路径规划方法、电子设备、计算机程序产品及存储介质技术

本申请公开了一种路径规划方法、电子设备、计算机程序产品及存储介质，该路径规划方法包括：获取所述机器人在不同位置的运动状态信息，得到多个所述运动状态信息；基于所述多个运动状态信息和所述机器人的目标位置，规划多个运动轨迹；基于至少一个预设评估规则对所述多个运动轨迹进行评估，选择适配的运动轨迹；基于所述适配的运动轨迹，控制机器人进行运动。通过本申请的方法，可以根据机器人的运动状态信息规划机器人的运动轨迹，提高机器人运动的效率。运动的效率。运动的效率。

【技术实现步骤摘要】
路径规划方法、电子设备、计算机程序产品及存储介质


[0001]本申请涉及机器人
，特别是涉及一种路径规划方法、电子设备、计算机程序产品及存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机、传感器和人工智能等技术的快速发展，机器人日趋完善，被广泛应用于家用服务、物流、探测、工业等领域中。其中，路径规划是机器人领域的关键技术之一，在面对环境未知的动态场景中，机器人需要在障碍物环境中寻找无障碍路径，以进行安全高效的移动行走。

技术实现思路

[0003]为解决上述技术问题，本申请提供了一种路径规划方法、电子设备、计算机程序产品及存储介质。
[0004]为解决上述问题，本申请提供的第一个技术方案为：提供一种路径规划方法，所述方法包括：
[0005]获取所述机器人在不同位置的运动状态信息，得到多个所述运动状态信息；
[0006]基于所述多个运动状态信息和所述机器人的目标位置，规划多个运动轨迹；
[0007]基于至少一个预设评估规则对所述多个运动轨迹进行评估，选择适配的运动轨迹；
[0008]基于所述适配的运动轨迹，控制机器人进行运动。
[0009]为解决上述技术问题，本申请提供的第二个技术方案为：提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器、与所述处理器连接的存储器，其中，
[0010]所述存储器存储有程序指令；
[0011]所述处理器用于执行所述存储器存储的程序指令以实现如上所述的路径规划方法。
[0012]为解决上述技术问题，本申请提供的第三个技术方案为：提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令使计算机实现如上所述的路径规划方法。
[0013]为解决上述技术问题，本申请提供的第四个技术方案为：提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序指令，所述程序指令被执行时实现如上所述的路径规划方法。
[0014]本申请提出了一种路径规划方法、电子设备、计算机程序产品及存储介质，该路径规划方法通过获取机器人在不同位置的运动状态信息，得到多个运动状态信息；基于多个运动状态信息和机器人的目标位置，规划多个运动轨迹；基于预设评估规则对多个运动轨迹进行评估，选择适配的运动轨迹；基于适配的运动轨迹，控制机器人进行运动。通过本申请的方法，可以根据机器人的运动状态信息对机器人的运动轨迹进行规划，并且根据多个预设评估规则对运动轨迹进行评估以选择出最适配的运动轨迹，能有效提高机器人运动的
效率。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：
[0016]图1是本申请提供的路径规划方法第一实施例的流程示意图；
[0017]图2是本申请提供的路径规划方法第二实施例的流程示意图；
[0018]图3是图2中获取多个加速度的示意图；
[0019]图4是本申请提供的路径规划方法第三实施例的流程示意图；
[0020]图5是图4中获取多个变加速度的示意图；
[0021]图6是本申请提供的路径规划方法第四实施例的流程示意图；
[0022]图7是本申请提供的路径规划方法第五实施例的流程示意图；
[0023]图8是本申请提供的路径规划方法第六实施例的流程示意图；
[0024]图9是本申请提供的路径规划方法第七实施例的流程示意图；
[0025]图10是本申请提供的电子设备一实施例的结构示意图；
[0026]图11是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0027]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图，对本申请的具体实施方式做详细的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0028]本申请中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“设置有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0029]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0030]动态窗口法(Dynamic Window Approach，DWA)是一种局部轨迹规划算法，DWA算法通过采集多组速度，并模拟机器人在未来一段时间内进行匀速运动所产生的运动轨迹，以获取最优运动轨迹对机器人的局部轨迹进行规划。
