[發明專利]一種用于機器人的智能導航路徑規劃系統及方法

有效

• 申請號: 202110259454.0
• 申請日: 2021-03-10
• 公開（公告）號: CN113189977B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 秦緒坤;徐蘭軍;孫梁;張新;陳彤;李耀敏
• 申請（專利權）人: 新興際華集團有限公司;新興際華(杭州)智能裝備有限公司;新興際華科技發展有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 北京中南長風知識產權代理事務所(普通合伙) 11674
• 代理人: 鄭海

1.一種用于機器人的智能導航路徑規劃系統的智能導航路徑規劃方法，基于一種用于機器人的智能導航路徑規劃系統實現，其中所述機器人具有防爆輪式底盤或者防爆履帶式底盤，包括：地圖構建模塊，導航模塊，機器人運動系統模塊，機器人控制模塊，傳感器模塊，以及中央處理器模塊，其中所傳感器模塊與所述地圖構建模塊連接，所述傳感器模塊包括多種傳感器，用于掃描周圍環境獲得所述地圖構建模塊需要的多種建圖信息，所述地圖構建模塊使用所述多種建圖信息融合構建地圖，所述中央處理器包括模型建立單元和基礎地圖創建單元，所述模型建立單元用于建立后臺視頻圖像機器學習模型，所述基礎地圖創建單元基于所述后臺視頻圖像機器學習模型建立學習模式下的基礎地圖，所述導航模塊根據所述地圖以及所述學習模式下的基礎地圖在所述地圖中定位所述機器人并進行路徑規劃，線路規劃模塊分別與所述機器人運動系統模塊以及所述機器人控制模塊連接，所述線路規劃模塊將規劃的所述路徑饋入所述機器人控制模塊，所述機器人控制模塊發送包含所述機器人位置、導航方式以及跟蹤軌跡的控制指令到所述機器人運動系統模塊，所述機器人做出相應的避障或巡檢動作；所述傳感器模塊包括激光雷達、測距模塊、雙目機器視覺元件以及環繞攝像頭；所述激光雷達為2D激光雷達或3D激光雷達；所述測距模塊包括激光測距模塊、超聲波測距模塊以及圖像測距模塊，其中所述超聲波測距模塊安裝在底層驅動模塊上；所述中央處理器還包括坐標轉換單元，對于所述機器人在充電放進行后退導航的情況下，將基于所述傳感器模塊達到充電放的位置姿態局部坐標系建立的定位信息通過所述坐標轉換單元中存儲的齊次坐標變換矩陣轉換到全局坐標系，形成統一的導航坐標系；

所述路徑規劃方法包括：

對于具有所述輪式底盤的所述機器人，包括：

S1，通過所述傳感器模塊掃描周圍環境獲得所述地圖構建模塊需要的多種建圖信息，所述地圖構建模塊使用所述多種建圖信息融合采用定位與地圖構建技術算法構建當前區域的地圖；

S2，所述中央處理器的所述模型建立單元用于建立后臺視頻圖像機器學習模型，所述基礎地圖創建單元進行多次機器學習以提前構建巡檢區域全局3D基礎地圖并制定巡檢任務點和巡檢任務指令，其中所述后臺視頻圖像機器學習模型根據大量視頻/圖片數據進行提前機器學習以提高識別準確率，并通過所述機器學習不斷精確地圖，探索并拓展地圖；

S3，所述導航模塊基于所述地圖以及所述巡檢區域全局3D基礎地圖根據線路規劃算法和導航算法在所述地圖中定位所述機器人并進行路徑規劃；包括：

S31，根據當前區域的地圖，實現當前區域的全局定位，確定機器人的全局位置；

S32，以所述全局位置為基點，分段計算可行進路線方向，根據分段計算的可行進路線方向探索未知區域；

S33，重復步驟S31和S32，完成未知區域的探索，包括對非常態路面環境下的合理路徑規劃，在非常態路面環境下準確合理判斷行進路線并根據實際自主定位和導航實時修正優化路徑；

S4，所述線路規劃模塊將規劃的所述路徑饋入所述機器人控制模塊，所述機器人控制模塊發送包含所述機器人位置、導航方式以及跟蹤軌跡的控制指令到所述機器人運動系統模塊，所述機器人做出相應的避障或巡檢動作；

對于具有所述履帶式底盤的所述機器人，包括：

S1’，通過所述傳感器模塊掃描周圍環境獲得所述地圖構建模塊需要的多種建圖信息，所述地圖構建模塊使用所述多種建圖信息融合采用定位與地圖構建技術算法構建當前區域的地圖；

S2’，所述中央處理器的所述模型建立單元用于建立后臺視頻圖像機器學習模型，所述基礎地圖創建單元進行多次機器學習以提前構建巡檢區域全局3D基礎地圖并制定巡檢任務點和巡檢任務指令，其中所述后臺視頻圖像機器學習模型根據大量視頻/圖片數據進行提前機器學習以提高識別準確率，并通過所述機器學習不斷精確地圖，探索并拓展地圖；

S3’，所述導航模塊基于所述地圖以及所述巡檢區域全局3D基礎地圖根據線路規劃算法和導航算法在所述地圖中定位所述機器人并進行路徑規劃；包括：

S31’，根據當前區域的地圖，實現當前區域的全局定位，確定機器人的全局位置；

S32’，以所述全局位置為基點，分段計算可行進路線方向，根據分段計算的可行進路線方向探索未知區域；

S33’，重復步驟S31’和S32’，完成未知區域的探索，包括對非常態路面環境下的合理路徑規劃和針對履帶式底盤的機器人越障爬坡能力，在非常態路面環境下準確合理判斷行進路線并根據實際自主定位和導航實時修正優化路徑；

S4’，所述線路規劃模塊將規劃的所述路徑饋入所述機器人控制模塊，所述機器人控制模塊發送包含所述機器人位置、導航方式以及跟蹤軌跡的控制指令到所述機器人運動系統模塊，所述機器人做出相應的避障或巡檢動作。