一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法与流程
本发明涉及移动机器人领域，尤其是涉及了一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法。
背景技术：
移动机器人常用于服务、仓储物流、制造业等领域，代替或部分代替人类进行相应工作。具体地，目前活跃在服务领域的移动机器人主要通过装载摄像头，托餐盘、智能触屏界面等可实现迎宾取号、咨询接待、信息查询、业务引导、物品运送等业务。在制造业领域主要应用于生产线上下料的搬运，车间与仓库间的转运出入库以及作为生产线上的移动平台进行装配工作。在仓储物流领域主要应用于仓储中心货物的智能拣选、位移，立体车库的小车出入库以及港口码头机场的货柜转运。虽然移动机器人的工作空间受到建筑物或家具的限制，但是由于隐私问题或根据具体情况，人们不希望移动机器人移动到某些其他的特定区域，所以进一步限制机器人的工作空间显得尤为必要。
本发明提出了一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法，引入虚拟边界来精确和灵活地定义移动机器人的工作空间。搭建了一个向二维平面运动的移动机器人教授虚拟边界的框架，利用交互式的方法，可适用于多种不同的人机接口，利用基于视觉标记的方法，通过标记的切换实现在初始化、记录、保留三种状态下指定一个自定义的虚拟边界，从而限制移动机器人的运动空间。本发明突破了现有方法需要专业人士才可自定义机器人工作空间的局限，允许非专业用户无需编程技能即可对移动机器人的工作空间进行自定义，并且可以很容易适应不同的人机接口，如手势等，同时保证了其高精确度，为移动机器人的普及提供了有利的基础。
技术实现要素：
针对现有方法需要专业人士才可自定义移动机器人工作空间的局限，提出了一种交互式教学框架，允许非专业用户无需编程技能即可对移动机器人的工作空间进行自定义，并且可以很容易适应不同的人机接口，如手势等，同时保证了其高精确度，为移动机器人的普及提供了有利的基础。
为解决上述问题，本发明提供一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法，其主要内容包括：
(一)虚拟边界教学的框架；
(二)基于视觉标记的边界教学方法。
其中，所述的虚拟边界教学的框架，学习框架基于影像技术，令移动机器人遵循空间位置并记录其姿态历史，位置数据还将进一步用于定义虚拟边界多边形，框架基于事件由表述教学过程状态的三个状态组成，为了使用这个框架，一个具体的实现只需要以适当的方式定义事件，同时状态的执行在不同应用之间可以保持不变，可适应其他人机接口，如人类手势或远程控制，状态之间的转换基于由用户交互式触发的事件。
进一步地，所述的姿态，一个二维移动机器人的姿态被定义为包括机器人位置(x,y)和相对于地图坐标系的方向θ的三元组(x,y,θ)，在移动环境的同时，记录移动机器人的姿态直到一定时间k，记为x0:k，两个连续姿势xk-1和xk之间的变换由控制向量uk描述。
进一步地，所述的三个状态，用于表述教学过程的三个状态如下所述：
(1)初始化：首先让移动机器人遵循一个地平面上由用户在教学过程中指出的位置，可以使用手势或一个调解器来提供位置被机器人跟随，不局限于具体的人机交互接口；
(2)记录：记录移动机器人在地平面上移动的位置，并记录其姿态历史xa:b，机器人在时间a进入状态，并在时间b离开状态；
(3)保留：保留移动机器人停止位置，记录其姿势历史xa:b，从机器人的姿势历史中提取出虚拟边界多边形b，此外，定义移动机器人的保留区域。
进一步地，所述的保留区域，保留区域包含两种可能性：其一是边界多边形b的内部区域被设置为被占用，则机器人应远离多边形的内部区域，有利于将区域从机器人的工作空间中排除；另一种可能性是将多边形的内部区域声明为空闲，其余部分为被占用，由此定义机器人的工作区域，保留区域由用户提供的最后一个已知位置定义，最后，将虚拟边界及其保留区域集成到先前的地图中，从而产生由实际和虚拟组成的后验地图边界。
进一步地，所述的虚拟边界，将虚拟边界定义为多边形p：＝(p1,p2,…,pn)，由n个点组成，其中
