本申请涉及机器人技术领域，特别是涉及一种机器人及其路径规划方法、机器人系统。
背景技术：
移动机器人操作简单，高效，成本低廉，具有很大的应用价值和发展前景。对于使用电能的机器人来说，蓄电池单位体积储能太少，若体积过大会占用空间并且耗费资源。不仅如此，机器人生产并未形成完整的产业化规模，所用电池也没有标准化，因此价格较为昂贵。不同型号的机器人所用电池具有不通用性，随着应用场合的愈发多样，解决机器人的能源问题尤为重要。
从安全角度和人力资源最大化角度出发，研究专用于移动机器人的全自动充电设备来代替人力插拔充电具有重大意义。同时对于一些特殊机器人来说，必须保证在低于设定电量值时能及时进行充电。在大型环境中，特殊机器人使用数量较多，传统充电方式过于耗费资源，所以适用于机器人的全自动充电设备具有很高的使用价值。
技术实现要素：
本申请主要解决的技术问题是提供一种机器人及其路径规划方法、机器人系统，能够解决机器人在移动至目标设备过程中，定位不准确导致机器人和目标设备对位不准确的问题。
为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种机器人的路径规划方法，用于使机器人基于规划的路径移动至目标设备，该方法包括：对目标设备进行检测，以识别出目标设备的夹角；其中，目标设备至少包括一引导结构，引导结构包括第一侧面、第二侧面以及第一侧面和第二侧面之间的夹角；确定夹角的角平分线；移动至夹角的角平分线，并沿角平分线移动至目标设备。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种机器人，该机器人包括处理器和存储器，存储器用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用以实现以下方法：对目标设备进行检测，以识别出目标设备的夹角；其中，目标设备至少包括一引导结构，引导结构包括第一侧面、第二侧面以及第一侧面和第二侧面之间的夹角；确定夹角的角平分线；移动至夹角的角平分线，并沿角平分线移动至目标设备。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种机器人系统，该系统包括机器人和充电设备；充电设备至少包括充电接口和引导结构，引导结构包括第一侧面、第二侧面以及第一侧面和第二侧面之间的夹角；机器人用于根据规划的路径移动至充电设备进行自动充电；其中，机器人是如上述的机器人。
本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请提供的机器人的路径规划方法包括：对目标设备进行检测，以识别出目标设备的夹角；其中，目标设备至少包括一引导结构，引导结构包括第一侧面、第二侧面以及第一侧面和第二侧面之间的夹角；确定夹角的角平分线；移动至夹角的角平分线，并沿角平分线移动至目标设备。通过上述方式，通过对目标设备进行特殊的机构改进，形成一夹角结构，然后先将机器人移动至夹角的角平分线，再沿着角平分线移动至目标设备，这样有利于机器人与目标设备之间进行准确的对位，进而进行相应的后续操作。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。其中：
图1是本申请提供的机器人系统一实施例的结构示意图；
图2是图1中充电设备20的结构示意图；
图3是图2的俯视结构示意图；
图4是本申请提供的机器人的路径规划方法一实施例的流程示意图；
图5是本申请提供的机器人的路径规划方法一实施例中步骤43中的路径示意图；
图6是本申请提供的机器人的路径规划方法另一实施例的流程示意图；
图7是本申请提供的机器人的路径规划方法另一实施例中的扫描示意图；
图8是本申请提供的机器人的路径规划方法另一实施例中的坐标示意图；
图9是本申请提供的机器人的路径规划方法另一实施例步骤67的流程示意图；
图10是本申请提供的机器人的路径规划方法又一实施例的流程示意图；
图11是本申请提供的机器人一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
现有的技术中提供了一种机器人的充电系统，包括机器人和充电设备，当机器人在电量较低时，会通过路径规划自动移动至靠近充电设备，实现充电。
