一种机器人自主导航及运动控制系统与方法与流程

本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种机器人自主导航及运动控制系统与方法。

背景技术：

机器人自主导航技术是机器人领域的一个研究热点，是机器人实现自主移动的关键。机器人自主导航技术主要是通过传感器感知环境信息和自身状态，在确定自身位置的同时构建场景地图，并利用位置及地图信息实现在未知环境中的自主移动。

目前市面上带自主导航功能的机器人大部分是基于特定的传感器及特定的算法进行开发的，并不具有通用性，机器人开发公司往往需要投入大量的人力及物力进行研发。而目前市面上可直接应用于不同类型的机器人平台上的自主导航设备通常只适配于特定的传感器，采用边构建地图边导航的方法进行自主导航，这种方法虽然可以降低带自主导航功能的移动机器人的研发成本，但是需要与特定的传感器配合使用；另外，边建图边导航的方法使导航系统的运算负载压力加大，而且地图无法保存，导致每次重新启动系统后都需要重新构建地图并导航，过程繁琐且效率低下。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种机器人自主导航及运动控制系统与方法，可直接应用于不同类型的机器人平台上，适配不同类型的传感器，并采用先构建地图后导航的方法，以降低自主导航及运动控制系统对不同类型的机器人平台及传感器的依赖度，而且地图构建后可直接保存并随时调用，还可以根据实际使用需要进行增量式更新，从而减少地图构建对导航系统运算性能的负载压力。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种机器人自主导航及运动控制系统，包括第一处理装置、第二处理装置和电源管理装置；其中，

所述第一处理装置对所述机器人平台的参数信息进行配置后，获取并处理高数据量传感器测量数据信息、地图管理信息请求及导航任务请求，与内部导航相关信息融合，构建场景地图并进行路径规划，生成机器人运动控制命令及导航任务进程反馈信息；

所述第二处理装置获取并处理所述机器人平台的低数据量传感器信息，转换成内部导航相关信息，同时获取并处理机器人运动控制命令，换算成电机运动控制指令，并发送至所述机器人平台的电机及其驱动装置以驱动电机运动；

所述电源管理装置为所述第一处理装置和所述第二处理装置提供电源。

一种基于所述自主导航及运动控制系统的机器人自主导航及运动控制方法，其方法包括以下步骤：

步骤s1、所述第一处理装置与所述机器人平台的主控系统进行外部数据通信，配置并处理机器人平台参数信息，完成初始化；

步骤s2、所述第一处理装置从所述机器人平台的主控系统接收地图管理信息请求，完成地图数据获取；

步骤s3、所述第一、第二处理装置从所述机器人平台的传感器装置获取传感器实时数据信息并进行处理，得到导航相关信息；

步骤s4、所述第一处理装置从所述机器人平台的主控系统获取导航任务请求，根据导航任务请求及导航相关信息进行导航规划决策，生成机器人运动控制命令，并发送至所述第二处理装置；

步骤s5、所述第二处理装置对机器人运动控制命令进行运算处理，换算成电机运动控制指令，并下发至所述机器人平台的电机及其驱动装置，驱动机器人平台运动；

步骤s6、所述第一、第二处理装置实时获取所述机器人平台的传感器信息，处理得到实时位置及运动状态，生成速度、位置及轨迹反馈信息，并传输至机器人平台的主控系统，实现导航任务进程反馈。

所述步骤s2包括以下步骤：

步骤s2.1、所述第一处理装置接收到所述机器人平台主控系统发布的地图构建请求后，获取机器人平台的高数据量传感器的实时测量数据信息，完成地图构建并保存地图数据信息；

步骤s2.2、所述第一处理装置接收到所述机器人平台主控系统发布的地图列表信息请求后，传输地图列表信息至主控系统中；

步骤s2.3、所述第一处理装置接收到所述机器人平台主控系统发布的地图数据导入请求后，载入所选择的地图数据，并将地图数据信息传输至主控系统中；

所述步骤s3包括以下步骤：

步骤s3.1、所述第一处理装置与所述机器人平台的高数据量传感器进行外部数据通信，获取高数据量传感器的实时测量数据信息，结合机器人平台的参数信息及地图数据信息，获得机器人在地图中的位置坐标；