其中，所述的基于视觉标记的边界教学方法，在教学过程中使用三种不同的标记，标记的改变对应两种状态之间的转换，最初有一个初始的环境地图，移动机器人只能通过房间的物理边界限制在其工作空间，用户在机器人摄像机的视野内放置绿色标记，机器人则开始跟随标记，绿色标记用于将机器人引导到起始位置，通过更改标记id为蓝色，机器人继续跟随标记并开始记录其姿态历史xa:b，从时间a开始记录，在时间b结束，即离开状态时，随后，用红色标记表示边界学习程序的结束，机器人的位置数据作为机器人姿态历史xa:b的一部分，被提取出来以定义虚拟边界，最后，必须定义保留区域，由于机器人不必穿过地毯，通过将标记放置在多边形的内部来调整机器人的最终旋转，在相对保留区域定义工作区域的情况下，最终的机器人旋转必须指向多边形，如果机器人在时间t内保持不动，当前设置为t＝10秒，则教学过程成功完成，此外，只要切换标记id为绿色，教学可以在任何其他状态下取消。
进一步地，所述的教学方法，需要满足以下要求：
(1)绘图：必须提供环境的先验地图表示，存储为占有率网格图，其概率范围从[0,1]，未知区域标记为-1，在当前实现中，使用一个激光扫描器，并基于粒子滤波算法以解决即时定位与地图构建(slam)问题，该地图进一步参考环境的先验地图mprior，mprior也可以是先前教学过程的结果地图；
(2)定位：机器人需要相对于地图的坐标系进行定位，在当前实现中，选择使用自适应蒙特卡罗定位；
(3)传感器：机器人需要单色相机来获取灰度输入图像，它必须安装在机器人指向机器人的x轴(前向)上，需要知道相机的固有参数，以获得相对于相机框架的标记的3d位置。
进一步地，所述的视觉标记，虚拟边界教学通过以下视觉标记进行，为此，创建了一个10cm×10cm×10cm的标记立方体，立方体上的每个网点均具有一个标记，生成三种不同的id，为用户使用，每个标记大小固定，提供二维图像特征，并由其四个角点表示，增强现实库(aruco)执行标记检测和识别，以从输入图像中获取标记，如果固有的相机参数被另外给出，则可以估计标记相对于相机的姿态，即可使用单个相机获得标记位置的深度信息，这些标记位置用于引导机器人进行朝向标记，标记的距离信息作为停止条件并控制机器人的速度。
进一步地，所述的教学过程，机器人的位置r及其相机位置c描述为蓝色圆柱体，b表示虚拟边界多边形，p表示最后一个已知的标记位置，当跟随蓝色标记时，机器人记录其姿态，通过车轮测距法获取运动数据uk，并通过将uk应用于机器人的先前姿态xk-1以更新机器人的新姿态xk，将姿态从机器人的距离坐标系变换到地图的坐标系中，当标记id从蓝色变为红色时，用户可以围绕其z轴旋转机器人以指示保留区域，如果机器人指向多边形的内部，则将内部区域视为被占用，否则为空闲，基于最后一个标记的位置p，由于机器人绕其z轴转动，从机器人的当前位置指向标记的转动向量
通过利用固有的相机参数和标记的已知尺寸来确定相机和标记之间的距离
点p＝(px,py)用于标准点包容测试φ(px,py,b)∈{t,f}，其中t为真，f为假，虚拟边界多边形b定义保留区域，如果点(px,py)位于多边形b的内部，则该测试返回真，最后，包含虚拟边界的地图mvirtual可以定义如下：
创建虚拟边界地图mvirtual后，将其集成到先验地图mprior环境中得到后验地图mposterior：
mposterior(x,y)＝max(mprior(x,y),mvirtual(x,y))(4)
通过作为2d代价地图的基础来在未来导航任务中限制移动机器人的工作空间是必要的，整个系统被实现为ros包，并且可以部署在具有前置单色相机的任何移动机器人上以感知标记立方体，另外，必须满足上述有关地图建立和定位的要求。
附图说明
图1是本发明一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法的系统框架图。
图2是本发明一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法的状态转换关系图。
图3是本发明一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法的状态图。
