[发明专利]一种具有社会属性的机器人路径规划方法、装置和机器人

权利要求书

1.一种具有社会属性的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取激光点云数据，根据所述激光点云数据检测机器人感知区域内的行人相对于机器人激光坐标系的目标位置；

S2，以所述目标位置为中心，所述行人到机器人的当前位置为长轴方向，构建半椭圆形的行人代价地图，所述行人代价地图中，越靠近行人所在中心的栅格的代价值越大；

S3，采用预设算法在所述行人代价地图上进行路径搜索，为所述机器人建立最优行驶路径。

2.根据权利要求1所述具有社会属性的机器人路径规划方法，其特征在于，所述根据激光点云数据检测机器人感知区域内的行人相对于机器人激光坐标系的目标位置，具体包括以下步骤：

S101，采用模板匹配方法对所述激光点云数据中的至少一条人腿进行识别，并生成所述人腿在机器人激光坐标系下的第一位置坐标；

S102，获取所有人腿分别对应的第一位置坐标，并计算任意两条人腿之间的距离，将距离最近的两条人腿关联为同一行人的人腿；

S103，以同一行人的两条人腿的中心位置作为所述行人相对于机器人激光坐标系的目标位置。

3.根据权利要求2所述具有社会属性的机器人路径规划方法，其特征在于，所述采用模板匹配方法对所述激光点云数据中的至少一条人腿进行识别，并生成所述人腿在机器人激光坐标系下的第一位置坐标，具体包括以下步骤：

S1011，获取激光点云数据，将所述激光点云数据与预设人腿模板进行聚类匹配，生成多个用于表示不同人腿的激光点簇；

S1012，计算所述激光点簇的质心，并记为所述激光点簇对应人腿在机器人激光坐标系下的第一位置坐标；

所述预设人腿模板包括两条腿平行时的单腿宽度和两腿间距、两条腿并拢时的两腿宽度之和以及两条腿交错时的单腿宽度。

4.根据权利要求3所述具有社会属性的机器人路径规划方法，其特征在于，所述以目标位置为中心，行人到机器人的当前位置为长轴方向，构建半椭圆形的行人代价地图，具体包括以下步骤：

S201，以所述行人相对于机器人激光坐标系的目标位置为中心，所述行人到机器人的当前位置为长轴方向，并将单腿宽度设定为半长轴，将两条腿平行时的两腿间距设定为半短轴，构建半椭圆形的行人代价地图；

S202，采用预设公式对所述行人代价地图内每个栅格的代价值进行赋值，所述预设公式为：

其中，A表示预设最大代价值，(m_x,m_y)表示行人代价地图中每个栅格在椭圆坐标系x_pHy_p下的栅格坐标。

5.根据权利要求1-4任一所述具有社会属性的机器人路径规划方法，其特征在于，所述采用预设算法在行人代价地图上进行路径搜索，为机器人建立最优行驶路径，具体包括以下步骤：

S301，根据A*算法及所述行人代价地图中每个栅格的代价值，搜索从当前位置到目标位置的最小代价估计值；

S302，确定所述最小代价估计值的搜索路径为所述当前位置到所述目标位置的最优行驶路径。

6.一种具有社会属性的机器人路径规划装置，其特征在于，包括位置获取模块、地图构建模块和路径搜索模块，

所述位置获取模块用于获取激光点云数据，根据所述激光点云数据检测机器人感知区域内的行人相对于机器人激光坐标系的目标位置；

所述地图构建模块用于以所述目标位置为中心，所述行人到机器人的当前位置为长轴方向，构建半椭圆形的行人代价地图，所述行人代价地图中，越靠近行人所在中心的栅格的代价值越大；

所述路径搜索模块用于采用预设算法在所述行人代价地图上进行路径搜索，为所述机器人建立最优行驶路径。