[发明专利]一种自主探索目标的决策方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种自主探索目标的决策方法，所述决策方法包括：获取环境地图，在所述环境地图上记录有所述机器人的已遍历位姿队列；根据所述环境地图、所述位姿队列、用于检测感兴趣目标的传感器的视场范围信息生成已搜寻区域；根据所述已搜寻区域内的空旷区域和未知区域计算待探索目标点集合；在所述待探索目标点集合中选取导航点，导航所述机器人至导航点。本发明可以提高机器人自主探索目标的效率。

技术领域

本发明涉及机器人导航技术领域，具体涉及一种自主探索目标的决策方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

随着移动机器人技术的发展，机器人技术在各行业，多场景中应用也越来越多，如家庭服务机器人，帮助完成环境安全等监测、智能家居等，但功能相对还不够智能，所能做的工作还比较有限。

机器人环境感知能力有限，语义理解能力也有限，导致机器人执行简单的任务效果不尽如人意，如，执行回去充电命令，如果机器人不知道充电桩的位置、将很难完成执行回去充电命令。机器人无法执行自主探索目标的控制指令，或者执行自主探索目标的控制指令的精准率较差，效果不高。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种自主探索目标的决策方法、系统、设备及存储介质，用以解决现有存在的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种自主探索目标的决策方法，包括：获取环境地图，在所述环境地图上记录有所述机器人的已遍历位姿队列；根据所述环境地图、所述位姿队列、用于检测感兴趣目标的传感器的视场范围信息生成已搜寻区域，所述已搜寻区域包括：空旷区域和障碍物的不可通行区域；根据传感器在视场范围内对障碍物采集到图像信息识别障碍物的属性信息；基于识别到的障碍物的属性信息对不可通行区域进行属性标记；根据属性标记和/或属性信息对障碍物进行分类；对同一类别障碍物的不可通行区域围成的区域划分为信息属性区域；根据感兴趣目标的属性信息从信息属性区域中识别出与所述感兴趣目标属性相同的第一信息属性区域以及与所述感兴趣目标属性不同的第二信息属性区域；如果识别到第一信息属性区域，根据所述第一信息属性区域内已搜寻区域内的空旷区域和未知区域计算待探索目标点集合；如果未识别到第一信息属性区域，则排除第二信息属性区域，根据排除所述第二信息属性区域后已搜寻区域内的空旷区域和未知区域计算待探索目标点集合；在所述待探索目标点集合中选取导航点，导航所述机器人至导航点。

本发明实施例提供了一种通用的自主探索目标的决策方法，首先，通过图像采集获取环境地图并生成已搜寻区域，然后，利用图像识别技术对传感器视场范围内障碍物进行属性认定、分类并形成信息属性区域，接着，根据感兴趣目标的属性信息找到与所述感兴趣目标属性相同的第一信息属性区域，如果未找到第一信息属性区域，则排除属性不同的第二信息属性区，经过第一轮筛选之后，如果找到第一信息属性区域，根据所述第一信息属性区域内已搜寻区域内的空旷区域和未知区域计算待探索目标点集合；如果未识别到第一信息属性区域，再在排除所述第二信息属性区域后已搜寻区域内的空旷区域和未知区域计算待探索目标点集合，最后在待探索目标点集合中选取导航点，能够很好地满足自主探索寻找感兴趣目标的全新业务功能需求。

优选地，所述决策方法还包括：获取所述机器人在环境地图中的当前位姿信息；基于所述当前位姿信息更新所述机器人的已遍历位姿队列。

进一步地，所述基于所述当前位姿信息更新所述机器人的已遍历位姿队列包括：将所述当前位姿信息与所述已遍历位姿队列中所有位姿信息相对比；如果当前位姿信息与所述已遍历位姿队列中所有位姿信息的位移变化量或是方向变化量大于设置的阈值时，则将所述当前位姿信息保存到所述已遍历位姿队列中。

本方法中，利用当前位姿信息对机器人的已遍历位姿队列进行实时更新，从而进一步对生成的已搜寻区域进行更新，使待探索目标点集合的计算更加准确，另外，通过设置阈值的方法，减少了生成已搜寻区域信息时的计算量。