本公开提供了一种机器人避障方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备，涉及机器人技术领域。该机器人避障方法包括：获取机器人的当前移动数据；接收当前设定的目标移动数据；基于当前移动数据以及目标移动数据，确定机器人的移动误差；根据当前移动数据、目标移动数据以及移动误差，预测机器人的移动区域。本公开实现了对机器人移动区域的预测，提高了机器人移动区域预测的准确度，能够降低机器人与障碍物发生碰撞的机率。碍物发生碰撞的机率。碍物发生碰撞的机率。
【技术实现步骤摘要】
机器人避障方法及装置、存储介质和电子设备
[0001]本公开涉及机器人
，具体而言，涉及一种机器人避障方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。
技术介绍
[0002]随着机器人技术的快速发展及广泛应用，对机器人的智能性提出了更高的要求。目前的机器人预测前方是否有障碍物，一般需要用红外检测，或者依赖外部传感器，感知自身的运动状态和周围环境信息。
[0003]目前大多的机器人避障方法都只是针对机器人在当前时刻遇到障碍物，将要与其发生碰撞时，采取的避让措施，而没有提前对前方的情况进行预测。但是如果不对前方的情况进行预测，可能会导致比较糟糕的结果，比如在机器人前方有一个水坑，如果不进行预测，在机器人速度比较快的情况下，有可能会冲进去，导致机器人落水，造成不必要的损失，因此需要对机器人的移动区域进行预测。
技术实现思路
[0004]本公开的目的在于提供一种机器人避障方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的机器人移动区域预测准确度低的问题。
[0005]根据本公开的第一方面，提供一种机器人避障方法，包括：获取机器人的当前移动数据；接收当前设定的目标移动数据；基于当前移动数据以及目标移动数据，确定机器人的移动误差；根据当前移动数据、目标移动数据以及移动误差，预测机器人的移动区域，对移动区域内的场景进行检测；若检测出移动区域内存在障碍物，则控制机器人避开障碍物。
[0006]可选的，基于当前移动数据以及目标移动数据，确定机器人的移动误差包括：将当前移动数据、目标移动数据以及当前时刻之后的待预测移动误差的时间点输入一训练后的误差确定模型；获取误差确定模型输出的结果作为机器人的移动误差。
[0007]可选的，根据当前移动数据、目标移动数据以及移动误差，预测机器人的移动区域包括：根据当前移动数据、目标移动数据以及移动误差，预测机器人的轨迹数据；根据轨迹数据，预测机器人的移动区域。
[0008]可选的，根据当前移动数据、目标移动数据以及移动误差，预测所述机器人的轨迹数据包括：预测机器人由于移动误差向理想轨迹两侧发生偏移时的移动轨迹，得到轨迹数据；其中，理想轨迹为机器人在无移动误差情况下的移动轨迹。
[0009]可选的，预测机器人由于移动误差向理想轨迹两侧发生偏移时的移动轨迹，得到轨迹数据包括：预测机器人由于移动误差向理想轨迹一侧发生偏移时的移动轨迹，得到第一轨迹数据；预测机器人由于移动误差向理想轨迹另一侧发生偏移时的移动轨迹，得到第二轨迹数据。
[0010]可选的，预测机器人由于移动误差向理想轨迹一侧发生偏移时的移动轨迹，得到
第一轨迹数据包括：获取机器人接收到当前设定的目标移动数据的当前时间；获取在当前时间之后的待预测移动轨迹的一个或多个时间点；预测机器人在各时间点向理想轨迹一侧发生偏移时的位置，得到第一位置数据；根据第一位置数据，得到机器人的第一轨迹数据。
[0011]可选的，对移动区域内的场景进行检测包括：获取场景的场景图像，对场景图像进行识别。
[0012]可选的，对移动区域内的场景进行检测还包括：预先构建包含场景中机器人坐标和障碍物坐标的树形数据结构；从树形数据结构中查找出距离所述机器人坐标最近的所述障碍物坐标。
[0013]可选的，从树形数据结构中查找出距离机器人坐标最近的障碍物坐标后，若障碍物坐标与机器人坐标间的距离小于机器人半径，则判定场景中存在障碍物。
[0014]根据本公开的第二方面，提供一种机器人避障装置，包括当前数据获取模块、目标数据获取模块、移动误差确定模块、移动区域预测模块、检测模块、控制模块。
[0015]具体的，当前数据获取模块可以用于获取机器人的当前移动数据；目标数据获取模块可以用于接收当前设定的目标移动数据；移动误差确定模块可以用于基于当前移动数据以及目标移动数据，确定机器人的移动误差；移动区域预测模块可以用于根据当前移动数据、目标移动数据以及移动误差，预测机器人的移动区域；检测模块可以用于对移动区域内的场景进行检测；控制模块可以用于若检测出移动区域内存在障碍物，则控制机器人避开障碍物。
[0016]可选的，移动误差确定模块可以被配置为执行：将当前移动数据、目标移动数据以及当前时刻之后的待预测移动误差的时间点输入一训练后的误差确定模型；获取误差确定模型输出的结果作为机器人的移动误差。
