【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人路径规划领域，具体而言，涉及一种基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法及系统。
技术介绍
1、随着机器人技术的不断发展，机器人越来越多地应用于各个行业，从而有了更广泛的环境和场景需要适应。为了使机器人能够更好地适应环境，弥补人类的不足，以及获取更丰富的数据来提高机器人的决策能力，开发出了机器人自主数据采集技术。
2、在进行数据采集任务时，如果机器人尽量靠近传感器，则数据采集的速度会提升，但可能会导致行动缓慢。同理，如果机器人选择无障碍区域，则运动速度会得到提升，但可能无法采集到数据。因而数据采集机器人需要同时考虑电磁地图与栅格地图，主动选择采数据快且较容易抵达的航路点。
3、现有的机器人路径规划方法仅基于几何栅格地图进行避障导航，在分布数据上仅考虑到了障碍的分布数据与机器人本身的分布数据，同时在导航时需要人为给定起点与终点，无法自主规划出本次数据采集任务所需要的最优路线图，因此会导致完成任务的效率低下。
4、基于上述缺点，现有技术还存在不足，有待进一步改进。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法及系统，以至少解决现有的机器人路径规划方法仅基于几何栅格地图进行避障导航，而导致完成任务的效率低下问题。
2、根据本专利技术的一实施例，提供了一种基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，包括以下步骤：
3、实时收集几何栅格地图与电磁地图的数据，以基于数据得到观测
4、基于获取的观测环境数据，对观测环境数据进约束，以生成当前时间段内的预测的最优轨迹；
5、基于获取的预测的最优轨迹，控制机器人按照预测的最优轨迹运动。
6、进一步地，在根据最优控制命令执行预测的最优轨迹之前还包括：
7、对观测环境数据的传输过程进行优化，使观测环境数据按照要求的顺序发送及按照要求的顺序接收，以确保观测环境数据的完整性和可靠性。
8、进一步地，实时收集几何栅格地图与电磁地图的数据，以基于数据得到观测环境数据；其中，通过在几何栅格地图中对障碍物进行规避与路径规划，通过在电磁地图中对信号源的信号强度进行测算具体包括：
9、实时获取应用场景的地图模型；
10、实时获取应用场景的物体之间的距离数据，其中，距离数据结合地图模型生成几何栅格地图；通过在几何栅格地图中对障碍物进行规避与路径规划；通过获取所述应用场景中不同位置物体的电磁信号以及强度，以生成可视化的所述电磁地图，在电磁地图中依据信号的强弱确定信号源的距离。
11、进一步地，基于获取的观测环境数据，对观测环境数据进约束，以生成当前时间段内的预测的最优轨迹具体包括：
12、设置代价函数，通过代价函数决定优化方程的求解方向，以求解出代价函数最小的值；
13、设置机器人与障碍物间的最小距离；
14、将机器人在运动过程中的速度限制在预设的速度阈值内；
15、将机器人在运动过程中的加速度限制在预设的加速度阈值内；
16、通过对代价函数的求解、机器人与障碍物间的最小距离的约束、速度的约束及加速度的运输，得出预测的最优轨迹。
17、进一步地，基于获取的预测的最优轨迹，控制机器人按照预测的最优轨迹运动具有包括：
18、根据预测的最优轨迹，控制机器人的油门动作、机器人的刹车动作及机器人的运动方向按照预测的最优轨迹。
19、一种基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划系统，包括：
20、感知模块，用于实时收集几何栅格地图与电磁地图的数据，以基于数据得到观测环境数据；其中，通过在几何栅格地图中对障碍物进行规避与路径规划，通过在电磁地图中对信号源的信号强度进行测算；
21、路径规划模块，用于基于获取的观测环境数据，对观测环境数据进约束，以生成当前时间段内的预测的最优轨迹；
22、执行模块，用于基于获取的预测的最优轨迹，控制机器人按照预测的最优轨迹运动。
23、进一步地，路径规划系统还包括：
24、通讯优化模块，用于对感知模块与执行模块之间传递的观测环境数据按照要求的顺序发送及按照要求的顺序接收，以确保观测环境数据的完整性和可靠性。
25、进一步地，感知模块包括：
26、图像获取单元，用于实时获取应用场景的地图模型；
27、雷达，用于实时获取应用场景物体之间的距离数据，距离数据结合地图模型生成几何栅格地图；雷达模块通过几何栅格地图中对障碍物进行规避与路径规划；雷达模块通过电磁地图中依据信号的强弱确定信号源的距离；
28、无线网络单元，用于图像获取单元与雷达模块之间进行无线通讯。
29、进一步地，路径规划模块包括：
30、函数优化单元，用于设置代价函数，通过代价函数决定优化方程的求解方向，以得到最优轨迹；
31、避障约束单元，用于设置机器人与障碍物间的最小距离；
32、速度约束单元，用于将机器人在运动过程中的速度限制在预设的速度阈值内；
33、加速度约束单元，用于将机器人在运动过程中的加速度限制在预设的加速度阈值内；
34、通过对代价函数的求解、机器人与障碍物间的最小距离的约束、速度的约束及加速度的运输，得出预测的最优轨迹。
35、进一步地，执行模块包括：
36、油门控制单元，用于根据预测的最优轨迹，控制机器人的油门动作；
37、刹车单元，用于根据预测的最优轨迹，控制机器人的刹车动作；
38、转向单元，用根据预测的最优轨迹，控制机器人的运动方向。
39、本专利技术实施例中的基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法及系统，同时采集了电磁地图与几何栅格地图的相应信息，可以在几何栅格地图中对障碍物进行规避与路径规划，在电磁地图中对信号源的信号强度进行测算。将电磁地图置于路线规划的参数之中，使其在机器人进行自动导航数据采集时能综合电磁信号与障碍物做到数据采集任务的优解，因此本申请能够在保证信号强度的同时做到路线避障规划，且不需要给定起点和终点，能够结合信号与障碍主动选择采集数据块且容易抵达的航路点。
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1.一种基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，其特征在于，在所述根据所述最优控制命令执行所述预测的最优轨迹之前还包括：
3.根据权利要求2所述基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，其特征在于，所述实时收集栅格地图与电磁地图的数据，以基于所述数据得到观测环境数据；其中，通过在所述几何栅格地图中对障碍物进行规避与路径规划，通过在所述电磁地图中对信号源的信号强度进行测算具体包括：
4.根据权利要求2所述基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，其特征在于，所述基于获取的所述观测环境数据，对所述观测环境数据进约束，以生成当前时间段内的预测的最优轨迹具体包括：
5.根据权利要求2所述基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，其特征在于，所述基于获取的所述预测的最优轨迹，控制所述机器人按照所述预测的最优轨迹运动具有包括：
6.一种基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于几何
8.根据权利要求7所述的基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划系统，其特征在于，所述感知模块包括：
9.根据权利要求7所述的基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划系统，其特征在于，所述路径规划模块包括：
10.根据权利要求7所述的基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划系统，其特征在于，所述执行模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，其特征在于，在所述根据所述最优控制命令执行所述预测的最优轨迹之前还包括：
3.根据权利要求2所述基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，其特征在于，所述实时收集栅格地图与电磁地图的数据，以基于所述数据得到观测环境数据；其中，通过在所述几何栅格地图中对障碍物进行规避与路径规划，通过在所述电磁地图中对信号源的信号强度进行测算具体包括：
4.根据权利要求2所述基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法，其特征在于，所述基于获取的所述观测环境数据，对所述观测环境数据进约束，以生成当前时间段内的预测的最优轨迹具体包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：吉之攸，王帅，韩瑞华，李国梁，叶可江，须成忠，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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