[发明专利]机器人的导航控制方法及智能装置

说明书

本申请公开了一种机器人的导航控制方法及其智能装置，包括采集被跟随对象的环境信息及机器人的状态信息；根据所述环境信息和所述状态信息运算出多种机器人的行驶速度；根据多种所述行驶速度分别模拟出所述机器人对应的多条所述行驶路径；根据多条所述的行驶路径按照评价标准获得最优化行驶路径；所述机器人按照所述最优化行驶路径对应的所述行驶速度进行行驶；重复上述过程，获取所有时间上的所述行驶速度使所述机器人按照该速度进行行驶完成导航。采用采集机器人状态信息的方式与环境信息相结合再通过优选算法获得导航后最优的行驶路径，解决了相关技术中无法实现在载体机器人自身体积位置状态发生改变的过程中进行导航路径规划的技术问题。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种机器人导航的数据处理方法及其智能装置。

背景技术

目前的相关技术中，一般的导航方法都是针对某种具有固定形态的载体进行的。比如比较常见的导弹，它自身的体积位置状态并不发生改变。在计算路径是只需要考虑本身的固定形态即可。而且主要还是在没有障碍物的条件下进行检测规划路径。因此，急需一种机器人的导航方法及其智能装置，来解决相关技术中无法实现在载体机器人自身体积位置状态发生改变的过程中进行导航路径规划的技术问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种机器人导航的数据处理方法及其智能装置，解决了相关技术中无法实现在载体机器人自身体积位置状态发生改变的过程中进行导航路径规划的技术问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种机器人的导航控制方法，包括

采集被跟随对象的环境信息及机器人的状态信息；

根据所述环境信息和所述状态信息运算出多种机器人的行驶速度；根据多种所述行驶速度分别模拟出所述机器人对应的多条所述行驶路径；

根据多条所述的行驶路径按照评价标准获得其中一条最优化行驶路径；

所述机器人按照所述最优化行驶路径对应的所述行驶速度进行行驶；以及

重复上述过程，获取所有时间上的所述行驶速度使所述机器人按照该速度进行行驶完成导航。

进一步的，采集被跟随对象的目标图像，其中，所述目标图像为所述被跟随对象的图像，并包括被跟随对象的人体图像和被跟随对象所处背景的背景图像；

根据所述背景图像生成代价地图；

根据所述人体图像获得被跟随对象的位置信息；

将所述位置信息加载在所述代价地图中；

采集周围障碍物的障碍信息，其中，所述障碍信息是机器人前方的障碍物坐标；

将所述障碍信息加载在所述代价地图中获得所述的环境信息。

进一步的，所述状态信息包括机器人自身的相对坐标及姿态信息，其中，所述相对坐标为机器人在环境中的位置坐标，所述姿态信息为机器人各个部件的空间坐标。

进一步的，应用在ROS操作系统中的movebase功能包采用A*算法进行路径规划；

A*算法公式表达为f(n)＝g(n)+h(n)，其中，f(n)是从初始点经由节点n 到目标点的估价函数，g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价， h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。

进一步的，所述人体图像进行识别得到所述被跟随对象的骨骼信息，其中，所述骨骼信息是所述目标图像中被跟随对象各个人体部位的二维坐标；

获取所述机器人与被跟随对象的距离信息，其中，所述距离信息为所述机器人与所述二维坐标平面相互垂直的直线距离，所述的直线距离为一维的长度坐标；