自移动机器人的移动控制方法及装置与流程

本发明涉及机器人，尤其涉及一种自移动机器人的移动控制方法及装置。

背景技术：

1、在自移动机器人的移动控制过程中，需要确定自移动机器人的行进轨迹，从而按照行进轨迹控制自移动机器人进行移动。目前，主要是通过时间弹性带算法来确定自移动机器人的行进轨迹。时间弹性带算法是根据全局路径和当前障碍物信息提取出一些类似于控制橡皮筋形状的控制点，并在点与点之间定义运动时间，即将一系列轨迹点组成的初始轨迹转换为依赖于时间的轨迹，根据机器人运动学约束(如速度和加速度等)，在加权多目标优化框架下建立基于时间弹性带问题的数学模型，从而实现对机器人的实时控制。

2、然而，目前通过时间弹性带算法来确定自移动机器人的行进轨迹的复杂度较高。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于，提供一种自移动机器人的移动控制方法及装置，能够有利于降低行进轨迹的确定复杂度，从而降低移动控制的复杂度。

2、为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种自移动机器人的移动控制方法，自移动机器人设置有传感器组，所述方法包括：

3、在控制自移动机器人按照预设的全局路径移动的过程中，执行路径调整处理，直至所述自移动机器人到达所述全局路径的终点；

4、所述执行路径调整处理，包括：

5、通过所述传感器组采集的传感数据构建局部地图；

6、根据所述局部地图确认所述自移动机器人的待行进路径是否能够通行，所述待行进路径为所述全局路径的其中一段，且所述待行进路径以所述自移动机器人的当前位置为起点；

7、在确认所述待行进路径不能通行的情况下，基于时间弹性带的轨迹规划算法生成所述待行进路径对应的目标行进轨迹，以根据所述目标行进轨迹控制所述自移动机器人移动。

8、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

9、在确认所述待行进路径能够通行的情况下，控制所述自移动机器人沿所述待行进路径移动。

10、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述基于时间弹性带的轨迹规划算法生成所述待行进路径对应的目标行进轨迹，包括：

11、确定所述自移动机器人的优化模型和优化目标，所述优化模型依据轨迹点位姿和时间间隔来建立，所述优化目标包括最短轨迹长度、移动安全程度高于预设程度和平滑度大于预设平滑度；

12、基于所述时间弹性带的轨迹规划算法和所述优化模型对所述优化目标进行优化处理，得到所述目标行进轨迹；

13、所述方法还包括：

14、在根据所述目标行进轨迹控制所述自移动机器人移动的过程中，根据当前轨迹点，采用轨迹跟踪算法生成自移动机器人的控制速度，以控制所述自移动机器人按照所述控制速度进行移动。

15、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述优化模型包括：

16、

17、

18、

19、

20、

21、

22、

23、

24、其中，f(b)为多目标函数之和，fk为目标函数和惩罚函数，目标函数为最小化总时间间隔fpath，惩罚函数包含障碍物约束函数fobs、线速度约束函数fv、fω，加速度约束函数fa和非完整运动学约束函数fkine，γk为各项预设函数对应的权重。

25、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述基于所述时间弹性带的轨迹规划算法和所述优化模型对所述优化目标进行优化处理，得到所述目标行进轨迹，包括：

26、对所述待行进路径进行离散化处理，得到轨迹状态，所述轨迹状态包括所述待行进路径上的轨迹点对应的位姿序列和时间序列；

27、建立时间弹性带状态与轨迹点的关系；

28、建立时间弹性带状态与障碍物的关系；

29、将位姿、时间间隔和障碍物作为节点，结合速度函数和障碍物函数构建超图；

30、根据所述超图和图优化算法生成所述目标行进轨迹。

31、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在所述建立时间弹性带状态与障碍物的关系之前，包括：

32、对所述障碍物进行聚类处理；

33、所述建立时间弹性带状态与障碍物的关系，包括：

34、建立时间弹性带状态与聚类处理后的障碍物的关系。

35、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在基于时间弹性带的轨迹规划算法生成所述目标行进轨迹失败的情况下，所述方法还包括：