图4是本发明一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法的保留区域的几何图示。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法的系统框架图。主要包括虚拟边界教学的框架、基于视觉标记的边界教学方法。
其中，所述的虚拟边界教学的框架，学习框架基于影像技术，令移动机器人遵循空间位置并记录其姿态历史，位置数据还将进一步用于定义虚拟边界多边形，框架基于事件由表述教学过程状态的三个状态组成，为了使用这个框架，一个具体的实现只需要以适当的方式定义事件，同时状态的执行在不同应用之间可以保持不变，可适应其他人机接口，如人类手势或远程控制，状态之间的转换基于由用户交互式触发的事件。
进一步地，所述的姿态，一个二维移动机器人的姿态被定义为包括机器人位置(x,y)和相对于地图坐标系的方向θ的三元组(x,y,θ)，在移动环境的同时，记录移动机器人的姿态直到一定时间k，记为x0:k，两个连续姿势xk-1和xk之间的变换由控制向量uk描述。
进一步地，所述的三个状态，用于表述教学过程的三个状态如下所述：
(1)初始化：首先让移动机器人遵循一个地平面上由用户在教学过程中指出的位置，可以使用手势或一个调解器来提供位置被机器人跟随，不局限于具体的人机交互接口；
(2)记录：记录移动机器人在地平面上移动的位置，并记录其姿态历史xa:b，机器人在时间a进入状态，并在时间b离开状态；
(3)保留：保留移动机器人停止位置，记录其姿势历史xa:b，从机器人的姿势历史中提取出虚拟边界多边形b，此外，定义移动机器人的保留区域。
进一步地，所述的保留区域，保留区域包含两种可能性：其一是边界多边形b的内部区域被设置为被占用，则机器人应远离多边形的内部区域，有利于将区域从机器人的工作空间中排除；另一种可能性是将多边形的内部区域声明为空闲，其余部分为被占用，由此定义机器人的工作区域，保留区域由用户提供的最后一个已知位置定义，最后，将虚拟边界及其保留区域集成到先前的地图中，从而产生由实际和虚拟组成的后验地图边界。
进一步地，所述的虚拟边界，将虚拟边界定义为多边形p：＝(p1,p2,…,pn)，由n个点组成，其中
其中，所述的基于视觉标记的边界教学方法，在教学过程中使用三种不同的标记，标记的改变对应两种状态之间的转换，最初有一个初始的环境地图，移动机器人只能通过房间的物理边界限制在其工作空间，用户在机器人摄像机的视野内放置绿色标记，机器人则开始跟随标记，绿色标记用于将机器人引导到起始位置，通过更改标记id为蓝色，机器人继续跟随标记并开始记录其姿态历史xa:b，从时间a开始记录，在时间b结束，即离开状态时，随后，用红色标记表示边界学习程序的结束，机器人的位置数据作为机器人姿态历史xa:b的一部分，被提取出来以定义虚拟边界，最后，必须定义保留区域，由于机器人不必穿过地毯，通过将标记放置在多边形的内部来调整机器人的最终旋转，在相对保留区域定义工作区域的情况下，最终的机器人旋转必须指向多边形，如果机器人在时间t内保持不动，当前设置为t＝10秒，则教学过程成功完成，此外，只要切换标记id为绿色，教学可以在任何其他状态下取消。
进一步地，所述的教学方法，需要满足以下要求：
(1)绘图：必须提供环境的先验地图表示，存储为占有率网格图，其概率范围从[0,1]，未知区域标记为-1，在当前实现中，使用一个激光扫描器，并基于粒子滤波算法以解决即时定位与地图构建(slam)问题，该地图进一步参考环境的先验地图mprior，mprior也可以是先前教学过程的结果地图；
(2)定位：机器人需要相对于地图的坐标系进行定位，在当前实现中，选择使用自适应蒙特卡罗定位；
(3)传感器：机器人需要单色相机来获取灰度输入图像，它必须安装在机器人指向机器人的x轴(前向)上，需要知道相机的固有参数，以获得相对于相机框架的标记的3d位置。
进一步地，所述的视觉标记，虚拟边界教学通过以下视觉标记进行，为此，创建了一个10cm×10cm×10cm的标记立方体，立方体上的每个网点均具有一个标记，生成三种不同的id，为用户使用，每个标记大小固定，提供二维图像特征，并由其四个角点表示，增强现实库(aruco)执行标记检测和识别，以从输入图像中获取标记，如果固有的相机参数被另外给出，则可以估计标记相对于相机的姿态，即可使用单个相机获得标记位置的深度信息，这些标记位置用于引导机器人进行朝向标记，标记的距离信息作为停止条件并控制机器人的速度。
