机器人运动地图的构建方法、机器人运动方法和机器人与流程

1.本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及机器人运动地图的构建方法、机器人运动方法和机器人。


背景技术：

2.随着机器人技术的发展，在很多行业和领域中，机器人的应用得到广泛的发展，进而出现了很多不同类型的机器人，包括玩具机器人、教学机器人、服务机器人、工业机器人、机械手等。例如，在物体搬运领域，仓储自动导引车(agv：automated guided vehicle)、自主铲车等自主运输机器人已经得到了大规模的应用。这些运输机器人的共同特点是通过改造环境而实现在确定的环境里完全无人的自动运行。也就是说，agv需要在被改造的环境中，沿着预设的途径执行任务，不能够灵活应对现场变化，例如当预设的途径上出现障碍物或堵塞时，agv只能被动等待而不能继续执行运送任务。因此，agv不能适应在未经改造的或随时变化的环境中执行任务。例如，常常在货运环境中，物体的随机堆积或货架的移动会导致环境的变化，agv难以在这种变化的环境中继续执行物流拣货。特别是在一些机器人使用不密集的工厂、公园等，通过改造环境来适应agv也是不现实的。
3.而新一代的自主移动机器人(amr：autonomous mobile robot)，例如无人驾驶汽车，能够通过多种传感器的融合而实现对环境的感知和理解，并在此基础上形成路径的动态规划，实现自主选择运动路径到达目的地。因此，理论上，amr比agv比具有很大的优势。但在工业的实际应用场景中，amr基于多传感器融合的计算过于耗费计算资源，设备代价过于高昂。且在目前电池的能量密度下，amr的电源需要兼顾重物搬运和大量的计算，也是难以实现的。
4.因此，需要新的方案，以解决上述技术问题。


技术实现要素：

5.本发明为解决上述技术问题采用的技术方案为，一方面提供一种机器人运动地图的构建方法，所述方法由机器人执行，所述方法包括：
6.响应于预定的引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域，在所述遍历中增量式获取所述第一区域的环境信息；
7.根据所述环境信息，建立第一区域对应的三维环境地图，所述三维环境地图用于指导机器人在所述第一区域内的运动。
8.优选地，所述引导设备上设置有至少一个第一定位传感器，所述机器人上设置有至少一个第二定位传感器；
9.响应于预定引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域，包括：
10.通过所述第二定位传感器和第一定位传感器之间的定位信号传送，确定所述机器人与所述引导设备之间的相对位置信息；
11.根据所述相对位置信息，确定所述机器人相对于所述引导设备的跟随路径，基于
所述跟随路径遍历第一区域。
12.优选地，所述引导设备上设置有二维码，所述机器人上设置有视觉传感器；
13.响应于预定引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域，包括：
14.通过所述视觉传感器识别出所述二维码的相对尺寸，根据所述相对尺寸和预知的所述二维码的原始尺寸，确定所述机器人与所述引导设备之间的相对位置信息；
15.根据所述相对位置信息，确定所述机器人相对于所述引导设备的跟随路径，基于所述跟随路径遍历第一区域。
16.优选地，所述方法还包括：
17.在响应于预定引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域之前，
18.通过所述视觉传感器识别所述二维码，确定所述二维码是否对应于预定的第一认证信息；
19.所述响应于预定引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域，包括：
