CN105094130A激光制导地图构建的agv搬运机器人导航方法和装置

摘要
本发明公开了一种激光制导地图构建的搬运机器人导航方法和装置，所述方法包括步骤：获取作业区域的拓扑地图、几何地图以及搬运机器人的目标终点；获取由激光测距仪和里程计测量的搬运机器人的定位信息，其中所述定位信息包括搬运机器人的位置坐标和自定位位姿；依据所述定位信息和所述拓扑地图生成全局规划路径；根据所述定位信息获取与所述搬运机器人的位置坐标关联的栅格地图，并依据所述全局规划路径生成用于指示搬运机器人运动的指令。本发明只需通过激光测距仪和里程计获取搬运机器人的定位信息即可实现对搬运机器人的实时导航，无需再搬运机器人的作业区域加装其他任何的导航引导材料或结构。

公开号 CN105094130 A
发布类型 申请
专利申请号 CN 201510464405
公开日 2015年11月25日
申请日期 2015年7月29日
优先权日 2015年7月29日
发明者 周雪峰, 蒋晓明, 刘晓光, 李凯格, 程韬波, 黄丹
申请人 广东省自动化研究所

说明
激光制导地图构建的AGV搬运机器人导航方法和装置
【技术领域】

[0001] 本发明涉及机器人导航技术，特别是涉及一种激光制导地图构建的搬运机器人导航方法和装置。

【背景技术】

[0002] 随着物流系统的迅速发展，搬运机器人(简称AGV，Automated Guided Vehicle)广泛运用于工业、军事、交通运输、电子等领域。搬运机器人，指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。

[0003] 搬运机器人以轮式移动为特征，较之步行、爬行或其它非轮式的移动机器人具有行动快捷、工作效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势。与物料输送中常用的其他设备相比，搬运机器人的活动区域无需铺设轨道、支座架等固定装置，不受场地、道路和空间的限制。因此，在自动化物流系统中，最能充分地体现其自动性和柔性，实现高效、经济、灵活的无人化生产。

[0004]目前能够用于搬运机器人的导航/导引技术主要有以下几种:直接坐标、电磁导弓丨、光学导引、全球定位系统导航、惯性导航、反射式激光导航。D直接坐标方式用定位块将的行驶区域分成若干坐标小区域，通过对小区域的计数实现导引。2)电磁导引是在搬运机器人的行驶路径上埋设金属线，并在金属线加载导引频率，通过对导引频率的识别来实现搬运机器人的导引。3)磁带导航是在路面上贴磁带替代在地面下埋设金属线，通过磁感应信号实现导引。4)惯性导航是在搬运机器人上安装陀螺仪，在行驶区域的地面上安装定位块，搬运机器人可通过对陀螺仪偏差信号(角速率)的计算及地面定位块信号的采集来确定自身的位置和航向，从而实现导引。5)全球定位系统导航是通过卫星对非固定路面系统中的控制对象进行跟踪和制导。6)反射式激光导引是在搬运机器人行驶路径的周围安装位置精确的激光反射板，搬运机器人通过激光扫描器发射激光束，同时采集由反射板反射的激光束，来确定其当前的位置和航向，并通过连续的三角几何运算来实现搬运机器人的导引。

[0005] 现有的搬运机器人导航方式都或多或少存在缺陷和不足:

