[發(fā)明專利]基于深度視覺融合的機器人導航方法、機器人及可讀介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2022-06-24
• 公開（公告）號: CN115145274A
• 公開（公告）日: 2022-10-04
• 發(fā)明（設計）人: 徐新文
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南朗國視覺識別研究院有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 廣州市越秀區(qū)哲力專利商標事務所(普通合伙) 44288
• 代理人: 馮學佳

本發(fā)明涉及機器人導航領(lǐng)域，尤其涉及基于深度視覺融合的機器人導航方法、機器人及可讀介質(zhì)。一種基于深度視覺融合的機器人導航方法，包括：獲取機器人的當前時間點的針對周圍環(huán)境檢測得到的環(huán)境檢測數(shù)據(jù)；基于對應當前時間點以及歷史檢測得到的所述環(huán)境檢測數(shù)據(jù)得到針對每個目標物的移動軌跡，并基于所述移動軌跡獲取每個目標物的軌跡預測路線；基于多個所述目標物的軌跡預測路線規(guī)劃機器人的前進路線。實現(xiàn)快速的確定每個目標物的移動軌跡，進而根據(jù)每個目標物的移動軌跡規(guī)劃機器人的移動路線，方便快捷，且符合復雜路況的機器人自動導航前進的場景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機器人導航領(lǐng)域，尤其涉及基于深度視覺融合的機器人導航方法、機器人及可讀介質(zhì)。

背景技術(shù)

近來隨著各種傳感器的進步以及控制技術(shù)的成熟，機器人不再局限于在工廠加工處理組件而逐漸從工廠邁進日常生活中，以協(xié)助人們處理日常生活中無聊的重復性工作，例如打掃或搬運。

機器人中相當重要的部分為自主導航，進而實現(xiàn)機器人自己行走而不需使用者控制，同時還需要確定自身的路線規(guī)劃，并能夠根據(jù)周圍環(huán)境中的因素進行路線調(diào)整。但是目前的機器人自主導航的技術(shù)中，大都僅做路線規(guī)劃以及緊急避障，而不能動態(tài)的根據(jù)路線上的情況進行自動校準路線。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明的目的在于提供基于深度視覺融合的機器人導航方法、機器人及可讀介質(zhì)，使機器人能夠根據(jù)路線上的實時情況進行靈活的線路規(guī)劃。

為了達到上述目的，本發(fā)明采取了以下技術(shù)方案：

一方面，本發(fā)明提供一種基于深度視覺融合的機器人導航方法，包括：

獲取機器人的當前時間點的針對周圍環(huán)境檢測得到的環(huán)境檢測數(shù)據(jù)；所述環(huán)境檢測數(shù)據(jù)包括具有多個目標物圖像的攝像圖像、以及每個目標物的雷達數(shù)據(jù)；

基于對應當前時間點以及歷史檢測得到的所述環(huán)境檢測數(shù)據(jù)得到針對每個目標物的移動軌跡，并基于所述移動軌跡獲取每個目標物的軌跡預測路線；

基于多個所述目標物的軌跡預測路線規(guī)劃機器人的前進路線。

進一步的，獲取每個目標物的軌跡預測路線包括：

通過第一識別模型對所述攝像圖像識別得到多個目標物圖像，并基于所述雷達數(shù)據(jù)得到每個目標圖像的第一位置數(shù)據(jù)；

基于之前多個時間點的環(huán)境檢測數(shù)據(jù)分別得到每個所述目標物圖像的多個第二位置數(shù)據(jù)；并基于所述第一位置數(shù)據(jù)和多個第二位置數(shù)據(jù)構(gòu)建移動軌跡；所述移動軌跡以平面二維圖形式構(gòu)建；

針對每個所述目標物圖像的移動軌跡進行趨向性預測，預測得到下一時間點的第三位置數(shù)據(jù)，結(jié)合對應的移動軌跡得到所述軌跡預測路線。

進一步的，所述第一識別模型通過對初始化的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練得到；

所述訓練過程包括：

獲取第一訓練集；所述第一訓練集包括多個標注有多個物體的第一訓練圖像；

使用所述第一訓練集對初始化的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練得到所述第一識別模型。

進一步的，所述環(huán)境檢測數(shù)據(jù)還包括熱力感知數(shù)據(jù)；

通過第一識別模型對所述攝像圖像識別得到多個目標物圖像后，還執(zhí)行：

根據(jù)每個所述目標物圖像的對應位置得到對應的熱力圖像，確定每個目標物的目標類型；所述目標類型包括動物、人、機器。

進一步的，基于多個所述目標物的軌跡預測路線規(guī)劃機器人的前進路線具體包括：

基于當前前進速度獲取下一時間節(jié)點可能到達的多個可能位置；