【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及潮汐机器人轨迹控制领域，具体为一种潮汐机器人的移动轨迹控制方法。
技术介绍
1、潮汐机器人是一种应用于智能交通系统中的动态设备，旨在通过调整道路资源配置优化交通流量，其名称来源于潮汐现象的规律性变化，这类机器人通过在特定时段动态调整车道的方向、数量或用途，类似于潮水的涨落，来适应交通需求的变化，潮汐机器人通常配备高精度的定位设备、传感器和通信模块，随着智能交通系统的发展，潮汐机器人作为一种动态交通优化设备，广泛应用于缓解交通拥堵的场景中，潮汐机器人通过动态调整道路资源分配，实现高峰时段车辆分流和路段通行效率的优化。
2、现有技术如公告号为：cn109857108b的专利申请公开的一种基于内模控制算法的移动机器人轨迹跟踪方法及系统，步骤为：分别获取移动机器人在某一具体时刻的状态变量，所述状态变量包括运动轨迹的状态变量、里程计的状态变量和移动机器人的状态变量，通过所述运动轨迹、里程计和状态变量获取实际运动轨迹与预设运动轨迹的偏差；将获取到的偏差作为内模控制器的输入，进而得到相应时刻的输出；将所述输出传入移动机器人的电机中，并且获取下一时刻里程计的状态变量，并根据移动机器人的运动学方程获取移动机器人在下一时刻的状态变量的预测值。通过本专利技术的方法和系统实现一种计算量小、实时性好的改进的内模控制的机器人轨迹。
3、基于上述方案发现，现有技术存在的局限至少包括如下问题，首先，现有技术缺乏针对复杂动态交通环境的实际道路数据与机器人行为的综合分析，从而容易导致在交通环境应用中存在误差累积，并且忽略了道路
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种潮汐机器人的移动轨迹控制方法，解决了现有技术缺乏针对复杂动态交通环境的实际道路数据与机器人行为的综合分析，从而容易导致在交通环境应用中存在误差累积，并且忽略了道路动态特性、实时交通状况以及路径规划可靠性等多方面的因素，从而造成机器人移动轨迹偏离预设轨迹，影响轨迹跟踪的精度和稳定性，其次，现有技术难以对移动轨迹的多条候选路径进行可靠性评估和优化选择，进而难以适应实时变化的交通状况和复杂的道路环境，继而容易导致轨迹规划不够灵活，降低了机器人在动态环境中的适应能力，同时，现有技术对机器人目标分流位置坐标的规划仅基于静态设定，未能充分结合道路环境和交通状况对移动路径进行动态优化和综合分析，从而造成机器人在路径分流时出现低效，进而难以提升交通道路的整体通行效率的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种潮汐机器人的移动轨迹控制方法，包括以下步骤：获取设定交通道路内的道路数据、初始交通图像数据以及潮汐机器人的初始位置坐标，并进行预处理，所述道路数据具体为每个交通路段的道路宽度值、道路长度值、路段起始点位置坐标、路段终点位置坐标，所述初始交通图像数据具体为交通图像中每个像素点的像素值和二维位置坐标，所述初始位置坐标具体为初始三维垂直位置坐标值、初始三维水平位置坐标值、初始三维高度位置坐标值；对预处理后的设定交通道路内的道路数据、初始交通图像数据进行数据分析，得到潮汐机器人到达设定交通道路内的目标分流位置坐标，并结合路线规划算法对潮汐机器人的初始位置坐标和到达设定交通道路内的目标分流位置坐标进行综合分析，得到潮汐机器人在设定交通道路内的若干条移动轨迹；对潮汐机器人在设定交通道路内的每条移动轨迹分别进行路段划分，得到潮汐机器人在设定交通道路内的每条移动轨迹的若干个移动路段；实时获取潮汐机器人在设定交通道路内的每条移动轨迹的每个移动路段的轨迹图像数据，并进行综合分析，得到潮汐机器人在设定交通道路内的每条移动轨迹的每个移动路段的可靠性指数，所述轨迹图像数据具体为每个轨迹像素点的轨迹像素值和轨迹二维位置坐标；实时对潮汐机器人在设定交通道路内的每条移动轨迹的每个移动路段的可靠性指数进行综合分析，并基于分析结果采取轨迹调整措施。
3、本专利技术具有以下有益效果：
4、(1)、该潮汐机器人的移动轨迹控制方法，通过分析潮汐机器人所在道路的道路数据和初始交通图像数据，并结合路线规划算法，动态规划机器人从初始位置坐标到目标分流位置坐标的最优路径，从而能够根据不同道路条件自动调整移动点与轨迹路段的规划，克服了传统路径规划中对静态路径依赖的缺陷，确保了轨迹规划的科学性和实时性，提升了机器人对复杂交通场景的适应能力。
5、(2)、该潮汐机器人的移动轨迹控制方法，通过实时获取轨迹图像数据并计算轨迹的可靠性指数，从多维度评估每条移动轨迹的安全性与有效性，从而能够有效识别潜在风险和障碍，并在可靠性评估基础上排除不合适的路径，确保潮汐机器人始终选择最优路径运行，进而提升了轨迹评估的精度，还显著降低了路径失效的风险，保障了潮汐机器人的运行稳定性。
6、(3)、该潮汐机器人的移动轨迹控制方法，通过基于每条移动轨迹的可靠性指数分析结果制定控制策略，从而实现对潮汐机器人运行状态的精细化管理，并通过动态调整控制策略，以此能够有效应对突发的交通状况或轨迹障碍，确保机器人始终处于最优运行状态，此外，通过实时反馈调整策略，潮汐机器人可以高效地完成复杂交通道路中的分流任务，全面提升任务执行效果和资源利用率。
7、当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，得到潮汐机器人在设定交通道路内的目标分流位置坐标的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，所述目标检测模型具体为卷积神经网络模型，所述目标检测模型的预先建立步骤如下：
4.根据权利要求2所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，得到设定交通道路内的每个路段的拥挤度指数的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，计算设定交通道路内的每个交通路段的车辆道路占用面积、道路利用指数、车辆间距、拥挤度指数的计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，得到潮汐机器人在设定交通道路内的若干条移动轨迹的具体步骤为：
7.根据权利要求6所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，计算潮汐机器人在设定交通道路内的每组轨迹路段的每个偏离移动点的偏移位置坐标的具体公式如下：p>
8.根据权利要求1所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，得到潮汐机器人在设定交通道路内的每条移动轨迹的每个移动路段的可靠性指数的具体步骤如下：
9.根据权利要求8所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，计算潮汐机器人在设定交通道路内的每条移动轨迹的每个移动路段的预测时间值、预测碰撞距离的具体公式如下：
10.根据权利要求1所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，基于分析结果采取轨迹调整措施的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，得到潮汐机器人在设定交通道路内的目标分流位置坐标的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，所述目标检测模型具体为卷积神经网络模型，所述目标检测模型的预先建立步骤如下：
4.根据权利要求2所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，得到设定交通道路内的每个路段的拥挤度指数的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的潮汐机器人的移动轨迹控制方法，其特征在于，计算设定交通道路内的每个交通路段的车辆道路占用面积、道路利用指数、车辆间距、拥挤度指数的计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的潮汐机器人的移...
【专利技术属性】
技术研发人员：方鑫，金国建，周瑞怡，
申请(专利权)人：中诚金桥工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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