[0006] I)直接坐标导航方式地面测量安装复杂，工作量大，导引精度和定位精度较低，且无法满足复杂路径的要求。

[0007] 2)电磁导航路径难以更改扩展，对复杂路径的局限性大。

[0008] 3)磁带导航方式易受环路周围金属物质的干扰，磁带易受机械损伤，导引的可靠性受外界影响较大。

[0009] 4)惯性导航方式制造成本较高，导引的精度和可靠性与陀螺仪的制造精度及其后续信号处理密切相关。

[0010] 5)全球定位系统导航方式精度取决于卫星在空中的固定精度和数量，以及控制对象周围环境等因素。高精度的导航系统的制造成本昂贵。

[0011] 相比较而言，反射式激光导航定位精确，能够适合多种现场环境，是目前国外许多生产厂家优先采用的先进导引方式。

[0012] 发明人发现反射式激光导航需要在搬运机器人行驶路径周围预先垂直设置好一系列反光板，达到定位和定向的目的，因此成本高。另外，反射式激光导航需要安装反光板，对搬运机器人运行的周边环境有破坏，降低了搬运机器人的应用范围(在电信、化工等行业中，搬运机器人的安装不得破坏周边环境)。反射式激光导航定位和定向精度与安装反光板的数量有关，从节约成本的角度考虑，一般都选择尽可能少的安装反光板。由于障碍物(包括环境视觉死角)的影响，搬运机器人的运动路线受限。

【发明内容】

[0013] 基于此，有必要针对现有技术的问题，提供一种激光制导地图构建的搬运机器人导航方法。

[0014] 一种激光制导地图构建的搬运机器人导航方法，包括步骤:

[0015] SlOl:获取作业区域的拓扑地图、几何地图以及搬运机器人的目标终点；

[0016] S102:获取由激光测距仪和里程计测量的搬运机器人的定位信息，其中所述定位信息包括搬运机器人的位置坐标和自定位位姿；

[0017] S103:依据所述定位信息、目标终点和所述拓扑地图生成全局规划路径；

[0018] S104:根据所述定位信息获取与所述搬运机器人的位置坐标关联的栅格地图，并依据所述全局规划路径生成用于指示搬运机器人运动的指令。

[0019] 相应地，本发明还提供一种激光制导地图构建的搬运机器人导航装置，包括:

[0020] 第一获取模块，用于获取作业区域的拓扑地图、几何地图以及搬运机器人的目标辣占.z、 V，

[0021] 第二获取模块，用于获取由激光测距仪和里程计测量的搬运机器人的定位信息，其中所述定位信息包括搬运机器人的位置坐标和自定位位姿；

[0022] 路径规划模块，用于依据所述定位信息和所述拓扑地图生成全局规划路径；

[0023] 控制模块，用于根据所述定位信息获取与所述搬运机器人的位置坐标关联的栅格地图，并依据所述全局规划路径生成用于指示搬运机器人运动的指令。

[0024] 本发明首先利用拓扑地图或几何地图生成全局规划路径，并在搬运机器人运动的过程中，通过激光测距仪和里程计获取搬运机器人的定位信息，然后根据所述定位信息搜寻对应的栅格地图。最后结合栅格地图和全局规划路径，生成用于指示搬运机器人运动的指令。本发明只需通过激光测距仪和里程计获取搬运机器人的定位信息即可实现对搬运机器人的实时导航，无需再搬运机器人的作业区域加装其他任何的导航引导材料或结构，在保证搬运机器人导航精度的情况下节约了搬运机器人的导航成本。一方面，避免了对搬运机器人作业区域的环境破坏，另一方面大大加强了搬运机器人的应用范围。

【附图说明】

[0025] 图1为本发明一种激光制导地图构建的搬运机器人导航方法一个实施例的流程图；

[0026] 图2为本发明一种激光制导地图构建的搬运机器人导航装置一个实施例的结构框图。【具体实施方式】

[0027] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

[0028] 请参阅图1，其是本发明一种激光制导地图构建的搬运机器人导航方法一个实施例的流程图。

[0029] 一种激光制导地图构建的搬运机器人导航方法，包括步骤:

[0030] SlOl:获取作业区域的拓扑地图、几何地图以及搬运机器人的目标终点；

[0031] 所述拓扑地图包括作业区域障碍物、可运行道路等环境的拓扑关系。当获取了搬运机器人的起点和目标终点时，即可生成一个用拓扑连接形式展现的全局规划路径。

[0032] 所述几何地图包括通过几何图形表示作业区域障碍物、可运行道路等环境的地图。

[0033] S102:获取由激光测距仪和里程计测量的搬运机器人的定位信息；

[0034] 接收获取由激光测距仪和里程计测量的搬运机器人的定位信息。当激光测距仪能够准确测量搬运机器人的定位信息时，则取激光测距仪所测量的信息作为搬运机器人的定位信息。否则，取里程计的估算值作为搬运机器人的定位信息。其中所述定位信息包括搬运机器人的位置坐标和自定位位姿；所述自定位位姿包括搬运机器人当前所指向的方向。

