二限速值和所述第三限速值中的最小值对所述机器人进行限速。
参见图7所示，该装置还可以包括：
预测模块710，用于分别采集所述机器人在预设时段内多个不同目标时刻的速度数据，并为每个所述目标时刻对应的速度数据生成相应的一组第一轨迹参数；其中，所述目标时刻为所述机器人在行驶过程中检测到障碍物点云时所对应的时刻；对于每个速度数据，若该速度数据对应的速度方向下没有圆弧半径相同的第一轨迹参数，则在预设栅格地图上为该速度数据生成相应的圆弧轨迹；其中，不同圆弧轨迹具有不同的第二轨迹参数，所述第二轨迹参数包括速度方向、圆弧半径、圆弧弧长和圆弧弧角；对于生成的每个圆弧轨迹，若该圆弧轨迹的第二轨迹参数达到预设弧长阈值和/或预设弧角阈值，则保存该圆弧轨迹。
构建模块712，用于对于每个所述圆弧轨迹，用所述机器人的虚拟轮廓遍历该圆弧轨迹以在该圆弧轨迹所在的预设栅格地图上生成一个轮廓轨迹场，并按照该圆弧轨迹对应每个目标时刻所述机器人的姿态的时间先后顺序为所述轮廓轨迹场中每个所述姿态对应的目标区域分配相应的代价值，得到该圆弧轨迹对应的多个代价区域；其中，不同目标区域为所述虚拟轮廓在不同姿态下占据所述轮廓轨迹场的区域；同一圆弧轨迹对应的不同代价区域的代价值不同；根据每个所述圆弧轨迹各自对应的全部代价区域，分别为每个所述圆弧轨迹构建相应的轮廓代价地图。
上述限速模块708还可以用于：将所述第二轮廓轨迹场中的全部代价区域与所述障碍物区域相交的区域确定为所述第二交集区域，并根据预设行驶时长、所述第二交集区域所在代价区域的代价值、所述第二轮廓轨迹场中代价区域的数量、所述第二圆弧轨迹的第二轨迹参数确定所述第二限速值。
上述限速模块708还可以用于：将所述第三轮廓轨迹场中的全部代价区域与所述障碍物区域相交的区域确定为所述第三交集区域，并根据预设行驶时长、所述第三交集区域所在代价区域的代价值、所述第三轮廓轨迹场中代价区域的数量、所述第三圆弧轨迹的第二轨迹参数确定所述第三限速值。
上述构建模块712还可以用于：对于每个所述圆弧轨迹，根据该圆弧轨迹对应的轮廓轨迹场占据该圆弧轨迹所在的预设栅格地图的区域大小生成包围该轮廓轨迹场的矩形框，并将该圆弧轨迹所在的预设栅格地图上位于该矩形框内的区域裁剪成该圆弧轨迹对应的轮廓代价地图。
本发明实施例所提供的机器人的限速装置，其实现原理及产生的技术效果和前述机器人的限速方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，为该电子设备的结构示意图，其中，该电子设备包括处理器81和存储器80，该存储器80存储有能够被该处理器81执行的计算机可执行指令，该处理器81执行该计算机可执行指令以实现上述机器人的限速方法。
在图8示出的实施方式中，该电子设备还包括总线82和通信接口83，其中，处理器81、通信接口83和存储器80通过总线82连接。
其中，存储器80可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口83(可以是有线或者无线)实现该***网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线82可以是ISA(IndustryStandard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral ComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线82可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器81可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述机器人的限速方法的各步骤可以通过处理器81中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器81可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的机器人的限速方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器81读取存储器中的信息，结合其硬件完成前述实施例的机器人的限速方法的步骤。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明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)执行本发明各个实施例所述机器人的限速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。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种机器人的限速方法，其特征在于，所述方法包括：
在机器人行驶过程中，通过所述机器人上的传感器检测障碍物点云；
当检测到障碍物点云时，根据所述机器人当前时刻的速度数据，计算所述机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；
从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与所述第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，所述第一圆弧轨迹的圆弧半径介于所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹的圆弧半径之间；
根据所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹分别对应于所述障碍物点云的限速值对所述机器人进行限速。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述速度数据包括线速度和角速度；根据所述机器人当前时刻的速度数据，计算所述机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数的步骤包括：
根据所述机器人当前时刻的线速度和角速度，计算所述机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；其中，所述第一轨迹参数包括速度方向和圆弧半径；
