一种用于导航自主移动机器人的方法与流程

本发明涉及一种用于动态导航自主移动机器人的方法。本发明还涉及一种用于动态导航的自主移动机器人。

背景技术：

1、自主移动机器人通常需要在由于具有障碍物和元素而导致机器人机动性受到限制的环境中导航。此外，由于自主移动机器人可以与人类工人一起工作，因此机器人在机动性方面通常需要采取重要的安全预防措施，例如保持最小安全距离。

2、如果自主移动机器人遇到与其规划路线冲突的感测障碍物，则机器人必须改变其路线，以绕过感测障碍物。在传统的解决方案中，机器人的控制器可以例如基于在多个预编程的标准子路线模式(例如具有不同半径的圆弧)中进行选择来建立一条新的子路线，该子路线可以绕过感测障碍物和映射元素这两者。

3、自主移动机器人可能需要在室内环境中工作，其中依靠经由与外部发射器的相对距离进行定位的定位系统(例如全球定位系统(gps))受到限制。相反，自主移动机器人通常依靠被称为同时定位和映射(slam)的过程。在此处，更新环境地图，同时跟踪机器人在该地图内的位置，通常依靠机器人的传感系统。或者，机器人可以依靠蒙特卡罗定位(mcl)算法(也称为粒子滤波定位)来估计给定地图中的位置和方向。

4、然而，由于自主移动机器人通常在机器人的感官范围内没有障碍物的区域移动，因此其自身的感知位置与其实际位置之间可能会出现差异。因此，感测障碍物和映射元素之间可能会出现不匹配的情况，通常约为20cm。如果机器人随后遇到与其规划路线冲突的感测障碍物，就会由于感知位置不正确而出现问题。特别地，机器人可以将感测障碍物解释为与映射元素分离，即使事实并非如此。因此，在建立新的子路线时，这个障碍物/元素可能会被考虑两次。这可能增加建立新子路线所需的计算工作量，导致次优子路线，甚至阻止建立可行的新子路线。

5、现有技术文献wo2018/158248公开了控制自主移动机器人的方法。所公开的控制方法可以包括感测障碍物并将其位置输入到地图中，并在控制机器人时使用该地图。此外，还公开了用户如何定义禁止机器人进入的异常区域。

6、由于表示映射元素的数字区域地图的网格大小有限，所以传统自主移动机器人解决方案的上述问题进一步加剧。即使机器人在规划路线时不考虑映射元素就无法在物理区域中正确导航，但与现实物理世界的障碍物相比，映射元素的表示通常不准确。

技术实现思路

1、发明人发现了与自主移动机器人导航相关的上述问题和挑战，并随后提出了下面描述的可能改善导航的发明。

2、本发明的一个方面涉及一种用于动态导航自主移动机器人的方法，其中所述方法包括以下步骤：

3、提供与具有初始路线提示的映射元素有关的区域地图；

4、提供通过所述区域地图的规划的机器人路线，其中所述规划的机器人路线基于根据所述初始路线提示来绕过所述映射元素中的至少一些映射元素；

5、至少部分地基于使用所述自主移动机器人的传感系统感测所述自主移动机器人的机器人周围环境来操纵所述自主移动机器人通过所述规划的机器人路线；

6、该方法的特征在于以下步骤：

7、使用所述传感系统来感测所述机器人周围环境中的一个或多个感测障碍物，其中所述一个或多个感测障碍物与所述映射元素不同，其中所述一个或多个感测障碍物对应于所述映射元素所表示的物理障碍物；

8、通过忽略所述映射元素中的至少一些映射元素来减少所述初始路线提示，以建立更少的路线提示；以及

9、基于所述更少的路线提示来建立基于传感器的子路线。

10、通过减少至少一些映射元素的初始路线提示，减少了在建立子路线时考虑了两次的物体的影响，这是有利的。具体地，这可以确保可以建立更佳子路线，这是有利的。特别地，这甚至可以确保在传统系统不能建立子路线的情况下可以建立子路线，这是有利的。此外，由于减少了映射元素的提示，对于建立子路线的计算要求也可以减少，这是有利的。

11、在建立子路线时，减少计算要求尤为重要，因为这项任务通常必须在机器人实际移动时执行。因此，计算缓慢可能导致机器人移动速度降低，或者甚至导致机器人完全停止，因为在到达与规划路线冲突的障碍物之前需要足够的时间来建立子路线。因此，在具有人类工人或其他移动障碍物(例如其他机器人)的区域中，快速建立新的子路线以确保机器人不会频繁减速或停止可能至关重要。

12、即使映射元素对于规划和操纵是必需的，这些映射元素通常在数字区域地图上不准确或不精确地表示。这种地图的分辨率/网格大小通常有限。典型的分辨率大约为5cm。此外，实际建立区域地图的过程(例如使用机器人及其传感系统)并不完全准确和精确。因此，当机器人沿着不完美表示的映射元素的路线接近这些不完美表示的映射元素时，这些不完美表示的映射元素可能必须在这些映射元素处系统地建立新的子路线。通过减少初始路线提示，可能减少这种系统误差的影响，这是有利的。

