控制移动机器人移动的方法、装置及系统与流程

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及控制移动机器人移动的方法、装置及系统。

背景技术：

随着近几年机器人技术的发展，越来越多的移动机器人开始走进人们的生活，比如扫地机器人等。移动机器人在人类环境中进行作业，难免会与环境中的人、物或其他机器人进行相互的躲避和协作。为了防止移动机器人在社会环境中与人或者其他的实物发生碰撞，需及时计算移动机器人的下一个动作要求，并据此对移动机器人的动作作实时控制。

目前，可以由移动机器人的车载计算机，根据实时的环境情况对移动机器人的下一个动作要求进行计算，并据此对移动机器人的动作作实时控制。

但是，环境数据信息量通常巨大，且移动机器人的移动速度大多较快，现有实现方式易使得控制操作的时效性不高。

技术实现要素：

本发明提供了控制移动机器人移动的方法、装置及系统，能够提高移动机器人动作控制的时效性。

为了达到上述目的，本发明是通过如下技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了控制移动机器人移动的方法，包括：

接收外部一移动机器人发来的环境数据集，所述环境数据集包括至少一种环境数据，不同种环境数据的类别不同；

并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据，其中，所述移动机器人的中心点距离所述目标空间环境的任一边界点的距离均不大于第一预设阈值；

根据所述环境数据集，确定每一种所述第一环境数据所对应的权重；

针对每一个所述其他物体均执行：根据每一种所述第一环境数据所对应的权重和所对应的当前其他物体的定位位置数据，计算所述当前其他物体的定位位置区域；

根据每一个所述其他物体的定位位置区域，生成用于控制所述移动机器人移动的控制指令，以使所述移动机器人完成执行所述控制指令时，所述移动机器人不与任一所述其他物体相接触；

将所述控制指令发送给所述移动机器人。

进一步地，所述环境数据集包括图像数据时，所述目标空间环境包括所述移动机器人当前所处的室内空间环境；

所述环境数据集不包括图像数据时，所述移动机器人当前所处的室内空间环境包括所述目标空间环境，所述第一预设阈值大于所述移动机器人执行任一控制指令时的移动距离值。

进一步地，所述环境数据集包括激光数据、图像数据和光线数据；

其中，所述根据所述环境数据集，确定每一种所述第一环境数据所对应的权重，包括：

根据所述环境数据集中的光线数据，确定所述目标空间环境的亮度值；

根据所述亮度值和预设的亮度值与权重间的映射关系，确定所述环境数据集中的激光数据所对应的第一权重、所述环境数据集中的图像数据所对应的第二权重；

其中，所述亮度值大于第二预设阈值时，所述第一权重小于所述第二权重，所述亮度值不大于所述第二预设阈值时，所述第一权重大于所述第二权重。

进一步地，所述并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据，包括：

并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的外形轮廓数据；

针对每一个所述其他物体的外形轮廓数据均执行：根据当前其他物体的第一外形轮廓数据，判断所述当前其他物体在水平方向上的距离是否不小于第三预设阈值，若是，根据所述第一外形轮廓数据，确定第一占地区域数据以作为所述当前其他物体的定位位置数据，否则，根据所述第一外形轮廓数据，确定第二占地区域数据以作为所述当前其他物体的定位位置数据；

其中，具有所述第一占地区域数据的第一占地区域的形状为椭圆形，椭圆形的长轴长度不小于所述当前其他物体在水平方向上的距离，所述第一占地区域与所述目标空间环境的地面相平行，所述当前其他物体上任一点在该地面上的投影点均落入所述第一占地区域中；

具有所述第二占地区域数据的第二占地区域的形状为圆形，圆形的直径不小于所述当前其他物体在水平方向上的距离，所述第二占地区域与所述目标空间环境的地面相平行，所述当前其他物体上任一点在该地面上的投影点均落入所述第二占地区域中。

进一步地，所述并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据，包括：

并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的外形轮廓数据；

针对每一个所述其他物体的外形轮廓数据均执行：根据当前其他物体的第一外形轮廓数据，判断所述当前其他物体在水平方向上的距离是否不小于第四预设阈值，若是，根据所述第一外形轮廓数据，确定第一空间区域数据以作为所述当前其他物体的定位位置数据，否则，根据所述第一外形轮廓数据，确定第二空间区域数据以作为所述当前其他物体的定位位置数据；

