一种用于多机器人编队避障的线路预测方法

所属的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。需要说明的是，上述实施例提供的系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。术语“包括”或者任何其它类似用语旨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/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

背景技术：

1、多机器人编队避障是自动化和机器人技术领域的重要研究方向之一，其目标是使多台机器人能够在复杂和动态的环境中协调运动，避开障碍物并保持编队形态。

2、然而，目前现有技术中多机器人编队避障往往是通过人工干预的方法来实现的，从而极大地提高人工操作的工作量，进而造成了多机器人编队在遇到新的障碍物或环境变化时需要更长的响应时间，从而可能导致更多的风险和不稳定性。

3、鉴于此，急需发明一种用于多机器人编队避障路线的规划方法，用于如何精准地预测出多机器人编队避障的角度，从而使机器人编队能够及时可靠地避开障碍物，进而降低发生碰撞和事故的风险。

技术实现思路

1、本发明的目的是：提供一种用于多机器人编队避障的线路预测方法，旨用于如何精准地预测出多机器人编队避障的角度，从而使机器人编队能够及时可靠地避开障碍物，进而降低发生碰撞和事故的风险。

2、一方面，本发明提供了一种用于多机器人编队避障的线路预测方法，包括：

3、获取若干机器人采集到的图像数据信息；

4、根据若干所述机器人采集到的图像数据信息进行处理，并提取出图像数据和障碍物数据；

5、根据所述图像数据设置编队点，并建立机器人编队；

6、获取所述机器人编队的移动速度和机器人编队的位置信息；

7、根据所述障碍物数据、机器人编队的移动速度和机器人编队的位置信息预测所述机器人编队的避障路线中的避障角度。

8、进一步的，根据若干所述机器人采集到的图像数据信息进行处理，并提取出图像数据和障碍物数据时，包括：

9、剔除若干所述机器人采集到的图像数据信息中重复图像数据；

10、获取剔除重复图像数据后的图像数据；

11、并基于所述图像数据获取到所述障碍物数据。

12、进一步的，根据所述图像数据设置编队点，并建立机器人编队时，包括：

13、设置领航点坐标和跟随点坐标；

14、获取若干所述机器人坐标与所述领航点坐标之间的距离；

15、获取距离所述领航点坐标距离最短的机器人，并将距离所述领航点坐标距离最短的机器人设置为领航者机器人，并调整剩余若干所述机器人为跟随者机器人；

16、待若干所述跟随者机器人到达所述跟随点坐标之后编队完成。

17、进一步的，根据所述障碍物数据、机器人编队的移动速度和机器人编队的位置信息预测所述机器人编队的避障路线中的避障角度时，包括：

18、获取所述障碍物数据中所述障碍物的直径长度l，并根据所述障碍物的直径长度l与预设的障碍物的直径长度之间进行比对，并根据比对结果选择相应的躲避角度作为所述机器人编队预测的避障路线的避障角度；

19、其中，预先设定第一预设障碍物的直径长度l1和第二预设障碍物的直径长度l2，预先设定第一躲避角度m1，第二躲避角度m2和第三躲避角度m3，且l1＜l2，m1＜m2＜m3；

20、当l≤l1时，则选定所述第一躲避角度m1作为所述机器人编队预测的避障路线的避障角度；

21、当l1＜l≤l2时，则选定所述第二躲避角度m2作为所述机器人编队预测的避障路线的避障角度；

22、当l＞l2时，则选定所述第三躲避角度m3作为所述机器人编队预测的避障路线的避障角度；

23、当选定第i躲避角度m i作为所述机器人编队预测的避障路线的避障角度时，i＝1,2,3，并确定预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度为m i。

24、进一步的，当选定第i躲避角度m i作为所述机器人编队预测的避障路线的避障角度，并确定预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度m i时，包括：

25、获取所述机器人编队到所述障碍物之间的实时距离k，并根据所述机器人编队到所述障碍物之间的实时距离k与预设的机器人到所述障碍物之间的安全距离k0之间的关系，判断所述机器人编队是否超出与所述障碍物之间的安全距离；

26、当k≥k0时，则判断所述机器人编队未超出与所述障碍物之间的安全距离；

27、当k＜k0时，则判断所述机器人编队超出与所述障碍物之间的安全距离，并根据所述机器人编队到所述障碍物之间的实时距离k与预设的机器人到所述障碍物之间的安全距离k0之间的关系对预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度m i进行调整。

28、进一步地，根据所述机器人编队到所述障碍物之间的实时距离k与预设的机器人到所述障碍物之间的安全距离k0之间的关系对预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度m i进行调整时，包括：

29、获取所述机器人编队到所述障碍物之间的实时距离k与预设的机器人到所述障碍物之间的安全距离k0之间的安全距离超出值△k，并根据所述安全距离超出值△k与预设的安全距离超出值之间进行比对，并根据比对结果选定相应的调整系数对预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度m i进行调整；

30、其中，预先设定第一预设安全距离超出值△k1和第二预设安全距离超出值△k2，预先设定第一调整系数n1，第二调整系数n2和第三调整系数n3；且△k1＜△k2，0＜n1＜n2＜n3＜0.5；

