一種機器人智能導航控制方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及機器人控制技術領域，特別是涉及一種機器人智能導航控制方法。
【背景技術】
[0002] 隨著科學技術的發展，自20世紀40年代末以來，進過60多年的發展和研宄，針 對不同的應用領域，機器人從工業機器人，包括機械手臂等固定的簡單機器人，到移動機器 人，再到近代發展的仿人形機器人；從單機器人到多機器人。經歷了翻天覆地的變化。機器 人研宄的目的主要是用于完成人類難以執行的任務，如粉塵、毒氣或不適宜人類生存的環 境以及一些簡單重復性的無聊工作，并且提高人類的工作效率。
[0003] 在機器人相關技術中，導航是核心技術，同時也是實現自動化的關鍵技術。目前 常見的導航方法根據信號類型和信息獲取的方式不同可以分為基于磁場強度變化和作用 的電磁導航、基于陀螺儀檢測的慣性導航、CPS導航、基于反射的超聲波導航、基于路標的導 航、基于機器視覺的導航和射頻識別導航等。專利《一種溫室智能移動機器人視覺導航路徑 識別方法》（發明人高國琴、李明）提出了基于視覺導航路徑識別的方法，文中將圖像從RGB 轉換到HIS顏色空間，利用形態學圖像等方法，結合candy算子提取邊緣離散點并將其擬合 獲取路徑星系，最終實現路徑識別的實時快速性。專利《一種基于自然語言處理的機器人導 航方法》（發明人李新德、張秀龍、戴先中）提出的基于自然語言處理的導航方法，通過分析 自然語言來表示路徑，更新導航意向圖和實際地圖比例完成機器人導航任務。但是上述的 機器人導航方法均不能自主選擇道路前進。
【發明內容】
[0004] 本發明所要解決的技術問題是提供一種機器人智能導航控制方法，使得機器人能 夠自主選擇道路前進。
[0005] 本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：提供一種機器人智能導航控制方 法，包括以下步驟：
[0006] (1)將機器人放置到行動區域中，機器人探測周邊環境，獲取初始最小距離信息；
[0007] (2)對獲取的初始最小距離信息進行判定，如果初始最小距離信息小于約束條件， 則保持靜止；否則機器人開始探測地面環境；
[0008] (3)將獲取的地面環境信息進行濾波，消除采集過程中的噪聲，并對圖像作灰度化 處理，進行路徑提取；
[0009] (4)構建機器人運動模型，將獲取的路徑利用數據關聯技術轉換成機器人可識別 指令，以達到約束機器人實現機器人的定位和路徑識別的目的，實現機器人智能導航控制。
[0010] 所述步驟（1)前還包括對所述機器人的傳感器進行測試的步驟，所述機器人的傳 感器包括紅外傳感器、超聲波傳感器和視頻傳感器，其中，紅外傳感器和超聲波傳感器用來 探測障礙物距離；視頻傳感器用來檢測機器人周邊地圖環境。
[0011] 所述步驟（2)中的約束條件根據機器人所處的環境進行設置。
[0012] 所述步驟（3)主要包括：去噪、灰度化圖像，然后利用圖像分割相關算法提取出路 徑信息，然后二值化，并對提取的圖像進行形態學的閉操作處理。
[0013] 所述步驟（4)中根據機器人的結構構造出適宜于此種機器人的運動模型。
[0014] 有益效果
[0015] 由于采用了上述的技術方案，本發明與現有技術相比，具有以下的優點和積極效 果：本發明通過多傳感器信息的融合處理技術，將所獲取的信息經過處理、轉化為機器所能 識別的指令，能夠做到路線的導航和機器人定位，從而實現機器人的智能導航控制。本發明 可以應用于各類場景，包括室內餐廳送餐、家庭服務等。
【附圖說明】
