[发明专利]一种三维避障的室内机器人导航方法和系统

说明书

本发明公开了一种三维避障的室内机器人导航方法和系统，其中方法的实现包括：采集机器人的三维模型、初始位置和终点位置，全局三维地图并进行全局路径规划，生成一系列全局路径点，在每一全局路径点处进行三维障碍物碰撞检测，得到最优的全局路径规划；机器人按最优的全局路径规划行进，在行进过程中对下一全局路径点进行三维障碍物碰撞检测，若会发生碰撞，则以实时三维地图为全局三维地图，以实时位置为初始位置重新进行全局路径规划，若不会发生碰撞，则继续行进直至达到终点位置，实现了机器人的自主导航与三维避障。本发明在拥挤的室内环境下也能顺利求解出可行的机器人路径，完成了机器人从初始位置到终点位置的自主导航和三维避障任务。

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，更具体地，涉及一种三维避障的室内机器人导航方法和系统。

背景技术

近年来，室内移动机器人因其广泛的用途受到研究者们越来越多的关注。室内移动机器人是一个环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。在移动机器人导航过程中关键的一个问题是能否实时完成动态避障进而全局导航任务。目前比较流行的避障方法是利用激光雷达或者惯性测量原件与视觉传感器结合来完成这一任务，但是所需成本较高。随着相机的普及与计算机视觉理论的发展，使用基于纯视觉的方法来完成这一任务成为主流的研究方向。

传统的机器人导航中针对动态障碍物有三种主要的处理方法，一种是使用人工势场法，该方法假设环境中存在的障碍物对物体存在斥力，模仿力学方程求解出可行的无碰撞路径，但该方法一般在二维地图中使用。第二种方法是使用距离传感器，当检测到有障碍物出现时根据距离传感器的反馈控制机器人做出动作规避障碍物，然后检测当前路径相对于规划路径的偏移并校正。第三种方法则是使用一种动态的路径规划算法，该算法在每个时刻都根据当前环境和最新地图进行路径规划。对于我们的方法来说，第一种方法不适用于三维情况，第二种方法则需要附加的传感器，第三种方法计算资源消耗较大。且以上三种方法都不能对三维空间的碰撞进行检测，在拥挤的室内环境下很难成功进行导航。

一般首先使用静态地图进行路径检索并选取合适路径进行规划，但由于场景中可能存在移动的物体导致机器人需要进行动态避障的处理，

目前，机器人导航避障技术已引起机器人研究领域的广泛关注，成为移动机器人研究热点之一。但是由于室内场景越来越复杂导致在场景中很容易出现实时的障碍物，但是由于机器人计算资源的限制，使得机器人难以在导航的同时直接处理实时的障碍物，同时由于机器人需要随时处理出现的动态障碍物，在障碍物出现数量较多的时候难以保证信息获取的准确性。因此解决动态的机器人导航避障问题必须同时平衡导航的策略与障碍物检测。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种三维避障的室内机器人导航方法和系统，其目的在于使得机器人即使在拥挤的室内条件下也能顺利规划出可行路径，并随着实时更新的实时三维地图进行动态避障，该方法在无人驾驶、室内定位导航等领域有广泛的应用前景。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种三维避障的室内机器人导航方法，包括：

(1)采集机器人的三维模型、机器人行进的初始位置和终点位置，以及包含初始位置和终点位置的全局三维地图；

(2)根据初始位置、终点位置和全局三维地图进行全局路径规划，生成一系列全局路径点，在每一全局路径点处进行三维障碍物碰撞检测，若不会发生碰撞，则得到最优的全局路径规划，若会发生碰撞，则根据初始位置、终点位置和全局三维地图重新进行全局路径规划直至避开障碍物，得到最优的全局路径规划；

(3)机器人按照最优的全局路径规划行进，采集机器人的实时位置，拍摄包含实时位置和下一全局路径点的局部三维地图，利用局部三维地图更新全局三维地图得到实时三维地图；