13、本发明针对传统的解决方案的问题和挑战提供的解决方案是极其违反直觉的。在存在障碍物的区域，自主移动机器人的功能性机器人路线通常无法在不考虑具有路线提示的映射元素的情况下进行规划。因此，实际上减少映射元素提供的关键功能的提示直接违背了传统教导，即没有映射元素就无法执行路线规划和导航。发明人已经认识到，如果障碍物不能被传感系统感测到，则这样的障碍物影响自主移动机器人的机动性的风险低。因此，可以减少映射元素的至少一部分的路线提示，以可能确保简单地建立可行的基于传感器的子路线。而且，即使突然减少甚至忽略初始路线提示可能看起来违反直觉，传感系统也可以通常保持活动，以感测障碍物。因此，如果子路线实际上穿过物理物体，则传感系统通常可以感测该物体，使得可以建立另一个子路线。

14、自主移动机器人(amr)也可以被称为自动导引车(agv)、驱动单元或移动工业机器人。在本公开内，amr也可以简称为机器人。amr通常是一种可编程的机器，以便例如在生产设施、仓库设施和医疗设施(例如医院)等工业环境中执行后勤任务。这种机器人通常利用自己的轮子自主移动，具有用于支撑在后勤任务中要移动的物体的主体。此外，机器人通常具有其自身的控制系统，该控制系统被设置为沿着路线(例如规划路线)操纵机器人。控制系统还能够规划机器人行进的路线。控制系统可以例如包括过程控制器和对数字存储器的访问。然后，数字存储器可以提供(数字)区域地图。自主移动机器人的示例包括差速驱动机器人、基于自行车转向装置的机器人和基于梯形转向装置的机器人。示例还包括自主机器人铲车。

15、区域地图可以被理解为机器人应当在其中执行任务的区域的表示。例如，区域地图可以是数字存储的网格，其中网格大小与区域的物理大小有关。通常，区域地图具有表示区域的障碍物的映射元素，例如基础设施元素和半永久元素，例如存储的货物。例如，区域的墙壁和家具限制了机器人的机动性，并且它们随后可以被表示为区域地图上的映射元素，使得当为机器人规划路线时可以考虑这些障碍物。

16、区域地图可能具有其他类型的特征，例如映射限制。映射限制通常是手动引入到地图中的限制，该限制表示机器人不应该优选地进入的区域的地段，但是机器人不一定使用其传感系统来感测该地段。一个示例是向下阶梯。另一个示例是该地段的一部分，在该部分中，例如，由于机器或人类工人的原因，机器人根本不受欢迎。

17、可以通过操纵机器人在该区域周围移动，同时使用机器人的传感系统来感测可以在其上建立映射元素的障碍物来提供区域地图。或者，区域地图可以部分地或完全地预先建立并且直接提供给机器人，例如作为数字cad文件。然而，注意，本发明不限于区域地图的特定原点。

18、基于区域地图和相关的映射元素，可以提供规划的机器人路线。机器人可以自己建立该规划路线，但另选地，该规划路线可以在别处部分地或完全地建立，然后将其提供给机器人。规划的机器人路线可以例如为机器人提供介于该区域的两个位置之间或者经过该区域的特定位置的可行路线。因此，规划的机器人路线必须至少在某种程度上考虑映射元素。否则，规划的机器人路线极有可能不可行，例如，规划的机器人路线可能穿过墙壁等障碍物。因此，为使规划可行，映射元素具有初始路线提示，例如，规划的机器人路线不能穿过映射元素。

19、通常，路线提示会提供更详细的内容，而不是仅仅禁止路线穿过映射元素。特别地，机器人具有物理机器人大小，因此，应该优选地规划机器人路线，使得映射元素与规划的机器人路线具有足够大的距离，以确保不发生碰撞或冲突。此外，例如由于安全性、人类舒适度或区域地图中的不确定性等原因，机器人优选地与感测障碍物和元素保持最小距离。因此，可以优选地规划机器人路线，使得映射元素与规划的机器人路线之间的距离足够大，以确保考虑到物理机器人大小，满足与障碍物和元素之间的最小距离。

20、路线提示可以例如相对于映射元素来定义，或者路线提示可以例如相对于机器人和/或其规划路线来定义。感测障碍物通常也会对机器人施加路线提示，这可能需要建立子路线。

21、根据实施方案，规划的机器人路线因此必须根据这些映射元素的初始路线提示来绕过这些映射元素中的至少一些映射元素。绕过可替代地被理解为例如在不违反初始路线提示的情况下在周围导航或绕过。

22、当然，一旦机器人实际通过该路线，规划的机器人路线和机器人实际行进的路线之间可能会出现差异，从而导致可能违反例如最小距离。

23、一旦机器人开始操纵，机器人通常会使用传感系统扫描周围环境，以寻找物体和障碍物。即使机器人能够完全遵循规划的机器人路线，也可能会遇到未映射的意外障碍物。而且，在实践中，机器人通常不能完全遵循规划的机器人路线。因此，传感系统通常是必需的。

24、传感系统通常至少依靠能够测量与周围环境之间的距离的传感器。通常使用lidar系统，但是原则上可以使用多种不同类型的传感系统，例如雷达系统、摄像机系统或接近传感器。

