一种移动机器人自主导航系统技术方案

本发明专利技术公开了一种移动机器人自主导航系统，属于自助导航领域。本系统包括：获取模块、多层规划器初始化模块、导航指令分析模块以及驱动模块；所述获取模块用于导入传感器数据及先验知识；所述多层规划器初始化模块用于对多层规划器进行初始化处理以及搭建多层规划器的关联度矩阵；所述导航指令分析模块用于接收导航指令获取，为所获取的导航指令进行路线规划；所述驱动模块用于对接收的路线规划进行运行控制，同时对移动机器人的状态进行调整。本发明专利技术提供了一种移动机器人的自主导航系统，其使用感知模块进行环境和先验知识的感知，利用多层多模式规划模块为自主移动机器人提供执行策略，并引入状态机确保系统的稳定性和决策的正确性。的正确性。的正确性。

【技术实现步骤摘要】
一种移动机器人自主导航系统


[0001]本专利技术涉及机器人应用
，具体为一种移动机器人自主导航系统。

技术介绍

[0002]随着自主移动机器人在工业自动化、物流、智能制造、服务、医疗、消防、清洁等领域的发展，自主移动机器人以其高度的智能化自主化逐渐被人们所接受及广泛使用。自主移动机器人具有高度自主性，能够在一定范围内自动行走并执行工作，其在运行过程中基本不需要人为参与。自主移动机器人自主导航系统使得自主移动机器人能够在已知的非结构化环境中自主行走并执行规定任务。
[0003]早期的一些机器人导航系统中，机器人的导航系统是通过先围绕整个工作区搭建轨迹引导线(如磁条、色带、二维码等)，轨迹引导线连接各个工作点，机器人沿轨迹引导线行走。整个过程搭建费时费力，人为铺设的轨迹引导线也无法满足最优策略，并且，机器人只能遵循预设轨迹和预设策略，缺乏灵活性与自主性。
[0004]随着自主移动机器人的发展，充分考虑机器人的自主性，引入了路径规划器和代价地图，其中，代价地图由传感器驱动，而路径规划器则使用代价地图作为输入。机器人可通过传感器(如相机、雷达、声呐等)感知周边环境，并通过路径规划器进行实时决策。相比于早期的人工决策，该方法大大提高了机器人的自主性，更加灵活。在复杂的非结构化场景中，由于传感器感知的局限性和规划器的不完备性等因素，机器人的行为决策往往具有局部最优和不完备等特性，其使用受限。
[0005]所以，人们需要一种移动机器人自主导航系统来解决以上的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种移动机器人自主导航系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种移动机器人自主导航系统，该系统包括：获取模块、多层规划器初始化模块、导航指令分析模块以及驱动模块；
[0009]所述获取模块用于导入传感器数据以及先验知识；
[0010]所述多层规划器初始化模块用于对多层规划器进行初始化处理以及搭建多层规划器的关联度矩阵；
[0011]所述导航指令分析模块用于接收导航指令获取，为所获取的导航指令进行路线规划；
[0012]所述驱动模块用于对接收的路线规划进行运行控制，同时对移动机器人的状态进行调整；
[0013]所述获取模块的输出端与所述多层规划器初始化模块的输入端相连接；所述多层规划器初始化模块的输出端与所述导航指令分析模块的输入端相连接；所述获取模块的输
出端与所述导航指令分析模块的输入端相连接；所述导航指令分析模块的输出端与所述驱动模块的输入端相连接。
[0014]根据上述技术方案，所述获取模块包括传感器数据导入单元以及先验知识导入单元；
[0015]所述传感器数据导入单元用于对光电开关、防撞条、相机、激光雷达以及声呐进行数据导入；
[0016]所述先验知识导入单元用于对先验地图、地图标注以及机器人信息进行导入。
[0017]根据上述技术方案，所述多层规划器初始化模块包括上层规划器单元、中间层规划器单元以及底层规划器单元；
[0018]所述上层规划器单元用于初始化上层规划器以及初始化上层规划器关联度矩阵；