步骤s3.2、所述第二处理装置与所述机器人平台的低数据量传感器进行外部数据通信，获取低数据量传感器的数据信息，处理后转换成内部导航相关信息；

步骤s3.3、所述第二处理装置与所述第一处理装置进行内部数据通信，将内部导航相关信息传输到第一处理装置；

步骤s3.4、所述第一处理装置对内部导航相关信息进行融合及判断决策，处理得到完整的导航相关信息。

在上述技术方案中，本发明提供的一种机器人自主导航及运动控制系统与方法，通过第一处理装置和第二处理装置分别获取并处理机器人平台的参数信息，传感器数据信息及导航任务请求，生成机器人运动控制命令及电机运动控制指令，驱动机器人平台运动，并将实时运动状态反馈到机器人平台的主控系统中，实现导航任务进程反馈，极大地减少了由自主导航功能给机器人控制系统运行性能带来的负载压力，并可以直接应用于不同类型的机器人平台上，适配不同类型的传感器，降低自主导航及运动控制系统对机器人平台和传感器类型的依赖度，降低带自主导航功能的机器人的开发难度及缩短开发周期，使带自主导航功能的机器人获得更好的市场发展前景。

附图说明

图1是自主导航及运动控制系统与机器人平台的配合结构示意图。

图2是自主导航及运动控制系统电源管理装置工作示意图。

图3是自主导航及运动控制方法流程示意图。

图4是自主导航及运动控制系统获取地图数据流程示意图。

图5是自主导航及运动控制系统获取导航相关信息的流程示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

如图1所示，本发明提供的同步定位与建图、路径规划及运动控制系统1包括第一处理装置11、第二处理装置12和电源管理装置13；其中，

所述第一处理装置11对所述机器人平台2的参数信息进行配置后，获取并处理高数据量传感器221测量数据信息、地图管理信息请求及导航任务请求，与内部导航相关信息融合，构建场景地图并进行路径规划，生成机器人运动控制命令及导航任务进程反馈信息；

所述第二处理装置12获取并处理所述机器人平台2的低数据量传感器222信息，转换成内部导航相关信息，同时获取并处理机器人运动控制命令，换算成电机运动控制指令，并发送至所述机器人平台2的电机及其驱动装置23以驱动电机运动；

所述电源管理装置13为所述第一处理装置11和所述第二处理装置12提供电源。

本实施例中，所述的机器人平台2是指具有主控系统21，配置若干传感器装置22，以电机作为底盘驱动元件的机器人。具体的，所述的机器人平台主控系统21是指具有逻辑分析功能，能够实现任务制定及调度的机器人上层控制系统。

进一步的，所述机器人平台2配置的若干传感器装置22包括高数据量传感器221和低数据量传感器222。所述的高数据量传感器221至少包括激光雷达、深度相机或者双目相机中的任意一种。所述的低数据量传感器222可以是编码器，碰撞开关，imu惯性测量单元，超声波传感器，红外传感器中的一种或多种。

优选的，所述机器人自主导航及运动控制系统1可以适配市面上大部分的传感器，所述机器人平台2配置的传感器可以根据具体使用场景及使用需求进行选择配备。

更进一步的，所述机器人平台2的底盘结构可以是轮组式底盘结构，也可以是履带式底盘结构，包括但不限于四轮驱动的机器人底盘，两轮差速驱动的机器人底盘，采用全向轮或者麦克纳姆轮的全方位移动机器人底盘，履带式机器人底盘，agv(automatedguidedvehicle)自动引导小车底盘。

本实施例中，所述机器人自主导航及运动控制系统1搭载安装在所述机器人平台2的底盘上。

本实施例中，所述第一处理装置11与所述机器人平台2的主控系统21进行外部数据通信，在第一处理装置11中配置机器人平台2的参数信息，并对参数信息进行处理后生成相应的配置文件，保存该配置文件后系统将自动进行配置，完成系统初始化。所述机器人平台的参数信息包括但不限于机器人底盘的机械尺寸参数，电机的减速比，电机最大转速，编码器的脉冲数，安装的传感器种类及安装位置。

本实施例中，所述第一处理装置11与所述机器人平台2的主控系统21进行外部数据通信，还包括获取地图管理信息请求。所述的地图管理信息请求包括但不限于地图构建请求，地图列表信息请求，地图数据导入请求。

进一步的，主控系统21发布地图构建请求，所述第一处理装置11接收到地图构建请求后，从机器人平台2配置的高数据量传感器221中获取实时测量数据信息，处理后得到周围环境的灰度地图，并对地图数据进行保存，完成地图构建过程。在地图构建过程中，主控系统21可以通过遥控的方式控制机器人运动，也可以通过发布自动探索命令让机器人在未知环境中自由行走。所述第一处理装置11通过收集并处理高数据量传感器221的实时测量数据信息，得到完整的周围环境地图数据。优选的，所述第一处理装置11在获取所述机器人平台2的高数据量传感器221的实时测量数据信息后，将采用slam(simultaneouslocalizationandmapping)算法进行数据处理，实现当前环境的地图构建，并在地图上同步获取机器人的位置坐标。

