一种移动机器人在未知环境下物体目标导航方法

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种移动机器人在未知环境下物体目标导航方法。

背景技术

移动机器人的应用越来越广泛，发挥着越来越重要的作用，移动机器人可以通过导航系统自行完成点到点的移动，许多导航方案已经根据特定的环境迅速发展起来(LuanP G,Thinh N T.Real-Time Hybrid Navigation System-Based Path Planning andObstacle Avoidance for Mobile Robots[J].Applied Sciences,2020.)，但其实现高度依赖全局地图。

SLAM(Cadena C,Carlone L,Carrillo H,et al.Past,Present,and Future ofSimultaneous Localization And Mapping:Towards the Robust-Perception Age[J].

2016.)是一种机器人在环境中自动定位的同时自动建图的方法。定位是一个估计机器人在地图上的姿态的问题，而建图则是借助于移动机器人上的视觉、惯性或/和激光传感器来重建环境。SLAM前端处理感知任务，使用信号处理和计算机视觉方法，通过观察到的特征之间关系获取环境地图和估计机器人局部位姿。SLAM后端使用优化理论、图论和概率论来估计全局地图和机器人轨迹。SLAM可以建立全局地图，但需要人为操控等方式遍历整个环境，为了让机器人具有自主探索能力，各种机器人自主探索方法应运而生(Yasuda Y,Martins L,Cappabianco F.Autonomous Visual Navigation for Mobile Robots[J].ACMComputing Surveys(CSUR),2020,53(1):1-34.)，导航对于移动机器人来说十分重要，因为他们需要在环境中移动来执行他们的主要任务，如货物的运输、检查、探索或与环境和其中的物体的任何形式的活动。但现有文献中很少提到路径规划和控制。

机器人路径规划是机器人技术的一个基础研究领域，其目标是给定环境下，为机器人寻找一条可行路径，人们对于找到一条高质量的路径越来越感兴趣，根据具体应用，可以通过很多标准衡量路径的质量，如路径长度、规划时间、路径的平滑程度、内存的使用情况等。路径规划主要分为两种主要的方法：经典方法和近似方法(Orozco-Rosas U,MontielO,Sepúlveda R.Mobile robot path planning using membrane evolutionaryartificial potential field[J].Applied Soft Computing,2019,77:236-251.)。经典方法包括路线图方法、单元分解、数学规划、势场法。近似方法基于启发或者元启发算法，可以得到很好的结果但并非最优解，主要包括概率算法，单/多目标生物启发算法、模糊逻辑等。这些方法各有优缺点。它们彼此之间有着深刻的联系，在许多应用中，它们中的一些被结合起来以获得所需最有效、最高效的的运动规划器。在文献中，已经指出经典方法有许多缺点，如困在局部极小值以及在大搜索空间中时间复杂度高。为了克服这些缺点，出现了许多结合了一种或几种近似算法的建议。

多目标路径规划问题主要分为两类，一类是直接采用任意两个目标之间的欧式距离作为两点之间的代价，如Wang等(Wang JK,Meng QH.Real-time decision making andpath planning for robotic autonomous luggage trolley collection at airports[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics:Systems,2021,52(4):2174-2173.)的研究，其应用场景为较为空旷的机场，因此可以忽略障碍物的影响，直接采用欧氏距离作为任意两目标点之间的路径代价，但对于略微复杂的环境，该方法将可能引起较大的路径代价；另一类则会规划出任意两点之间的路径长度，再将其作为两点之间的代价得到访问顺序，这种方法虽然可以得到准确的最优路径，但是会随着目标点的增多，计算成本成指数级增长。

