[发明专利]基于IHDR自主学习框架的轮式移动机器人导航方法

摘要

本发明涉及一种基于IHDR自主学习框架的轮式移动机器人导航方法。包括以下步骤首先指导机器人移动，在此过程中机器人通过kinect传感器和手柄控制量实时采集当前时刻的图像信息和速度值；然后利用IHDR算法建立一种图像输入、速度值输出的映射关系，并将采集到的大量数据以“知识”树状结构的形式存放在机器人中；最后在无人干预的条件下，机器人可以根据当前的图像信息，去检索知识库，从而实现自主导航。该方法可以使得机器人具备跟人一样的思维方式，体现了一种认知能力，而非传统的通过数学模型的方式去导航，智能化程度更高。

主权项

一种基于IHDR自主学习框架的轮式移动机器人导航方法，其特征在于：首先训练机器人移动，在此过程中机器人通过kinect传感器和手柄控制量实时采集当前时刻的图像信息和速度值；然后利用IHDR算法建立图像输入、速度值输出之间的映射关系，并将采集到的图像信息和速度值数据以“知识”树状结构的形式存放在机器人中；最后在无人干预的条件下，机器人根据当前的图像信息，去检索知识库，使机器人自主导航和移动；主要包括如下步骤：步骤1：初始化：完成串口通信、运动参数的配置，并将kincet传感器置于机器人正上方；步骤2：样本训练：预设一条路径，用手柄遥控机器人前后左右移动走完这段路径，并重复多次该路径，以增加训练样本提高训练效果；步骤3：在进行步骤2的操作时，将手柄控制机器人移动的运动控制数据和kinect传感器采集到的数据以相同的采样频率保存下来，作为训练样本；其中，运动控制数据为二通道信息，包括同一个二维平面内水平方向前进速度和后退速度、垂直方向左转速度和右转速度，kinect传感器输出RGB图片和深度信息；步骤4：对RGB图片进行边缘化处理：对每张图片进行Canny边缘化处理，即只提取边缘信息，并将图片所对应的数字矩阵保存下来；步骤5：对样本数据进行归一化处理；步骤6：利用IHDR算法对步骤5获取的归一化数据进行处理，建立IHDR树状结构，并将所得到的知识库存储下来；步骤7：在无人干预的条件下，根据kinect传感器采集到的图像信息，提取RGB图片边缘信息后，机器人开始检索步骤6中生成的IHDR树状结构，得出相应的速度量，并反馈给机器人，使机器人自主移动。