[发明专利]智能清扫车多层次立体避障控制方法及装置

权利要求书

1.一种基于多传感器信息融合的智能清扫车多层次立体避障控制方法，其特征在于，所述方法包括：

在智能清扫车上部署配置多个不同传感器采集不同传感信息，并基于所述不同传感信息进行数据预处理；

基于不同传感器的感知范围将预处理后的不同传感信息进行感知区域划分处理，获得划分感知区域；

按照所述划分感知区域的预处理后的不同传感信息输入收敛模糊神经网络模型进行控制预测，输出所述智能清扫车的速度和旋转方向；

所述智能清扫车基于所述速度和旋转方向进行障碍物规避。

2.根据权利要求1所述的智能清扫车多层次立体避障控制方法，其特征在于，所述在智能清扫车上部署配置多个不同传感器采集不同传感信息，包括：

在所述智能清扫车的最底层的正前方设置4个超声波雷达和左右两侧面各设置2个超声波雷达；以及，

在所述智能清扫车的中层的正前方设置高精度激光传感器；以及

在所述智能清扫车的最上层的正前方设置双目视觉摄像头；

基于所述超声波雷达、所述高精度激光传感器和所述双目视觉摄像头采集不同传感信息。

3.根据权利要求1所述的智能清扫车多层次立体避障控制方法，其特征在于，所述基于所述不同传感信息进行数据预处理，包括：

将所述智能清扫车本体作为基准坐标系，并将所述不同传感信息转换至所述基准坐标系上进行数据预处理。

4.根据权利要求1所述的智能清扫车多层次立体避障控制方法，其特征在于，所述收敛模糊神经网络模型，包括：

第一层作为输入层，将所述智能清扫车按照所述划分感知区域的预处理后的不同传感信息输入作为所述收敛模糊神经网络模型的控制输入；

第二层，表示输入变量的模糊隶属度函数；

第三层，表示规则库；

第四层，作为输出变量的模糊隶属度函数；

第五层，作为控制器的输出，用于输入所述智能清扫车的速度和旋转方向。

5.根据权利要求4所述的智能清扫车多层次立体避障控制方法，其特征在于，所述输入变量的模糊隶属度函数的构建，包括：

对模糊控制其的输入距离信息{d_L,d_F,d_R}用两个模糊言语变量{Fast,Near}表示，并且对输入的方向角θ_t用五个模糊语言变量{LB,LS,Z,RS,RB}表示，以及对输入速度v_c用两个模糊语言变量{Fast,Slow}表示；

控制输出速度v由三个模糊语言变量{Fast,Middle,Slow}表示，输出方向角β_d由五个模糊语言变量{LB,LS,Z,RS,RB}表示。

6.根据权利要求5所述的智能清扫车多层次立体避障控制方法，其特征在于，所述模糊隶属度函数的表达式如下：

其中，式中i＝1,2,3,4,5为第i个输入变量，j＝1,2,3,4,5表示输入变量的语言变量数目；P_ij对应于第i个输入变量的第j个语言变量的隶属度，m_ij和σ_ij分别为该函数的中心和宽度；u_i为模糊控制器的第i个输入变量，其中{u₁,u₂,u₃,u₄,u₅}＝{d_L,d_F,d_R,θ_t,v_c}。

7.根据权利要求4所述的智能清扫车多层次立体避障控制方法，其特征在于，所述规则库用于所述智能清扫车附近存在障碍物时，放弃原有前进方向依照所述规则库进行绕开所述障碍物。