技术领域
[0001] 本
发明属于机器人导航技术领域，尤其涉及一种
机器人自主导航方法及系统。
背景技术
[0002] 随着现代化生产的快速发展，很多场合均采用机器人协助或代替人工完成很多枯燥、繁琐和危险的工作。在机器人工作时，需要机器人按照正确的轨迹运动实现自主导航，从而完成
指定的工作。由于目前自主导航的机器人(如自主巡检机器人、自动运输机器人等)在工作环境中几乎都存在有一定的敏感区域，例如：危险的设备、沟渠等，如果机器人要完全自动移动并避开这些危险区域，则往往需要装备大量高
精度的
传感器。这样机器人在进行自主导航时便可以先根据地图信息规划全局路径，然后再根据高精度传感器检测到的障碍物信息规划局部行走路径，以避开敏感区域。然而，机器人采用的这种自主导航方式对传感器的要求较高，增加了机器人的成本和结构复杂度，并且
算法复杂，计算量大，容易出错。
发明内容
[0003] 本发明
实施例的目的在于提供一种机器人自主导航方法及系统，旨在解决
现有技术中机器人采用的自主导航方式对传感器的要求较高，增加了机器人的成本和结构复杂度，并且算法复杂，计算量大，容易出错的问题。
[0004] 本发明实施例是这样实现的，一种机器人自主导航方法，包括：
[0005] 预先为导航空间制定虚拟路径，所述虚拟路径由坐标点及坐标点与坐标点之间的连接关系组成；
[0006] 获取机器人在所述导航空间中的初始
位置和目的地位置，并根据所述初始位置和所述目的地位置，确定所述机器人对应在所述虚拟路径中的初始坐标点和目的地坐标点；
[0007] 采用路径规划算法计算出在所述虚拟路径中从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点的最
短路径；
[0008] 根据所述最短路径引导所述机器人到达所述目的地坐标点。
[0009] 在本发明实施例所述的机器人自主导航方法中，所述最短路径包括从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点过程中的所有坐标点以及所述目的地坐标点。
[0010] 在本发明实施例所述的机器人自主导航方法中，所述根据所述最短路径引导所述机器人到达所述目的地坐标点具体包括：
[0011] 从所述最短路径中顺序取出坐标点作为单次导航目的地；
[0012] 判断所述机器人是否达到所述单次导航目的地；
[0013] 若所述机器人到达所述单次导航目的地，则判断所述最短路径中的坐标点是否取完；
[0014] 若所述最短路径中的坐标点未取完，则返回从所述最短路径中顺序取出坐标点作为单次导航目的地的步骤；若所述最短路径中的坐标点取完，则所述机器人到达所述目的地坐标点。
[0015] 在本发明实施例所述的机器人自主导航方法中，所述判断所述机器人是否达到所述单次导航目的地之前还包括：
[0016] 判断所述机器人的当前位置是否处于所述最短路径上；
[0017] 若所述当前位置不在所述虚拟路径上，则根据所述当前位置确定所述机器人的当前位置偏离所述最短路径的距离；
[0018] 根据当前位置所述偏离所述最短路径的距离引导所述机器人保持在所述最短路径上。
[0019] 在本发明实施例所述的机器人自主导航方法中，所述根据所述当前位置偏离所述最短路径的距离引导所述机器人保持在所述最短路径上具体包括：
[0020] 将所述当前位置偏离所述最短路径的距离作为偏差，通过PID算法计算得出机器人y轴方向的速度分量，并根据所述y轴方向的速度分量对所述机器人的速度进行调整，所述y轴方向与所述机器人当前运动方向垂直并指向所述最短路径。
[0021] 本发明实施例的另一目的在于提供一种机器人自主
导航系统，包括：
[0022] 虚拟路径设置模
块，用于预先为导航空间制定虚拟路径，所述虚拟路径由坐标点及坐标点与坐标点之间的连接关系组成；
[0023]
定位匹配模块，用于获取机器人在所述导航空间中的初始位置和目的地位置，并根据所述初始位置和所述目的地位置，确定所述机器人对应在所述虚拟路径中的初始坐标点和目的地坐标点；
[0024] 路径规划模块，用于采用路径规划算法计算出在所述虚拟路径中从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点的最短路径；
[0025] 导航控
制模块，用于根据所述最短路径引导所述机器人到达所述目的地坐标点。
[0026] 在本发明实施例提供的所述的机器人自主导航系统中，所述最短路径包括从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点过程中的所有坐标点以及所述目的地坐标点。
[0027] 在本发明实施例提供的所述的机器人自主导航系统中，所述导航
控制模块具体包括：
[0028] 单次导航目的地设置单元，用于从所述最短路径中顺序取出坐标点作为单次导航目的地；
[0029] 第一判断单元，用于判断所述机器人是否达到所述单次导航目的地；
[0030] 第二判断单元，用于若所述机器人到达所述单次导航目的地，则判断所述最短路径中的坐标点是否取完，若所述最短路径中的坐标点未取完，则使所述单次导航目的地设置单元继续从所述最短路径中顺序取出坐标点作为单次导航目的地的；若所述最短路径中的坐标点取完，则所述机器人到达所述目的地坐标点。