25、当操纵自主移动机器人通过规划的机器人路线时，传感系统可以例如连续地或定期地感测机器人的周围环境。因此，机器人能够感测到可能与其路线冲突的障碍物。此外，机器人可能使用感测到的周围环境来执行同时定位和映射或蒙特卡罗定位，以获得机器人相对于区域地图的实际物理位置的指示。

26、机器人周围环境的物理范围可以例如由传感系统的感测距离或范围来表征。

27、操纵机器人通过规划的机器人路线对应于实际移动机器人通过区域地图所表示的物理区域。

28、至少部分地基于感测机器人周围环境来操纵所述自主移动机器人通过规划的机器人路线的元素通常可以不对应于移动机器人通过整个规划的机器人路线，而是只移动机器人通过规划的机器人路线的初始部分，例如直到到达需要建立基于传感器的子路线的点。

29、在操纵期间，传感系统可以检测到障碍物，然后，该障碍物成为感测障碍物。通过执行定位，机器人(即其控制系统)可以推断出，感测障碍物对应于映射元素，该映射元素然后可能用于更新区域地图和/或机器人相对于该地图的位置。

30、然而，机器人可能检测到与映射元素不同的感测障碍物。这可能是尚未被映射的物体，但是机器人也可能只是将已被映射为映射元素的感测障碍物误解为与该映射元素不同。因此，感测障碍物可以与映射元素不同，即使映射元素涉及该感测障碍物。因此，在本发明的上下文中，当一个或多个感测障碍物与映射元素不同时，这些感测障碍物在机器人的内部映射系统内不同，例如在具有感测障碍物和映射元素两者的区域地图上不同。因此，可以将与映射元素不同的感测障碍物理解为在位置上与映射元素不同的感测障碍物，例如在感测障碍物相对于区域地图上的映射元素的位置方面。

31、当感测障碍物与映射元素不同时，可能需要建立子路线，以确保机器人能够继续行进。在此处，本发明的实施方案然后可以减少映射元素中的至少一些映射元素的初始路线提示，以建立更少的路线提示。这些更少的路线提示然后用作可以建立子路线的基础。更少的路线提示可以例如涉及减小机器人与障碍物的最小距离、忽略机器人与障碍物的最小距离、忽略物理机器人大小、甚至完全忽略至少一些映射元素。

32、然后可以建立的子路线是基于传感器的子路线，因为映射元素建立该子路线时可以具有更小的权重，并且因此，子路线可以在更大程度上基于机器人的传感系统。基于传感器的子路线可以优选地考虑感测障碍物，例如绕过感测障碍物。机器人因此可以经由基于传感器的子路线偏离规划的机器人路线。在此期间，机器人可以可选地仅基于感测障碍物来操纵，而不考虑映射元素(因此，减少映射元素的路线提示)。

33、注意，本发明的实施方案不限于主动执行感测障碍物与映射元素之间的比较，作为用于减少初始路线提示的条件。在示例性实施方案中，为了该目的以及操纵机器人，映射元素和感测障碍物由析取运算符(or运算符)逻辑地连接。而且，在可能与规划的机器人路线冲突时，建立基于传感器的子路线，其中仅考虑感测障碍物。

34、在本发明的一些实施方案中，所述映射元素的所述初始路线提示包括所述自主移动机器人的物理机器人大小表示。

35、物理机器人大小表示是物理机器人大小的数字表示。

36、物理机器人大小表示也可以被称为物理足迹。

37、为了可行地规划路线，可以有利地考虑机器人的实际大小，以减小在通过路线时发生碰撞的风险。通过确保映射元素与规划的机器人路线之间的距离足够大，以确保机器人的物理机器人大小表示根据规划的机器人路线不与映射元素重叠，可以在规划的机器人路线中考虑物理机器人大小。

38、物理机器人大小表示可以例如以数字方式实现为与机器人中心的距离，映射元素可能不在该距离内(对于规划的机器人路线)。或者，考虑到机器人的方向，物理机器人大小表示可以在更大程度上反映机器人的实际形状。通常，自主移动机器人具有矩形形状，但是当然，根据本发明的机器人和方法不限于任何特定形状。

39、在本发明的一些实施方案中，所述映射元素的所述初始路线提示包括机器人与障碍物的最小距离。

40、机器人与障碍物的最小距离也可以被称为安全足迹。

41、机器人与障碍物的最小距离可以例如以数字方式实现为从机器人大小表示、机器人周边或机器人中心测量的距离，映射元素可能不在该距离内(对于规划的机器人路线)。

42、在一些实施方案中，自主移动机器人的物理机器人大小和机器人与障碍物的最小距离被共同实现为例如从机器人中心测量的单个距离，映射元素可能不在该单个距离内。这样的共同实现可以被称为机器人总足迹。任何类型的足迹(物理机器人大小表示、机器人与障碍物的最小距离、机器人总足迹)可以被实现为(数字)足迹多边形。然后，可以规划机器人路线，以确保该足迹多边形不与映射元素和/或感测障碍物相交。一般而言，足迹也可以被称为安全区域。