[0035] S103:依据所述定位信息、目标终点和所述拓扑地图生成全局规划路径；

[0036] 根据步骤S102获得的定位信息、步骤SlOl获得的搬运机器人的目标重点，结合所述拓扑地图，通过预设算法，生成全局规划路径。其中，所述预设算法可以是启发式搜索算法、最短路径规划法或者其他算法。

[0037] S104:根据所述定位信息获取与所述搬运机器人的位置坐标关联的栅格地图，并依据所述全局规划路径生成用于指示搬运机器人运动的指令。

[0038] 根据所述定位信息获取与所述定位信息相匹配的几何地图，将所述几何地图栅格化，生成栅格地图，结合全局规划路径，生成搬运机器人在改点的用于指示搬运机器人运动的指令。在搬运机器人运动的过程当中，重复执行步骤S102和步骤S104，直到搬运机器人到达目标终点为止。

[0039] 本发明首先利用拓扑地图或几何地图生成全局规划路径，并在搬运机器人运动的过程中，通过激光测距仪和里程计获取搬运机器人的定位信息，然后根据所述定位信息搜寻对应的栅格地图。最后结合栅格地图和全局规划路径，生成用于指示搬运机器人运动的指令。本发明只需通过激光测距仪和里程计获取搬运机器人的定位信息即可实现对搬运机器人的实时导航，无需再搬运机器人的作业区域加装其他任何的导航引导材料或结构，在保证搬运机器人导航精度的情况下节约了搬运机器人的导航成本。一方面，避免了对搬运机器人作业区域的环境破坏，另一方面大大加强了搬运机器人的应用范围。

[0040] 在一个实施例中，上述步骤S102可以包括以下步骤:

[0041] S201:接收激光传感器扫描的周围环境信息；

[0042] 所述周围环境信息包括搬运机器人至各个障碍物的距离。

[0043] S202:利用预设窗函数将所述周围环境信息进行滤波，并将滤波后的周围环境信息进行直线拟合，生成拟合数据；

[0044] 在实际的作业环境中，激光传感器发送的数据存在比较多的干扰数据或者无用数据，利用预设的窗函数将所述周边环境信息进行滤波，获得纯净的周围环境信息。

[0045] 然后将滤波后的环境信息通过预设的拟合算法进行直线拟合，生成拟合数据。

[0046] S203:将所述拟合数据与预选的几何地图进行特征匹配，判断所述拟合数据与预先的几何地图是否匹配。

[0047] 利用预设的特征匹配算法，计算拟合数据和所述几何地图的特征值。将所述拟合数据与预选的几何地图进行特征匹配，判断所述拟合数据与预先的几何地图是否匹配。

[0048] S204:若匹配，则对所述拟合数据与预选的几何地图的匹配度进行门限过滤，若过滤成功，则通过预设位姿公式计算自定位位姿。

[0049] 若匹配，则需要对所述拟合数据与预选的几何地图的匹配度进行门限过滤，即检验所述拟合数据和几何地图的匹配程度，若过滤成功，则说明所述拟合数据和几何地图高度匹配，此时通过预设位姿公式计算自定位位姿。

[0050] S205:若不匹配或过滤失败，则通过里程计估算自定位位姿。

[0051] 在不匹配或者过滤失败时，则说明激光传感器返回的周围环境信息不理想，此时通过里程计估算自定位位姿。

[0052] 本实施例通过激光传感器和里程计结合，能够准确地获取搬运机器人的自定位位姿，避免了加装其他任何的导航引导材料或结构，一方面能够节约导航成本，另一方面能够准确地获得搬运机器人的自定位位姿。

[0053] 在一个实施例中，上述步骤S103可以包括:

[0054] S301:将所述拓扑地图划分成复数个网格；

[0055] 将拓扑地图划分成复数个网格，可依据搬运机器人的运动精度划分。

[0056] S302:将搬运机器人的位置坐标所在的方格作为父方格，寻找该父方格可到达的子方格；

[0057] 确定搬运机器人的位置坐标所在的方格，将该方格作为父方格，寻找搬运机器人在该父方格以一个步长能够到达的子方格。

[0058] S303:计算每一子方格的估价函数值，其中所述估价函数值等于搬运机器人的初始坐标至该子方格的实际代价加上该子方格至目标方格的估计代价；

[0059] 针对步骤S302寻找获得的子方格，计算每一子方格的估价函数值。该估价函数值等于搬运机器人的初始坐标(即搬运机器人的起点)至该子方格的实际代价加上该子方格至目标方格的估计代价。搬运机器人跨越一个方格，即可视为一个代价。

[0060] S304:若某一子方格的估价函数值最低，则将该子方格作为所述父方格的下一到达位置；

[0061] 计算所有子方格的估价函数值之后，确定估价函数值最低的子方格，将该子方格作为所述父方格的下一到达位置。

[0062] S305:判断所述子方格是否为目标终点所在的方格，若否，则将该子方格作为父方格，并重复执行步骤S302至S305。

[0063] 判断下一到达位置是否为目标终点，即确定该子方格是否为目标终点的方格，如果是，则生成全局规划路径。如果否，则将该子方格作为父方格，并重复执行步骤S302至S305，直到下一到达位置为目标终点为止。

[0064] 本实施例通过启发式搜索算法来确定全局规划路径，能够获得至目标终点最短的全局规划路径。

[0065] 在一个实施例中，上述步骤S104中，根据所述定位信息获取与所述搬运机器人的位置坐标关联的栅格地图的步骤，可以包括:

[0066] S401:获取激光传感器扫描的周围环境信息；

[0067] 获取由激光传感器扫描的搬运机器人所在位置的周边环境信息。

[0068] S402:利用预设窗函数将所述周围环境信息进行滤波，并利用预设特征提取公式提取滤波后的周围环境信息的特征值；

[0069] 利用预设的窗函数将所述周边环境信息进行滤波，获得纯净的周围环境信息。并对滤波后的周围环境信息利用预设特征提取公式提取滤波后的周边环境信息的特征值。

[0070] S403:将所述特征值进行直线拟合，生成拟合曲线；

[0071] 通过系统预设的拟合算法，将所述特征值进行直线拟合生成拟合曲线。

[0072] S404:依据所述拟合曲线扫描获得与所述拟合曲线匹配几何地图，并将所述几何地图栅格化，获得该栅格地图。

[0073] 然后依据所述拟合曲线，从几何地图中扫描获得与该拟合曲线相匹配的几何地图。最后将所述几何地图栅格化，以获得栅格地图。

[0074] 一种激光制导地图构建的搬运机器人导航装置，包括:

[0075] 第一获取模块201，用于获取作业区域的拓扑地图、几何地图以及搬运机器人的目标终点；

[0076] 第二获取模块202，用于获取由激光测距仪和里程计测量的搬运机器人的定位信息，其中所述定位信息包括搬运机器人的位置坐标和自定位位姿；

[0077] 路径规划模块203，用于依据所述定位信息和所述拓扑地图生成全局规划路径；

[0078] 控制模块204，用于根据所述定位信息获取与所述搬运机器人的位置坐标关联的栅格地图，并依据所述全局规划路径生成用于指示搬运机器人运动的指令。

[0079] 本实施例各模块的运行方式与方法中的相同，此处不再赘述。

[0080] 本发明首先通过路径规划模块203利用拓扑地图或几何地图生成全局规划路径，并在搬运机器人运动的过程中，第二获取模块202通过激光测距仪和里程计获取搬运机器人的定位信息，然后控制模块204根据所述定位信息搜寻对应的栅格地图。最后控制模块204结合栅格地图和全局规划路径，生成用于指示搬运机器人运动的指令。本发明只需通过激光测距仪和里程计获取搬运机器人的定位信息即可实现对搬运机器人的实时导航，无需再搬运机器人的作业区域加装其他任何的导航引导材料或结构，在保证搬运机器人导航精度的情况下节约了搬运机器人的导航成本。一方面，避免了对搬运机器人作业区域的环境破坏，另一方面大大加强了搬运机器人的应用范围。