其中，具有所述第一空间区域数据的第一空间区域的形状为截面呈椭圆形的柱状体，椭圆形的长轴长度不小于所述当前其他物体在水平方向上的距离，柱状体的中心轴线与所述目标空间环境的地面相垂直，所述当前其他物体上任一点均在所述第一空间区域中；

具有所述第二空间区域数据的第二空间区域的形状为截面呈圆形的柱状体，圆形的直径不小于所述当前其他物体在水平方向上的距离，柱状体的中心轴线与所述目标空间环境的地面相垂直，所述当前其他物体上任一点均在所述第二空间区域中。

进一步地，所述控制指令包括角速度、线速度和偏转方位角。

第二方面，本发明提供了控制移动机器人移动的方法，应用于移动机器人，所述移动机器人包括机器人本体、车载计算机和至少一种数据采集传感器，不同种数据采集传感器采集到的数据的类别不同；所述车载计算机与外部的用于执行上述第一方面中任一所述方法的云计算平台相连，该方法包括：

利用每一个所述数据采集传感器，分别周期性采集当前的环境数据并发送给所述车载计算机；

利用所述车载计算机将当前周期内接收到的所述环境数据打包为环境数据集；

利用所述车载计算机将所述环境数据集发送给所述云计算平台，并接收所述云计算平台通过处理所述环境数据集而返回的控制指令；

利用所述车载计算机执行所述控制指令，以控制所述机器人本体的移动。

第三方面，本发明提供了用于执行第一方面中任一所述控制移动机器人移动的方法的云计算平台，包括：接收单元、至少一个数据处理单元、权重确定单元、计算单元；

其中，不同数据处理单元所处理的环境数据的类别不同；

所述接收单元，用于接收外部一移动机器人发来的环境数据集，所述环境数据集包括至少一种环境数据，不同种环境数据的类别不同；将所述环境数据集中的每一种第一环境数据均发送给相应的所述数据处理单元，以使所述环境数据集中的每一种第一环境数据被并行处理；

每一个所述数据处理单元，均用于在接收到所述接收单元发来的所述第一环境数据时，处理接收到的所述第一环境数据，得到接收到的所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据，其中，所述移动机器人的中心点距离所述目标空间环境的任一边界点的距离均不大于第一预设阈值；

所述权重确定单元，用于根据所述环境数据集，确定每一种所述第一环境数据所对应的权重；

所述计算单元，用于针对每一个所述其他物体均执行：根据每一种所述第一环境数据所对应的权重和所对应的当前其他物体的定位位置数据，计算所述当前其他物体的定位位置区域；根据每一个所述其他物体的定位位置区域，生成用于控制所述移动机器人移动的控制指令，以使所述移动机器人完成执行所述控制指令时，所述移动机器人不与任一所述其他物体相接触；将所述控制指令发送给所述移动机器人。

第四方面，本发明提供了用于执行第二方面中控制移动机器人移动的方法的移动机器人，包括机器人本体、车载计算机和至少一种数据采集传感器；

其中，不同种数据采集传感器采集到的数据的类别不同；

所述车载计算机与外部的权利要求8所述云计算平台相连；

每一个所述数据采集传感器，均用于分别周期性采集当前的环境数据并发送给所述车载计算机；

所述车载计算机，用于将当前周期内接收到的所述环境数据打包为环境数据集；将所述环境数据集发送给所述云计算平台，并接收所述云计算平台通过处理所述环境数据集而返回的控制指令；执行所述控制指令，以控制所述机器人本体的移动。

第五方面，本发明提供了控制移动机器人移动的系统，包括：上述第三方面中所述的云计算平台和至少一个上述第四方面中所述的移动机器人。

本发明提供了控制移动机器人移动的方法、装置及系统，该方法包括：接收外部一移动机器人发来的环境数据集，并行处理其中的每一种第一环境数据，得到各种第一环境数据所对应的、移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据；根据环境数据集，确定每一种第一环境数据所对应的权重；根据每一种第一环境数据所对应的权重和各个其他物体的定位位置数据，对应计算各个其他物体的定位位置区域；根据每一个其他物体的定位位置区域，生成用于控制移动机器人移动的控制指令并发送给移动机器人，以使移动机器人完成执行控制指令时不与任一其他物体相接触。本发明能够提高移动机器人动作的实时性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。