43、机器人与障碍物的最小距离相对于机器人或机器人中心不必是各向同性的，而是可以例如在机器人行进的方向上更大。

44、在本公开内，当在规划、导航或操纵的背景下提及机器人时，这种引用还可以隐式地包括机器人的足迹/安全区域。

45、在本发明的一些实施方案中，所述感测障碍物具有子路线提示。

46、在本发明的一些实施方案中，所述子路线提示基本上类似于所述初始路线提示。

47、在本发明的一些实施方案中，所述子路线提示包括所述物理机器人大小表示。

48、在本发明的一些实施方案中，所述子路线提示包括所述机器人与障碍物的最小距离。

49、以类似于映射元素的(初始)路线提示的方式，感测障碍物也可以具有(子)路线提示。在实践中，这些子路线提示通常与初始路线提示类似甚至相同。子路线提示可以例如包括物理机器人大小表示和/或机器人与障碍物的最小距离。

50、初始路线提示对于规划的机器人路线具有提示，而子路线提示对于基于传感器的子路线具有提示。因此，当建立子路线时，例如通过确保沿着基于传感器的子路线与感测障碍物的距离不违反物理机器人大小表示和/或机器人与障碍物的最小距离，来相对于子路线提示建立子路线。

51、在本发明的一些实施方案中，所述更少的路线提示包括所述初始路线提示的减小的机器人与障碍物的最小距离。

52、在本发明的一些实施方案中，所述更少的路线提示包括忽略所述初始路线提示的所述机器人与障碍物的最小距离。

53、在本发明的一些实施方案中，所述更少的路线提示包括忽略所述初始路线提示的所述物理机器人大小表示。

54、在本发明的一些实施方案中，所述更少的路线提示包括忽略所述初始路线提示。

55、减少或忽略一些或全部初始路线提示是有利的，因为这样的过程易于实现。

56、在本发明的一些实施方案中，针对相对于所述自主移动机器人的子路线范围(envelope)内的映射元素，执行减少所述初始路线提示的所述步骤。

57、在本发明的一些实施方案中，所述子路线范围之外的映射元素在建立所述基于传感器的子路线的所述步骤期间维持所述初始路线提示。

58、通过减少子路线范围内的初始路线提示和/或维持子路线范围外的初始路线提示，减小了机器人规划不可行路线的风险，这是有利的。换句话说，可以在本地减少初始路线提示，以建立本地子路线。如果初始路线提示全局减少，则建立穿过墙壁或障碍物的子路线的风险可能不利地增加。

59、子路线范围可以例如相对于机器人的方向、机器人的行进方向或规划的机器人路线(从感知的机器人位置)来限定。子路线范围可以例如相对于机器人的行进方向或规划的机器人路线在每个相反的横向方向上延伸至少30cm，例如至少50cm，例如至少70cm，例如至少100cm，诸如至少150cm。此外，子路线范围可以例如在相对于机器人的行进方向或规划的机器人路线的向前方向上延伸至少1m，例如至少2m，例如至少3m，例如至少5m，诸如至少8m。

60、在一些替代实施方案中，在建立基于传感器的子路线之前，减少感测障碍物的路线提示。这种减少可以例如与机器人的可移动性的减少相结合，因为这种可移动性的减少可以降低安全要求，因此允许减少感测障碍物的路线提示。感测障碍物的路线提示的减少通常可以相对小于映射元素的路线提示的减少。

61、在本发明的一些实施方案中，当所述一个或多个感测障碍物与所述映射元素不同时，自动开始建立基于传感器的子路线的所述步骤。

62、例如，可以通过执行同时定位和映射或蒙特卡罗定位的处理器(例如自主移动机器人的过程控制器)来确定感测障碍物是否与映射元素不同。因此，根据一些实施方案，过程控制器连续地或定期地评估感测障碍物是否与映射元素不同(例如使用基于slam或基于mcl的算法)，然后在感测障碍物与映射元素不同的条件下建立基于传感器的子路线。注意，可能可选地需要满足其他条件才能开始基于传感器的子路线的建立，例如，规划的机器人路线与感测障碍物之间的冲突。

63、在确定感测障碍物和映射元素之间的差异时，为自动开始建立基于传感器的子路线设定条件是有利的，因为这可以确保在相关情况下自动建立基于传感器的子路线。

64、在本发明的一些实施方案中，所述方法包括确定所述一个或多个感测障碍物中的至少一者与所述规划的机器人路线冲突的步骤，其中当所述一个或多个感测障碍物中的至少一者与所述规划的机器人路线冲突时，自动开始建立基于传感器的子路线的所述步骤。

65、在确定感测障碍物中的至少一者与所述规划的机器人路线冲突时，为自动开始建立基于传感器的子路线设定条件是有利的，因为这可以确保在相关情况下自动建立基于传感器的子路线。

66、在本发明的一些实施方案中，确定所述一个或多个感测障碍物中的至少一者发生冲突的所述步骤基于自动确定是否能够沿着所述规划的机器人路线操纵所述自主移动机器人，而不违反关于所述一个或多个感测障碍物的所述初始路线提示。

