[發(fā)明專利]基于多模態(tài)信息特征樹的機(jī)器人實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011262159.2
• 申請(qǐng)日: 2020-11-12
• 公開（公告）號(hào): CN112428271B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 遲文政;袁媛;劉杰;丁智宇;陳國(guó)棟;孫立寧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘇州大學(xué)
• 主分類號(hào): B25J9/16
• 分類號(hào): B25J9/16
• 代理公司: 蘇州市中南偉業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32257
• 代理人: 許燕萍

本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)信息特征樹的機(jī)器人實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，包括獲取環(huán)境地圖，實(shí)時(shí)提取機(jī)器人的位姿信息，判斷特征點(diǎn)對(duì)該環(huán)境地圖的表征度是否已經(jīng)完備，如果還未完備則使用角速度和距離融合對(duì)機(jī)器人的節(jié)點(diǎn)位姿進(jìn)行特征初步提取，直到特征點(diǎn)的表征度完備獲得最優(yōu)特征點(diǎn)，得到最終特征點(diǎn)集，更新特征地圖；如果已經(jīng)完備則使用歐式距離對(duì)環(huán)境地圖更新，得到特征地圖；然后根據(jù)特征點(diǎn)集得到特征矩陣，根據(jù)起點(diǎn)、終點(diǎn)以及特征矩陣生成特征點(diǎn)的多模態(tài)信息特征樹，得到啟發(fā)式路徑。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建多模態(tài)信息特征樹和實(shí)時(shí)提取特征點(diǎn)的方式快速找出可行區(qū)域的候選節(jié)點(diǎn)來(lái)優(yōu)化基于隨機(jī)采樣的路徑規(guī)劃，解決陷阱空間、提高移動(dòng)機(jī)器人的智能化。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多模態(tài)信息特征樹的機(jī)器人實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法。

背景技術(shù)

人工智能技術(shù)的發(fā)展給移動(dòng)型服務(wù)機(jī)器人的研究帶來(lái)了機(jī)遇，目前，引導(dǎo)機(jī)器人、掃地機(jī)器人、導(dǎo)購(gòu)機(jī)器人、貨物搬運(yùn)機(jī)器人等移動(dòng)型服務(wù)機(jī)器人已經(jīng)成功應(yīng)用到了機(jī)場(chǎng)、超市、博物館、家庭等多種環(huán)境。移動(dòng)型機(jī)器人路徑規(guī)劃是指在無(wú)人干預(yù)的條件下，在給定的初始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)之間找到一條無(wú)碰撞且滿足規(guī)定約束的路徑。當(dāng)前，主要的路徑規(guī)劃方法可以大致分為四種：基于柵格的路徑規(guī)劃、基于人工勢(shì)場(chǎng)的路徑規(guī)劃、基于獎(jiǎng)賞的路徑規(guī)劃和基于隨機(jī)采樣的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。在這四種方法中，基于隨機(jī)采樣的路徑規(guī)劃算法計(jì)算量小、避障靈活并且不需要對(duì)環(huán)境建模，極大地減少了規(guī)劃時(shí)間和內(nèi)存成本，保障了路徑規(guī)劃的實(shí)時(shí)性，更適用于解決動(dòng)態(tài)環(huán)境的路徑規(guī)劃問題。然而，在復(fù)雜的動(dòng)態(tài)人機(jī)共融環(huán)境中，如迷宮、S彎道、狹縫等場(chǎng)景，同時(shí)存在行人等動(dòng)態(tài)障礙物，機(jī)器人不是單純地在純粹靜態(tài)的環(huán)境中運(yùn)動(dòng)的，還要顧及到動(dòng)態(tài)的行人在隨機(jī)的運(yùn)動(dòng)。由于可行區(qū)域在整個(gè)地圖中的占比大大減少，隨機(jī)采樣到可行區(qū)域的概率隨之下降，局部規(guī)劃算法容易陷入陷阱空間，導(dǎo)致路徑的規(guī)劃時(shí)間變長(zhǎng)甚至規(guī)劃失敗。同時(shí)，機(jī)器人沒有被賦予“大腦記憶”的概念，同一場(chǎng)景機(jī)器人走過(guò)無(wú)數(shù)次，下次再走還是要重新規(guī)劃路徑，浪費(fèi)計(jì)算資源。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種解決陷阱空間問題，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)復(fù)用，保證實(shí)時(shí)性和節(jié)省時(shí)間成本的基于多模態(tài)信息特征樹的機(jī)器人實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)信息特征樹的機(jī)器人實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取環(huán)境地圖，實(shí)時(shí)提取機(jī)器人的節(jié)點(diǎn)位姿信息，判斷特征點(diǎn)對(duì)該環(huán)境地圖的表征度是否已經(jīng)完備，如果還未完備則執(zhí)行步驟2，如果已經(jīng)完備則執(zhí)行步驟4；

步驟2：使用角速度通道和距離融合對(duì)機(jī)器人的節(jié)點(diǎn)位姿進(jìn)行特征初步提取，獲得初始特征點(diǎn)集，同時(shí)更新特征地圖；

步驟3：再次使用距離融合對(duì)初始特征點(diǎn)集進(jìn)行進(jìn)一步提取，直到特征點(diǎn)的表征度完備獲得最優(yōu)特征點(diǎn)，得到最終特征點(diǎn)集；

步驟4：使用歐式距離對(duì)環(huán)境地圖更新，得到特征地圖，完成實(shí)時(shí)特征提取；

步驟5：根據(jù)特征點(diǎn)集得到特征矩陣，根據(jù)起點(diǎn)、終點(diǎn)以及特征矩陣生成特征點(diǎn)的多模態(tài)信息特征樹，在特征地圖上得到啟發(fā)式路徑。

進(jìn)一步地，所述步驟1中判斷特征點(diǎn)對(duì)該環(huán)境地圖的表征度是否已經(jīng)完備的方法為，每次打開終端進(jìn)行路徑規(guī)劃前，檢查此次的環(huán)境地圖是否有對(duì)應(yīng)的特征文件，若有對(duì)應(yīng)的特征文件則通過(guò)特征文件中的特征點(diǎn)判斷表征度是否完備，若無(wú)對(duì)應(yīng)的特征文件則表征度不完備；在機(jī)器人完成此次環(huán)境地圖上的路徑規(guī)劃并關(guān)閉終端時(shí)，生成該環(huán)境地圖的對(duì)應(yīng)的特征文件。

進(jìn)一步地，所述步驟1的具體過(guò)程為：

步驟1-1：給定導(dǎo)航目標(biāo)，機(jī)器人基于Risk-RRT算法開始路徑規(guī)劃，實(shí)時(shí)獲取機(jī)器人在路徑規(guī)劃過(guò)程中的節(jié)點(diǎn)位姿信息G_m＝(x_m，y_m，ω_m)，其中，x、y表示節(jié)點(diǎn)的位置，ω表示節(jié)點(diǎn)的角速度大小；