[0017]可选的，移动区域预测模块可以被配置为执行：根据当前移动数据、目标移动数据以及移动误差，预测机器人的轨迹数据；根据轨迹数据，预测机器人的移动区域。
[0018]可选的，移动区域预测模块可以被配置为执行：预测机器人由于移动误差向理想轨迹两侧发生偏移时的移动轨迹，得到轨迹数据；其中，理想轨迹为机器人在无移动误差情况下的移动轨迹。
[0019]可选的，移动区域预测模块可以被配置为执行：预测机器人由于移动误差向理想轨迹一侧发生偏移时的移动轨迹，得到第一轨迹数据；预测机器人由于移动误差向理想轨迹另一侧发生偏移时的移动轨迹，得到第二轨迹数据。
[0020]可选的，移动区域预测模块可以被配置为执行：获取机器人接收到当前设定的目标移动数据的当前时间；获取在当前时间之后的待预测移动轨迹的一个或多个时间点；预测机器人在各时间点向理想轨迹一侧发生偏移时的位置，得到第一位置数据；根据第一位置数据，得到机器人的第一轨迹数据。
[0021]可选的，检测模块可以被配置为执行：获取场景的场景图像，对场景图像进行识别。
[0022]可选的，检测模块可以被配置为执行：预先构建包含场景中机器人坐标和障碍物坐标的树形数据结构；从树形数据结构中查找出距离所述机器人坐标最近的所述障碍物坐标。
[0023]可选的，检测模块可以被配置为执行：从树形数据结构中查找出距离机器人坐标
最近的障碍物坐标后，若障碍物坐标与机器人坐标间的距离小于机器人半径，则判定场景中存在障碍物。
[0024]根据本公开的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一种的机器人避障方法。
[0025]根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一种的机器人避障方法。
[0026]在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，在预测机器人移动区域的时候，将由于机器人本身的物理特性导致的移动误差计算在内，根据当前移动速度、目标移动速度，确定机器人的移动误差。然后根据当前移动速度、目标移动速度和移动误差，预测机器人的移动轨迹，根据机器人的移动轨迹，预测机器人的移动区域，对该区域内的场景进行检测，若存在障碍物，则控制机器人避开障碍物。本公开提出的机器人避障方法，提高了实际应用中对机器人移动区域预测的准确度，可以降低机器人与障碍物发生碰撞的机率，提高了在使用机器人完成某些工作时的安全性。
[0027]应当理解的是本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人避障方法，其特征在于，所述方法包括：获取机器人的当前移动数据；接收当前设定的目标移动数据；基于所述当前移动数据以及所述目标移动数据，确定所述机器人的移动误差；根据所述当前移动数据、所述目标移动数据以及所述移动误差，预测所述机器人的移动区域；对所述移动区域内的场景进行检测；若检测出所述移动区域内存在障碍物，则控制所述机器人避开所述障碍物。2.根据权利要求1所述的机器人避障方法，其特征在于，基于所述当前移动数据以及所述目标移动数据，确定所述机器人的移动误差包括：将所述当前移动数据、所述目标移动数据以及当前时刻之后的待预测所述移动误差的时间点输入一训练后的误差确定模型；获取所述误差确定模型输出的结果作为所述机器人的移动误差。3.根据权利要求1所述的机器人避障方法，其特征在于，根据所述当前移动数据、所述目标移动数据以及所述移动误差，预测所述机器人的移动区域包括：根据所述当前移动数据、所述目标移动数据以及所述移动误差，预测所述机器人的轨迹数据；根据所述轨迹数据，预测所述机器人的移动区域。4.根据权利要求3所述的机器人避障方法，其特征在于，根据所述当前移动数据、所述目标移动数据以及所述移动误差，预测所述机器人的轨迹数据包括：预测所述机器人由于所述移动误差向理想轨迹两侧发生偏移时的移动轨迹，得到所述轨迹数据；其中，所述理想轨迹为所述机器人在无所述移动误差情况下的移动轨迹。5.根据权利要求4所述的机器人避障方法，其特征在于，预测所述机器人由于所述移动误差向理想轨迹两侧发生偏移时的移动轨迹，得到所述轨迹数据包括：预测所述机器人由于所述移动误差向所述理想轨迹一侧发生偏移时的移动轨迹，得到第一轨迹数据；预测所述机器人由于所述移动误差向所述理想轨迹另一侧发生偏移时的移动轨迹，得到第二轨迹数据。6.根据权利要求5所述的机器人避障方法，其特征在于，预测所述机器人由于所述移动误差向所述理想轨迹一侧发生偏移时的移动轨迹，得到第...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘江江，
申请(专利权)人：北京京东乾石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。