67、因此，在所述规划的机器人路线中使用的相同初始路线提示可以用于确定感测障碍物是否冲突。这可以确保，如果沿着规划的机器人路线的一部分完全操纵机器人，并且没有出现未映射的物体，则不存在不必要地开始在该部分处建立基于传感器的子路线的风险，这是有利的。然而，如果出现有问题的感测障碍物，或者如果机器人偏离规划位置，则由初始路线提示设定的标准可以确保在需要时规划基于传感器的子路线。

68、此外，对映射元素和感测障碍物两者使用初始路线提示可以简化系统编程，并且进一步确保更容易同时改变感测障碍物和映射元素两者的路线提示，这是有利的。

69、在本发明的一些实施方案中，当感知的机器人位置与实际的机器人位置之间出现差异时，执行所述建立所述基于传感器的子路线的步骤。

70、在感知的机器人位置与实际的机器人位置之间存在差异的情况下，建立基于传感器的子路线是有利的，因为通常在这种情况下会出现有问题的子路线情况。

71、在本发明的一些实施方案中，当所述一个或多个感测障碍物中的至少一者具有与所述映射元素中的至少一者的映射形状类似的感测形状时，执行所述建立所述基于传感器的子路线的步骤。

72、将相似的形状用作建立基于传感器的子路线的条件是有利的，因为这种情况可能表明感知的机器人位置与实际的机器人位置之间存在差异。形状的相似性可以由机器人分析和识别，例如经由机器人的过程控制器。

73、在本发明的一些实施方案中，所述基于传感器的子路线至少部分地不同于所述规划的机器人路线。

74、在本发明的一些实施方案中，所述基于传感器的子路线与所述映射元素中的至少一些映射元素的所述初始路线提示冲突。

75、因此，在本发明的一些实施方案中，基于传感器的子路线可能会经过一些映射元素附近或穿过一些映射元素。这种违反直觉的方法是可行的，因为当机器人的实际位置不正确时，通常需要基于传感器的子路线。因此，至少在一段时间的受限区域中，在规划中可能不需要考虑映射元素。这可以有利地允许改进基于传感器的子路线的建立。

76、在本发明的一些实施方案中，所述建立基于传感器的子路线的步骤基于复制所述规划的机器人路线的至少一部分。

77、可以例如通过转移、复制、重新调整或移动规划的机器人路线的一部分，来复制规划的机器人路线的至少一部分。

78、通过让基于传感器的子路线基于规划的机器人路线，可以确保将规划的机器人路线的特定路线段转移到基于传感器的子路线。当在具有多个障碍物的区域中需要基于传感器的子路线时，这是特别有利的。因此，可以有利地再利用规划子路线的特定形状，这可以有利地降低计算能力需求。特别地，当建立子路线时，规划的机器人路线的相关部分的形状可能不需要在复杂的路线调整算法中考虑，而是可以简单地转移(例如移位)到基于传感器的子路线。因此，如果规划的机器人路线是复杂的，则该复杂方面可以转移，并且如果规划的机器人路线是简单的，该简单方面可以转移，或者介于两者之间。

79、复制规划的机器人路线是进一步有用的，因为当机器人在区域地图上的位置与其所认为的位置不同时，通常需要基于传感器的子路线。因此，复制规划的机器人路线的至少一部分可以补偿这种差异，这是有利的。

80、在一些实施方案中，基于传感器的子路线的至少30％复制规划的机器人路线的至少一部分，例如至少50％，诸如至少70％。该百分比是指基于传感器的子路线的长度。

81、在本发明的一些实施方案中，所述基于传感器的子路线相对于所述规划的机器人路线的偏差受到基于传感器的子路线的最大偏差的限制。

82、基于传感器的子路线的最大偏差可以例如通过最大距离实现，例如最多2米，例如最多1.5米，例如最多1米，诸如最多0.5米。

83、具有这样的最大偏差可以有利地确保减少初始路线提示的元素仅在本地使用。对于规划的机器人路线的较大偏差，考虑映射元素及其路线提示对于可行的路线规划来说通常可能是必要的。此外，这样的最大偏差可以确保路线不会被规划得远超过自主移动机器人的传感系统的范围，这对于确保可行子路线的规划是有利的。

84、在本发明的一些实施方案中，所述基于传感器的子路线离开所述规划的机器人路线的一个点并且到达所述规划的机器人路线的另一点。

85、因此，基于传感器的子路线确保机器人最终回到规划的机器人路线，这是有利的。

86、在本发明的一些实施方案中，所述基于传感器的子路线的大部分基于所述规划的机器人路线的位移，使得所述基于传感器的子路线的相邻局部区段分别与所述规划的机器人路线的相邻局部区段平行。

87、规划的机器人路线可以被复制到这样的程度，即基于传感器的子路线与规划的机器人路线基本上平行。通常，并非所有部分都是平行的，例如在基于传感器的子路线离开/到达规划的机器人路线的点附近。

88、在本发明的一些实施方案中，所述基于传感器的子路线的长度最大为20米，例如最大为15米，例如最大为12米，诸如最大为8米。

89、具有基于传感器的子路线的最大长度可以有利地确保减少初始路线提示的元素仅在本地使用。对于较大的路线长度，考虑映射元素及其路线提示对于可行的路线规划来说通常可能是必要的。此外，这样的最大长度可以确保路线不会被规划得远超过机器人的传感系统的范围，这对于确保可行子路线的规划是有利的。

