[发明专利]机器人自主导航方法和装置

说明书

本发明涉及一种机器人自主导航方法和装置，该方法包括：接收机器人发送的任务目标；获取室内摄像头采集的图像信息，在图像信息中识别任务目标；对任务目标进行定位，计算任务目标的位置，根据任务目标的位置和机器人的位置规划运动路径；将规划后的运动路径返回至机器人，以使得机器人按照规划后的运动路径进行导航。采用本方法服务器通过室内摄像头能够从全局视角快速识别任务目标，不需要机器人盲目全面进行任务目标的搜索识别，所以使任务目标的识别更加高效。且服务器通过室内摄像头能够从全局视角实时、动态地响应任务目标的位置变化，从而根据任务目标最新的位置能够灵活规划机器人的运动路径。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，特别是涉及一种机器人自主导航方法和装置。

背景技术

近些年来，随着计算机、互联网、传感器及导航技术的发展，使服务机器人逐步走进我们的家庭和生活。一般服务机器人在提供服务中，通过自身的导航系统进行导航从而完成任务。

传统的导航方式大多是基于地图搜索模式进行运动路径规划，这种运动路径规划方式不仅耗时长、计算量大，且在动态的家庭室内环境中，不能及时发现动态变化、不能够灵活规划运动路径从而导致不能及时响应用户需求。所以急需设计一种机器人能够实时、动态地响应用户的任务需求、并且灵活规划运动路径。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在动态的室内环境中，实时、动态地响应任务目标的位置变化，并灵活规划运动路径的机器人自主导航方法和装置。

一种机器人自主导航方法，所述方法包括：

接收任务指令，获取任务目标；

获取室内摄像头采集的图像信息，在所述图像信息中识别所述任务目标；

对所述任务目标进行定位，计算所述任务目标的位置，根据所述任务目标的位置和所述机器人的位置规划运动路径；

将规划后的运动路径返回至机器人，以使得机器人按照规划后的运动路径进行导航。

在其中一个实施例中，所述在所述图像信息中识别所述任务目标的步骤包括：

根据任务目标获取对应的身份信息，所述身份信息包括基于深度神经网络的人脸模型信息或物体模型信息；

在所述图像信息中检测是否存在与任务目标对应的人脸模型信息或物体模型信息；

若存在，则识别所述图像信息中的任务目标。

在其中一个实施例中，在所述计算所述任务目标的位置的步骤之前，还包括：

获取世界坐标系，以及多个室内摄像头坐标系；

分别建立多个室内摄像头坐标系与世界坐标系之间的空间映射关系。

在其中一个实施例中，所述计算所述任务目标的位置的步骤包括：

获取任务目标在室内摄像头坐标系的位置；

根据室内摄像头坐标系与世界坐标系之间的空间映射关系及任务目标在室内摄像头坐标系的位置计算任务目标在世界坐标系的位置。

在其中一个实施例中，所述方法包括：

接收所述服务器规划后返回的运动路径；

根据所述运动路径进行导航。

在其中一个实施例中，所述装置包括：

任务目标接收模块，用于接收任务指令，获取任务目标；

任务目标识别模块，用于获取室内摄像头采集的图像信息，在所述图像信息中识别所述任务目标；