图1是本发明一实施例提供的一种控制移动机器人移动的方法的流程图；

图2是本发明一实施例提供的一种云计算平台的示意图；

图3是本发明一实施例提供的另一种控制移动机器人移动的方法的流程图；

图4是本发明一实施例提供的一种移动机器人的示意图；

图5是本发明一实施例提供的一种控制移动机器人移动的系统的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供了一种控制移动机器人移动的方法，可以包括以下步骤：

步骤101：接收外部一移动机器人发来的环境数据集，所述环境数据集包括至少一种环境数据，不同种环境数据的类别不同。

步骤102：并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据，其中，所述移动机器人的中心点距离所述目标空间环境的任一边界点的距离均不大于第一预设阈值。

步骤103：根据所述环境数据集，确定每一种所述第一环境数据所对应的权重。

步骤104：针对每一个所述其他物体均执行：根据每一种所述第一环境数据所对应的权重和所对应的当前其他物体的定位位置数据，计算所述当前其他物体的定位位置区域。

步骤105：根据每一个所述其他物体的定位位置区域，生成用于控制所述移动机器人移动的控制指令，以使所述移动机器人完成执行所述控制指令时，所述移动机器人不与任一所述其他物体相接触。

步骤106：将所述控制指令发送给所述移动机器人。

本发明实施例提供的控制移动机器人移动的方法包括：接收外部一移动机器人发来的环境数据集，并行处理其中的每一种第一环境数据，得到各种第一环境数据所对应的、移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据；根据环境数据集，确定每一种第一环境数据所对应的权重；根据每一种第一环境数据所对应的权重和各个其他物体的定位位置数据，对应计算各个其他物体的定位位置区域；根据每一个其他物体的定位位置区域，生成用于控制移动机器人移动的控制指令并发送给移动机器人，以使移动机器人完成执行控制指令时不与任一其他物体相接触。

本发明实施例中，执行上述方法的执行主体在移动机器人的外部，并可对至少一个移动机器人的移动进行实时控制。庞大的数据处理量在该执行主体上完成，而非由各个移动机器人完成，各个移动机器人仅需周期性采集环境数据并上报给该执行主体，以及实时执行该执行主体返回的控制指令以对应控制自身的移动即可。可见，各个移动机器人自身的数据处理量大大减小。因此，本发明实施例能够提高移动机器人动作的实时性。

由于移动机器人动作的实时性较高，使得移动机器人在人类环境中进行作业时，能够良好的躲避环境中的人、物及其他机器人等，即便是在移动机器人运动较快的情况下，在上述执行主体作数据处理的过程中，移动机器人也可以更好的避免与周围的实物发生碰撞，减小人员伤亡、机器人损毁的发生概率。

本发明实施例中，将移动机器人移动过程中所需涉及到的数据采集和数据计算作分开执行，并可通过不同的节点执行不同的计算任务，各个节点同时并发进行，可提高执行效率，保障机器人采集数据的时效性，进而及时作出动作调整，保障机器人和环境中行人的安全。

较为常用的，上述执行主体可以为云计算平台。详细地，云计算是一种分布式计算方式，具有高扩展、高灵活、高可靠的特点，可大大提高处理大数据的能力和速度，降低时延。如此，在巨大的环境数据信息面前，云计算平台可以提供强大的计算能力以保障实时性，对应的可提高移动机器人动作的实时性和准确性。

本发明实施例中，云计算平台在接收到一移动机器人发送来的环境数据集时，步骤102中，首先可将激光传感器、视觉传感器等传感器采集到的数据按照数据类型，对应的分发到相应的计算节点，以实现环境数据的并行处理，提高数据处理效率。其中，不同计算节点上可执行不同的数据处理逻辑。