90、在本发明的一些实施方案中，所述基于传感器的子路线位于所述子路线范围内。

91、子路线范围可以定义其中减少路线提示的区域。此范围可以通常对应于其中子路线规划可行的区域。使用相同的(数字)范围来减少路线提示和子路线规划这两者，可以有利地简化编程。

92、在本发明的一些实施方案中，所述方法包括至少部分地基于使用所述传感系统感测所述机器人周围环境来操纵所述自主移动机器人通过所述基于传感器的子路线的步骤。

93、至少部分地基于感测机器人周围环境来操纵所述自主移动机器人通过基于传感器的子路线的元素可以不必对应于移动机器人通过整个子路线。在该操纵期间，可能出现冲突。因此，该步骤可以对应于操纵通过基于传感器的子路线的初始部分。

94、在本发明的一些实施方案中，所述方法包括相对于所述操纵所述自主移动机器人通过所述基于传感器的子路线的步骤，从所述自主移动机器人发射警告信号的步骤。

95、警告信号例如可以是发射到机器人周围环境中的警告信号和/或警告声音。在基于传感器的子路线上的操纵通常指示机器人在异常情况下操作，危险/冲突风险增大。因此，发射警告信号可以减小这种风险，特别是在附近有人的情况下。

96、在本发明的一些实施方案中，所述操纵所述自主移动机器人通过所述基于传感器的子路线的步骤包括违反关于所述映射元素中的至少一些映射元素的所述初始路线提示。

97、因此，在本发明的一些实施方案中，机器人可实际上感知其在区域地图上的感知的机器人位置，以违反区域地图上的映射元素的初始路线提示。然而，由于移动通过子路线通常依靠使用机器人的传感系统，因此这种违反不一定是有问题的，而是可以对应于移动通过适当且可行的子路线。因此，违反初始路线提示可以对应于执行移动通过改进的子路线，这是有利的。

98、在本发明的一些实施方案中，所述操纵所述自主机器人通过所述基于传感器的子路线的步骤包括定期地更新感知的机器人位置，该机器人位置指示所述自主移动机器人相对于所述区域地图的位置。

99、定期地更新感知的机器人位置的行为可以例如基于感测障碍物和映射元素的动态比较。通过将感测障碍物与映射元素相匹配，可以推断自主移动机器人的位置。可以例如经由slam算法或mcl算法来实现此操作。

100、在本发明的一些实施方案中，在所述基于所述感知的机器人位置操纵所述自主机器人通过所述基于传感器的子路线的步骤期间，调整所述基于传感器的子路线。

101、例如，基于感测障碍物的检测以及这些障碍物与映射元素之间的比较，机器人可以识别出其感知的机器人位置是不正确的并且相应地调整该位置。因此，基于传感器的子路线也可以重新调整，这可能提高操纵机器人的效率。

102、在本发明的一些实施方案中，所述操纵所述自主机器人通过所述基于传感器的子路线的步骤包括减小所述自主移动机器人的可移动性。

103、在本发明的一些实施方案中，所述可移动性的减小包括减小速度和减小转向角中的任一者。

104、需要建立基于传感器的子路线可能表明机器人周围环境不寻常。在这种情况下，与正常操作相比，可能增加冲突的风险。因此，减小自主移动机器人的可移动性可以有利地减小这种冲突的风险。

105、在本发明的一些实施方案中，所述操纵所述自主机器人通过所述规划的机器人路线的步骤包括定期地更新感知的机器人位置，该机器人位置指示所述自主移动机器人相对于所述区域地图的位置。

106、定期地更新感知的机器人位置的行为可以例如基于感测障碍物和映射元素的动态比较。通过将感测障碍物与映射元素相匹配，可以推断自主移动机器人的位置。可以例如经由slam算法或mcl算法来实现此操作。

107、感知的机器人位置可以对应于自主移动机器人在区域地图上的(数字)感知位置。该感知的机器人位置可能不一定对应于实际(物理)机器人位置，因为在感知的机器人位置和实际的机器人位置之间可能出现差异。

108、在本发明的一些实施方案中，在所述操纵所述自主机器人通过所述规划的机器人路线的步骤期间执行所述感测所述一个或多个感测障碍物的步骤。

109、在本发明的一些实施方案中，所述操纵所述自主机器人通过所述规划的机器人路线的步骤对应于所述自主移动机器人的正常操作。

110、换句话说，减少初始路线提示并且建立基于传感器的子路线对应于异常操作。操作是异常的，因为机器人现在可能偏离其规划的机器人路线。

111、在本发明的一些实施方案中，所述一个或多个感测障碍物形成通道，其中所述基于传感器的子路线穿过所述通道。

112、基于传感器的子路线可能会穿过通道，因为至少一个感测障碍物位于任一所述子路线上。通道的一个示例是门道(其中在门道的任一侧上的墙壁可能会被机器人感测为障碍物)。