[0031] 在本发明实施例提供的所述的机器人自主导航系统中，所述导航控制模块还包括：
[0032] 第三判断单元，用于判断所述机器人的当前位置是否处于所述最短路径上；
[0033] 计算单元，用于若所述当前位置不在所述虚拟路径上，则根据所述当前位置确定所述机器人的当前位置偏离所述最短路径的距离；
[0034] 调整单元，用于根据当前位置所述偏离所述最短路径的距离引导所述机器人保持在所述最短路径上。
[0035] 在本发明实施例提供的所述的机器人自主导航系统中，所述调整单元具体用于：
[0036] 将所述当前位置偏离所述最短路径的距离作为偏差，通过PID算法计算得出机器人y轴方向的速度分量，并根据所述y轴方向的速度分量对所述机器人的速度进行调整，所述y轴方向与所述机器人当前运动方向垂直并指向所述最短路径。
[0037] 实施本发明实施例提供的一种机器人自主导航方法及系统具有以下有益效果：
[0038] 本发明实施例由于预先为导航空间制定虚拟路径，所述虚拟路径由坐标点及坐标点与坐标点之间的连接关系组成；然后获取机器人在所述导航空间中的初始位置和目的地位置，并根据所述初始位置和所述目的地位置，确定所述机器人对应在所述虚拟路径中的初始坐标点和目的地坐标点；采用路径规划算法计算出在所述虚拟路径中从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点的最短路径；最后，根据所述最短路径引导所述机器人到达所述目的地坐标点，从而不需要借助高精度的传感器即可使机器人顺利的达到导航目的地，降低了机器人的成本，并且减小了机器人自主导航系统的复杂度和导航过程中的计算量，提高了机器人自主导航系统的可靠性。
附图说明
[0039] 图1是本发明实施例提供的一种机器人自主导航方法的具体实现
流程图；
[0040] 图2是图1所示实施例中S104的具体实现流程图；
[0041] 图3是图1所示实施例中S104的另一具体实现流程图；
[0042] 图4是机器人速度合成示意图；
[0043] 图5是本发明实施例提供的一种机器人自主导航系统的结构示意图。
具体实施方式
[0044] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0045] 图1是本发明实施例提供的一种机器人自主导航方法的具体实现流程图。参见图1所示，本发明实施例提供的一种机器人自主导航方法包括：
[0046] 在S101中，预先为导航空间制定虚拟路径，所述虚拟路径由坐标点及坐标点与坐标点之间的连接关系组成。
[0047] 在本发明实施例中，所述虚拟路径为用户预先根据导航空间的环境指定的路径，由导航空间中一系列的坐标点及坐标点与坐标点之间的连接关系组成，机器人可以在所述虚拟路径上自主运动，并且所述虚拟路径在实际环境中并不可见，而是以地图的形式存储在所述机器人自主导航系统中。
[0048] 在S102中，获取机器人在所述导航空间中的初始位置和目的地位置，并根据所述初始位置和所述目的地位置，确定所述机器人对应在所述虚拟路径中的初始坐标点和目的地坐标点。
[0049] 在本发明实施例中，每个坐标点均对应有唯一的经纬度，当需要使机器人进行自主导航时，首先设置机器人的目的地位置，由用户输入设置的目的地地址，然后由机器人内部的定位装置自动获取当前位置的经纬度和所述目的地地址所对应的经纬度，并将所述当前位置的经纬度和目的地位置的经纬度与所述虚拟路径中的坐标点的经纬度相匹配，以找出所述虚拟路经中离所述机器人的当前位置最近的坐标点和离所述目的地位置最近的坐标点，这两个坐标点即分别为机器人在所述虚拟路径上的初始坐标点和目的地坐标点。需要说明的是，用户在设置机器人的目的地时，需要保证机器人的初始位置和目的地位置均在所述虚拟路径附近。
[0050] 在S103中，采用路径规划算法计算出在所述虚拟路径中从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点的最短路径。
[0051] 在本实施例中，所述路径规划算法为A*算法或者迪杰斯特拉算法，所述最短路径包括从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点过程中的所有坐标点以及所述目的地坐标点。
[0052] 在S104中，根据所述最短路径引导所述机器人到达所述目的地坐标点。
[0053] 作为一具体实现示例，图2示出了S104的具体实现流程，参见图2所示，S104的具体实现流程详述如下：
[0054] 在S201中，从所述最短路径中顺序取出坐标点作为单次导航目的地；
[0055] 在S202中，判断所述机器人是否达到所述单次导航目的地；
[0056] 在S203中，若所述机器人到达所述单次导航目的地，则判断所述最短路径中的坐标点是否取完；
[0057] 在S204-1中，若所述最短路径中的坐标点未取完，则返回从所述最短路径中顺序取出坐标点作为单次导航目的地的步骤；
[0058] 在S204-2中，若所述最短路径中的坐标点取完，则所述机器人到达所述目的地坐标点。
