[發(fā)明專利]一種機(jī)器人行走控制方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810068879.1
• 申請日: 2018-01-24
• 公開（公告）號: CN110065061A
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王拴緒
• 申請（專利權(quán)）人: 南京機(jī)器人研究院有限公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 南京中高專利代理有限公司 32333
• 代理人: 祝進(jìn)

本發(fā)明涉及一種機(jī)器人行走控制方法，所述機(jī)器人包括控制器、超聲波距離傳感器、攝像機(jī)，所述機(jī)器人行走控制方法包括以下步驟：所述控制器控制機(jī)器人沿第一預(yù)設(shè)方向行走；所述超聲波距離傳感器預(yù)設(shè)間隔時(shí)間內(nèi)發(fā)射超聲波探測前方是否有障礙物，若機(jī)器人距前方障礙物的距離小于預(yù)設(shè)值時(shí)，啟動(dòng)所述攝像機(jī)；所述攝像機(jī)采集障礙物圖像，得到障礙物類型；根據(jù)所述障礙物類型，獲取機(jī)器人側(cè)面邊緣與所述障礙物的最外輪廓點(diǎn)的連線與所述第一預(yù)設(shè)方向之間的最大夾角；所述機(jī)器人向第一預(yù)設(shè)方向偏移第一預(yù)設(shè)夾角的第二預(yù)設(shè)方向行走，所述第一預(yù)設(shè)夾角大于所述最大夾角。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種機(jī)器人行走控制方法。

背景技術(shù)

隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的機(jī)器人開始替代人類執(zhí)行各種任務(wù)。機(jī)器人是自動(dòng)控制機(jī)器(Robot)的俗稱，自動(dòng)控制機(jī)器包括一切模擬人類行為或思想與模擬其他生物的機(jī)械(如機(jī)器狗，機(jī)器貓等)。狹義上對機(jī)器人的定義還有很多分類法及爭議，有些電腦程序甚至也被稱為機(jī)器人。在當(dāng)代工業(yè)中，機(jī)器人指能自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的人造機(jī)器裝置，用以取代或協(xié)助人類工作。理想中的高仿真機(jī)器人是高級整合控制論、機(jī)械電子、計(jì)算機(jī)與人工智能、材料學(xué)和仿生學(xué)的產(chǎn)物，目前科學(xué)界正在向此方向研究開發(fā)，但是機(jī)器人遠(yuǎn)程控制還不完善，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還沒有普及，機(jī)器人的數(shù)據(jù)采集還處于離線狀態(tài)，機(jī)器人深度學(xué)習(xí)也來自于本機(jī)數(shù)據(jù)的儲存。

機(jī)器人遠(yuǎn)程控制可以使操作人員遠(yuǎn)離危險(xiǎn)性的操作環(huán)境，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)集成控制，提高經(jīng)濟(jì)效益。

移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵要求就是避障，避障是指移動(dòng)機(jī)器人根據(jù)采集的障礙物的狀態(tài)信息，在行走過程中通過傳感器感知到妨礙其通行的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)物體時(shí)，按照一定的方法進(jìn)行有效地避障，最后達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)。那么如何規(guī)劃避障路線就成了研究的關(guān)鍵。

因此，如何規(guī)劃避障路線，以防機(jī)器人撞上障礙物，不影響機(jī)器人的正常行走，成為本領(lǐng)域技術(shù)人員亟待解決的技術(shù)難題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種機(jī)器人行走控制方法，能夠精確規(guī)劃避障路線，防止機(jī)器人撞上障礙物，使得機(jī)器人在遇到障礙物時(shí)也能正常行走。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種機(jī)器人行走控制方法，所述機(jī)器人包括控制器、超聲波距離傳感器、攝像機(jī)，包括以下步驟：

所述控制器控制機(jī)器人沿第一預(yù)設(shè)方向行走；

所述超聲波距離傳感器預(yù)設(shè)間隔時(shí)間內(nèi)發(fā)射超聲波探測前方是否有障礙物，若機(jī)器人距前方障礙物的距離小于預(yù)設(shè)值時(shí)，啟動(dòng)所述攝像機(jī)；

所述攝像機(jī)采集障礙物圖像，基于彩色圖像的閾值分割法對障礙物圖像進(jìn)行分割，障礙物圖像為二值圖像，用邊界跟蹤算法找出障礙物圖像的輪廓，獲得障礙物圖像區(qū)域，計(jì)算出障礙物圖像區(qū)域的形心，從所述形心向障礙物圖像的輪廓畫出均勻相同夾角的射線，所述射線與障礙物圖像的輪廓之間的焦點(diǎn)作為障礙物特征點(diǎn)；

將所述機(jī)器人距前方障礙物的距離和所述障礙物特征點(diǎn)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合處理，得到障礙物類型；

根據(jù)所述障礙物類型，獲取機(jī)器人側(cè)面邊緣與所述障礙物的最外輪廓點(diǎn)的連線與所述第一預(yù)設(shè)方向之間的最大夾角；

所述機(jī)器人向第一預(yù)設(shè)方向偏移第一預(yù)設(shè)夾角的第二預(yù)設(shè)方向行走，所述第一預(yù)設(shè)夾角大于所述最大夾角；

所述超聲波距離傳感器判斷前方是否具有障礙物，若否，所述控制器控制機(jī)器人沿第一預(yù)設(shè)方向行走；若是，所述控制器控制機(jī)器人沿所述第二預(yù)設(shè)方向行走。

優(yōu)選的，所述障礙物特征點(diǎn)的數(shù)量為32個(gè)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)為8個(gè)。

優(yōu)選的，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)中的最大值作為障礙物類型。