本发明涉及机器人,尤其涉及一种基于盲区障碍物的机器人避障方法、装置、设备和介质。
背景技术:
1、机器人目前被广泛用于快递物流、智能仓储、工业等领域执行导航、避障、取货、放货等多种任务,机器人在执行任务时需要实时准确地获取周围环境信息。
2、目前机器人通常采用安装激光雷达或3d相机获取环境点云信息,但是由于机器人所安装的传感器具有视觉盲区,为了实现安全避障的效果,机器人不但要准确地获取传感器检测范围内的障碍物,还要对进入传感器盲区的障碍物进行状态保持,也就是记忆,从而更好地进行执行任务。
3、但是运动障碍物的运动状态是会随着时间发展发生状态变化的,状态变化难以控制,导致机器人的记忆状态很容易出现错误,给机器人的任务执行带来影响。
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于盲区障碍物的机器人避障方法、装置、设备和介质,以解决机器人对运动障碍物进入盲区的不确定性导致的安全行驶问题。
2、根据本发明的一方面,提供了一种基于盲区障碍物的机器人避障方法,其特征在于,机器人上配置至少一个获取环境点云信息的传感器,包括:
3、根据所述传感器获取到的当前帧点云信息和历史帧点云信息,确定在机器人运行范围内的运动障碍物的速度信息;
4、根据所述运动障碍物的速度信息确定所述运动障碍物是否具有运动持续性特征;
5、若是,则控制所述机器人根据所述运动障碍物的预测运动轨迹与盲区的重叠范围进行运动避障;其中,所述盲区根据所述传感器的检测范围和机器人的运行范围进行确定;
6、否则,控制所述机器人进行静止避障。
7、根据本发明的另一方面,提供了一种基于盲区障碍物的机器人避障装置,其特征在于,机器人上配置至少一个获取环境点云信息的传感器,包括:
8、障碍物速度确定模块,用于根据所述传感器获取到的当前帧点云信息和历史帧点云信息,确定在机器人运行范围内的运动障碍物的速度信息;
9、障碍物运动特征确定模块,用于根据所述运动障碍物的速度信息确定所述运动障碍物是否具有运动持续性特征;
10、运动避障模块,用于若所述运动障碍物具有运动持续性特征,则控制所述机器人根据所述运动障碍物的预测运动轨迹与盲区的重叠范围进行运动避障;其中,所述盲区根据所述传感器的检测范围和机器人的运行范围进行确定;
11、静止避障模块,用于若所述运动障碍物不具有运动持续性特征,则控制所述机器人进行静止避障。
12、根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
13、至少一个处理器;以及
14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
15、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的基于盲区障碍物的机器人避障方法。
16、根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的基于盲区障碍物的机器人避障方法。
17、本发明实施例的技术方案,通过运动障碍物的速度信息确定运动障碍物的运动持续性特征,以根据运动障碍物的运行情况控制机器人执行不同的避障策略,保证了机器人执行任务时的安全运行。
18、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种基于盲区障碍物的机器人避障方法,其特征在于,机器人上配置至少一个获取环境点云信息的传感器,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述速度信息包括速度方向和速度大小;
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据如下公式确定所述运动障碍物的方向变化信息:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述运动障碍物在多帧点云信息中的方向变化信息和速率变化信息确定所述运动障碍物是否具有运动持续性特征,包括:
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在控制所述机器人进行静止避障之后,所述方法还包括:
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在控制所述机器人根据所述运动障碍物的预测运动轨迹与盲区的重叠范围进行运动避障之前,所述方法还包括:
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在所述传感器获取到当前帧点云数据之前,所述方法还包括:
8.一种基于盲区障碍物的机器人避障装置,其特征在于,机器人上配置至少一个获取环境点云信息的传感器,包括:
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的基于盲区障碍物的机器人避障方法。