从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与所述第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹的步骤包括：
从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选出与所述第一圆弧轨迹的速度方向相同的待选圆弧轨迹，从所述待选圆弧轨迹中筛选出圆弧半径相邻的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹，且所述第一圆弧轨迹的圆弧半径介于所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹的圆弧半径之间。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹分别对应于所述障碍物点云的限速值对所述机器人进行限速的步骤包括：
基于所述机器人的虚拟轮廓确定所述第二圆弧轨迹的第二轮廓轨迹场和所述第三圆弧轨迹的第三轮廓轨迹场；其中，所述第二轮廓轨迹场为所述虚拟轮廓依次遍历所述第二圆弧轨迹生成的区域，所述第三轮廓轨迹场为所述虚拟轮廓依次遍历所述第三圆弧轨迹生成的区域；
根据所述障碍物点云对应的障碍物区域与所述第二轮廓轨迹场的第二交集区域确定第二限速值，根据所述障碍物点云对应的障碍物区域与所述第三轮廓轨迹场的第三交集区域确定第三限速值；
应用所述第二限速值和所述第三限速值中的最小值对所述机器人进行限速。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
分别采集所述机器人在预设时段内多个不同目标时刻的速度数据，并为每个所述目标时刻对应的速度数据生成相应的一组第一轨迹参数；其中，所述目标时刻为所述机器人在行驶过程中检测到障碍物点云时所对应的时刻；
对于每个速度数据，若该速度数据对应的速度方向下没有圆弧半径相同的第一轨迹参数，则在预设栅格地图上为该速度数据生成相应的圆弧轨迹；其中，不同圆弧轨迹具有不同的第二轨迹参数，所述第二轨迹参数包括速度方向、圆弧半径、圆弧弧长和圆弧弧角；
对于生成的每个圆弧轨迹，若该圆弧轨迹的第二轨迹参数达到预设弧长阈值和/或预设弧角阈值，则保存该圆弧轨迹。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对于每个所述圆弧轨迹，用所述机器人的虚拟轮廓遍历该圆弧轨迹以在该圆弧轨迹所在的预设栅格地图上生成一个轮廓轨迹场，并按照该圆弧轨迹对应每个目标时刻所述机器人的姿态的时间先后顺序为所述轮廓轨迹场中每个所述姿态对应的目标区域分配相应的代价值，得到该圆弧轨迹对应的多个代价区域；其中，不同目标区域为所述虚拟轮廓在不同姿态下占据所述轮廓轨迹场的区域；同一圆弧轨迹对应的不同代价区域的代价值不同；
根据每个所述圆弧轨迹各自对应的全部代价区域，分别为每个所述圆弧轨迹构建相应的轮廓代价地图。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述障碍物点云对应的障碍物区域与所述第二轮廓轨迹场的第二交集区域确定第二限速值的步骤包括：
将所述第二轮廓轨迹场中的全部代价区域与所述障碍物区域相交的区域确定为所述第二交集区域，并根据预设行驶时长、所述第二交集区域所在代价区域的代价值、所述第二轮廓轨迹场中代价区域的数量、所述第二圆弧轨迹的第二轨迹参数确定所述第二限速值；
根据所述障碍物点云对应的障碍物区域与所述第三轮廓轨迹场的第三交集区域确定第三限速值的步骤包括：
将所述第三轮廓轨迹场中的全部代价区域与所述障碍物区域相交的区域确定为所述第三交集区域，并根据预设行驶时长、所述第三交集区域所在代价区域的代价值、所述第三轮廓轨迹场中代价区域的数量、所述第三圆弧轨迹的第二轨迹参数确定所述第三限速值。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据每个所述圆弧轨迹各自对应的全部代价区域，分别为每个所述圆弧轨迹构建相应的轮廓代价地图的步骤包括：
对于每个所述圆弧轨迹，根据该圆弧轨迹对应的轮廓轨迹场占据该圆弧轨迹所在的预设栅格地图的区域大小生成包围该轮廓轨迹场的矩形框，并将该圆弧轨迹所在的预设栅格地图上位于该矩形框内的区域裁剪成该圆弧轨迹对应的轮廓代价地图。
8.一种机器人的限速装置，其特征在于，所述装置包括：
检测模块，用于在机器人行驶过程中，通过所述机器人上的传感器检测障碍物点云；
计算模块，用于当检测到障碍物点云时，根据所述机器人当前时刻的速度数据，计算所述机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；
筛选模块，用于从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选与所述第一圆弧轨迹的第一轨迹参数匹配的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹；其中，不同轮廓代价地图包括预先采集的不同圆弧轨迹，每个圆弧轨迹的圆弧半径不同，所述第一圆弧轨迹的圆弧半径介于所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹的圆弧半径之间；
限速模块，用于根据所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹分别对应于所述障碍物点云的限速值对所述机器人进行限速。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述速度数据包括线速度和角速度；所述计算模块还用于：根据所述机器人当前时刻的线速度和角速度，计算所述机器人当前时刻的第一圆弧轨迹的第一轨迹参数；其中，所述第一轨迹参数包括速度方向和圆弧半径；
所述筛选模块还用于：从预先构建的多个轮廓代价地图中筛选出与所述第一圆弧轨迹的速度方向相同的待选圆弧轨迹，从所述待选圆弧轨迹中筛选出圆弧半径相邻的第二圆弧轨迹和第三圆弧轨迹，且所述第一圆弧轨迹的圆弧半径介于所述第二圆弧轨迹和所述第三圆弧轨迹的圆弧半径之间。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述方法。
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