20.若所述二维码对应于预定的第一认证信息，则响应于预定引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域；
21.否则，则不响应。
22.优选地，在所述遍历中增量式获取所述第一区域的环境信息，包括，通过环境传感器，在所述遍历中增量式获取所述第一区域的环境信息。
23.第二方面，提供一种机器人运动方法，所述方法由机器人执行，所述方法包括：
24.基于通过上述方法构建的、与第二区域对应的三维环境地图，从第二区域中的源地点运动到第二区域中的目标地点。
25.优选地，所述方法还包括：
26.响应于操作者的第一手势，执行对应的第一操作；
27.优选地，所述方法还包括：
28.基于对操作者的身份认证，执行预定的第二操作。
29.第三方面，提供一种机器人运动地图的构建装置，所述装置部署于机器人，所述装置包括：
30.环境信息获取单元，配置为，响应于预定的引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域，在所述遍历中增量式获取所述第一区域的环境信息；
31.地图建立单元，配置为，根据所述环境信息，建立第一区域对应的三维环境地图，所述三维环境地图用于指导机器人在所述第一区域内的运动。
32.第四方面，提供一种机器人运动装置，所述装置部署于机器人，所述装置包括：
33.自主运动单元，配置为，基于通过上述方法构建的、与第二区域对应的三维环境地图，从第二区域中的源地点运动到第二区域中的目标地点。
34.第五方面，提供一种机器人，包括：
35.环境信息获取单元，配置为，响应于预定的引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域，在所述遍历中增量式获取所述第一区域的环境信息；
36.地图建立单元，配置为，根据所述环境信息，建立第一区域对应的三维环境地图，所述三维环境地图用于指导机器人在所述第一区域内的运动。
37.自主运动单元，配置为，基于地图建立单元构建的所述三维环境地图，从第一区域
中的源地点运动到第一区域中的目标地点。
38.利用上述方法、装置和机器人中的任一项，可以在没有针对性改造的环境中，通过人机协作的方式实现机器人的引导运动，并使机器人可以基于引导运动，构建区域性环境地图，进而根据构建的环境地图实现自主运动，可以有效解决机器人自主运动，需要依赖环境改造、或需要耗费大量计算资源和能量的问题。
附图说明
39.为了更清楚说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
40.图1为本发明实施例提供的一种机器人运动地图的构建方法的流程图；
41.图2为本发明实施例提供的一种机器人运动方法的流程图；
42.图3为本发明一个实施例提供的一种机器人的侧视示意图；
43.图4为本发明一个实施例提供的一种机器人的前视示意图；
44.图5为本发明一个实施例提供的一种机器人遥控器的示意图；
45.图6为本发明一个实施例提供的具有双门装载装置的机器人的侧视示意图；
46.图7为本发明一个实施例提供的另一种机器人的侧视示意图；
47.图8为本发明一个实施例提供的一种机器人运动地图的构建装置的结构图；
48.图9为本发明一个实施例提供的一种机器人运动装置的结构图。
具体实施方式
49.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
50.如前所述，例如在物体搬运领域，目前使用的机器人的主要包括仓储自动导引车(agv：automated guided vehicle)和自主移动机器人(amr：autonomous mobile robot)两类。其中，使用agv需要对环境进行针对性改造，例如，沿着预设路径上布设大量的磁贴或其他标识，使得agv可以根据磁贴位置沿着预设的途径执行任务。但是，如果预设的途径上出现障碍物或堵塞，agv不能够灵活应对，只能停止运动，等待预设的途径上障碍消失。当然，如果环境发生更大的变化，只能重新改造环境，例如根据新的环境设置新的预设路线，在新路线上布设重新部署大量磁贴。因此，agv不能适应随时变化的环境下的例如物流拣货任务，其也不适合在不能或不适合改造的区域内使用。