但是，现有的路径规划往往不准确，导致机器人与充电设备之间对位不精准，从而无法很好的进行充电。
参阅图1，图1是本申请提供的机器人系统一实施例的结构示意图，该机器人系统包括机器人10和充电设备20；其中，机器人10在靠近充电设备20时，进行充电。
可选的，在一实施例中，机器人10上具有第一充电接口11，充电设备20上具体与第一充电接口11对应的第二充电接口21。其中，该第一充电接口11和第二充电接口21之间可以通过接触式耦接，例如，第一充电接口11包括第一阳极和第一阴极，第二充电接口21包括第二阳极和第二阴极，在接触充电时，第一阳极和第二阳极耦接，第一阴极和第二阴极耦接。另外，第一充电接口11和第二充电接口21还可以是非接触式的无线充电，只要第一充电接口11和第二充电接口21靠近就能够进行充电。
具体如图2所示，图2是图1中充电设备20的结构示意图，该充电设备20具至少包括充电接口21和引导结构22，引导结构22包括第一侧面22a、第二侧面22b以及第一侧面22a和第二侧面22b之间的夹角τ。
再结合图3，图3是图2的俯视结构示意图，其中的第一侧面22a和第二侧面22b是相对于充电设备20的中线相对称的，即第一侧面22a和第二侧面22b之间的夹角τ的角平分线r即为该充电设备20的中线。
可以理解的，在机器人10充电时，如果先移动在角平分线r上，进一步再通过旋转将充电接头朝向充电设备20一侧，然后沿着角平分线r移动到充电设备20，即能够实现精准的对位。
如图4所示，图4是本申请提供的机器人的路径规划方法一实施例的流程示意图，该方法包括：
步骤41：对目标设备进行检测，以识别出目标设备的夹角。
本实施例用于实现机器人的路径规划，用于使机器人基于规划的路线移动到目标设备，结合上述的实施例，该目标设备可以是上述的充电设备，当然，也可以是其他设备，这里不必限制。
其中，与上述实施例相同的，如图2和图3所示，充电设备20(即目标设备)至少包括一引导结构22，引导结构22包括第一侧面22a、第二侧面22b以及第一侧面22a和第二侧面22b之间的夹角τ。
步骤42：确定夹角的角平分线。
步骤43：移动至夹角的角平分线，并沿角平分线移动至目标设备。
可选的，如图5所示，图5是本申请提供的机器人的路径规划方法一实施例中步骤43中的路径示意图，机器人10移动至角平分线r的方式可以是多样的，在一种实施例中，机器人10可以先沿着角平分线r的垂直方向移动到角平分线上的c点，然后从c点沿着角平分线r朝向充电设备20移动。在另一种实施例中，可以设置一最短距离l，该最短距离l从第一侧面22a和第二侧面22b形成的夹角的顶点a开始，沿角平分线r到b点，即在该段距离上，机器人10至少要沿着角平分线r移动，所以，机器人10可以先移动到角平分线r上c和b之间的任何位置，然后沿角平分线r朝向充电设备20移动。其中，机器人10移动到c到b之间的任何位置的过程中，可以采用直线运动、曲线运动等方式，这里不作限制。
下面通过一具体的实施例对上述方式进行说明：
参阅图6，图6是本申请提供的机器人的路径规划方法另一实施例的流程示意图，该方法包括：
步骤61：对目标设备进行扫描，基于第一侧面和第二侧面上的多个采样点与机器人之间的距离，确定夹角的顶点坐标。
可选的，本实施例的机器人可利用传感器实现导航功能，具体地，该传感器是激光雷达，该激光雷达的扫描范围为360°，每一时刻可以得到360组数据，即ranges。
每一时刻得到的360组数据，首先要剔除一些无穷大量的异常点，该数据点的产生可能是激光没有扫描到产生的。剔除后，得到的一些点都是有效的数据。如图7所示，图7是本申请提供的机器人的路径规划方法另一实施例中的扫描示意图，其中扫描到的充电设备20之间的距离时有限的，其他扫描区域的距离较长，可以进行剔除。具体地，在该有效的数据范围内，我们可以通过机器人10导航回到的位置大致推测出夹角特征距离机器人的距离，也可以通过构建的地图看出距离，剔除一些比较大的点(比如说range>2m)，剔除比较大的异常点后，得到的数据范围最小，符合夹角特征的点越来越少。
在经过前面的初步筛选后，满足要求的点已经不多。由于该引导结构22具有夹角τ这一明显的特点。所以，可以利用该特点筛选出夹角顶点。逆推可知，如果一个点(假设为i)为夹角顶点，它此时也是一个拐点，那么它左右两个相邻的点与它的距离应该都大于零，即：