综上，大多数SLAM算法是被动的，其中机器人被手动控制或朝向预定义的路线点行进，并且导航或路径规划算法不主动参与机器人的运动或轨迹。

为此，本发明提出一种移动机器人在未知环境下物体目标导航方法。

发明内容

为了解决目前的移动机器人在未知环境下无法有效进行主动目标搜寻及导航的缺陷，本发明提出一种移动机器人在未知环境下物体目标导航方法。

本发明采用的技术方案是，

一种移动机器人在未知环境下物体目标导航方法，

包括基于SLAM的第一目标探测；

响应于第一目标探测，存储记录目标物，分析计算确定第一导航目标；

依据第一导航目标进行第一次规划路径，获得第一移动路径；

依据第一移动路径进行第一移动，并进行目标探测；

当探测到新的目标物时，存储记录目标物；再次分析计算确定第二导航目标；依据第二导航目标进行第二次规划路径，获得第二移动路径；

依据第二移动路径进行第二移动，并进行目标探测；

直至移动机器人在未知环境下获得目标物，并判断是否为任务目标，若是，该次导航结束。

在一些实施例中，该未知环境具有封闭的边界；

在一些实施例中，移动机器人的初始位置在该封闭的边界内中心位置；

在一些实施例中，移动机器人的初始位置不在该封闭的边界中心位置时，将该中心位置作为第一导航目标；

在一些实施例中，导航结束条件为封闭的边界内全域得到目标探测，并确定目标物是否为任务目标。

在一些实施例中，目标探测采用视觉图像或激光雷达实现目标检测与识别。

在一些实施例中，目标探测采用360度旋转探测；

在一些实施例中，当目标物为0个时，将距当前位置中途无障碍的最远位置选为导航目标；

在一些实施例中，当目标物为多个时，获取每个目标物距当前位置的距离，并将最近的目标物作为导航目标；

在一些实施例中，采用激光雷达获取每个目标物距当前位置的距离；

在一些实施例中，采用纯视觉获取每个目标物距离当前位置的距离；

本发明还提出了上述移动机器人在未知环境下物体目标导航方法在地面、水中或空中搜索中应用。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明提供一种移动机器人在未知环境下物体目标导航方法，该以SLAM、路径规划、目标识别等多种技术的融合，以一种更智能的策略完成了在未知环境下对目标物体的自主探测；本发明可以寻找到所有预设的目标，所用时间比较短，机器人移动路径优化到最短，因此可以高效完成在完全未知环境下寻找所有目标物体的任务。

附图说明

下面结合实施例和附图对本发明进行详细说明，其中：

图1是一种移动机器人在未知环境下物体目标导航方法的流程图；

图2是一种移动机器人在未知环境下边缘位置的物体目标导航示意简图；

图3是一种移动机器人在未知环境下中心位置的物体目标导航示意简图；

图4是一种移动机器人在未知环境下物体目标导航方法的另一实施例的流程简图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的部件或具有相同或类似功能的部件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

请参阅图1-3，一种移动机器人在未知环境下物体目标导航方法，包括：

S1、基于SLAM的第一目标探测；

在一些实施例中，该未知环境100具有封闭的边界101；该移动机器人200在未知环境100内进行任务目标300搜索；

在一些实施例中，移动机器人200进行目标探测采用360度旋转探测，在探测范围201内获得目标物301；在一些实施例中，移动机器人200进行目标探测采用视觉图像或激光雷达实现目标检测与识别。

在一些实施例中，该边界101的位置信息预先已知；在一些实施例中移动机器人200首先进行边界101探测；获取边界101的位置信息，在一些实施例中该边界101由其他辅助设备进行探测，获取边界101的位置信息；

在一些实施例中，该移动机器人200为陆地轮式机器人，该未知环境100为建筑物内部；在一些实施例中，该移动机器人200为水上机器人，该未知环境为水域，对该水域内进行任务目标搜索和导航；在一些实施例中，该移动机器人为水陆两栖机器人，该未知环境100为含有水域的陆地区域，利用该移动机器人200在该未知环境100内进行水陆两栖目标搜索和导航；