然后，各个计算节点可使用预先训练好的模型，来计算周围障碍物或者行人相对于移动机器人附体坐标系的位置等，从而得到上述定位位置数据。比如，移动机器人所处目标空间环境中的某一行人距离该移动机器人的距离数据，该行人相对于该移动机器人的方位角度等。

举例来说，该行人正朝向移动机器人站立时，激光传感器可采集到的该行人在前部分(比如脸部、胸部、肚子等)的各位点距离移动机器人的方位角和距离值，而采集不到该行人在后部分(比如背部、臀部、脚跟等)的相关数据。

再比如，该行人相对于移动机器人侧立时，激光传感器可采集到的该行人在前部分(比如临近移动机器人侧的侧脸、胳膊外侧、腿外侧等)的各位点距离移动机器人的方位角和距离值，而采集不到该行人其他部分的相关数据。

针对各种传感器采集到的环境数据，得到各个环境中其他物体的定位位置数据后，即可针对各个其他物体，将相关的定位位置数据进而融合和统一，以得到针对各个物体的唯一定位信息，即上述定位位置区域。

详细地，步骤103中，存在不止一种传感器时，在作数据统一之前，还可预先确定好各种传感器所采集数据对应的权重。比如，黑暗条件下，默认激光数据的准确度高于图像数据的准确度，故激光数据的权重可高于图像数据，反之可低于图像数据。通过权重的存在，可以提高数据统一操作的准确性，以更好地分情况利用各种传感器数据，以期达到更加准确的控制移动机器人移动的目的。当然，仅存在一种传感器时，权重可保持不变，比如可预设为1。

本发明实施例中，权重的存在可决定位置估计概率，保证更准确的数据融合效果。

如此，步骤104中，执行数据融合的节点可运用预设的数据融合算法，结合各种数据对应的权重，针对每一个其他物体来说，对该其他物体的根据各种传感数据所计算出的定位位置数据进而合理统一，以得到该其他物体的定位位置区域。如此，可以得到准确度更高的周围事物的位置估计。

最后，步骤105中，根据移动机器人所处环境中各个其他物体的定位位置区域，即可确定控制移动机器人下一个移动动作的控制指令。该控制指令所能达到的控制效果，至少应为移动机器人执行该控制指令后，移动机器人与该各个其他物体应是不接触的，以避免移动机器人碰到的任一其他物体。

通常情况下，该控制指令可以包括角速度、线速度和偏转方位角。移动机器人接收到角速度和线速度等数据后，可通过控制器来控制移动机器人的速度和转动，从而达到预期效果，在移动的同时躲避周围环境中的行人和障碍物。

基于上述内容，本发明实施例至少具有以下特点：

1.将数据采集和数据的处理分别放在移动机器人平台和云计算平台处理，大大降低了移动机器人的数据处理量；

2.在云计算平台上，运用不同的计算节点并发处理来自不同传感器的数据，降低计算时间；

3.不同传感器处理的数据再进行数据融合，提高精度；

4.机器人导航算法的计算过程同样放在云计算平台，直接得出移动机器人下一时刻的角速度和线速度；

5.移动机器人只负责传感器数据收集和打包、机器人动作的执行。

综上所述，本发明实施例提供了基于云计算的移动机器人导航方法，可以通过云计算平台为移动机器人提供强大的计算能力。在云计算平台上，不同节点分别对移动机器人上不同传感器的数据进行并发处理，提高数据处理及计算的效率，然后将计算结果进行数据的融合，以得到精度更高的位置估计，以期提供更精准的导航支持。此外，通过不同计算节点的分工，提高了计算效率，降低了机器人动作执行的时延，使得移动机器人的动作更有时效性。

考虑到移动机器人执行任一控制指令时的移动量有限，故可仅分析移动机器人临近周边环境中其他物体的位置。比如，对于激光数据，当移动机器人距离某一测量点间的距离值较大，比如2m、5m等，表征该测量点不在移动机器人的临近周边环境中时，可以将该测量点对应的激光数据弃用。如此，不仅可以相应减少数据处理量，还可提高对移动机器人的准确控制。

