[发明专利]一种移动机器人自主导航方法

说明书

本发明揭示了一种移动机器人自主导航方法，基于位操作的地图检索查询，将所述地图保存在缓存数组里；应用多模概率函数，在可行区域内近似逼近目标函数，寻找最优路径。本发明结合了建图和路径规划的方法，使得机器人可以顺利的完成导航任务。此方法不仅提高了机器人对于周围环境的感知速度，并且同时也提高了机器人完成指定任务的成功率。实现了导航任务的规模化和自动化部署。

技术领域

本发明涉及机器人领域，特别是涉及一种移动机器人自主导航方法。

背景技术

在过去几十年中，移动机器人导航技术日渐发展，使得移动机器人可以完成一些基本的任务。随着自动化技术的不断提升，人们对于移动机器人的要求也在不断提高。例如在完成任务途中的精度要求以及任务的完成度等各个方面都在不断的提高。

机器人在完成这些任务的先决条件之一是对周围的环境具有准确的感知能力，并且将环境在一定时间内存储起来，用于下一步的任务决策。这个过程一般来说就是建立机器人可以理解的地图。建图的准确性直接决定了机器人对于给定任务执行的准确性。通常的建图方法利用Inverse Sensor Model方法建立传感器数据融合模型，从而避免复杂的计算。当数据量较大时，一般而言用四叉树或者八叉树存储数据。但是如果对于实时性要求较高的场景，这样的存储方法不一定能胜任。

因此，需要一种移动机器人自主导航方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种移动机器人自主导航方法，传感器接受到的信息处理后利用数组缓存建立机器人可以理解的局部地图，利用字节的比特操作从而简化查询地图上的对应位置的花销，提高查询效率。

为解决上述技术问题，本发明提供一种移动机器人自主导航方法，包括步骤：

基于位操作的地图检索查询，将所述地图保存为在缓存数组里；

应用多模概率函数，在可行区域内近似逼近目标函数，寻找最优路径。

进一步的，通过接受外部数据建立地图，并更新机器人距离每一个障碍物的距离。

进一步的，所述外部数据为传感器数据。

进一步的，所述缓存数组为一长度为N的连续数组。

进一步的，将空间点的位置栅格化，得到一个感知点的整数指数x，定义一补偿指数作为机器人局部坐标系的开始位置，建立全局坐标到机器人局部坐标的转化关系。

进一步的，通过公式(1)得到所述传感器数据是否在地图上：

是否在地图上(x)＝0＝x-oN (1)

其中，x为正整数，N为正整数，o为坐标系原点。

进一步的，如果所述传感器数据位于地图的缓存数组上，则通过公式(2)判断此数据点在所述缓存数组上的具体位置：

数组地址(x)＝(x-o)mod N (2)

其中，x为正整数，N为正整数，o为坐标系原点，mod为取余操作。

进一步的，位操作判断判断所述传感器数据的具体位置，通过公式(3)和公式(4)判断：

是否在地图上(x)＝！((x-o)(～(2^p-1))) (3)

数组地址(x)＝(x-0)(2^p-1) (4)

其中，x为正整数，N＝2^p为数组长度，o为坐标系原点，～为取反操作。

进一步的，根据Bresenham算法将所述传感器数据到数据点之间的位置进行相应的射线跟踪操作，更新地图。