113、减少初始路线提示的方面在通道中特别有用，因为在这种几何形状中，如果考虑初始路线提示，则可能会增加感测障碍物和映射元素组合形成不可通过的障碍物的风险。因此，与传统的解决方案相比，本发明的实施方案在这样的几何形状中可以是特别有利的。

114、在本发明的一些实施方案中，所述区域地图涉及内部环境。

115、在本发明的一些实施方案中，所述区域地图涉及平板式环境。

116、本发明提供的解决方案在内部环境和平板式环境中特别有用。

117、本发明的一个方面涉及用于动态导航的自主移动机器人，其中所述自主移动机器人包括：

118、传感系统，该传感系统被设置为感测所述自主移动机器人的机器人周围环境，以感测一个或多个感测障碍物；

119、数字存储器访问，该数字存储器访问提供对与具有初始路线提示的映射元素有关的区域地图的访问以及对通过所述区域地图的规划的机器人路线的访问，其中所述规划的机器人路线基于根据所述初始路线提示来绕过所述映射元素中的至少一些映射元素；以及

120、过程控制器，该过程控制器通信地连接到所述传感系统和所述数字存储器访问，

121、其中所述过程控制器被配置为至少部分地基于使用所述传感系统感测所述机器人周围环境来操纵所述自主移动机器人通过所述规划的机器人路线，

122、所述自主移动机器人的特征在于：

123、所述过程控制器被配置为当所述一个或多个感测障碍物与所述映射元素不同时，忽略所述映射元素中的至少一些映射元素，以建立更少的路线提示，其中所述一个或多个感测障碍物(6)对应于所述映射元素(3)所表示的物理障碍物，

124、其中所述过程控制器被配置为基于所述更少的路线提示来建立基于传感器的子路线。

125、自主移动机器人的方面可以提供与用于动态导航自主移动机器人的方法的方面提供的相同或相似的优点和改进。

126、过程控制器通常是电子控制器，负责经由运动的控制装置(例如轮子或连续履带推进系统)自动操纵机器人。过程控制器可包括例如一个或多个处理设备，例如一个或多个微控制器、一个或多个微处理器、可编程逻辑(诸如现场可编程门阵列(fpga))、一个或多个专用集成电路(asic)、固态电路或这些类型的处理设备中的两者或更多者的任何适当组合。在另一个实施方案中，过程控制器部分或全部位于远处。即，过程控制器与机器人的轮子、马达和主体机械地断开。本发明与控制有关的元素可以在过程控制器上实现。

127、数字存储器访问是对数字存储器的访问。数字存储器可以是自主移动机器人的一部分，也可以位于外部。如果数字存储器位于外部，则其可以通过通信连接访问，优选地，通过无线通信连接，例如wi-fi连接。可以使用在机器人领域中使用的任何存储器，例如硬盘驱动器、固态驱动器或闪存驱动器。存储器可以可选地至少部分地基于云。

128、在本发明的一些实施方案中，所述传感系统至少基于一个或多个距离传感器。

129、在本发明的一些实施方案中，所述一个或多个距离传感器包括至少一个lidar扫描器。

130、距离传感器的其他示例包括接近传感器、雷达系统和摄像机(可能与图像分析组合，以确定距离)。

131、在本发明的一些实施方案中，所述传感系统至少基于里程表。

132、当在机器人周围环境中没有感测到障碍物时，里程表对于支持导航可能特别有用，否则可以通过例如slam算法或mcl算法来定位机器人。

133、在本发明的一些实施方案中，所述传感系统至少基于陀螺仪。

134、陀螺仪可以提供机器人的方向指示。陀螺仪可以支持里程表提供近似感知的机器人位置，特别是当在机器人周围环境中没有感测到障碍物时。

135、或者，可以通过基于用于转向的轮子的正向运动学来确定运动和方向，例如可以通过左轮向前旋转结合右轮向后旋转来确定右转。

136、在本发明的一些实施方案中，所述自主移动机器人还包括单独的安全控制器。

137、安全控制器可以提供一些功能来确保机器人能够中断或操纵，以避免碰撞，例如，如果一个人突然走进机器人的路线，这对应于感测障碍物的突然出现。

138、这种安全功能通常可与提供基于传感器的子路线的功能分开。换句话说，过程控制器和安全控制器可以提供两种单独的功能。

139、在本发明的一些实施方案中，所述过程控制器还被设置为执行对接过程，该对接过程与建立所述基于传感器的子路线分开。

140、为了对机器人进行充电并在不使用时将其存放，机器人可以执行对接过程，以移入机器人基座。在该过程中，可能减少映射元素的路线提示。然而，对接过程与建立基于传感器的子路线分开。例如，当沿着规划的机器人路线操纵机器人时，通常不执行该对接过程。

141、在本发明的一些实施方案中，所述过程控制器被配置为当所述一个或多个感测障碍物与所述映射元素不同时，减少所述映射元素中的至少一些映射元素的所述初始路线提示，以建立所述更少的路线提示，同时所述基于传感器的子路线有可能在相对于所述规划的机器人路线的基于传感器的子路线的最大偏差内建立。

