[發明專利]機器人自主爬樓控制方法、機器人及存儲介質

在審

• 申請號: 202310164986.5
• 申請日: 2023-02-24
• 公開（公告）號: CN116243710A
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發明（設計）人: 李睿;周振生;劉雅楠;馬鐵東
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 黃宗波

1.一種機器人自主爬樓控制方法，其特征在于，應用于機器人，所述機器人包括用于爬樓梯的行駛機構、激光雷達和慣性測量單元，所述方法包括：

A10，獲取所述激光雷達當前采集的實時激光點云數據；

A20，基于預先創建的與目標樓棟中的樓梯對應的地圖序列、先驗樓層數據和所述實時激光點云數據，確定所述機器人在所述地圖序列中的當前位置，所述當前位置包括所述機器人所在當前樓梯段的二維柵格地圖的第一標簽信息、所述機器人在所述當前樓梯段的相對位置，所述地圖序列包括與所述目標樓棟的每層樓中的每段樓梯對應的二維柵格地圖；

A30，通過預設的路徑規劃算法，在所述地圖序列的二維柵格地圖中確定從所述當前位置至終點位置的全局路徑規劃；

A40，根據所述全局路徑規劃、所述實時激光點云數據和預設避障算法，控制所述機器人的所述行駛機構行駛，以使所述機器人行駛至所述終點位置，其中，當所述機器人未移動且俯仰角大于等于預設角度時，所述機器人上的表征原地旋轉的開關處于關閉的鎖定狀態。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述A40包括：

A41，當所述機器人的俯仰角小于所述預設角度時，從所述地圖序列中選擇目標二維柵格地圖，其中，所述目標二維柵格地圖為所述地圖序列中與所述第一標簽信息的位置相鄰且靠近所述終點位置的二維柵格地圖；

A42，根據所述實時激光點云數據和DWA算法，從所述目標二維柵格地圖中確定最優行駛軌跡，以作為所述全局路徑規劃在所述目標二維柵格地圖中的路徑；

A43，控制所述行駛機構沿所述最優行駛軌跡行駛；

A44，當所述機器人的俯仰角大于等于所述預設角度時，根據所述實時激光點云數據和DWA算法，從所述第一標簽信息對應的二維柵格地圖中確定最優行駛軌跡，并控制所述行駛機構沿所述第一標簽信息對應的二維柵格地圖中的最優行駛軌跡行駛；

重復執行步驟A41至步驟A44，直至所述機器人行駛至所述終點位置。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述A42包括：

根據所述DWA算法模擬所述機器人在所述目標二維柵格地圖中行駛的多條軌跡；

根據所述實時激光點云數據和所述DWA算法的軌跡評價函數，從所述多條軌跡中確定最優行駛軌跡行駛，所述軌跡評價函數G(v,w)為：

G(v,w)＝σ(α*heading(v,w)+β*dist(v,w)+γ*vel(v,w))

其中，(v,w)指速度空間參數，heading(v,w)為方位角評價函數，用于評價所述機器人在當前的預設速度下，軌跡末端朝向與目標點之間的角度差距；dist(v,w)為所述機器人處于預測軌跡末端點位置時與所述目標二維柵格地圖上最近障礙物的距離；vel(v,w)為所述機器人的當前線速度；σ、α、β、γ均為預設的權重。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述A10包括：

獲取所述激光雷達當前采集的2D激光點云數據作為所述實時激光點云數據；

或者，獲取所述激光雷達當前采集的3D激光點云數據，并將所述3D激光點云數據轉換為2D激光點云數據，以作為所述實時激光點云數據。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述路徑規劃算法包括A*算法，所述A30包括：

從所述地圖序列中選擇所述標簽信息的二維柵格地圖至所述終點位置的二維柵格地圖，以作為地圖序列組合；

根據所述A*算法，在所述地圖序列組合中進行所述當前位置至所述終點位置的路徑規劃，得到所述全局路徑規劃。

6.根據權利要求1-5中任一項所述的方法，其特征在于，在所述A10之前，方法還包括：

A01，通過預設標定策略，對所述激光雷達和所述慣性測量單元進行聯合標定，得到經過標定的所述激光雷達和所述慣性測量單元；

A02，在所述機器人行駛在目標樓棟的最底樓和頂樓的樓梯期間，根據所述激光雷達采集的激光點云數據和所述慣性測量單元采集的姿態數據，構建與每層樓中的每段樓梯對應的二維柵格地圖，得到所有樓層樓梯的地圖序列。