[0031]经专利技术人研究发现，在使用DWA算法对机器人进行路径规划时，由于在预测机器人的运动轨迹时采用了匀速运动模型，忽略了机器人处于加速或减速运动的可能，使得预测
的运动轨迹不能更加全面地表达机器人未来的运动状态，限制了DWA算法的进一步应用。
[0032]请参见图1，图1是本申请提供的路径规划方法第一实施例的流程示意图。其中，本申请实施例所述的路径规划方法应用于一种电子设备，本申请的电子设备可以为服务器，也可以为由服务器和电子设备相互配合的系统；该电子设备还可以设置于机器人内，以对机器人的运动轨迹进行规划。
[0033]如图1所示，本申请的机器人的路径规划方法可应用于一种电子设备中，该路径规划方法具体包括以下步骤：
[0034]S11：获取机器人的运动状态，得到多个运动状态信息。
[0035]具体的，在本申请实施例中，获取机器人的运动状态，以获得机器人的历史运动状态和/或当前运动状态，基于机器人的历史运动状态和/或当前运动状态，获取机器人的多个运动状态信息，其中，运动状态信息为机器人在未来一段时间内可能存在的运动状态信息。该运动状态信息包括但不限于机器人的位置信息、速度信息、速度变化信息、采样时间等，其中，速度信息包括但不限于线速度和/或角速度等。
[0036]S12：基于多个运动状态信息和机器人的目标位置，规划多个运动轨迹。
[0037]获取电子地图，以根据机器人的当前位置和目标位置确定机器人的全局规划路线；获取机器人的多个运动状态信息后，可对机器人的运动状态进行预测，对机器人在全局规划路线上的局部位置的运动轨迹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取所述机器人的运动状态，得到多个所述运动状态信息；基于所述多个运动状态信息和所述机器人的目标位置，规划多个运动轨迹；基于至少一个预设评估规则对所述多个运动轨迹进行评估，选择适配的运动轨迹；基于所述适配的运动轨迹，控制机器人进行运动。2.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述运动状态信息包括速度变化参数，所述获取所述机器人的运动状态，得到多个所述运动状态信息包括：构建参数采样空间；在所述参数采样空间内按照每个预设采样时间进行采样，获取多个预设采样周期的所述速度变化参数。3.根据权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述获取多个预设采样周期的所述速度变化参数后，包括：将所述多个预设采样周期的速度变化参数转化为所述多个预设采样周期的速度参数，基于所述速度参数规划所述运动轨迹。4.根据权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，所述预设评估规则包括曲率评估规则，其中，所述基于至少一个预设评估规则对所述多个运动轨迹进行评估，选择适配的运动轨迹包括：对每个所述运动轨迹进行拟合，获取所述运动轨迹的圆弧样条；将所述运动轨迹的轨迹点映射到所述圆弧样条内，计算在所述圆弧样条内的每个轨迹点的曲率；从所有的所述轨迹点的曲率获取最大曲率和/或最大曲率变化率；基于所述最大曲率和/或最大曲率变化率对所述多个运动轨迹进行评估，选择最大曲率和/或最大曲率变化率最小的运动轨迹。5.根据权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，所述速度变化参数包括变加速度，所述预设采样周期包括第一采样周期和第二采样周期，所述预设评估规则包括速度评估规则，其中，所述基于至少一个预设评估规则对所述多个运动轨迹进行评估，选择适配的运动轨迹包括：获取所述第一采样周期的第一变加速度及所述第二采样周期的第二变加速度；基于所述第一变加速度、所述第二变加速度和所述速度评估规则，输出每个所述预设采样周期的速度代价参数；基于所有所述预设采样周期的速度代价参数，获取所述运动轨迹的平均速度代价参数；基于所述运动轨迹的平均速度代价参数对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙喜庆，奉飞飞，唐剑，
申请(专利权)人：美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：