[0059] 作为另一实现实例，图3示出了S104的另一具体实现流程，参见图3所示，本实施例相对于上一实现示例，S104的具体实现流程，在判断所述机器人是否达到所述单次导航目的地之前还包括：
[0060] 在S302中，判断所述机器人的当前位置是否处于所述最短路径上；
[0061] 在S303中，若所述当前位置不在所述虚拟路径上，则根据所述当前位置确定所述机器人的当前位置偏离所述最短路径的距离；
[0062] 在S304中，根据当前位置所述偏离所述最短路径的距离引导所述机器人保持在所述最短路径上。
[0063] 在本实现示例中，S304具体包括：将所述当前位置偏离所述最短路径的距离作为偏差，通过PID算法计算得出机器人y轴方向的速度分量，并根据所述y轴方向的速度分量对所述机器人的速度进行调整，以使所述机器人保持在所述最短路径左右的极小范围内，所述y轴方向与所述机器人当前运动方向(即图4中的x轴方向)垂直并指向所述最短路径，调整后的合成速度由x轴方向和y轴方向的速度分量共同合成，具体可参见图4所示。
[0064] 需要说明的是，本实现示例中的步骤S301、步骤S305～S308分别与图2所示实现示例中的步骤S201～S204-2相同，因此，在此不再累述。
[0065] 以上可以看出，本发明实施例提供的一种机器人自主导航方法，由于预先为导航空间制定虚拟路径，所述虚拟路径由坐标点及坐标点与坐标点之间的连接关系组成；然后获取机器人在所述导航空间中的初始位置和目的地位置，并根据所述初始位置和所述目的地位置，确定所述机器人对应在所述虚拟路径中的初始坐标点和目的地坐标点；采用路径规划算法计算出在所述虚拟路径中从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点的最短路径；最后根据所述最短路径引导所述机器人到达所述目的地坐标点，从而不需要借助高精度的传感器即可使机器人顺利的达到导航目的地，降低了机器人的成本，并且减小了机器人自主导航系统的复杂度和导航过程中的计算量，提高了机器人自主导航系统的可靠性。
[0066] 图5是本发明实施例提供的一种机器人自主导航系统的结构示意图，该系统用于运行图1～图3所示实施例提供的方法。为了便于说明仅仅示出了与本实施例相关的部分。
[0067] 参见图5所示，本实施例包括一种机器人自主导航系统，包括：
[0068] 虚拟路径设置模块1，用于预先为导航空间制定虚拟路径，所述虚拟路径由坐标点及坐标点与坐标点之间的连接关系组成；
[0069] 定位匹配模块2，用于获取机器人在所述导航空间中的初始位置和目的地位置，并根据所述初始位置和所述目的地位置，确定所述机器人对应在所述虚拟路径中的初始坐标点和目的地坐标点；
[0070] 路径规划模块3，用于采用路径规划算法计算出在所述虚拟路径中从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点的最短路径；
[0071] 导航控制模块4，用于根据所述最短路径引导所述机器人到达所述目的地坐标点。
[0072] 可选的，所述最短路径包括从所述初始坐标点到达所述目的地坐标点过程中的所有坐标点以及所述目的地坐标点。
[0073] 可选的，所述导航控制模块4具体包括：
[0074] 单次导航目的地设置单元41，用于从所述最短路径中顺序取出坐标点作为单次导航目的地；
[0075] 第一判断单元42，用于判断所述机器人是否达到所述单次导航目的地；
[0076] 第二判断单元43，用于若所述机器人到达所述单次导航目的地，则判断所述最短路径中的坐标点是否取完，若所述最短路径中的坐标点取完，则所述机器人到达所述目的地坐标点；若所述最短路径中的坐标点未取完，则使所述单次导航目的地设置单元41继续从所述最短路径中顺序取出坐标点作为单次导航目的地的。
[0077] 可选的，所述导航控制模块4还包括：
[0078] 第三判断单元44，用于判断所述机器人的当前位置是否处于所述最短路径上；
[0079] 计算单元45，用于若所述当前位置不在所述虚拟路径上，则根据所述当前位置确定所述机器人的当前位置偏离所述最短路径的距离；
[0080] 调整单元46，用于根据当前位置所述偏离所述最短路径的距离引导所述机器人保持在所述最短路径上。
[0081] 可选的，所述调整单元46具体用于：
[0082] 将所述当前位置偏离所述最短路径的距离作为偏差，通过PID算法计算得出机器人y轴方向的速度分量，并根据所述y轴方向的速度分量对所述机器人的速度进行调整，所述y轴方向与所述机器人当前运动方向垂直并指向所述最短路径。
[0083] 需要说明的是，本发明实施例提供的上述系统中各个模块，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
[0084] 因此，可以看出，本发明实施例提供的一种机器人自主导航系统，同样不需要借助高精度的传感器即可使机器人顺利的达到导航目的地，降低了机器人的成本，并且减小了机器人自主导航系统的复杂度和导航过程中的计算量，提高了机器人自主导航系统的可靠性。
[0085] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何
修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
