用于机器人导航、示教和建图的系统和方法与流程

背景技术：

1、机器人和/或机器可以用于自主或半自主地执行任务、提供服务和穿越环境。一些机器人或机器可以用于在机器人或机器所位于的，或者能够在有或没有人类操作者的输入或命令的情况下导航到或穿越过的环境中执行清洁任务。

技术实现思路

1、本公开总体上涉及用于机器人导航(navigation)、示教(teaching)和建图(mapping)的系统和方法。机器人系统可以包括能够在区域或环境中进行清洁、杀菌、消毒、运送物品、检查、监控或实行监视的机器人或机器。机器人或机器可被配置成自主或半自主地操作以清洁区域或环境。

2、在一个方面，提供了一种操作机器人的方法。该方法可以包括：(a)至少部分地基于环境内一个或多个可重新定位或可移动的初始化物体的一个或多个图像确定机器人的姿势；(b)生成机器人被配置成在其中移动的环境的地图，其中地图包括关于下列各项的信息：(i)机器人被配置成在其中移动或穿越通过以执行一个或多个任务或操作的环境的区域，(ii)用于机器人行进的一个或多个预定路径，以及(iii)机器人的姿势，其中地图和一个或多个预定路径与可重新定位或可移动的初始化物体相关联；以及(c)使机器人沿着一个或多个预定路径的至少一部分开始移动以执行一个或多个任务或操作。

3、在另一方面，方法可以包括：(a)提供包括一个或多个传感器的机器人，该一个或多个传感器被配置成随着机器人沿着一个或多个训练轨迹穿越或移动通过环境时检测环境中或附近的一个或多个障碍物，其中机器人被配置成：(1)通过(i)将一个或多个训练轨迹和使用一个或多个传感器获取的传感器数据投影到地图上以及(ii)基于地图中的一个或多个未占用栅格的位置来扩展一个或多个训练轨迹，确定在环境中的清洁区域，其中清洁区域包括一个或多个训练轨迹并且不包括使用一个或多个传感器检测到的一个或多个障碍物；(2)基于针对一个或多个目标区域标定一个或多个边界来标识清洁区域内要清洁的一个或多个目标区域，其中随着机器人沿着一个或多个边界穿越或移动，由机器人记录一个或多个边界；以及(3)沿着一个或多个清洁路径移动或导航通过一个或多个目标区域或在一个或多个目标区域内沿着一个或多个清洁路径移动或导航，以清洁一个或多个目标区域或其一部分。

4、进一步的方面涉及一种方法，包括：(a)提供(i)多个机器人和(ii)与环境的一个或多个地图相关联的一个或多个可扫描物体；以及(b)在该环境中部署多个机器人以执行一个或多个任务，其中多个机器人被配置成使用一个或多个地图导航通过环境以执行一个或多个任务。

5、本公开的另一方面提供了一种包括机器可执行代码的非暂时性计算机可读介质，该机器可执行代码在由一个或多个计算机处理器执行时实现以上或本文其他各处的任何方法。

6、本公开的又一方面提供了一种系统，该系统包括一个或多个计算机处理器和与之耦合的计算机存储器。计算机存储器包括机器可执行代码，该机器可执行代码在由一个或多个计算机处理器执行时实现以上或本文其他各处的任何方法。

7、本公开的其他方面和优点对于本领域技术人员而言将通过以下详细描述变得显而易见，其中示出和描述了本公开的说明性实施方式。如将认识到的，本公开能够具有其他和不同的实施方式，并且其若干细节能够在各个明显方面进行修改，所有这些均不背离本公开。因此，附图和描述本质上应被认为是说明性的，而不是限制性的。

8、援引并入

9、本说明书中提及的所有出版物、专利和专利申请均通过引用并入本文，其程度如同具体地和单独地指出通过引用而并入每个单独的出版物、专利或专利申请。在通过引用并入的出版物和专利或专利申请与说明书中包含的公开内容相矛盾的范围内，说明书旨在取代和/或优先于任何此类矛盾的材料。

1.一种用于机器人导航、示教和建图的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器人沿着所述一个或多个预定路径或其一部分的轨迹独立于所述环境内的所述一个或多个初始化物体。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：通过将由所述机器人获取的传感器数据与(b)中生成的所述地图或所述地图内的一个或多个特征或物体相匹配来更新所述机器人的所述姿势。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个可重新定位或可移动的初始化物体包括快速响应(qr)码、apriltag、图案、棋盘格或参照标记物。

5.根据权利要求1所述的方法，其中在(b)中，所述环境的所述地图通过下列各项生成：

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述占据栅格地图包括一个或多个占用栅格、未占用栅格和/或一个或多个未知栅格。

7.根据权利要求5所述的方法，其中基于所述一个或多个未占用栅格来调节所述机器人的所述移动。

8.根据权利要求5所述的方法，其中所述一个或多个占用栅格基于所述机器人相对于所述障碍物或所述环境的所述边界的所述姿势来定位。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括：在(c)之后，当所述机器人接近所述机器人先前已经经过的位置时触发环回检测，其中所述环回检测使得所述机器人调节其轨迹并与所述一个或多个预定路径重新对准。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器人包括双目相机模块。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述双目相机模块包括多个单目相机、红外光源和光传感器。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述多个单目相机以一预定距离分隔，以支持双目或立体视觉和成像。

13.根据权利要求10所述的方法，其中所述双目相机模块被配置成检测和/或标识所述初始化物体。

14.根据权利要求11所述的方法，其中所述光传感器被配置成检测环境照度。

15.根据权利要求11所述的方法，其中所述机器人被配置成在低照明或黑暗环境中激活所述红外光源。

16.根据权利要求11所述的方法，其中(a)还包括使用所述双目相机模块来检测所述初始化物体或获取所述初始化物体的所述一个或多个图像。

17.根据权利要求16所述的方法，其中所述机器人被配置成当(i)所述初始化物体没有被最初检测到或(ii)所述多个单目相机中的仅一个或子集检测到了所述初始化物体时，激活所述光传感器以检测环境照度。