[0019]所述中间层规划器单元用于初始化中间层规划器以及初始化中间层规划器关联度矩阵；
[0020]所述底层规划器单元用于初始化底层规划器以及初始化底层规划器关联度矩阵。
[0021]根据上述技术方案，所述导航指令分析模块包括导航指令获取单元以及导航指令规划单元；
[0022]所述导航指令获取单元用于结合机器人描述文件中的坐标变换关系将各传感器数据统一转换到机器人的基准坐标系下从而获取导航指令；
[0023]所述导航指令规划单元用于对所获取的导航指令进行路线规划。
[0024]根据上述技术方案，所述驱动模块包括运行控制单元以及状态调整单元；
[0025]所述运行控制单元用于对所述导航指令规划单元所规划的路线下达自主移动机器人控制指令进行实施运行；
[0026]所述状态调整单元用于根据自主移动机器人的系统工作状态进行调整。
[0027]根据上述技术方案，所述传感器数据导入单元包括光电开关、防撞条、相机、激光雷达以及声呐的数据导入，其中：光电开关根据光电开关位置创建对应位置障碍物点云集，其中点云的参考坐标系为光电开关的基准坐标，然而点云坐标为p
opt
＝(l
opt
,0,0)，l
opt
为光电开关的有效探测距离，根据传感器参数由人工输入；防撞条根据防撞条安装位置由人工输入，创建对应位置角度障碍物点云集，其中点云的参考坐标系为防撞条的基准坐标，点云坐标为(0,0,0)；相机需要对深度相机做采样，分割无效点云通过提取点云中的不同物体，从而实现分而治之，突出重点单独处理(具体分割算法属于现有技术，本专利技术不涉及)得到处理后的点云集；激光雷达根据激光雷达扫描数据，结合激光雷达探测角度范围和角度分辨率由人工输入，将扫描点集转化为激光雷达坐标系下的点云集。设激光雷达的扫描范围为[α,β]，激光雷达的角度分辨率为dθ，则扫描点的坐标(x
i
,y
i
)可以表示为：
[0028]x
i
＝d
i cos(α+idθ)
[0029]y
i
＝d
i sin(α+idθ)
[0030]其中，α+idθ<β；声呐根据声呐探测范围和检测到障碍物的距离在对应位置生成一段圆弧型点云集，圆弧半径等于障碍物距离，最大点云数一般设置为10。
[0031]根据上述技术方案，所述先验知识导入单元是将虚拟墙区域、禁行区域、优先区域、可行区域、未知区域以及功能区域进行优先级数据导入，虚拟墙区域作为墙体处理，虚拟墙区域及其边缘膨胀区域都属于禁行区域，自主移动机器人不能通行；禁行区域范围内
自主移动机器人不能通行；优先区域内自主移动机器人具有优先通过权，即自主移动机器人优先考虑经由优先区域通过，其通行优先级最高；可行区域为一般通行的区域，其优先级次于优先区域；未知区域中自主移动机器人也可通行，其优先级次于可行区域；在功能区域中，自主移动机器人会触发预设相关功能。
[0032]根据上述技术方案，所述上层规划器单元分为初始化上层规划器以及初始化上层规划器关联度矩阵，其中，初始化上层规划器是将系统状态切换为“准备中”，导入上层规划器集：其中，为拓扑规划器，拓扑规划器输入为手工标注路径拓扑图，自主移动机器人的停靠点为拓扑图的节点，节点之间的权重即该段标注路径的路径长度，通过最短路径算法导出最优路径，为基于搜索策略的自主规划器，最短路径算法具体实施过程如下：
[0033](1)根据节点和权重创建邻接矩阵A∈R
n
×
n
，n为节点数，a
ij
为节点i到节点j的路径长度，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动机器人自主导航系统，其特征在于：该系统包括：获取模块、多层规划器初始化模块、导航指令分析模块以及驱动模块；所述获取模块用于导入传感器数据以及先验知识；所述多层规划器初始化模块用于对多层规划器进行初始化处理以及搭建多层规划器的关联度矩阵；所述导航指令分析模块用于接收导航指令获取，为所获取的导航指令进行路线规划；所述驱动模块用于对接收的路线规划进行运行控制，同时对移动机器人的状态进行调整；所述获取模块的输出端与所述多层规划器初始化模块的输入端相连接；所述多层规划器初始化模块的输出端与所述导航指令分析模块的输入端相连接；所述获取模块的输出端与所述导航指令分析模块的输入端相连接；所述导航指令分析模块的输出端与所述驱动模块的输入端相连接。