[发明专利]一种区分人员影响的服务机器人导航规划方法

说明书

本发明公开了一种区分人员影响的服务机器人导航规划方法。移动成本是通过使用高斯函数进行几何建模得到的；通过将人员影响模型纳入环境地图成本模型，与组合式导航规划过程紧密联系；根据激光雷达传感器对所述人员是否参与进行检验，区分出人员角色。若探测到的是用户，则切换线程，导航规划以接近用户；若探测到的是行人，则进行避障规划且不侵犯行人私密空间。此外，组合式规划过程分为全局和局部两部分，优化规划算法以与人员影响成本相匹配。通过本发明缓解了现有服务机器人导航规划技术在应对人员参与时的处理困境，将不同的成本影响与规划过程紧密联系，使机器人真真切切“意识”到人的存在，大大提升了用户体验和服务机器人的执行能力。

技术领域

本发明属于移动服务型机器人技术领域，具体而言，涉及一种区分人员参与影响的服务机器人导航规划方法。

背景技术

机器人日益进入我们的家庭和工作场所，尤其是担任辅助和服务角色的自主移动机器人，大大改善了人类生活质量。然而，面对人员参与情况，无论遇到的是行人还是用户，服务机器人不仅要在移动过程完成路线选择，而且要意识到人因的存在，充分考虑一些人员参与带来的规划约束。

现有研究通常采用成本函数法、社会力模型法或基于学习的方法来达到考虑人员约束的目的。基于学习或语义等方法使用特征来捕获人员行为的重要属性，并通过机器学习来估计特征权重，该方法尽管能使移动机器人表现出类人特性，但往往对于数据敏感，应用于室内场景时反而增加了复杂性，显得不必要。传统成本函数方法一旦定义了与人相关的函数，特性往往不再变化，因此，在模拟动态不确定性和整合人员运动方面需要进一步完善。

人机共存场景虽存在复杂性，但要求机器人最基本的行为表现应为趋、避两种，如何对人员需求进行合理地描述，将直接影响服务机器人的智能化水平。此外，全局加局部的组合式路径规划尽管能满足可移动性，但如何更好地配置他们对路径生成质量影响很大，例如，更为主动的规划算法将会显著减轻局部避障负担，移动机器人运动实时性更好，便于运动控制。

针对现有服务机器人路径规划技术中在对人员参与影响下的失效失稳问题，目前尚未提出较为针对性的解决方案。

发明内容

本发明设计了一种区分人员影响的服务机器人导航规划方法，以解决现有技术中的问题。

本发明的技术方案：

一种区分人员影响的服务机器人导航规划方法，步骤如下：

第一部分，成本建模

步骤1，人员影响特性分类。人员角色：无关对象“行人”、被服务对象“用户”；机器人基本行为表现：“趋”、“避”。(定性分析)

步骤2，对行人、用户影响的抽象描述进行量化。建模得到人员影响成本C₁。(定量分析)

步骤3，服务机器人自主同步定位和建图，得到静态环境地图。输出环境地图成本C₂，代表服务机器人通过成本。

步骤4，得到总的成本地图C_总＝C₁+C₂。将人员影响成本与静态环境地图成本两部分叠加。

第二部分，感知切换

步骤5，传感器对人员参与进行检测。先从环境中将动态人员检出，再进一步区分出用户和无关行人。

步骤6，目标位置的确定和切换。根据步骤5是否寻找到用户，决定目标位置及是否切换线程。

第三部分，导航规划

步骤7，全局路径规划器启动，优化启发式函数，获得至目标点的全局路径。

步骤8，局部规划器启动，优化轨迹预测评分机制，选择最优的规划速度避障行进。

本发明的有益效果：