[發(fā)明專利]一種基于深度學習的機器人避障控制方法及裝置

在審

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• 申請日: 2019-12-13
• 公開（公告）號: CN111026115A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發(fā)明（設計）人: 唐朝陽;陳宇;段鑫;黃丹;鄒兵;陳啟宇;黃文昶;白大勇;陳儒
• 申請（專利權）人: 華南智能機器人創(chuàng)新研究院;廣東省智能制造研究所
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 佛山市廣盈專利商標事務所(普通合伙) 44339
• 代理人: 李俊

1.一種基于深度學習的機器人避障控制方法，其特征在于，所述方法包括：

基于環(huán)境采集設備采集機器人當前位置的環(huán)境數據信息；以及，

基于所述環(huán)境數據信息利用深度學習算法對移動障礙物的下一時刻位置進行預測處理，獲得所述移動障礙物下一時刻的預測位置；

基于所述機器人的里程計獲得所述機器人當前位置信息；

基于所述機器人的當前位置信息和所述移動障礙物下一時刻的預測位置生成控制所述機器人規(guī)避障礙物的避障控制指令；

所述機器人控制器響應所述避障控制指令，控制所述機器人規(guī)避移動障礙物。

2.根據權利要求1所述的機器人避障控制方法，其特征在于，所述基于環(huán)境采集設備采集機器人當前位置的環(huán)境數據信息，包括：

基于激光傳感器以及雙目視頻采集設備采集所述機器人當前位置的環(huán)境數據信息。

3.根據權利要求2所述的機器人避障控制方法，其特征在于，所述基于激光傳感器以及雙目視頻采集設備采集所述機器人當前位置的環(huán)境數據信息，包括：

基于所述激光傳感器采集所述機器人至當前環(huán)境下周圍物體的距離信息和角度信息；

基于所述雙目視頻采集設備對采集的視頻圖像構成出觀測場景的視覺差圖；

基于所述觀測場景的視覺差圖確定環(huán)境空間結構圖；

基于所述距離信息、角度信息以及環(huán)境空間結構圖構建出所述機器人在當前位置的環(huán)境數據信息；

所述環(huán)境數據信息包括障礙物的移動趨勢、所述機器人距離障礙物的距離信息、角度信息。

4.根據權利要求1所述的機器人避障控制方法，其特征在于，所述基于所述環(huán)境數據信息利用深度學習算法對移動障礙物的下一時刻位置進行預測處理，包括：

將所述環(huán)境數據信息輸入訓練收斂的深度學習算法對所述移動障礙物的下一時刻位置進行預測處理。

5.根據權利要求1所述的機器人避障控制方法，其特征在于，所述基于所述機器人的里程計獲得所述機器人當前位置信息，包括：

所述機器人讀取當前里程計的里程數據信息；

將所述里程數據信息結合至所述機器人內置地圖信息中獲得所述機器人的當前位置信息。

6.根據權利要求1所述的機器人避障控制方法，其特征在于，所述基于所述機器人的當前位置信息和所述移動障礙物下一時刻的預測位置生成控制所述機器人規(guī)避障礙物的避障控制指令，包括：

基于所述機器人的當前位置信息和所述移動障礙物下一時刻的預測位置進行避障路徑規(guī)劃處理，獲得所述機器人的避障規(guī)劃路徑；

基于所述機器人的避障規(guī)劃路徑生成控制所述機器人規(guī)避障礙物的避障控制指令。

7.根據權利要求1所述的機器人避障控制方法，其特征在于，所述控制所述機器人規(guī)避移動障礙物，還包括：

在控制所述機器人規(guī)避移動障礙物的過程中，利用所述環(huán)境采集設備獲得實時環(huán)境數據信息，并基于所述實時環(huán)境數據信息進行機器人所述機器人規(guī)避移動障礙物路徑的微調。

8.一種基于深度學習的機器人避障控制裝置，其特征在于，所述裝置包括：

數據采集模塊：用于基于環(huán)境采集設備采集機器人當前位置的環(huán)境數據信息；以及，

位置預測模塊：用于基于所述環(huán)境數據信息利用深度學習算法對移動障礙物的下一時刻位置進行預測處理，獲得所述移動障礙物下一時刻的預測位置；

位置信息獲得模塊：用于基于所述機器人的里程計獲得所述機器人當前位置信息；

控制指令生成模塊：用于基于所述機器人的當前位置信息和所述移動障礙物下一時刻的預測位置生成控制所述機器人規(guī)避障礙物的避障控制指令；

指令響應模塊：用于所述機器人控制器響應所述避障控制指令，控制所述機器人規(guī)避移動障礙物。