51.而amr通常需要基于预先获得的、目标区域的例如地理信息系统(gis：geographic information system)或北斗等卫星定位地图，然后基于少量的位置标识，例如当前地点或目标地点的位置标识，通过多种传感器获取信息的融合，实现对环境的感知和理解，并进行自主的路径动态规划，从而到达目标地点。但是，amr存在的问题在于：一方面，amr基于多传感器融合、完全自主的动态路径规划，需要消耗太多计算资源，经济代价十分昂贵。另一方面，在目前电池的能量密度下，amr的电源例如需要兼顾重物搬运和大量计算的电能消耗，
技术上的实现难度很大。再一方面，在很多应用场景中，例如仓库室内区域中，很少具有对应的、现成的卫星定位地图。并且，在这类区域也常常存在例如为gis信号的卫星定位信号不好、不准、难以进行楼层定位，甚至没有信号的问题。因此，依赖卫星定位信号和卫星定位地图的amr在这类区域难以执行工作任务。
52.为了解决上述问题，发明人在本说明书中提供了一种机器人运动地图的构建方法以及相应的机器人运动方法和相应的机器人。其主要思想是：在对于机器人而言的未知区域内，或者，在环境易变动的、具有不确定性的动态区域内，主要通过人与机器人的人机协作，例如通过机器人跟随携带引导设备的操作员，遍历该未知区域，并在遍历过程中建立该区域的环境地图。其后，机器人可以根据该环境地图，进行所述区域内的自主运动。使用这种方法，具有如下优点：第一、相对于agv方案，不用对于任务区域进行针对性环境改造。第二、相对于amr方案，在构建地图时，机器人无需完全自主的动态规划路线，因此需要的传感器和计算资源大为减少，可以大大减少成本和机器人消耗的电能。并且，机器人的运动，也无需依赖于gis信号、以及预先获取的gis地图。第三、尤其适合于经常发生变动的环境，在环境发生变动时，只需要让机器人跟随操作者重新遍历环境或环境的变化区域，即可再次执行例如运载任务，无需重新改造环境，也无需基于未知的变动环境动态规划路线。
53.图1为本发明实施例提供的一种机器人运动地图的构建方法的流程图。该方法由机器人执行，如图1所示，该方法至少包括以下步骤：
54.步骤11，响应于预定的引导设备的移动，跟随引导设备遍历第一区域，在遍历中增量式获取第一区域的环境信息。
55.该步骤中，机器人可以在感知预定引导设备的移动的基础上，响应引导设备的移动，跟随引导设备遍历例如为第一区域的未知区域。机器人可以在跟随过程中获取沿途的环境信息，从而在遍历该未知区域的过程中，获取整个区域的环境信息。
56.在不同的实施例中，预定的引导设备的类型可以不同，以及相应的机器人上设置的用于感知引导设备的移动的具体装置和/或具体方式也可以不同。例如，在一个实施例中，引导设备例如可以是操作员携带的便携引导设备，操作员可以携带该便携引导设备在机器人的前方做旨在引导机器人的移动，该引导设备上可以设置有至少一个第一定位传感器，机器人上可以设置有至少一个第二定位传感器；机器人可以通过第二定位传感器和第一定位传感器之间的定位信号传送，确定所述机器人与所述引导设备之间的相对位置信息；然后，根据相对位置信息，确定机器人相对于所述引导设备的跟随路径，并基于跟随路径遍历第一区域。在不同的实施例中，机器人也可以以上述同样的方式先获取所述相对位置信息，根据所述相对位置信息确定引导设备是否相对于机器人进行了移动，如果结果为是，则响应引导设备的移动而进行跟随运动。在一个实施例中，相对位置信息可以包括相对距离和相对角度。在不同的实施例中，机器人还可以结合相对位置信息和机器人感知的例如固定物障碍信息、运动物撞击信息等其他环境信息，确定跟随路径，本说明书对此不作限定。