[0081] 在一个实施例中，所述第二获取模块202，可以包括:

[0082] 接收模块，用于接收激光传感器扫描的周围环境信息；

[0083] 第一拟合模块，用于利用预设窗函数将所述周围环境信息进行滤波，并将滤波后的周围环境信息进行直线拟合，生成拟合数据；

[0084] 特征匹配模块，用于将所述拟合数据与预选的几何地图进行特征匹配，判断所述拟合数据与预先的几何地图是否匹配。

[0085] 位姿计算模块，用于在匹配且对所述拟合数据与预选的几何地图的匹配度进行门限过滤成功时，通过预设位姿公式计算自定位位姿。

[0086] 位姿估算模块，用于在不匹配或过滤失败时，通过里程计估算自定位位姿。

[0087] 本实施例各模块的运行方式与方法中的相同，此处不再赘述。

[0088] 在一个实施例中，所述路径规划模块203，可以包括:

[0089]网格化模块，用于将所述拓扑地图划分成复数个网格；

[0090] 搜寻模块，用于将搬运机器人的位置坐标所在的方格作为父方格，搜寻该父方格可到达的子方格；

[0091] 估价函数值计算模块，用于计算每一子方格的估价函数值，其中所述估价函数值等于搬运机器人的初始坐标至该子方格的实际代价加上该子方格至目标方格的估计代价；

[0092] 判定模块，用于在某一子方格的估价函数值最低时，将该子方格判定为所述父方格的下一到达位置；

[0093]调用模块，用于判断所述子方格是否为目标终点所在的方格，若否时，将该子方格作为父方格，并调用搜寻模块、估价函数值计算模块和判定模块。

[0094] 本实施例各模块的运行方式与方法中的相同，此处不再赘述。

[0095] 在一个实施例中，所述控制模块204，包括:

[0096] 第三获取模块，用于获取激光传感器扫描的周围环境信息；

[0097] 特征提取模块，用于利用预设窗函数将所述周围环境信息进行滤波，并利用预设特征提取公式提取滤波后的周围环境信息的特征值；

[0098] 拟合模块，用于将所述特征值进行直线拟合，生成拟合曲线；

[0099] 扫描模块，用于扫描栅格地图中是否包括所述拟合曲线，若包括则获取该栅格地图。

[0100] 本实施例各模块的运行方式与方法中的相同，此处不再赘述。

[0101] 以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
权利要求(8)
1.一种激光制导地图构建的搬运机器人导航方法，其特征在于，包括步骤: 5101:获取作业区域的拓扑地图、几何地图以及搬运机器人的目标终点； 5102:获取由激光测距仪和里程计测量的搬运机器人的定位信息，其中所述定位信息包括搬运机器人的位置坐标和自定位位姿； 5103:依据所述定位信息、目标终点和所述拓扑地图生成全局规划路径； 5104:根据所述定位信息获取与所述搬运机器人的位置坐标关联的栅格地图，并依据所述全局规划路径生成用于指示搬运机器人运动的指令。
2.根据权利要求1所述的激光制导地图构建的搬运机器人导航方法，其特征在于，所述获取由激光测距仪和里程计测量的搬运机器人的定位信息的步骤，包括: 5201:接收激光传感器扫描的周围环境信息； 5202:利用预设窗函数将所述周围环境信息进行滤波，并将滤波后的周围环境信息进行直线拟合，生成拟合数据； 5203:将所述拟合数据与预选的几何地图进行特征匹配，判断所述拟合数据与预先的几何地图是否匹配。 5204:若匹配，则对所述拟合数据与预选的几何地图的匹配度进行门限过滤，若过滤成功，则通过预设位姿公式计算自定位位姿。 5205:若不匹配或过滤失败，则通过里程计估算自定位位姿。
3.根据权利要求1所述的激光制导地图构建的搬运机器人导航方法，其特征在于，所述依据所述定位信息、目标终点和所述拓扑地图生成全局规划路径的步骤，包括: 5301:将所述拓扑地图划分成复数个网格；5302:将搬运机器人的位置坐标所在的方格作为父方格，寻找该父方格可到达的子方格； 5303:计算每一子方格的估价函数值，其中所述估价函数值等于搬运机器人的初始坐标至该子方格的实际代价加上该子方格至目标方格的估计代价；5304:若某一子方格的估价函数值最低，则将该子方格作为所述父方格的下一到达位置； 5305:判断所述子方格是否为目标终点所在的方格，若否，则将该子方格作为父方格，并重复执行步骤S302至S305。
4.根据权利要求1所述的激光制导地图构建的搬运机器人导航方法，其特征在于，根据所述定位信息获取与所述搬运机器人的位置坐标关联的栅格地图步骤，包括: 5401:获取激光传感器扫描的周围环境信息； 5402:利用预设窗函数将所述周围环境信息进行滤波，并利用预设特征提取公式提取滤波后的周围环境信息的特征值； 5403:将所述特征值进行直线拟合，生成拟合曲线； S404:依据所述拟合曲线扫描获得与所述拟合曲线匹配几何地图，并将所述几何地图栅格化，获得该栅格地图。
5.一种激光制导地图构建的搬运机器人导航装置，其特征在于，包括: 第一获取模块，用于获取作业区域的拓扑地图、几何地图以及搬运机器人的目标终占.V ， 第二获取模块，用于获取由激光测距仪和里程计测量的搬运机器人的定位信息，其中所述定位信息包括搬运机器人的位置坐标和自定位位姿； 路径规划模块，用于依据所述定位信息和所述拓扑地图生成全局规划路径； 控制模块，用于根据所述定位信息获取与所述搬运机器人的位置坐标关联的栅格地图，并依据所述全局规划路径生成用于指示搬运机器人运动的指令。
6.根据权利要求5所述的激光制导地图构建的搬运机器人导航装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括: 接收模块，用于接收激光传感器扫描的周围环境信息； 第一拟合模块，用于利用预设窗函数将所述周围环境信息进行滤波，并将滤波后的周围环境信息进行直线拟合，生成拟合数据； 特征匹配模块，用于将所述拟合数据与预选的几何地图进行特征匹配，判断所述拟合数据与预先的几何地图是否匹配。 位姿计算模块，用于在匹配且对所述拟合数据与预选的几何地图的匹配度进行门限过滤成功时，通过预设位姿公式计算自定位位姿。 位姿估算模块，用于在不匹配或过滤失败时，通过里程计估算自定位位姿。
7.根据权利要求5所述的激光制导地图构建的搬运机器人导航装置，其特征在于，所述路径规划模块包括: 网格化模块，用于将所述拓扑地图划分成复数个网格； 搜寻模块，用于将搬运机器人的位置坐标所在的方格作为父方格，搜寻该父方格可到达的子方格； 估价函数值计算模块，用于计算每一子方格的估价函数值，其中所述估价函数值等于搬运机器人的初始坐标至该子方格的实际代价加上该子方格至目标方格的估计代价； 判定模块，用于在某一子方格的估价函数值最低时，将该子方格判定为所述父方格的下一到达位置； 调用模块，用于判断所述子方格是否为目标终点所在的方格，若否时，将该子方格作为父方格，并调用搜寻模块、估价函数值计算模块和判定模块。
8.根据权利要求5所述的激光制导地图构建的搬运机器人导航装置，其特征在于，所述控制模块，包括: 第三获取模块，用于获取激光传感器扫描的周围环境信息； 特征提取模块，用于利用预设窗函数将所述周围环境信息进行滤波，并利用预设特征提取公式提取滤波后的周围环境信息的特征值； 拟合模块，用于将所述特征值进行直线拟合，生成拟合曲线； 扫描模块，用于依据所述拟合曲线扫描获得与所述拟合曲线匹配几何地图，并将所述几何地图栅格化，获得该栅格地图。