更进一步的，主控系统21发布地图列表信息请求，所述第一处理装置11接收到地图列表信息请求后，将内部保存的地图列表信息传输到主控系统21中，再由主控系统21进行地图选择。优选的，所述第一处理装置11中可以保存多组地图数据信息，以地图列表的方式进行管理。所述地图数据信息包含但不限于地图名称或地图代号，地图尺寸，地图分辨率，地图压缩比例，地图创建时间。

还进一步的，主控系统21根据地图列表信息对地图进行选择，并发布地图数据导入请求；所述第一处理装置11接收到地图数据导入请求后，将从内部读取地图数据，完成地图数据导入，并将地图数据信息传输到主控系统21中。优选的，主控系统21发布的地图数据导入请求包含有从地图列表中选择的地图名称或地图代号，第一处理装置11将根据地图名称或地图代号调用相应的地图数据。

本实施例中，所述第一处理装置11与所述机器人平台的主控系统21进行外部数据通信，还包括获取导航任务请求。主控系统21发布的导航任务请求可以是一个或多个目的地的位置及姿态，也可以是机器人的运动路线。第一处理装置11接收到主控系统21的导航任务请求后，结合地图数据对导航任务请求进行初步解析，完成运动路径的初步规划。

本实施例中，所述第一处理装置11与所述机器人平台的主控系统21进行外部数据通信，还包括任务进程反馈信息。在机器人依照导航任务请求运动过程中，所述第一处理装置11将实时采集运动状态的相关信息，处理后生成导航进程反馈信息，传输至机器人平台的主控系统21上，实现运动状态监控及导航任务进程反馈。所述导航任务进程反馈信息包括但不限于地图数据信息，传感器数据信息，路径规划信息，机器人的实时位置及姿态，实时运动速度及方向，导航任务进程。

优选的，所述第一处理装置11通过网络连接的方式与所述机器人平台的主控系统21进行数据传输。具体的，网络连接的方式可以是以太网连接，也可以是无线网络连接。

本领域技术人员应当了解的是，除了网络连接的方式，所述第一处理装置11还可以以其他连接方式与所述机器人平台的主控系统21进行数据传输，例如光纤、usb和wusb(wirelessusb)，仅需保证数据的传输符合预先定义的通信协议即可。

本实施例中，所述第一处理装置11和所述第二处理装置12中分别定义了统一的通信协议，可以分别与高数据量传感器221和低数据量传感器222进行数据传输，也可以在所述第一处理装置11和所述第二处理装置12之间进行内部数据传输。

本实施例中，所述第二处理装置12通过预先定义的通信协议获取所述机器人平台2的低数据量传感器222的数据信息，处理后转换成内部导航相关信息。所述内部导航相关信息包括但不限于机器人平台各电机的运动状态，碰撞开关状态，周围环境障碍物信息。

进一步的，所述第二处理装置12与所述第一处理装置11进行内部数据通信，将所述内部导航相关信息传输到所述第一处理装置11中。

本实施例中，所述第一处理装置11通过预先定义的通信协议获取所述机器人平台2的高数据量传感器221的实时测量数据信息，与地图数据信息相融合后得到机器人当前定位信息。所述定位信息包括机器人当前所在位置映射在地图上的坐标值及方向角。

进一步的，所述第一处理装置11获取到机器人当前定位信息后，与所述地图数据信息，所述内部导航相关信息进行融合，结合所述导航任务请求进行导航规划决策，完成运动路径规划，生成机器人运动控制命令，并将机器人运动控制命令传输到第二处理装置12。机器人运动控制命令包含机器人在运动路径上各点处的位置及姿态，机器人的运动速度及方向。

更进一步的，在机器人运动过程中，所述第一处理装置11和所述第二处理装置12实时获取并更新所述机器人平台2的高数据量传感器221和低数据量传感器222的相关信息，实现同步定位与周围环境信息的实时获取，并依据所获取的信息实时更新运动路径的规划决策，从而实现实时运动控制。

优选的，机器人在运动过程所获取的周围环境信息还包括动态障碍物信息，在运动路径的规划决策过程中将优先对动态障碍物进行避让决策。

本实施例中，所述第二处理装置12接收到机器人运动控制命令后，对机器人运动控制命令进行运算解析，生成轮组电机运动控制指令，并将电机运动控制指令发送至所述机器人平台2的电机及其驱动装置23，使电机带动轮组按规划的速度运动，从而实现机器人平台2依照导航任务请求运动。

优选的，在机器人运动过程中，所述第二处理装置12将实时获取所述机器人平台2的电机运动状态信息，并将电机运动状态信息与电机运动控制指令进行融合处理，实时调整电机运动控制指令，通过反馈的方式使机器人的运动控制更精确。

