一种移动机器人自主避障方法及系统

本发明属于机器人移动控制，尤其涉及一种移动机器人自主避障方法及系统。

背景技术：

1、随着机器人技术的不断发展，机器人的应用越来越广泛。在机器人的自主导航过程中，需要通过设置于机器人的各种测距传感器来感知外部环境中的障碍物信息，并对障碍物信息进行分析处理之后合理规划机器人的运行路径，以控制机器人避开环境中的障碍物安全运行。

2、目前，具备自主导航功能的机器人通常会设置多种不同类型的距离传感器来探测不同层次的环境信息，以保证机器人能够充分获取到全面的障碍物信息。

3、然而，由于传感器技术的限制，多种传感器混合使用也依然会使机器人存在一定的探测盲区，例如单线激光传感器只能采集平行于机器人运行方向的水平面上的检测数据；而深度传感器的视野较小，在用于进行近距离测距时存在较大探测盲区，并且无法检测到无法有效成像的透明物体；超声波传感器可以检测到透明物体，但是只能采集单点检测数据，测量范围较小。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的在于提供一种移动机器人自主避障方法及系统，旨在解决上述背景技术中所提出的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下的技术方案。

3、在本发明的第一方面，提供了一种移动机器人自主避障方法，该避障方法包括以下步骤：

4、建立移动机器人的运动模型，对移动机器人的速度进行采样，在获取速度的基础上，对移动机器人进行轨迹推算；

5、基于装载在移动机器人上的双目视觉系统，对移动机器人的轨迹方向上的障碍物进行检测，输出所述障碍物的三维信息；

6、根据所述障碍物的三维信息和所述移动机器人当前的姿态信息，控制所述移动机器人执行与所述三维信息和所述姿态信息相对应的避障操作。

7、作为本发明进一步的方案，在移动机器人的运动模型中，和分别表示移动机器人在世界坐标系中的线速度和角速度；将每个采样周期内移动机器人的运动路径看作是直线，则t+1时刻的移动机器人位置（,）表示为：

8、；

9、；

10、；

11、移动机器人沿着方位角方向线性移动，其方位角相对于世界坐标系移动。

12、作为本发明进一步的方案，移动机器人的双目视觉系统包括左右两个摄像机，两个摄像机的坐标系分别表示为和；障碍物空间点d在两个摄像机成像后的坐标系中坐标点分别表示为：和；其中，双目视觉系统模型表示为：

13、；

14、；

15、其中，表示为左摄像机的焦距；表示右摄像机的焦距；和表示非零尺度因子。

16、作为本发明进一步的方案，双目视觉系统两个摄像机的位置关系表示为：

17、；

18、；

19、其中，u表示构建模型中相机的平移向量；e表示构建模型中相机的旋转矩阵。

20、作为本发明进一步的方案，障碍物空间点的三维坐标信息表示为：

21、。

22、作为本发明进一步的方案，所述双目视觉系统的摄像机采用深度相机，基于深度相机扫描获得障碍物尺寸数据信息，深度相机障碍物空间点的三维坐标处的障碍物点云数据，根据点云数据获取障碍物高度值；

23、其中，移动机器人在行进时，深度相机会不停的扫描前方状态信息，并将图像信息传输给主控制器，主控制器会在深度相机拍摄的视频流中获取一帧的点云数据进行处理；利用区域生长算法，通过点云曲率与法向量的夹角作为阈值来进行点云分割，分离出地面与地面上其他点云块；求解其他点云块的最高点到地面平面的法向量方向的距离；得出机器人前方障碍物的高度数据。

24、作为本发明进一步的方案，根据所述障碍物的三维信息和所述移动机器人当前的姿态信息，控制所述移动机器人执行与所述三维信息和所述姿态信息相对应的避障操作的步骤包括：

25、根据所述障碍物的三维信息和所述移动机器人当前的姿态信息，确定所述障碍物的类型；根据确定的所述障碍物的类型，控制所述移动机器人执行与所述障碍物的类型相对应的避障操作。

26、作为本发明进一步的方案，根据所述障碍物的三维信息和所述移动机器人当前的姿态信息，确定所述障碍物的类型的步骤包括：

27、确定移动机器人姿态信息的过障高度范围；

28、若所述障碍物的高度值不在所述过障高度范围内，则确定所述障碍物的类型为不可跨越型障碍物，若所述障碍物的高度值在所述过障高度范围内，则确定所述障碍物的类型为可跨越型障碍物。