36、调用已构建的局部地图；

37、以所述局部地图的地图中心为起始点，按照八叉树进行深度优先搜索，直到探索到所述局部地图中的目标点，所述目标点为所述局部地图的地图边界上的路径点；

38、通过坐标变换将搜索到的路径点转换到与全局路径相同的坐标系下，得到目标行进路径，并控制所述自移动机器人沿所述目标行进路径移动。

39、本发明第二方面公开了一种自移动机器人的移动控制装置，所述装置包括：

40、移动控制模块，用于在控制自移动机器人按照预设的全局路径移动的过程中，执行路径调整处理，直至所述自移动机器人到达所述全局路径的终点；

41、所述移动控制模块，包括：

42、局部地图构建子模块，用于通过所述传感器组采集的传感数据构建局部地图；

43、通行确认子模块，用于根据所述局部地图确认所述自移动机器人的待行进路径是否能够通行，所述待行进路径为所述全局路径的其中一段，且所述待行进路径以所述自移动机器人的当前位置为起点；

44、移动控制子模块，用于在确认所述待行进路径不能通行的情况下，基于时间弹性带的轨迹规划算法生成所述待行进路径对应的目标行进轨迹，以根据所述目标行进轨迹控制所述自移动机器人移动。

45、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，移动控制子模块还用于在确认所述待行进路径能够通行的情况下，控制所述自移动机器人沿所述待行进路径移动。

46、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，移动控制子模块包括：

47、轨迹规划单元，用于确定所述自移动机器人的优化模型和优化目标，所述优化模型依据轨迹点位姿和时间间隔来建立，所述优化目标包括最短轨迹长度、移动安全程度高于预设程度和平滑度大于预设平滑度；

48、基于所述时间弹性带的轨迹规划算法和所述优化模型对所述优化目标进行优化处理，得到所述目标行进轨迹；

49、轨迹规划单元还用于在根据所述目标行进轨迹控制所述自移动机器人移动的过程中，根据当前轨迹点，采用轨迹跟踪算法生成自移动机器人的控制速度，以控制所述自移动机器人按照所述控制速度进行移动。

50、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述优化模型包括：

51、

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53、

54、

55、

56、

57、

58、

59、其中，f(b)为多目标函数之和，fk为目标函数和惩罚函数，目标函数为最小化总时间间隔fpath，惩罚函数包含障碍物约束函数fobs、线速度约束函数fv、fω，加速度约束函数fa和非完整运动学约束函数fkine，γk为各项预设函数对应的权重。

60、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，轨迹规划单元用于对所述待行进路径进行离散化处理，得到轨迹状态，所述轨迹状态包括所述待行进路径上的轨迹点对应的位姿序列和时间序列；

61、建立时间弹性带状态与轨迹点的关系；

62、建立时间弹性带状态与障碍物的关系；

63、将位姿、时间间隔和障碍物作为节点，结合速度函数和障碍物函数构建超图；

64、根据所述超图和图优化算法生成所述目标行进轨迹。

65、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，轨迹规划单元用于对所述障碍物进行聚类处理；建立时间弹性带状态与聚类处理后的障碍物的关系。

66、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，移动控制子模块包括：

67、路径规划单元，用于在基于时间弹性带的轨迹规划算法生成所述目标行进轨迹失败的情况下，调用已构建的局部地图；

68、以所述局部地图的地图中心为起始点，按照八叉树进行深度优先搜索，直到探索到所述局部地图中的目标点，所述目标点为所述局部地图的地图边界上的路径点；

69、通过坐标变换将搜索到的路径点转换到与全局路径相同的坐标系下，得到目标行进路径，并控制所述自移动机器人沿所述目标行进路径移动。

70、本发明第三方面公开了另一种自移动机器人的移动控制装置，所述装置包括：

71、存储有可执行程序代码的存储器；

72、与所述存储器耦合的处理器；

73、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的自移动机器人的移动控制方法。

74、本发明第四方面公开了一种计算机可存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的自移动机器人的移动控制方法。

75、与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

76、本发明实施例中，通过在控制自移动机器人按照预设的全局路径移动的过程中，执行路径调整处理，直至所述自移动机器人到达所述全局路径的终点；所述执行路径调整处理，包括：通过所述传感器组采集的传感数据构建局部地图；根据所述局部地图确认所述自移动机器人的待行进路径是否能够通行，所述待行进路径为所述全局路径的其中一段，且所述待行进路径以所述自移动机器人的当前位置为起点；在确认所述待行进路径不能通行的情况下，基于时间弹性带的轨迹规划算法生成所述待行进路径对应的目标行进轨迹，以根据所述目标行进轨迹控制所述自移动机器人移动。也就是说，当根据建立的局部地图确认待行进路径不能通行的情况下，才基于时间弹性带算法生成待行进路径对应的目标行进轨迹，由此能够降低行进轨迹的确定复杂度，从而降低移动控制的复杂度。