31、当△k≤△k1时，则选定所述第一调整系数n1对预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度m i进行调整；

32、当△k1＜△k≤△k2时，则选定所述第二调整系数n2对预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度m i进行调整；

33、当△k＞△k2时，则选定所述第三调整系数n3对预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度m i进行调整；

34、当选定第i调整系数n i对预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度m i进行调整时，i＝1,2,3，并确定调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度为△m，设定△m＝m i*n i。

35、进一步的，当选定第i调整系数n i对预测后的所述机器人编队的避障路线的避障角度m i进行调整，并确定调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m时，包括：

36、获取第一预设时段所述障碍物实时位置j1和第二预设时段所述障碍物实时位置j2，并根据所述第一预设时段所述障碍物实时位置j1与第二预设时段所述障碍物实时位置j2之间的关系，判断所述障碍物是否进行移动；

37、当j2＝j1时，则判断所述障碍物没有进行移动；

38、当j2≠j1时，则判断所述障碍物有进行移动，并根据所述第一预设时段所述障碍物实时位置j1与第二预设时段所述障碍物实时位置j2之间的关系对调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m进行二次调整。

39、进一步地，根据所述第一预设时段所述障碍物实时位置j1与第二预设时段所述障碍物实时位置j2之间的关系对调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m进行二次调整时，包括：

40、获取所述第一预设时段所述障碍物实时位置j1与第二预设时段所述障碍物实时位置j2之间障碍物移动距离△j，△j＝j2-j1，并根据所述障碍物移动距离△j与预设的障碍物移动距离之间进行比对，并根据比对结果选定相应的二次调整系数对调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m进行二次调整；

41、其中，预先设定第一预设障碍物移动距离△j1和第二预设障碍物移动距离△j2，预选设定第一二次调整系数b1，第二二次调整系数b2和第三二次调整系数b3，且△j1＜△j2，0.3＜b1＜b2＜b3＜0.85；

42、当△j≤△j1时，则选定所述第一二次调整系数b1对调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m进行二次调整；

43、当△j1＜△j≤△j2时，则选定所述第二二次调整系数b2对调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m进行二次调整；

44、当△j＞△j2时，则选定所述第三二次调整系数b3对调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m进行二次调整；

45、当选定第i二次调整系数b i对调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m进行二次调整时，i＝1,2,3，并确定二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度为△m1，设定△m1＝△m*bi。

46、进一步的，当选定第i二次调整系数b i对调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m进行二次调整，并确定二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1时，包括：

47、获取第一预设时段所述障碍物实时位置j1与第二预设时段所述障碍物实时位置j2之间的时长h，并根据所述时长h与所述障碍物移动距离△j之间获取所述障碍物的移动速度△h，设定△h＝△j/h；

48、获取所述机器人编队的实时移动速度g，并根据所述机器人编队的实时移动速度g与所述障碍物的移动速度△h之间的关系，判断是否需要对二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1进行修正；

49、当△h＜g时，则判断所述障碍物的移动速度慢于所述机器人编队的实时移动速度，不需要对二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1进行修正；

50、当△h≥g时，则判断所述障碍物的移动速度快于所述机器人的实时移动速度，并根据所述机器人编队的实时移动速度g与所述障碍物的移动速度△h之间的关系对二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1进行修正。

51、进一步的，根据所述机器人编队的实时移动速度g与所述障碍物的移动速度△h之间的关系对二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1进行修正时，包括：

52、获取所述机器人编队的实时移动速度g与所述障碍物的移动速度△h之间的移动速度差值△g，△g＝g-△h，并根据所述移动速度差值△g与预设的移动速度差值之间进行比对，并根据比对结果选定相应的修正系数对二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1进行修正；

53、其中，预先设定第一预设移动速度差值△g1和第二预设移动速度差值△g2，预选设定第一修正系数v1，第二修正系数v2和第三修正系数v3，且△g1＜△g2，0.5＜v1＜v2＜v3＜0.9；

54、当△g≤△g1时，则选定所述第一修正系数v1对二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1进行修正；

55、当△g1＜△g≤△g2时，则选定所述第二修正系数v2对二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1进行修正；

56、当△g＞△g2时，则选定所述第三修正系数v3对二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1进行修正；

57、当选定第i修正系数vi对二次调整后的所述机器人编队的避障路线的避障角度△m1进行修正时，i＝1,2,3，并确定修正后的所述机器人编队的避障路线的避障角度为△m2，设定△m2＝△m1*vi。

58、本发明实施例一种用于多机器人编队避障的线路预测方法与现有技术相比，其有益效果在于：通过获取多个机器人采集的图像数据，对这些数据进行处理并提取图像数据和障碍物信息，进而在基于图像数据的基础上设置编队点并建立机器人编队。根据获取到的机器人编队的速度和位置信息，结合障碍物数据、编队速度和位置信息，预测机器人编队的避障路线中的避障角度。能够有效地实现多机器人的自动化编队的形成和运动，并通过预测避障角度，使机器人编队能够智能地避开障碍物，从而提高机器人编队的运动效率、安全性和适应性，实现多机器人在复杂环境中的协同运动和避障，为自动化应用领域带来高效、安全的自主机器人编队技术。