57.在一个实施例中，第一、第二定位传感器例如可以是uwb(uwb-ultra wideband，超宽带)定位传感器。在不同的实施例中，第一、第二定位传感器可以均为一个或多个。通常，使用更多的定位传感器可以提高定位的维度和精度，本说明书对此不作限定。
58.在另一个实施例中，也可以例如在另一个机器人上设置该便携引导设备，用于引
导该机器人。例如，在机器人1上设置便携引导设备，然后在机器人2的前方做旨在引导机器人的移动，机器人1及其设置的具体引导设备、以及机器人2确定引导设备的移动和跟随路径的具体方式例如可以和上一个实施例中一样。
59.需要注意的是，在不同的实施例中，引导设备不限定必须为机械或电子设备，还可以是携带特定引导标识的其他特定物品，例如为背后设置有二维码的工作服，操作员可以穿着该工作服引导机器人运动。因此，在一个实施例中，引导设备上可以设置有二维码，机器人上设置有视觉传感器；机器人可以通过所述视觉传感器识别出所述二维码的相对尺寸，根据所述相对尺寸和预知的所述二维码的原始尺寸，确定所述机器人与所述引导设备之间的相对位置信息；根据所述相对位置信息，确定所述机器人相对于所述引导设备的跟随路径，基于所述跟随路径遍历第一区域。
60.在一些实施例的应用场景中，引导机器人的操作者或引导设备，本身可能需要通过相应的认证，才具有进行引导的资格。所以，在一些实施例中，例如可以通过对于引导设备上设置的标识的识别，或对于操作者的例如面部特征的人体特征的识别，确定动作者或引导设备是否具有相应的资格。因此，在上述引导设备上设置二维码的实施例中，机器人在响应于预定引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域之前，可以通过视觉传感器识别所述二维码，确定所述二维码是否对应于预定的第一认证信息；若所述二维码对应于预定的第一认证信息，则响应于预定引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域；否则，则不响应。
61.在不同的实施例中，可以通过多种环境传感器获取未知区域的环境信息。因此，在一个实施例中，可以通过环境传感器，在遍历中增量式获取第一区域的环境信息。在不同的具体的实施例中，环境传感器可以包括超声测距传感器、视觉传感器、立体视觉三维建模传感器、激光扫描三维传感器中的一种或多种，所述环境信息可以包括障碍超声测距信息、视觉环境信息、立体视觉信息、激光三维信息中的一种或多种。
62.根据一种实施方式，还可以通过串联引导的方式，达成例如由一个操作者引导多个机器人移动的效果。在一个例子中，例如由一个携带引导设备的操作者甲引导机器人a，而机器人a的后部设置也设置了引导设备，机器人a通过其设置的引导设备可以引导机器人b，机器人b可以再以同样方式引导后续的机器人c...。可以看到，根据这种方式，可以实现由一个操作者引导多个机器人运动。
63.步骤12，根据所述环境信息，建立第一区域对应的三维环境地图。
64.该步骤中，该三维环境地图用于指导机器人在所述第一区域内的运动，也就是说，机器人在自主运动时，可以使用该地图例如定位和/或导航其在第一区域中的运动，而不必须接受人类操作员的指引。根据上述对步骤11的描述，在不同的实施例中，可以采用不同类别的环境传感器获取不同类别的环境信息，这里不再赘述。
65.在不同的实施例中，可以根据具体获取的环境信息的类型和具体采用的环境建模算法，使用不同的具体方式建立三维环境地图，本说明书对此不作限定。无论采用何种具体方式，其达成的技术效果在本发明的精神和架构之内，则均应属于本发明的保护范围之内。
66.图2为本发明实施例提供的一种机器人运动方法的流程图。该方法由机器人执行，如图2所示，该方法至少包含如下步骤：
67.步骤21，基于通过权利要求1所述的方法构建的、与第二区域对应的三维环境地
图，从第二区域中的源地点运动到第二区域中的目标地点。