以上特征即为夹角τ必满足的条件，例如，若连续n个点都满足该条件，该点即可初步判断为夹角顶点。到此，已基本上完成了夹角τ特征的识别。
步骤62：根据多个采样点与顶点之间的位置关系，将多个采样点划分为第一侧面的第一采样点和第二侧面的第二采样点。
具体地，在扫描第一侧面22a的过程中，传感器到每个采样点之间的距离是逐渐增大的，一直到夹角顶点，之后，在扫描第二侧面22b的过程中，传感器到每个采样点之间的距离是逐渐减小的。所以，可以基于此来将采样点进行分类，即第一侧面22a上的第一采样点和第二侧面22b的第二采样点。值得注意的是，这里的第一采样点和第二采样点并不是一个采样点，而是一类采样点。
步骤63：确定第一采样点和第二采样点的坐标。
如图8所示，图8是本申请提供的机器人的路径规划方法另一实施例中的坐标示意图，其中，坐标是在以机器人为原点o，机器人的正面朝向为y轴，与y轴垂直的x轴，建立的xoy直角坐标系中建立的。
可以理解的，在扫描过程中，记录扫描的角度。例如，传感器从y轴的正方向开始并沿顺时针方向进行扫描，没得到一个数据则会记录得到该数据时传感器自y轴的角度，这样就可以根据角度和距离值，得到该采样点在xoy坐标系中的坐标了。
步骤64：基于第一采样点和第二采样点的坐标，确定第一采样点形成的第一直线，以及确定第二采样点形成的第二直线。
根据已经检测到的多个采样点的坐标，这里可以拟合出夹角顶点左右两条直线，即直线l1和直线l2的。可选的，在本实施例中可以采用最小二乘法进行直线拟合。
具体地，以直线l1为例，设直线l1方程的表达式为：
y＝a+b·x
这里选择的多个采样点的坐标分别为：(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，由最小二乘法拟合原理可知：
将a和b值代入上述的线性方程y＝a+bx，即可得回归直线方程。依照此方法，本实施例可以选取了夹角顶点左右两边各10个点来进行最小二乘法拟合，即可求出充电设备夹角顶点两边的直线方程，所以可以准确知道引导机构22的的位置。
步骤65：基于第一直线和x轴的夹角，以及第二直线与x轴的夹角，确定角平分线与x轴的夹角。
由于在步骤64中得到了第一直线l1和第二直线l2的方程，这里很容易得到第一直线l1与x轴之间的夹角α，以及第二直线l2与x轴的夹角β。那么，由几何关系易知，角平分线r与x轴之间的夹角即为(α+β)/2。
步骤66：基于顶点坐标，以及角平分线与x轴的夹角，确定角平分线。
基于上述步骤65中得到的角平分线r与x轴之间的夹角即为(α+β)/2，可以确定角平分线的直线方程为y＝k·x+q；
其中，
步骤67：移动至夹角的角平分线，并沿角平分线移动至目标设备。
其中，如图9所示，图9是本申请提供的机器人的路径规划方法另一实施例步骤67的流程示意图，该步骤67可以具体包括：
步骤671：基于机器人、顶点和角平分线之间的位置关系，确定角速度和线速度。
可选的，可以基于公式：
确定角速度和线速度；
其中，角平分线的直线方程为：y＝k·x+b，
具体地，则由点到直线的距离可知，原点o(即机器人中心)到夹角顶点角平分线r的方程距离为：
定义机器人中心o与夹角顶点点的连线ρ(即数据ranges)与夹角顶点角平分线r的夹角θ，其中：
设机器人检测到夹角顶点时，激光扫描的角度为γ，定义一个设置的机器人方向改变量:
本专利采取d、
不断调节参数p1、p2、p3，参数设置合理即可完成较好的控制效果。
步骤672：采用确定的角速度和线速度移动至夹角的角平分线。
步骤673：沿角平分线移动至目标设备。
参阅图10，图10是本申请提供的机器人的路径规划方法又一实施例的流程示意图，该方法包括：
步骤101：对目标设备进行检测，以识别出目标设备的夹角。
其中，目标设备至少包括一引导结构，引导结构包括第一侧面、第二侧面以及第一侧面和第二侧面之间的夹角。
步骤102：确定夹角的角平分线。
步骤103：获取机器人与目标设备之间的距离。
步骤104：在机器人与目标设备之间的距离大于设定距离阈值时，朝向目标设备移动。
其中，该距离阈值可以设置为0.5m，当机器人与目标设备之间的距离大于0.5m时，可以采用地图构建等导航的方式朝向目标设备移动。