[0016]圖1是本發明采用的系統功能結構示意圖；
[0017] 圖2是本發明的流程圖；
[0018] 圖3是本發明通過采集的視覺信息提取出的路徑示意圖。
【具體實施方式】
[0019] 下面結合具體實施例，進一步闡述本發明。應理解，這些實施例僅用于說明本發明 而不用于限制本發明的范圍。此外應理解，在閱讀了本發明講授的內容之后，本領域技術人 員可以對本發明作各種改動或修改，這些等價形式同樣落于本申請所附權利要求書所限定 的范圍。
[0020] 本發明的實施方式涉及一種機器人的智能導航控制方法，以PC機為控制平臺，集 視頻采集、距離探測、圖像處理、顯示及控制功能于一體，并通過軟件進行人機交互，實現機 器人智能導航的控制。
[0021] 其系統結構功能如圖1所示，本發明采用CCD攝像頭作為視頻采集工具，它擁有高 圖象分辨率、對獲取機器人周邊環境很有幫助，而環境信息的采集對于后面提取路徑具有 非常重要的作用；PSD超聲波傳感器可以探測機器人周邊障礙物的距離，可以根據距離約 束條件控制機器人的運動；智能控制盒具有ZigBee通信，能夠方便機器人傳送數據至控制 盒、并且能將操控終端發送的指令傳遞給機器人，指導機器人運動。
[0022] 如圖2所示，一種機器人智能導航控制方法，該方法應用于T臺走秀，其步驟為：
[0023] (1)將機器人放置在走秀區域中，先初始化，通過超聲波和紅外傳感探測周邊環 境，獲取初始最小距尚彳目息；
[0024] (2)對獲取的距離進行判定，如果距離小于約束條件，則保持靜止；否則機器人開 始通過C⑶傳感器探測地面環境；
[0025] (3)將獲取的視頻信息進行濾波，消除視頻采集過程中的噪聲，并對圖像作灰度化 處理，進行路徑提取；
[0026] (4)構建機器人運動模型，將獲取路徑和模型相結合，實現機器人T臺走秀控制。
[0027] 所述步驟（1)前還包括對傳感器進行測試，包括紅外傳感器、超聲波傳感器和視 頻傳感器，其中紅外傳感器和超聲波傳感器用來探測障礙物距離；視頻傳感器用來檢測機 器人周邊地圖環境。紅外傳感通過測量反射的角度和返回的時間，可以得到障礙物的距離； 超聲波探測即利用反射時間計算距離，兩者相互補充，提高測量的精度。
[0028] 所述步驟（2)在機器人運動前通過場地的情況，選擇約束距離，本發明根據室內 環境設置約束距離為1. 5m;當檢測到離機器人前方最近的障礙物的距離大于約束條件時， 表明前方無障礙物，機器人處于預備行駛狀態，同時機器人開始采集圖像信息。
[0029] 所述步驟⑶的對圖像信息的處理、提取路徑主要包括：去噪、灰度化圖像，然后 利用圖像分割相關算法提取出路徑信息，然后二值化，并對提取的圖像進行形態學的閉操 作處理，即對二值化處理后的圖像先作膨脹后腐蝕，彌合處理過程存在的較窄的間斷和細 長的溝壑，消除小的孔洞，從而非常清晰的從CCD攝像頭獲取的環境信息中提取出路徑如 圖3所示，為機器人導航做準備。
[0030] 所述步驟（4)根據機器人的結構，構造出適宜于此種機器人的運動模型。本實驗 室利用四輪履帶式機器人，機器人的位姿可以由向量P=[H0]T表示，其中〇表示機 器人的質心在平面坐標中的投影，0表示運動方向和平面坐標x軸的夾角。根據機器人本 身運動特性，可以得到機器人運動方程如下：
[0032] 其中X()、y。為機器人在坐標系中的位置，V。表示質心的速度，《。表示角速度。
[0033] 結合提取的路徑信息和所建立的機器人運動模型，對機器人的運動進行控制，在 行走過程中，根據獲取的路徑信息，判斷是否前方有拐彎，如果存在，則根據機器人的位姿 做預測，根據行進的速度，估測出機器人拐彎的地點和角度信息，指導機器人運動。