68.该步骤中，三维环境地图，即为上文图1所示方法构建的三维环境地图，在此不再赘述。机器人可以根据事先获取的特定区域(即第二区域)的三维环境地图，在该特定区域内自主运动，例如在不同的地点之间运动，而不必须接受人类操作员的指引。在不同的实施例中，机器人获取第二区域的三维环境地图的方式，可以不同。在一个实施例中，机器人可以在第二区域自主运动前，基于图1所示的方式，直接或间接通过例如人类引导员的引导，自行构建第二区域的三维环境地图。在另一个实施例中，机器人可以在第二区域自主运动前，获取其他机器人例如在一定时间范围内的、在人类引导员引导下构建并共享的第二区域的三维环境地图，从而可以直接利用获取的地图进行自主运动，而无需先自行构建该区域的三维环境地图。
69.在实际生产场景中，不同的机器人除了在区域内移动之外，还可以执行不同的特定任务操作。例如运货机器人除了在不同的例如装货、卸货地点之间移动之外，还配置例如有装货装置或卸货装置等，在装货、卸货需要进行装货、卸货操作。在一些实施例中，机器人可以识别操作员的例如装货、卸货手势，而通过装货装置或卸货装置自动实施上述操作。因此，在一个实施例中，可以响应于操作者的第一手势，执行对应的第一操作。
70.在一些具体的场景中，为了确保操作安全或合规，上述的特定任务操作需要先对于操作者进行身份认证。在一个实施例中，还可以基于对操作者的身份认证，执行预定的第二操作。
71.下面通过几个具体的实施例，进一步阐述该方法。
72.图3为本发明一个实施例提供的一种机器人的侧视示意图，图4本发明一个实施例提供的一种机器人的前视示意图。如图3、图4所示，该机器人包括智能装载装置1，装载装置机械固定结构2，智能运动底盘3，智能运动底盘和装载装置之间的电气接口4，跟随信号收发架的支撑杆5与跟随信号收发架6，跟随信号收发架设置有跟随信号收发传感器7、用于控制智能运动底盘或装载装置的控制按钮8，防撞与导航传感器9。
73.在一个具体的实施例中，智能运动底盘3可以是轮式或履带式智能运动底盘。包括：由电机驱动的轮子或履带、电源和承重架，以及转向和刹车装置。在一个例子中，所述电源可以为各种类型的电池，用于为机器人提供电源。在一个例子中，跟随信号收发架、装载装置机械固定结构、装载装置电气接口可以安装在承重架之上。在一个例子中，装载装置机械固定结构上可以设置压力传感器，压力传感器用于检测装载装置和承重架之间的连接是否牢固。在不同的是实施例中，装载装置上还可以配有人脸、声音、刷卡等传感器，用于操作用户的识别。在一个例子中，还可以配有遥控器信号接收装置，用于接收遥控器的信号，以完成用户通过遥控器所发出的任务。
74.在一个具体的实施例中，所述跟随信号收发架可以安装于在承重架的边缘上，其高度可以为0.5-1.5米，其宽度可以使用环境确定。在一个例子中，其宽度可以等长于所在承重架边缘。在一个具体的实施例中，跟随信号收发架可以根据机器人使用环境，设定或调节高度。
75.在一个具体的实施例中，防撞与导航传感器可以设置于智能底盘上，智能底盘中还设置有包括处理器的信息处理装置。在一个例子中，智能底盘上还设置有例如为超声测距传感器的避障传感器。在不同的例子中，防撞与导航传感器可以包括立体视觉三维建模
传感器，激光扫描三维传感器中的一种或多种。在一个例子中，信息处理装置可以基于防撞、建模、slam、导航等算法，以及防撞与导航传感器、避障传感器获取的信号，控制机器人例如进行跟随中的避障、导航、跟随中的环境建模等。在另一个例子中，信息处理装置还可以基于遥控器发出的指令，控制机器人执行相应操作。
76.在一个具体的实施例中，装载装置机械固定结构包括锁紧装置和减震装置。所述电气接口包括多个强电、弱电触点，其中，强电触点用于从底盘对装载装置供电，弱电触点用于在底盘和装载装置之间传递信号。
77.图5为本发明一个实施例提供的一种机器人遥控器的示意图。如图5所示，该机器人遥控器10，内置定位或生物识别传感器11，遥控器上用于控制智能运动底盘或装载装置的控制按钮12。