步骤105：在机器人与目标设备之间的距离小于设定距离阈值时，移动至夹角的角平分线，并沿角平分线移动至目标设备。
在距离小于0.5m时，再采用上述的实施例提供的方式进行移动，其算法和步骤类似，本实施例中不再赘述。
具体地，结合上述实施例和图8，将机器人移动到充电设备的过程分为三个阶段来进行控制。
1、初始阶段：机器人在原始位置，将激光测出的夹角顶点位于以机器人为中心的方向和方位算出来，用于机器人线速度、角速度的计算，控制机器人回充电设备。
以机器人中心与充电设备的距离ρ为标准，当机器人距离充电设备较近(如ρ＜0.5m)时，机器人直接到达初始阶段；当机器人距离充电设备较远(如ρ＞0.5m)时，机器人会向靠近充电设备的位置移动，机器人会不断改变线速度和角速度大小，不断调整自己位姿，直至达到初始阶段(即ρ＜0.5m)。此阶段机器人线速度和角速度的大小也可以按照上述实施例中提供的方式进行计算。
2、检测位姿阶段：此阶段的设置目的是检测机器人是否达到了下述的自动倒退阶段，此时机器人的朝向已经大概调整至充电设备夹角的角平分线上。一共有三个检测指标d、
若其中有一个指标不满足条件，机器人将前进不断调整自己位姿回到初始阶段，直到满足检测条件到达检测位姿阶段。此阶段机器人线速度和角速度的大小均按上述实施例中提供的方式进行计算。
3、倒退阶段：当机器人满足上述检测位姿阶段中检测阶段的检测条件时，此时候已经可以基本上认为机器人到达了充电设备的引导机构的夹角的角平分线上。此阶段机器人角速度的大小按上述实施例中提供的方式进行计算，线速度可以设置成一个机器人比较稳定的理想常量。到此，机器人已经可以完成自动回充电设备的功能了。
区别于现有技术，本申请提供的机器人的路径规划方法包括：对目标设备进行检测，以识别出目标设备的夹角；其中，目标设备至少包括一引导结构，引导结构包括第一侧面、第二侧面以及第一侧面和第二侧面之间的夹角；确定夹角的角平分线；移动至夹角的角平分线，并沿角平分线移动至目标设备。通过上述方式，通过对目标设备进行特殊的机构改进，形成一夹角结构，然后先将机器人移动至夹角的角平分线，再沿着角平分线移动至目标设备，这样有利于机器人与目标设备之间进行准确的对位，进而进行相应的后续操作。例如，机器人的充电接口与充电设备的充电接口之间准确的对位，进而能够实现快速的充电。
参阅图11，图11是本申请提供的机器人一实施例的结构示意图，该机器人110包括处理器111和存储器112，存储器112用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器111执行时，用以实现如下方法：
对目标设备进行检测，以识别出目标设备的夹角；其中，目标设备至少包括一引导结构，引导结构包括第一侧面、第二侧面以及第一侧面和第二侧面之间的夹角；确定夹角的角平分线；移动至夹角的角平分线，并沿角平分线移动至目标设备。
另外，该机器人还可以包括传感器，例如，可以是激光扫描器，具体用于对目标设备进行扫描，基于第一侧面和第二侧面上的多个采样点与机器人之间的距离，确定夹角的顶点坐标。
可选的，处理器111还用于执行：根据多个采样点与顶点之间的位置关系，将多个采样点划分为第一侧面的第一采样点和第二侧面的第二采样点；确定第一采样点和第二采样点的坐标；其中，坐标是在以机器人为原点，机器人的正面朝向为y轴，与y轴垂直的x轴，建立的xoy直角坐标系中建立的；基于第一采样点和第二采样点的坐标，确定第一采样点形成的第一直线，以及确定第二采样点形成的第二直线；基于第一直线和x轴的夹角，以及第二直线与x轴的夹角，确定角平分线与x轴的夹角；基于顶点坐标，以及角平分线与x轴的夹角，确定角平分线。
可选的，处理器111还用于执行：确定角平分线的直线方程为y＝k·x+b；其中，
可选的，处理器111还用于执行：基于机器人、顶点和角平分线之间的位置关系，确定角速度和线速度；采用确定的角速度和线速度移动至夹角的角平分线；沿角平分线移动至目标设备。
可选的，处理器111还用于执行：基于公式：
可选的，处理器111还用于执行：采用确定的角速度和线速度移动至夹角的角平分线，直到
可以理解的，上述的处理器111执行的方法步骤，与上述的实施例提供的机器人的路径规划方法类似，这里不再赘述。
以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。