此外，对于图像数据，由于视觉传感器采集到的图像中，各个物体距离移动机器人间的距离值不太容易准确确定，故环境数据集包括图像数据时，可以直接将采集到的图像对应的环境即作为上述临近周边环境。比如，移动机器人在室内活动时，该临近周边环境即为视觉传感器视角范围内的室内环境。

基于上述内容，在本发明一个实施例中，所述环境数据集包括图像数据时，所述目标空间环境包括所述移动机器人当前所处的室内空间环境；

所述环境数据集不包括图像数据时，所述移动机器人当前所处的室内空间环境包括所述目标空间环境，所述第一预设阈值大于所述移动机器人执行任一控制指令时的移动距离值。

本发明实施例中，目标空间环境即为上述的移动机器人临近周边环境。第一预设阈值可以根据预期控制效果来按需设定，比如可以设置为3m、4m等。

在本发明一个实施例中，所述环境数据集包括激光数据、图像数据和光线数据；

其中，所述根据所述环境数据集，确定每一种所述第一环境数据所对应的权重，包括：根据所述环境数据集中的光线数据，确定所述目标空间环境的亮度值；根据所述亮度值和预设的亮度值与权重间的映射关系，确定所述环境数据集中的激光数据所对应的第一权重、所述环境数据集中的图像数据所对应的第二权重；其中，所述亮度值大于第二预设阈值时，所述第一权重小于所述第二权重，所述亮度值不大于所述第二预设阈值时，所述第一权重大于所述第二权重。

详细地，视觉传感器采集到的图像中，可以根据不同物体的边界、色彩等区别特征，对各个物体作准确区分。

详细地，对于定位位置区域的类型，在不同的应用场景中，定位位置区域的类型可以不同。比如，在仅考虑地面上的物体时，该定位位置区域可以为占地区域，在同时考虑地面上和非地面上的物体时，该定位位置区域可以为空间区域。

因此，本发明实施例可以应用于下述两种类型：

类型a：仅考虑地面上的物体，避免与该类物体碰撞；

类型b：同时考虑地面上和非地面上的物体，避免与该类物体碰撞。

详细地，针对上述类型a：

在本发明一个实施例中，所述并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据，包括：

并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的外形轮廓数据；

针对每一个所述其他物体的外形轮廓数据均执行：根据当前其他物体的第一外形轮廓数据，判断所述当前其他物体在水平方向上的距离是否不小于第三预设阈值，若是，根据所述第一外形轮廓数据，确定第一占地区域数据以作为所述当前其他物体的定位位置数据，否则，根据所述第一外形轮廓数据，确定第二占地区域数据以作为所述当前其他物体的定位位置数据；

其中，具有所述第一占地区域数据的第一占地区域的形状为椭圆形，椭圆形的长轴长度不小于所述当前其他物体在水平方向上的距离，所述第一占地区域与所述目标空间环境的地面相平行，所述当前其他物体上任一点在该地面上的投影点均落入所述第一占地区域中；

具有所述第二占地区域数据的第二占地区域的形状为圆形，圆形的直径不小于所述当前其他物体在水平方向上的距离，所述第二占地区域与所述目标空间环境的地面相平行，所述当前其他物体上任一点在该地面上的投影点均落入所述第二占地区域中。

详细地，由于各类传感器采集到的仅为物体的一部分的环境数据，故根据该环境数据得到的该物体的该一部分的外形轮廓数据，而非物体的全部外形轮廓数据。比如一个球体，得到的外形轮廓数据通常为一弧面。

本发明实施例中，考虑到圆形直径等于椭圆形长轴长度的情况下，圆形的占地面积大于椭圆形的占地面积，故为提高计算出的定位位置数据的精准度，可以根据采集到的物体的尺寸特点，相应占地区域可以为圆形，也可以为椭圆形。如此，即便移动机器人运动到圆形对应范围内，而没有运动到椭圆形对应范围内时，移动机器人并不会与相应物体发生碰撞，故可相应扩大移动机器人的可移动范围，提高其移动灵活性。

举例来说，上述第三预设阈值可以按需设定，比如可以为1m、2m等。

详细地，针对上述类型b：

在本发明一个实施例中，所述并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据，包括：

并行处理所述环境数据集中的每一种第一环境数据，得到各种所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的外形轮廓数据；