18.根据权利要求17所述的方法，其中所述机器人被配置成当所述光传感器检测到曝光过度时调节所述双目相机模块的曝光时间或增益。

19.根据权利要求17所述的方法，其中所述机器人被配置成如果所述光传感器检测到曝光不足，则激活所述红外光源以及/或者调节所述红外光源的照度。

20.根据权利要求1所述的方法，还包括：在(a)之后，使用基于无限小平面的姿势估计算法来验证或确认所述机器人的所述姿势的准确度。

21.根据权利要求1所述的方法，其中在(c)中，当所述机器人姿势的准确度在预定阈值或范围内时，使所述机器人开始所述移动。

22.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器人包括惯性测量单元(imu)和飞行时间(tof)传感器。

23.根据权利要求22所述的方法，其中所述imu和所述tof传感器彼此刚性地耦合。

24.根据权利要求22所述的方法，其中所述imu和所述tof传感器相对于彼此校准。

25.根据权利要求22所述的方法，还包括使用所述imu和所述tof传感器协助所述机器人导航或移动通过所述环境。

26.根据权利要求25所述的方法，还包括使用所述imu来实时检测所述机器人或所述tof传感器的加速度、速度和/或姿态。

27.根据权利要求22所述的方法，还包括使用所述tof传感器来检测或识别一个或多个物体或障碍物。

28.根据权利要求27所述的方法，还包括使用所述imu来弥补使用所述tof传感器获取的一个或多个测量中的一个或多个误差。

29.根据权利要求22所述的方法，还包括使用所述imu和所述tof传感器来执行所述一个或多个任务或操作。

30.根据权利要求29所述的方法，其中所述一个或多个任务或操作包括清洁任务。

31.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器人被配置成基于由所述机器人执行的任务或操作而在所述环境内沿着不同轨迹移动或穿越不同区域。

32.一种方法，包括：

33.根据权利要求32所述的方法，其中所述一个或多个训练轨迹限定或跨越潜在清洁区域的一部分。

34.根据权利要求32所述的方法，其中所述传感器数据指示出所述一个或多个障碍物的位置或方向。

35.根据权利要求32所述的方法，其中所述机器人被配置成在所述机器人沿着所述一个或多个训练轨迹被手动推进的同时捕获所述传感器数据。

36.根据权利要求32所述的方法，其中所述一个或多个目标区域的所述一个或多个边界由所述机器人的用户或操作者标定。

37.根据权利要求32所述的方法，其中所述机器人被配置成随着所述机器人沿着所述一个或多个训练轨迹被手动推进，在所述地图上登记或记录用于所述一个或多个边界的一个或多个坐标。

38.根据权利要求32所述的方法，其中通过排除所述环境中的所述一个或多个障碍物位于其中的区域来标识所述一个或多个目标区域。

39.根据权利要求38所述的方法，其中通过排除所述环境中的附加区域来标识所述一个或多个目标区域，所述附加区域接近或邻近所述一个或多个障碍物位于其中的所述区域。

40.根据权利要求32所述的方法，其中所述地图包括(i)一个或多个障碍物区域，其包括由所述机器人检测到的所述一个或多个障碍物以及(ii)一个或多个可通行区域，其包括所述一个或多个训练轨迹。

41.根据权利要求32所述的方法，其中所述地图包括占据栅格。

42.根据权利要求32所述的方法，其中所述机器人被配置成在避开一个或多个障碍物区域的同时清洁所述一个或多个目标区域，所述一个或多个障碍物区域包括由所述机器人检测到的所述一个或多个障碍物。

43.根据权利要求32所述的方法，其中所述一个或多个目标区域包括由两个或更多个不同边界标定的两个或更多个目标区域。

44.根据权利要求43所述的方法，其中所述两个或更多个目标区域合并成组合目标区域以供所述机器人清洁。

45.根据权利要求32所述的方法，其中所述机器人被配置成将所述目标区域分割成两个或更多个子区域以供清洁。

46.根据权利要求32所述的方法，其中所述机器人被配置成基于所述机器人获取的所述传感器数据来扩展所述一个或多个训练轨迹。

47.根据权利要求46所述的方法，其中所述一个或多个扩展的轨迹允许所述机器人穿越延伸超出所述一个或多个训练轨迹的路径。

48.根据权利要求32所述的方法，其中所述机器人被配置成基于使用人工智能(ai)或机器学习(ml)对所述传感器数据进行的处理来调节或扩展所述一个或多个训练轨迹。

49.一种方法，包括：

50.根据权利要求49所述的方法，还包括：当所述多个机器人对所述一个或多个可扫描物体进行登记或成像时，向所述多个机器人提供所述一个或多个地图。

51.根据权利要求50所述的方法，其中所述一个或多个地图包括多个不同的地图。

52.根据权利要求51所述的方法，其中所述多个不同的地图被提供给所述多个机器人中的不同机器人。

53.根据权利要求51所述的方法，其中所述多个不同的地图包括用于不同机器人的不同轨迹。

54.根据权利要求51所述的方法，其中所述多个不同的地图对应于所述环境的不同区域或子区域。

55.根据权利要求51所述的方法，其中所述多个机器人被配置成共同地执行所述一个或多个任务。

56.根据权利要求51所述的方法，其中所述多个机器人被配置成独立地执行所述一个或多个任务。

57.根据权利要求49所述的方法，其中所述多个机器人被配置成共享所述环境的所述一个或多个地图。