2.根据权利要求1所述的一种移动机器人自主导航系统，其特征在于：所述获取模块包括传感器数据导入单元以及先验知识导入单元；所述传感器数据导入单元用于对光电开关、防撞条、相机、激光雷达以及声呐进行数据导入；所述先验知识导入单元用于对先验地图、地图标注以及机器人信息进行导入。3.根据权利要求1所述的一种移动机器人自主导航系统，其特征在于：所述多层规划器初始化模块包括上层规划器单元、中间层规划器单元以及底层规划器单元；所述上层规划器单元用于初始化上层规划器以及初始化上层规划器关联度矩阵；所述中间层规划器单元用于初始化中间层规划器以及初始化中间层规划器关联度矩阵；所述底层规划器单元用于初始化底层规划器以及初始化底层规划器关联度矩阵。4.根据权利要求1所述的一种移动机器人自主导航系统，其特征在于：所述导航指令分析模块包括导航指令获取单元以及导航指令规划单元；所述导航指令获取单元用于结合机器人描述文件中的坐标变换关系将各传感器数据统一转换到机器人的基准坐标系下从而获取导航指令；所述导航指令规划单元用于对所获取的导航指令进行路线规划。5.根据权利要求1所述的一种移动机器人自主导航系统，其特征在于：所述驱动模块包括运行控制单元以及状态调整单元；所述运行控制单元用于对所述导航指令规划单元所规划的路线下达自主移动机器人控制指令进行实施运行；所述状态调整单元用于根据自主移动机器人的系统工作状态进行调整。6.根据权利要求2所述的一种移动机器人自主导航系统，其特征在于：所述传感器数据导入单元包括光电开关、防撞条、相机、激光雷达以及声呐的数据导入，其中：光电开关根据光电开关位置创建对应位置障碍物点云集，其中点云的参考坐标系为光电开关的基准坐标，然而点云坐标为p
opt
＝(l
opt
,0,0)，l
opt
为光电开关的有效探测距离，根据传感器参数由人工输入；防撞条根据防撞条安装位置由人工输入，创建对应位置角度障碍物点云集，其中点云的参考坐标系为防撞条的基准坐标，点云坐标为(0,0,0)；相机需要对深度相机做采
样，分割无效点云得到处理后的点云集；激光雷达根据激光雷达扫描数据，结合激光雷达探测角度范围和角度分辨率由人工输入，将扫描点集转化为激光雷达坐标系下的点云集。设激光雷达的扫描范围为[α,β]，激光雷达的角度分辨率为dθ，则扫描点的坐标(x
i
,y
i
)可以表示为：x
i
＝d
i
cos(α+idθ)y
i
＝d
i
sin(α+idθ)其中，α+idθ<β；声呐根据声呐探测范围和检测到障碍物的距离在对应位置生成一段圆弧型点云集，圆弧半径等于障碍物距离，最大点云数设置为10。7.根据权利要求2所述的一种移动机器人自主导航系统，其特征在于：所述先验知识导入单元是将虚拟墙区域、禁行区域、优先区域、可行区域、未知区域以及功能区域进行优先级数据导入，虚拟墙区域作为墙体处理，虚拟墙区域及其边缘膨胀区域都属于禁行区域，自主移动机器人不能通行；禁行区域范围内自主移动机器人不能通行；优先区域内自主移动机器人具有优先通过权，即自主移动机器人优先考虑经由优先区域通过，其通行优先级最高；可行区域为一般通行的区域，其优先级次于优先区域；未知区域中自主移动机器人也可通行，其优先级次于可行区域；在功能区域中，自主移动机器人会触发预设相关功能。8.根据权利要求3所述的一种移动机器人自主导航系统，其特征在于：所述上层规划器单元分为初始化上层规划器以及初始化上层规划器关联度矩阵，其中，初始化上层规划器是将系统状态切换为“准备中”，导入上层规划器集：其中，为拓扑规划器，拓扑规划器输入为手工标注路径拓扑图，自主...

【专利技术属性】
技术研发人员：季剑雄，孙加元，汪宗阳，陈玉彬，
申请(专利权)人：上海一坤电气工程有限公司，
类型：发明
国别省市：