29、作为本发明进一步的方案，根据确定的所述障碍物的类型，控制所述移动机器人执行与所述障碍物的类型相对应的避障操作的步骤包括：

30、若确定所述障碍物的类型为可跨越型障碍物，则控制所述移动机器人调整姿态，并执行跨越操作；

31、若确定所述障碍物的类型不可跨越型障碍物，则控制所述移动机器人调整移动轨迹，并执行绕行操作。

32、在本发明的第二方面，提供了一种移动机器人自主避障系统，该避障系统包括：

33、移动轨迹计算模块，用于建立移动机器人的运动模型，对移动机器人的速度进行采样，在获取速度的基础上，对移动机器人进行轨迹推算；

34、障碍物三维建模模块，用于基于装载在移动机器人上的双目视觉系统，对移动机器人的轨迹方向上的障碍物进行检测，输出所述障碍物的三维信息；

35、避障策略执行模块，用于根据所述障碍物的三维信息和所述移动机器人当前的姿态信息，控制所述移动机器人执行与所述三维信息和所述姿态信息相对应的避障操作。

36、与现有技术相比，本发明移动机器人自主避障方法及系统的有益效果是：

37、第一，本发明通过建立移动机器人的运动模型，对移动机器人的速度进行采样，在获取速度的基础上，对移动机器人进行轨迹推算，可以确定移动机器人的移动轨迹；

38、第二，本发明基于装载在移动机器人上的双目视觉系统，对移动机器人的轨迹方向上的障碍物进行检测，可以得到目标障碍物的三维信息；

39、第三，本发明根据所述障碍物的三维信息和所述移动机器人当前的姿态信息，控制所述移动机器人执行与所述三维信息和所述姿态信息相对应的避障操作，具体的，若确定所述障碍物的类型为可跨越型障碍物，则控制所述移动机器人调整姿态，并执行跨越操作；若确定所述障碍物的类型不可跨越型障碍物，则控制所述移动机器人调整移动轨迹，并执行绕行操作。

技术特征：

1.一种移动机器人自主避障方法，其特征在于，该避障方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的移动机器人自主避障方法，其特征在于，在移动机器人的运动模型中，和分别表示移动机器人在世界坐标系中的线速度和角速度；将每个采样周期内移动机器人的运动路径看作是直线，则t+1时刻的移动机器人位置（,）表示为：

3.根据权利要求2所述的移动机器人自主避障方法，其特征在于，移动机器人的双目视觉系统包括左右两个摄像机，两个摄像机的坐标系分别表示为和；障碍物空间点d在两个摄像机成像后的坐标系中坐标点分别表示为：和；其中，双目视觉系统模型表示为：

4.根据权利要求3所述的移动机器人自主避障方法，其特征在于，双目视觉系统两个摄像机的位置关系表示为：

5.根据权利要求4所述的移动机器人自主避障方法，其特征在于，障碍物空间点的三维坐标信息表示为：

6.根据权利要求5所述的移动机器人自主避障方法，其特征在于，所述双目视觉系统的摄像机采用深度相机，基于深度相机扫描获得障碍物尺寸数据信息，深度相机障碍物空间点的三维坐标处的障碍物点云数据，根据点云数据获取障碍物高度值。

7.根据权利要求6所述的移动机器人自主避障方法，其特征在于，根据所述障碍物的三维信息和所述移动机器人当前的姿态信息，控制所述移动机器人执行与所述三维信息和所述姿态信息相对应的避障操作的步骤包括：

8.根据权利要求7所述的移动机器人自主避障方法，其特征在于，根据所述障碍物的三维信息和所述移动机器人当前的姿态信息，确定所述障碍物的类型的步骤包括：

9.根据权利要求8所述的移动机器人自主避障方法，其特征在于，根据确定的所述障碍物的类型，控制所述移动机器人执行与所述障碍物的类型相对应的避障操作的步骤包括：

10.一种实现权利要求1-9任一所述移动机器人自主避障方法的避障系统，其特征在于，该避障系统包括：

技术总结本发明属于机器人移动控制技术领域，具体是一种移动机器人自主避障方法，方法包括：建立移动机器人的运动模型，对移动机器人的速度进行采样，在获取速度的基础上，对移动机器人进行轨迹推算；基于装载在移动机器人上的双目视觉系统，对移动机器人的轨迹方向上的障碍物进行检测，输出所述障碍物的三维信息；根据所述障碍物的三维信息和所述移动机器人当前的姿态信息，控制所述移动机器人执行与所述三维信息和所述姿态信息相对应的避障操作。本发明还提供了一种移动机器人自主避障系统。本发明可以准确地检测障碍物，以方便实现避障，有效提高机器人的避障效率和避障成功率。技术研发人员：钟森鸣,王晓军,梁海华,罗健彬,梁顺健,李俊宏受保护的技术使用者：广东技术师范大学技术研发日：技术公布日：2024/7/15