进一步地，所述的教学过程，机器人的位置r及其相机位置c描述为蓝色圆柱体，b表示虚拟边界多边形，p表示最后一个已知的标记位置，当跟随蓝色标记时，机器人记录其姿态，通过车轮测距法获取运动数据uk，并通过将uk应用于机器人的先前姿态xk-1以更新机器人的新姿态xk，将姿态从机器人的距离坐标系变换到地图的坐标系中，当标记id从蓝色变为红色时，用户可以围绕其z轴旋转机器人以指示保留区域，如果机器人指向多边形的内部，则将内部区域视为被占用，否则为空闲，基于最后一个标记的位置p，由于机器人绕其z轴转动，从机器人的当前位置指向标记的转动向量
通过利用固有的相机参数和标记的已知尺寸来确定相机和标记之间的距离
点p＝(px,py)用于标准点包容测试φ(px,py,b)∈{t,f}，其中t为真，f为假，虚拟边界多边形b定义保留区域，如果点(px,py)位于多边形b的内部，则该测试返回真，最后，包含虚拟边界的地图mvirtual可以定义如下：
创建虚拟边界地图mvirtual后，将其集成到先验地图mprior环境中得到后验地图mposterior：
mposterior(x,y)＝max(mprior(x,y),mvirtual(x,y))(4)
通过作为2d代价地图的基础来在未来导航任务中限制移动机器人的工作空间是必要的，整个系统被实现为ros包，并且可以部署在具有前置单色相机的任何移动机器人上以感知标记立方体，另外，必须满足上述有关地图建立和定位的要求。
图2是本发明一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法的状态转换关系图。包含三个状态及其相互之间的转换关系，框架基于影像技术，令移动机器人遵循空间位置并记录其姿态历史，位置数据还将进一步用于定义虚拟边界多边形，框架基于事件由表述教学过程状态的三个状态组成，为了使用这个框架，一个具体的实现只需要以适当的方式定义事件，同时状态的执行在不同应用之间可以保持不变，可适应其他人机接口，如人类手势或远程控制，状态之间的转换基于由用户交互式触发的事件。三个状态如下所述：
(1)初始化：首先让移动机器人遵循一个地平面上由用户在教学过程中指出的位置，可以使用手势或一个调解器来提供位置被机器人跟随，不局限于具体的人机交互接口；
(2)记录：记录移动机器人在地平面上移动的位置，并记录其姿态历史xa:b，机器人在时间a进入状态，并在时间b离开状态；
(3)保留：保留移动机器人停止位置，记录其姿势历史xa:b，从机器人的姿势历史中提取出虚拟边界多边形b，此外，定义移动机器人的保留区域。
图3是本发明一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法的状态图。图中所示为基于标记的教学方法的三种状态，(a)指导机器人关于边界学习过程的起始位置；(b)对机器人进行虚拟边界的教学，并记录自身运动数据；(c)利用标记和自运动数据的最终位置定义出虚拟边界。
图4是本发明一种基于交互方式限制移动机器人运动空间的方法的保留区域的几何图示。当前机器人的位置r及其相机位置c描述为蓝色圆柱体，b表示虚拟边界多边形，p表示最后一个已知的标记位置，当跟随蓝色标记时，机器人记录其姿态，通过车轮测距法获取运动数据uk，并通过将uk应用于机器人的先前姿态xk-1以更新机器人的新姿态xk，将姿态从机器人的距离坐标系变换到地图的坐标系中，当标记id从蓝色变为红色时，用户可以围绕其z轴旋转机器人以指示保留区域，如果机器人指向多边形的内部，则将内部区域视为被占用，否则为空闲，基于最后一个标记的位置p，由于机器人绕其z轴转动，从机器人的当前位置指向标记的转动向量(rp)→由机器人的方位θ描述。
对于本领域技术人员，本发明不限制于上述实施例的细节，在不背离本发明的精神和范围的情况下，能够以其他具体形式实现本发明。此外，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。因此，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
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