[發明專利]動態環境下服務動機器人導航方法

無效

• 申請號: 201310591604.3
• 申請日: 2013-11-21
• 公開（公告）號: CN103558856A
• 公開（公告）日: 2014-02-05
• 發明（設計）人: 錢堃;符張杰;陳之杰;楊鴻
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 江蘇永衡昭輝律師事務所 32250
• 代理人: 王斌

1.動態環境下服務動機器人導航方法，其特征在于，所述方法包括：

利用室內環境下多臺全局攝像機與機器人車載激光傳感器組成的分布式傳感器網絡，實現全局地圖中動態人的定位與跟蹤；

通過采集人的長期運動軌跡學習上述室內場所環境下人的運動模式；而機器人在導航過程中，通過對人運動的長期運動規律預測和短期運動速度、方向預測相結合，對人的時空運動趨勢進行估計；

根據人的當前位置和上述估計得到的預測位置，與環境靜態障礙柵格地圖相融合，生成導航風險概率地圖；

采用全局路徑規劃與局部避障控制層次化結構的機器人導航運動控制器，實現機器人導航行為控制。

2.根據權利要求1所述的動態環境下服務動機器人導航方法，其特征在于：所述的人的定位與跟蹤，是在室內環境下采用多臺全局攝像機與機器人車載的單臺激光掃描器實現人的位置跟蹤，通過標定全局攝像機與全局柵格地圖的坐標轉換關系，獲取柵格地圖中人的全局位姿及運動速度。

3.根據權利要求1所述的動態環境下服務動機器人導航方法，其特征在于：所述的對人的時空運動趨勢進行估計，步驟如下：

1)首先在人的定位與跟蹤基礎上進行人的運動軌跡模式訓練和預測：長期采集的行人位置數據，采用EM算法學習其運動模式類型，對每種類型的運動模式在x-y平面中用混合高斯分布加以建模，在實時對人運動位置進行跟蹤的基礎上，依據人的運動歷史估計出當前運動遵循軌跡模式的概率；

2)其次進行人的短期運動預測：假設人的運動速度和方向角每過一定時刻速度和方向角變化一次，且在一定范圍內變化，各個時刻上的速度和方向角分別為相應范圍內的隨機變量且相互獨立，對人沿著該預測路徑前進的短期運動速度和方向角進行預測。

4.根據權利要求1所述的動態環境下服務動機器人導航方法，其特征在于：生成所述導航風險概率地圖還包括對運動人預測避讓可達代價的導航約束條件，即當人機運動可能在狹窄通道內出現沖突時，通過預測人的運動位置來估計人的時空可達代價，并以降低人機運動沖突或阻塞風險為目標，控制機器人提前繞行或減速避讓。

5.根據權利要求1所述的動態環境下服務動機器人導航方法，其特征在于：生成所述導航風險概率地圖還包括帶裕量的機器人四周安全范圍可達代價的導航約束條件，即在機器人坐標位置的四周，用高斯分布的點云表示該點處障礙對機器人安全威脅概率。

6.根據權利要求1所述的動態環境下服務動機器人導航方法，其特征在于：生成所述導航風險概率地圖還包括受建筑物遮擋或警戒區域繞行可達代價的導航約束條件，即控制機器人緩慢地繞行走出建筑物遮擋范圍。

7.根據權利要求1所述的動態環境下服務動機器人導航方法，其特征在于：生成所述導航風險概率地圖還包括遵守行駛靠向習慣可達代價的導航約束條件，即將靠向準則引入機器人運動規劃，確保機器人在與人相遇時雙方遵守相同的靠向規則，達到最優的導航效率。

8.根據權利要求1所述的動態環境下服務動機器人導航方法，其特征在于：所述的機器人導航運動控制器包括全局規劃器和局部反應式壁障控制器兩個子模塊：

1)全局規劃器在所述導航風險概率地圖上，進行全局路徑規劃，得到全局最優的路徑點及每個點上的運動方向；

2)局部反應式避障控制器確保機器人在線運動時，以當前點的目標朝向為參考，根據以0.1cm為分辨率的動態窗口中激光傳感器實際獲取的障礙物情況，計算避障方向并求出平滑變化的控制量，包括平移速度υ和旋轉速度ω。