[发明专利]一种基于神经网络的机器人行走方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的机器人行走方法及装置。其中，该方法包括：获取目标位置信息；根据目标位置信息，确定至少两个次目标位置信息；将所述目标位置信息以及所述次目标位置信息通过神经网络模型生成路线信息；根据所述路线信息，执行机器人行走操作。本发明解决了现有技术中机器人行走过程中仅通过单一算法进行路径计算，路径制定效率低，行走精度低的技术问题。

技术领域

本发明涉及机器人领域，具体而言，涉及一种基于神经网络的机器人行走方法及装置。

背景技术

随着智能化、信息化的不断发展，神经网络模型的训练和使用已经广泛地应用于各个领域，例如在机器人行走过程中，往往通过步进电机来对机器人行走步伐进行控制，并通过处理器的计算对机器人的行进路线进行规划和分析。

目前，在机器人行走的过程中，往往采用直接算法对机器人的欲达到地点和起始地点进行规划和计算，并根据相关数据和算法计算出机器人即将行进的路线，其安装在机器人身上的步进电机会根据路线情况进行步进和制动，以达到移动机器人的目的，但是这样仅仅通过起始点和终点进行单一计算路径，导致机器人每次步进移动的时候都需要进行大量的计算工作，且每次步进移动不会根据历史移动情况进行调整和学习，降低了机器人行走的效率和精准度。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于神经网络的机器人行走方法及装置，以至少解决现有技术中机器人行走过程中仅通过单一算法进行路径计算，路径制定效率低，行走精度低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于神经网络的机器人行走方法，包括：获取目标位置信息；根据目标位置信息，确定至少两个次目标位置信息；将所述目标位置信息以及所述次目标位置信息通过神经网络模型生成路线信息；根据所述路线信息，执行机器人行走操作。

可选的，所述根据目标位置信息，确定至少两个次目标位置信息包括：获取预设次目标位置数量信息；根据所述预设次目标位置数量信息计算所述次目标位置信息。

可选的，所述根据所述次目标位置数量信息计算所述次目标位置信息包括：获取机器人的当前位置信息；根据所述当前位置信息与所述目标位置信息，计算距离信息；将所述距离信息与所述预设次目标位置数量信息进行计算，得到所述次目标位置信息。

可选的，所述机器人行走操作包括：机器人步进、机器人目标追踪。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种基于神经网络的机器人行走装置，包括：获取模块，用于获取目标位置信息；确定模块，用于根据目标位置信息，确定至少两个次目标位置信息；生成模块，用于将所述目标位置信息以及所述次目标位置信息通过神经网络模型生成路线信息；执行模块，用于根据所述路线信息，执行机器人行走操作。

可选的，所述确定模块包括：获取单元，用于获取预设次目标位置数量信息；计算单元，用于根据所述预设次目标位置数量信息计算所述次目标位置信息。

可选的，所述计算单元包括：获取子单元，用于获取机器人的当前位置信息；计算子单元，用于根据所述当前位置信息与所述目标位置信息，计算距离信息；计算子单元，还用于将所述距离信息与所述预设次目标位置数量信息进行计算，得到所述次目标位置信息。

可选的，所述机器人行走操作包括：机器人步进、机器人目标追踪。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种包括指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行一种基于神经网络的机器人行走方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种基于神经网络的机器人行走方法。