142、在替代实施方案中，过程控制器被配置为当一个或多个感测障碍物与映射元素不同时，减少映射元素中的至少一些映射元素的初始路线提示，以建立更少的路线提示，同时基于传感器的子路线有可能在相对于机器人或规划的机器人路线的子路线范围内(而不是在相对于规划的机器人路线的基于传感器的子路线的最大偏差内)建立。

143、在本发明的一些实施方案中，所述过程控制器被配置为当所述一个或多个感测障碍物与所述映射元素不同时，建立扩展的子路线，同时所述基于传感器的子路线不可能在相对于所述规划的机器人路线的所述基于传感器的子路线的最大偏差内建立。

144、在替代实施方案中，过程控制器被配置为当一个或多个感测障碍物与映射元素不同时，建立扩展的子路线，同时基于传感器的子路线不可能在子路线范围内(而不是在最大基于传感器的子路线内)建立。

145、在本发明的一些实施方案中，基于所述初始路线提示来建立所述扩展的子路线。

146、在本发明的一些实施方案中，所述扩展的子路线基于在多个预编程的路线模式中进行选择。

147、在本发明的一些实施方案中，所述扩展的子路线在相对于所述规划的机器人路线的扩展的子路线的最大偏差内建立。

148、在本发明的一些实施方案中，所述过程控制器被配置为当所述一个或多个感测障碍物与所述映射元素不同时，建立所述全局子路线，同时所述扩展的子路线不可能在所述扩展的子路线的最大偏差内建立。

149、在本发明的一些实施方案中，基于所述初始路线提示来建立所述全局子路线。

150、在本发明的一些实施方案中，所述全局子路线具有与所述规划的机器人路线的最终目的地类似的最终目的地。

151、在一些实施方案中，建立基于传感器的子路线的功能可以与相关功能组合，例如建立扩展的子路线和/或建立基于传感器的子路线。

152、基于传感器的子路线有时可能主要在机器人周围的受限区域中是可行的，这是由于映射元素的路线提示减少。然而，如果例如由于感测障碍物阻挡了基于传感器的子路线的最大偏差内的任何路径，而无法建立基于传感器的子路线，则可以可选地在机器人中实现其他功能。

153、与传统的解决方案相比，基于初始路线提示建立扩展的子路线或基于初始路线提示建立全局子路线不一定是新颖的做法。然而，将这些做法中的任何一者与建立基于传感器的子路线的功能组合，可能提供用于动态导航的改进型自主移动机器人。特别地，基于传感器的子路线在某些情况下可能会有用。而且，当基于传感器的子路线不可用时，扩展的子路线可以是可行的。而且，当扩展的子路线不可用时，全局子路线可以是可行的。

154、因此，建立基于传感器的子路线的功能可与其他子路线选项组合，从而可能为动态导航提供一组灵活且改进的工具。

155、无法建立的基于传感器的子路线通常可以对应于无法在不违反感测障碍物的初始路线提示(例如不维持与感测障碍物的最小距离)的情况下建立的基于传感器的子路线。

156、无法建立的扩展的子路线通常通常可以对应于无法在不违反感测障碍物和映射元素的初始路线提示(例如在不维持与感测障碍物和映射元素的最小距离)的情况下建立的扩展的子路线。

157、扩展的子路线的最大偏差通常大于基于传感器的子路线的最大偏差。

158、在本发明的实施方案中，扩展的子路线的最大偏差为至少1米，例如至少2米，例如至少3米，例如至少4米，例如至少5米。

159、在本发明的一些实施方案中，根据本公开的任何自主移动机器人来动态导航所述自主移动机器人。

160、本发明的一个方面涉及在建立自主移动机器人的子路线时复制规划的机器人路线的用途，其中所述规划的机器人路线经过与映射元素相关的区域地图，其中所述规划的机器人路线基于根据所述初始路线提示来绕过所述映射元素中的至少一些映射元素，其中当所述一个或多个感测到的物体对应于所述映射元素所表示的物理障碍物时，当感测障碍物与所述映射元素不同时，开始所述子路线的建立。

161、在本发明的一些实施方案中，当沿着所述规划的机器人路线操纵所述自主移动机器人，导致违反关于所述感测障碍物的所述初始路线提示时，所述感测障碍物与所述规划的机器人路线冲突。

162、在本发明的一些实施方案中，所述子路线相对于所述规划的机器人路线的偏差受到最大子路线偏差的限制。

163、在本发明的一些实施方案中，所述子路线离开所述规划的机器人路线的一个点并且到达所述规划的机器人路线的另一点。

164、在本发明的一些实施方案中，所述子路线的大部分基于所述规划的机器人路线的位移，使得所述子路线的相邻局部区段分别与所述规划的机器人路线的相邻局部区段平行。

165、在本发明的一些实施方案中，所述子路线是根据本公开的任何基于传感器的子路线的基于传感器的子路线。

166、可能使用通过复制规划的机器人路线的一部分来建立自主移动机器人的子路线的概念，而不必减少初始路线提示。就其本身而言，这种建立子路线的方法是有利的，因为该方法可以提供适合区域/规划的机器人路线的局部部分的简化建立。

167、这种复制规划的机器人路线的用途可能在自主移动机器人和用于自主移动机器人的方法中实现。