针对每一个所述其他物体的外形轮廓数据均执行：根据当前其他物体的第一外形轮廓数据，判断所述当前其他物体在水平方向上的距离是否不小于第四预设阈值，若是，根据所述第一外形轮廓数据，确定第一空间区域数据以作为所述当前其他物体的定位位置数据，否则，根据所述第一外形轮廓数据，确定第二空间区域数据以作为所述当前其他物体的定位位置数据；

其中，具有所述第一空间区域数据的第一空间区域的形状为截面呈椭圆形的柱状体，椭圆形的长轴长度不小于所述当前其他物体在水平方向上的距离，柱状体的中心轴线与所述目标空间环境的地面相垂直，所述当前其他物体上任一点均在所述第一空间区域中；

具有所述第二空间区域数据的第二空间区域的形状为截面呈圆形的柱状体，圆形的直径不小于所述当前其他物体在水平方向上的距离，柱状体的中心轴线与所述目标空间环境的地面相垂直，所述当前其他物体上任一点均在所述第二空间区域中。

与上述类型a相类似的实现原理，为提高计算出的定位位置数据的精准度，可以根据采集到的物体的尺寸特点，相应空间区域可以为截面呈圆形的柱状体，即圆柱体，也可以为截面呈椭圆形的柱状体。

本发明实施例中，移动机器人在移动过程中，不仅不会碰撞到在地面上的物体，也不会碰撞到不地面上的物体，比如安装在房顶上的吊灯等。

举例来说，上述第四预设阈值可以按需设定，比如可以为1m、2m等。

如图2所示，本发明实施例提供了一种用于执行上述任一所述控制移动机器人移动的方法的云计算平台，可以包括：接收单元201、至少一个数据处理单元202、权重确定单元203、计算单元204；

其中，不同数据处理单元202所处理的环境数据的类别不同；

所述接收单元201，用于接收外部一移动机器人发来的环境数据集，所述环境数据集包括至少一种环境数据，不同种环境数据的类别不同；将所述环境数据集中的每一种第一环境数据均发送给相应的所述数据处理单元202，以使所述环境数据集中的每一种第一环境数据被并行处理；

每一个所述数据处理单元202，均用于在接收到所述接收单元201发来的所述第一环境数据时，处理接收到的所述第一环境数据，得到接收到的所述第一环境数据所对应的、所述移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据，其中，所述移动机器人的中心点距离所述目标空间环境的任一边界点的距离均不大于第一预设阈值；

所述权重确定单元203，用于根据所述环境数据集，确定每一种所述第一环境数据所对应的权重；

所述计算单元204，用于针对每一个所述其他物体均执行：根据每一种所述第一环境数据所对应的权重和所对应的当前其他物体的定位位置数据，计算所述当前其他物体的定位位置区域；根据每一个所述其他物体的定位位置区域，生成用于控制所述移动机器人移动的控制指令，以使所述移动机器人完成执行所述控制指令时，所述移动机器人不与任一所述其他物体相接触；将所述控制指令发送给所述移动机器人。

如图3所示，本发明实施例提供了一种控制移动机器人移动的方法，应用于移动机器人，所述移动机器人包括机器人本体、车载计算机和至少一种数据采集传感器，不同种数据采集传感器采集到的数据的类别不同；所述车载计算机与外部的上述云计算平台相连，该方法可以包括以下步骤：

步骤301：利用每一个所述数据采集传感器，分别周期性采集当前的环境数据并发送给所述车载计算机。

步骤302：利用所述车载计算机将当前周期内接收到的所述环境数据打包为环境数据集。

步骤303：利用所述车载计算机将所述环境数据集发送给所述云计算平台，并接收所述云计算平台通过处理所述环境数据集而返回的控制指令。

步骤304：利用所述车载计算机执行所述控制指令，以控制所述机器人本体的移动。

本发明实施例中，移动机器人包括机器人主体、车载计算机和采集数据所用的各种传感器，例如激光传感器、视觉传感器、光线传感器、声呐传感器等。通常情况下，各个传感器可设置在移动机器人的前面板上，如此，在移动机器人移动过程中，这些传感器可以采集到的移动机器人前方待移动区域及其附近区域的环境数据。之后，车载计算机可将来自不同传感器的数据进行打包，然后发送到云计算平台。