在一些实施例中，该移动机器人200为无人机，利用无人机进行任务目标探测搜索和导航；

在一些实施例中，移动机器人的初始位置在该封闭的边界内中心位置；

在一些实施例中，移动机器人的初始位置不在该封闭的边界中心位置时，将该中心位置作为第一导航目标；

S2、响应于第一目标探测，存储记录目标物301，分析计算确定第一导航目标；

在一些实施例中，当目标物301为0个时，第一导航目标为：边界内，距当前位置中途无障碍的最远位置；将该最远位置选为导航目标；

在一些实施例中，当目标物301为多个时，获取每个目标物301距当前位置的距离，第一导航目标为：距当前位置最近的目标物301；将该最近的目标物301作为导航目标；

在一些实施例中，采用激光雷达方式获取每个目标物301距当前位置的距离；

在一些实施例中，采用纯视觉计算方式获取每个目标物301距离当前位置的距离；

S3、依据第一导航目标进行第一次规划路径，利用边界位置信息和目标探测过程中获得目标物的位置信息进行路径规划，获得第一移动路径；

依据第一移动路径进行第一移动，并进行目标探测；

当探测到新的目标物时，存储记录目标物；再次分析计算确定第二导航目标；依据第二导航目标进行第二次规划路径，获得第二移动路径；

依据第二移动路径进行第二移动，并进行目标探测；

在一些实施例中，目标探测过程中记录探测范围位置信息，便于后续判断边界内的未知环境是否全覆盖进行目标探测和搜索。

S4、直至移动机器人在未知环境下获得目标物，并判断是否为任务目标，若是，该次导航结束，如否，继续执行S1直至获得任务目标。

在一些实施例中，移动机器人任务导航结束条件为在封闭的边界内找到一个目标物；

在一些实施例中，移动机器人任务导航结束条件为封闭的边界内全域得到目标探测，并确定目标物是否为任务目标。

请参阅图4，在一些实施例中，(1)、SLAM开始运行，常用的SLAM算法包含视觉SLAM(如ORB-SLAM2，ORB-SLAM3)，激光雷达SLAM(如LIO-SAM)以及多传感器融合SLAM算法(如RTAB-MAP)；(2)、让移动机器人原地旋转360度，对周围环境进行目标检测与识别，基于视觉图像或激光雷达实现目标检测与识别，常用的方法有YOLOv5，Faster R-CNN等；(3)、发现目标物体执行步骤；(4)、否则执行步骤(8)；(4)、如果发现多个目标物体，执行步骤(5)，否则执行步骤(7)；(5)、获取每个目标物体与机器人本体之间的距离；(6)、承接步骤(5)，选择最近的物体作为导航目标，执行步骤(10)；(7)、承接步骤(4)中没有发现多个目标的分支流程，将目标物体作为导航目标，执行步骤(10)；(8)、承接步骤(3)中未发现目标的选项，以当前位置为中心，计算中途无障碍的直线最远距离的位置；(9)承接步骤(8)，将最远位置作为导航目标；(10)承接步骤(6)(7)(9)，进行路径规划；(11)承接步骤(10)，驱动机器人向导航目标进行移动；(12)承接步骤(11)，如果中途发现了新的目标，则重新执行步骤(5),否则继续向导航目标移动；(13)承接步骤(12)，机器人移动到导航目标；(14)承接步骤(13)，判断导航到达的目标是目标物体还是步骤(8)的直线最远距离的位置，如果导航到达的目标是目标物体，则执行步骤(15)，否则执行步骤(16)；(15)、承接步骤(15)，将该目标标物体标记为已完成操作目标；(16)承接步骤(14)或者(15)，判断是否存在未完成靠近操作的已探测到的目标物体，如果存在未完，则执行步骤(5)，否则执行步骤(17)；(17)承接步骤(16)，判断是否所有目标物体已完成操作，如果否，则执行步骤(2)，如果是，则结束任务。

在本说明书的描述中，若出现术语″实施例一″、″本实施例″、″在一个实施例中″等描述，意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于发明或发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例；而且，所描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何一个或多个实施例或示例中以恰当的方式结合。

在本说明书的描述中，术语″连接″、″安装″、″固定″、″设置″、″具有″等均做广义理解，例如，″连接″可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

在本说明书的描述中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

上述对实施例的描述是为了便于该技术领域的普通技术人员能够理解和应用本案技术，熟悉本领域技术的人员显然可轻易对这些实例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其它实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本案不限于以上实施例，对于以下几种情形的修改，都应该在本案的保护范围内：①以本发明技术方案为基础并结合现有公知常识所实施的新的技术方案，该新的技术方案所产生的技术效果并没有超出本发明技术效果之外；②采用公知技术对本发明技术方案的部分特征的等效替换，所产生的技术效果与本发明技术效果相同；③以本发明技术方案为基础进行可拓展，拓展后的技术方案的实质内容没有超出本发明技术方案之外；④利用本发明说明书及附图内容所作的等效变换，直接或间接运用在其他相关的技术领域。