一种机器人智能导航控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及机器人控制技术领域，特别是涉及一种机器人智能导航控制方法。
【背景技术】
[0002] 随着科学技术的发展，自20世纪40年代末以来，进过60多年的发展和研宄，针 对不同的应用领域，机器人从工业机器人，包括机械手臂等固定的简单机器人，到移动机器 人，再到近代发展的仿人形机器人；从单机器人到多机器人。经历了翻天覆地的变化。机器 人研宄的目的主要是用于完成人类难以执行的任务，如粉尘、毒气或不适宜人类生存的环 境以及一些简单重复性的无聊工作，并且提高人类的工作效率。
[0003] 在机器人相关技术中，导航是核心技术，同时也是实现自动化的关键技术。目前 常见的导航方法根据信号类型和信息获取的方式不同可以分为基于磁场强度变化和作用 的电磁导航、基于陀螺仪检测的惯性导航、CPS导航、基于反射的超声波导航、基于路标的导 航、基于机器视觉的导航和射频识别导航等。专利《一种温室智能移动机器人视觉导航路径 识别方法》（发明人高国琴、李明）提出了基于视觉导航路径识别的方法，文中将图像从RGB 转换到HIS颜色空间，利用形态学图像等方法，结合candy算子提取边缘离散点并将其拟合 获取路径星系，最终实现路径识别的实时快速性。专利《一种基于自然语言处理的机器人导 航方法》（发明人李新德、张秀龙、戴先中）提出的基于自然语言处理的导航方法，通过分析 自然语言来表示路径，更新导航意向图和实际地图比例完成机器人导航任务。但是上述的 机器人导航方法均不能自主选择道路前进。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是提供一种机器人智能导航控制方法，使得机器人能 够自主选择道路前进。
[0005] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种机器人智能导航控制方 法，包括以下步骤：
[0006] (1)将机器人放置到行动区域中，机器人探测周边环境，获取初始最小距离信息；
[0007] (2)对获取的初始最小距离信息进行判定，如果初始最小距离信息小于约束条件， 则保持静止；否则机器人开始探测地面环境；
[0008] (3)将获取的地面环境信息进行滤波，消除采集过程中的噪声，并对图像作灰度化 处理，进行路径提取；
[0009] (4)构建机器人运动模型，将获取的路径利用数据关联技术转换成机器人可识别 指令，以达到约束机器人实现机器人的定位和路径识别的目的，实现机器人智能导航控制。
[0010] 所述步骤（1)前还包括对所述机器人的传感器进行测试的步骤，所述机器人的传 感器包括红外传感器、超声波传感器和视频传感器，其中，红外传感器和超声波传感器用来 探测障碍物距离；视频传感器用来检测机器人周边地图环境。
[0011] 所述步骤（2)中的约束条件根据机器人所处的环境进行设置。
[0012] 所述步骤（3)主要包括：去噪、灰度化图像，然后利用图像分割相关算法提取出路 径信息，然后二值化，并对提取的图像进行形态学的闭操作处理。
[0013] 所述步骤（4)中根据机器人的结构构造出适宜于此种机器人的运动模型。
[0014] 有益效果
[0015] 由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效 果：本发明通过多传感器信息的融合处理技术，将所获取的信息经过处理、转化为机器所能 识别的指令，能够做到路线的导航和机器人定位，从而实现机器人的智能导航控制。本发明 可以应用于各类场景，包括室内餐厅送餐、家庭服务等。
【附图说明】
[0016]图1是本发明采用的系统功能结构示意图；
[0017] 图2是本发明的流程图；
[0018] 图3是本发明通过采集的视觉信息提取出的路径示意图。
【具体实施方式】
[0019] 下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明 而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人 员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定 的范围。
[0020] 本发明的实施方式涉及一种机器人的智能导航控制方法，以PC机为控制平台，集 视频采集、距离探测、图像处理、显示及控制功能于一体，并通过软件进行人机交互，实现机 器人智能导航的控制。
[0021] 其系统结构功能如图1所示，本发明采用CCD摄像头作为视频采集工具，它拥有高 图象分辨率、对获取机器人周边环境很有帮助，而环境信息的采集对于后面提取路径具有 非常重要的作用；PSD超声波传感器可以探测机器人周边障碍物的距离，可以根据距离约 束条件控制机器人的运动；智能控制盒具有ZigBee通信，能够方便机器人传送数据至控制 盒、并且能将操控终端发送的指令传递给机器人，指导机器人运动。
[0022] 如图2所示，一种机器人智能导航控制方法，该方法应用于T台走秀，其步骤为：
[0023] (1)将机器人放置在走秀区域中，先初始化，通过超声波和红外传感探测周边环 境，获取初始最小距尚彳目息；
[0024] (2)对获取的距离进行判定，如果距离小于约束条件，则保持静止；否则机器人开 始通过C⑶传感器探测地面环境；
[0025] (3)将获取的视频信息进行滤波，消除视频采集过程中的噪声，并对图像作灰度化 处理，进行路径提取；