详细地，激光传感器和视觉传感器可用来采集周围的行人和障碍物的信息，光线传感器可用来采集周围光线强度，声呐传感器可用来进行防止碰撞。

举例来说，激光传感器可采用一维平面激光传感器，比如sicklms1101,并采用最高分辨率0.5°和最高的数据采集频率50hz。激光传感器的扫描角度可为270°，扫描一次就能获取541个返回数据，每秒钟获取32460个返回数据。

如此，在对激光传感器采集到的环境数据做处理时，可根据频率和角分辨率来得到各个数据对应定位点的方位角度。

举例来说，视觉传感器可以采用比较传统的微软公司的kinect2，其彩色摄像头的分辨率为1920*1080，检测范围为0.5m-4.5m，采集帧率为30fps，每秒钟获取6220.8万个像素点。

在本发明一个实施例中，移动机器人的车载计算机可采用ros(robotoperatingsystem，机器人操作系统)，每个传感器都是一个ros功能节点，用于执行移动机器人本地端运行所必需的传感器数据的采集和执行器的输出。

如图4所示，本发明实施例提供了一种用于执行上述控制移动机器人移动的方法的移动机器人40，可以包括机器人本体401、车载计算机402和至少一种数据采集传感器403；

其中，不同种数据采集传感器403采集到的数据的类别不同；

所述车载计算机402与外部的上述云计算平台20相连；

每一个所述数据采集传感器403，均用于分别周期性采集当前的环境数据并发送给所述车载计算机402；

所述车载计算机402，用于将当前周期内接收到的所述环境数据打包为环境数据集；将所述环境数据集发送给所述云计算平台20，并接收所述云计算平台20通过处理所述环境数据集而返回的控制指令；执行所述控制指令，以控制所述机器人本体401的移动。

如图5所示，本发明实施例提供了一种控制移动机器人移动的系统，可以包括：上述云计算平台20和至少一个上述移动机器人40。

本发明实施例中，控制移动机器人移动的系统主要包括各个移动机器人和云计算平台这两部分，其中，移动机器人主要负责数据采集和具体动作的执行，云计算平台主要负责数据计算和数据融合。

本发明实施例提供了基于云计算的移动机器人导航实现逻辑，移动机器人负责采集环境信息，云计算平台将环境信息进行计算，然后通过移动机器人内部控制器来控制机器人本体能够顺利的躲避障碍物和行人，以期顺利到达预期的目的地。

上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，存储用于使一计算机执行如本文所述的控制移动机器人移动的方法的指令。具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机(或cpu或mpu)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。

在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。

用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如cd-rom、cd-r、cd-rw、dvd-rom、dvd-ram、dvd-rw、dvd+rw)、磁带、非易失性存储卡和rom。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。

此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。

此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的cpu等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。

综上所述，本发明的实施例具有至少如下有益效果：

1、本发明实施例中，云计算平台接收外部一移动机器人发来的环境数据集，并行处理其中的每一种第一环境数据，得到各种第一环境数据所对应的、移动机器人所处目标空间环境中各个其他物体的定位位置数据；根据环境数据集，确定每一种第一环境数据所对应的权重；根据每一种第一环境数据所对应的权重和各个其他物体的定位位置数据，对应计算各个其他物体的定位位置区域；根据每一个其他物体的定位位置区域，生成用于控制移动机器人移动的控制指令并发送给移动机器人，以使移动机器人完成执行控制指令时不与任一其他物体相接触。本发明实施例能够提高移动机器人动作的实时性。

需要说明的是，上述各流程和各系统结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。

以上各实施例中，硬件单元可以通过机械方式或电气方式实现。例如，一个硬件单元可以包括永久性专用的电路或逻辑(如专门的处理器，fpga或asic)来完成相应操作。硬件单元还可以包括可编程逻辑或电路(如通用处理器或其它可编程处理器)，可以由软件进行临时的设置以完成相应操作。具体的实现方式(机械方式、或专用的永久性电路、或者临时设置的电路)可以基于成本和时间上的考虑来确定。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。

上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的代码审核手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。