本实施例中，如图2所示，所述电源管理装置13中包括降压及稳压模块，对外部输入电压进行处理，转换成所述第一处理装置11和所述第二处理装置12的工作电压并稳定输出，为所述第一处理装置11和所述第二处理装置12提供电源。所述第一处理装置11和所述第二处理装置12的工作电压可以是相同的，也可以是不同的。

相比于现有技术，本发明提供的高度集成化的机器人自主导航及运动控制系统1，可直接安装于机器人平台2上，通过第一处理装置11和第二处理装置12分别与机器人平台的主控系统21、传感器装置22、电机及其驱动装置23相连，并通过预先定义的通信协议进行数据传输，对各部分采集的数据进行处理后可实现地图构建、路径规划及运动控制的功能，适配于不同类型的机器人平台及不同类型的传感器，极大地降低了自主导航功能对机器人平台及传感器类型的依赖度，能有效地降低带自主导航功能的机器人的开发难度及缩短开发周期。

如图3所示，本发明还提供一种基于所述自主导航及运动控制系统的机器人自主导航及运动控制方法，所述系统由第一处理装置11和第二处理装置12组成，所述方法包括以下步骤：

步骤s1、所述第一处理装置与所述机器人平台的主控系统进行外部数据通信，配置并处理机器人平台参数信息，完成初始化；

步骤s2、所述第一处理装置从所述机器人平台的主控系统接收地图管理信息请求，完成地图数据获取；

步骤s3、所述第一、第二处理装置从所述机器人平台的传感器装置获取传感器实时数据信息并进行处理，得到导航相关信息；

步骤s4、所述第一处理装置从所述机器人平台的主控系统获取导航任务请求，根据导航任务请求及导航相关信息进行导航规划决策，生成机器人运动控制命令，并发送至所述第二处理装置；

步骤s5、所述第二处理装置对机器人运动控制命令进行运算处理，换算成电机运动控制指令，并下发至所述机器人平台的电机及其驱动装置，驱动机器人平台运动；

步骤s6、所述第一、第二处理装置实时获取所述机器人平台的传感器信息，处理得到实时位置及运动状态，生成速度、位置及轨迹反馈信息，并传输至机器人平台的主控系统，实现导航任务进程反馈。

优选的，所述步骤s1中第一处理装置11对机器人平台参数信息进行配置的初始化过程在每个机器人平台上只需要配置一次，后续使用时本发明的自主导航及运动控制系统1将自动对配置文件进行调用。

本实施例中，进一步的，如图4所示，所述步骤s2包括以下步骤：

步骤s2.1、所述第一处理装置接收到所述机器人平台主控系统发布的地图构建请求后，获取机器人平台的高数据量传感器的实时测量数据信息，完成地图构建并保存地图数据信息；

步骤s2.2、所述第一处理装置接收到所述机器人平台主控系统发布的地图列表信息请求后，传输地图列表信息至主控系统中；

步骤s2.3、所述第一处理装置接收到所述机器人平台主控系统发布的地图数据导入请求后，载入所选择的地图数据，并将地图数据信息传输至主控系统中；

优选的，步骤s2.1中所述的地图数据信息保存在第一处理装置11中，以减少机器人平台主控系统21的运算负载压力。

优选的，在同一使用场景中，只需要进行一次地图构建过程，若第一处理装置11中已经保存有当前环境的地图数据信息，则步骤s2.1可以被省略。

本实施例中，还进一步的，如图5所示，所述步骤s3包括以下步骤：

步骤s3.1、所述第一处理装置与所述机器人平台的高数据量传感器进行外部数据通信，获取高数据量传感器的实时测量数据信息，结合机器人平台的参数信息及地图数据信息，获得机器人在地图中的位置坐标；

步骤s3.2、所述第二处理装置与所述机器人平台的低数据量传感器进行外部数据通信，获取低数据量传感器的数据信息，处理后转换成内部导航相关信息；

步骤s3.3、所述第二处理装置与所述第一处理装置进行内部数据通信，将内部导航相关信息传输到第一处理装置；

步骤s3.4、所述第一处理装置对内部导航相关信息进行融合及判断决策，处理得到完整的导航相关信息。

本发明提供的一种基于所述自主导航及运动控制系统1的机器人自主导航及运动控制方法，通过配置并处理机器人平台的参数信息完成初始化，然后获取地图数据信息和导航任务请求，结合高数据量传感器和低数据量传感器的相关信息进行导航规划决策，生成机器人运动控制命令，处理后换算得到电机运动控制指令，驱动机器人平台按导航任务运动并实时反馈导航任务进程信息。通过先构建地图后导航的方法，可以实现地图的随时调用并能够进行增量式更新，从而减少地图构建对导航系统运算性能的负载压力。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。