[0034] 最后進行終點判定，在所需行駛的路線終點處設置標記，當檢測到標記時發送指 令給控制盒，控制機器人停止運動，否則保持路徑行駛。
[0035] 本發明利用信息融合和圖像處理技術，根據獲取的環境信息和距離探測，對機器 人的位姿進行估計，利用豐富的傳感信息提取路徑，對獲取的圖像信息離線學習，通過模仿 人類在學習中積累經驗的方式，重復提取路徑，并指導機器人的運動方式，將學習到的經驗 存儲在知識庫中，達到對機器人在線運動獲取的視頻中快速有效識別路徑信息的目的，因 此學習控制能夠很好的實現機器人的智能路徑導航與路徑跟蹤，充分體現了智能這一背景 的要求，對機器人的發展提供幫助。
[0036] 圖1中的智能控制盒是基于學習的控制，它是屬于離線的方式，首先將機器人運 動獲取的視頻信息，截取每一幀，對圖像進行路徑提取，將提取的路徑信息指導機器人進行 運動，并進行校正，通過這種離線學習的方式，來提高機器人在線運動中路徑的獲取，達到 智能控制盒自適應控制的目的。
【主權項】
1. 一種機器人智能導航控制方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 將機器人放置到行動區域中，機器人探測周邊環境，獲取初始最小距離信息； (2) 對獲取的初始最小距離信息進行判定，如果初始最小距離信息小于約束條件，則保 持靜止；否則機器人開始探測地面環境； (3) 將獲取的地面環境信息進行濾波，消除采集過程中的噪聲，并對圖像作灰度化處 理，進行路徑提取； (4) 構建機器人運動模型，將獲取的路徑利用數據關聯技術轉換成機器人可識別指令， 以達到約束機器人實現機器人的定位和路徑識別的目的，實現機器人智能導航控制。2. 根據權利要求1所述的機器人智能導航控制方法，其特征在于，所述步驟（1)前還包 括對所述機器人的傳感器進行測試的步驟，所述機器人的傳感器包括紅外傳感器、超聲波 傳感器和視頻傳感器，其中，紅外傳感器和超聲波傳感器用來探測障礙物距離；視頻傳感器 用來檢測機器人周邊地圖環境。3. 根據權利要求1所述的機器人智能導航控制方法，其特征在于，所述步驟（2)中的約 束條件根據機器人所處的環境進行設置。4. 根據權利要求1所述的機器人智能導航控制方法，其特征在于，所述步驟（3)主要包 括：去噪、灰度化圖像，然后利用圖像分割相關算法提取出路徑信息，然后二值化，并對提取 的圖像進行形態學的閉操作處理。5. 根據權利要求1所述的機器人智能導航控制方法，其特征在于，所述步驟（4)中根據 機器人的結構構造出適宜于此種機器人的運動模型。
【專利摘要】本發明涉及一種機器人智能導航控制方法，包括以下步驟：將機器人放置到行動區域中，機器人探測周邊環境，獲取初始最小距離信息；對獲取的初始最小距離信息進行判定，如果初始最小距離信息小于約束條件，則保持靜止；否則機器人開始探測地面環境；將獲取的地面環境信息進行濾波，消除采集過程中的噪聲，并對圖像作灰度化處理，進行路徑提取；構建機器人運動模型，將獲取的路徑利用數據關聯技術轉換成機器人可識別指令，以達到約束機器人實現機器人的定位和路徑識別的目的，實現機器人智能導航控制。本發明通過多傳感器信息的融合處理技術，將所獲取的信息經過處理、轉化為機器所能識別的指令，能夠做到路線導航和機器人的定位。
【IPC分類】G05D1/02
【公開號】CN104898675
【申請號】CN201510306806
【發明人】羅彬 , 郝礦榮, 丁永生, 丁曹凱, 張劍楷
【申請人】東華大學
【公開日】2015年9月9日
【申請日】2015年6月5日