[0026] (4)构建机器人运动模型，将获取路径和模型相结合，实现机器人T台走秀控制。
[0027] 所述步骤（1)前还包括对传感器进行测试，包括红外传感器、超声波传感器和视 频传感器，其中红外传感器和超声波传感器用来探测障碍物距离；视频传感器用来检测机 器人周边地图环境。红外传感通过测量反射的角度和返回的时间，可以得到障碍物的距离； 超声波探测即利用反射时间计算距离，两者相互补充，提高测量的精度。
[0028] 所述步骤（2)在机器人运动前通过场地的情况，选择约束距离，本发明根据室内 环境设置约束距离为1. 5m;当检测到离机器人前方最近的障碍物的距离大于约束条件时， 表明前方无障碍物，机器人处于预备行驶状态，同时机器人开始采集图像信息。
[0029] 所述步骤⑶的对图像信息的处理、提取路径主要包括：去噪、灰度化图像，然后 利用图像分割相关算法提取出路径信息，然后二值化，并对提取的图像进行形态学的闭操 作处理，即对二值化处理后的图像先作膨胀后腐蚀，弥合处理过程存在的较窄的间断和细 长的沟壑，消除小的孔洞，从而非常清晰的从CCD摄像头获取的环境信息中提取出路径如 图3所示，为机器人导航做准备。
[0030] 所述步骤（4)根据机器人的结构，构造出适宜于此种机器人的运动模型。本实验 室利用四轮履带式机器人，机器人的位姿可以由向量P=[H0]T表示，其中〇表示机 器人的质心在平面坐标中的投影，0表示运动方向和平面坐标x轴的夹角。根据机器人本 身运动特性，可以得到机器人运动方程如下：
[0032] 其中X()、y。为机器人在坐标系中的位置，V。表示质心的速度，《。表示角速度。
[0033] 结合提取的路径信息和所建立的机器人运动模型，对机器人的运动进行控制，在 行走过程中，根据获取的路径信息，判断是否前方有拐弯，如果存在，则根据机器人的位姿 做预测，根据行进的速度，估测出机器人拐弯的地点和角度信息，指导机器人运动。
[0034] 最后进行终点判定，在所需行驶的路线终点处设置标记，当检测到标记时发送指 令给控制盒，控制机器人停止运动，否则保持路径行驶。
[0035] 本发明利用信息融合和图像处理技术，根据获取的环境信息和距离探测，对机器 人的位姿进行估计，利用丰富的传感信息提取路径，对获取的图像信息离线学习，通过模仿 人类在学习中积累经验的方式，重复提取路径，并指导机器人的运动方式，将学习到的经验 存储在知识库中，达到对机器人在线运动获取的视频中快速有效识别路径信息的目的，因 此学习控制能够很好的实现机器人的智能路径导航与路径跟踪，充分体现了智能这一背景 的要求，对机器人的发展提供帮助。
[0036] 图1中的智能控制盒是基于学习的控制，它是属于离线的方式，首先将机器人运 动获取的视频信息，截取每一帧，对图像进行路径提取，将提取的路径信息指导机器人进行 运动，并进行校正，通过这种离线学习的方式，来提高机器人在线运动中路径的获取，达到 智能控制盒自适应控制的目的。
【主权项】
1. 一种机器人智能导航控制方法，其特征在于，包括以下步骤： (1) 将机器人放置到行动区域中，机器人探测周边环境，获取初始最小距离信息； (2) 对获取的初始最小距离信息进行判定，如果初始最小距离信息小于约束条件，则保 持静止；否则机器人开始探测地面环境； (3) 将获取的地面环境信息进行滤波，消除采集过程中的噪声，并对图像作灰度化处 理，进行路径提取； (4) 构建机器人运动模型，将获取的路径利用数据关联技术转换成机器人可识别指令， 以达到约束机器人实现机器人的定位和路径识别的目的，实现机器人智能导航控制。2. 根据权利要求1所述的机器人智能导航控制方法，其特征在于，所述步骤（1)前还包 括对所述机器人的传感器进行测试的步骤，所述机器人的传感器包括红外传感器、超声波 传感器和视频传感器，其中，红外传感器和超声波传感器用来探测障碍物距离；视频传感器 用来检测机器人周边地图环境。3. 根据权利要求1所述的机器人智能导航控制方法，其特征在于，所述步骤（2)中的约 束条件根据机器人所处的环境进行设置。4. 根据权利要求1所述的机器人智能导航控制方法，其特征在于，所述步骤（3)主要包 括：去噪、灰度化图像，然后利用图像分割相关算法提取出路径信息，然后二值化，并对提取 的图像进行形态学的闭操作处理。5. 根据权利要求1所述的机器人智能导航控制方法，其特征在于，所述步骤（4)中根据 机器人的结构构造出适宜于此种机器人的运动模型。
【专利摘要】本发明涉及一种机器人智能导航控制方法，包括以下步骤：将机器人放置到行动区域中，机器人探测周边环境，获取初始最小距离信息；对获取的初始最小距离信息进行判定，如果初始最小距离信息小于约束条件，则保持静止；否则机器人开始探测地面环境；将获取的地面环境信息进行滤波，消除采集过程中的噪声，并对图像作灰度化处理，进行路径提取；构建机器人运动模型，将获取的路径利用数据关联技术转换成机器人可识别指令，以达到约束机器人实现机器人的定位和路径识别的目的，实现机器人智能导航控制。本发明通过多传感器信息的融合处理技术，将所获取的信息经过处理、转化为机器所能识别的指令，能够做到路线导航和机器人的定位。
【IPC分类】G05D1/02
【公开号】CN104898675
【申请号】CN201510306806
【发明人】罗彬 , 郝矿荣, 丁永生, 丁曹凯, 张剑楷
【申请人】东华大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月5日