78.在一个具体的实施例中，跟随信号收发架里内置的跟随信号收发传感器7、与遥控器内置定位传感器11具体均为uwb定位传感器，可以基于它们之间传送的定位信号和uwb三角定位法，确定机器人和遥控器之间的相对位置。在一个例子中，操作人可以将遥控器例如固定于操作人的腰带、腰包等合适的位置上，还可以调节跟随信号收发架的支撑杆5使得跟随信号收发架6与遥控器内置定位传感器11在一定误差范围内等高，以提高定位准确率。
79.在一个具体的实施例中，遥控器内置定位传感器用于与跟随信号收发架里的定位传感器进行通讯，计算得到人体于机器人本体的相对位置，使得机器人可以根据这个相对位置信息及导航、防撞等信号，调整底盘的运动，实现跟随。在一个例子中，智能运动底盘和装载装置控制按钮包括智能运动底盘控制按钮和装载装置控制按钮。其中，智能运动底盘控制按钮例如可以用于控制机器人的运动状态切换、运动方向。装载装置控制按钮例如可以用于控制装载装置的开关门、倾倒货物。在一个例子中，遥控器还可以集成例如声音、视觉等传感器，实现人体特征识别。
80.根据一种实施方式，机器人还可以被设置成如下的运动模式中一种，操作员可以根据环境的情况，通过遥控器或者跟随信号收发架上的控制按钮，控制机器人在如下的运动模型之间切换。
81.跟随模式：当机器人被设置为跟随模式后，操作员可以将遥控器固定于使用人的腰带、腰包等合适的位置上，使得遥控器处于人的背部，此时机器人可以跟随人的运动，并自动绕开障碍。
82.协同建图模式：当机器人被设置为协同建图模式后，操作员可以将遥控器固定于使用人的腰带、腰包等合适的位置上，使得遥控器处于人的背部，此时机器人跟随人的运动。人走遍所有需要机器人自主运动的区域，机器人的激光和视觉传感器将根据人所走的区域建立三维环境地图，用于机器人的自主运动。
83.自主运动模式：当机器人被设置为自主运动模式后，此时机器人根据预先建立的三维环境地图，自主运动到预先设定的目的地。在此之前，工作人员例如可以通过跟随模式将机器人引导到自主运动区域。然后，通过遥控器或者跟随信号收发架上的控制按钮将机器人切换到自主运动状态。
84.在另一个实施例中，跟随信号收发架里内置的跟随信号收发传感器7可以具体为视觉传感器，操作员可以穿着背部打印有二维码的工作背心，以及调节跟随信号收发架的支撑杆5使得跟随信号收发架6与视觉背心背部的二维码，在一定误差范围内等高。视觉传
感器识别背心背部的二维码及其尺寸，机器人可以根据识别出的二维码的尺寸和预知的二维码原始尺寸，计算人和机器人之间的相对位置，用于跟随操作者。在一个具体的实施例中，二维码还可以用于进行操作者的身份识别，机器人根据二维码的识别结果确定当前操作者是否具有合适的操作身份，进而确定是否进行跟随运动。
85.图6为本发明一个实施例提供的具有双门装载装置的机器人的侧视示意图。如图6所示，其装载装置上加装了自动门13。在一个例子中，当机器人到达目的地后，使用者可以例如通过遥控器或者跟随信号收发架上的身份识别传感器识别使用人的身份。识别成功后，装载装置上的自动门打开，使用者可以取用或装载货物。
86.图7为本发明一个实施例提供的另一种机器人的侧视示意图。图7所示的机器人与图3所示机器人之间的区别在于，其智能运动底盘上的智能装载装置1变为自动卸货装置17，装载装置机械固定结构2和电气接口4，变为顶推装置14、压力复位传感器15和固定转轴16。
87.人机协同机器人在具体使用时，根据环境的情况，在跟随运动、自主运动两种运动状态
88.之间通过遥控器或者跟随信号收发架上的控制按钮来切换。在机器人到达目的地后，通过遥控器操或作顶推机构14，将装载装置里的货物卸载。
89.如上所述，根据一种实施方式，可以通过串联引导的方式，由一个操作者引导多个机器人移动。实际场景中，如果已经有一个可以自主运动的机器人，也可以将该机器人设置为自主运动，并由该机器人引导多个机器人运动。因此，在一个具体的实施例中，可以将多个机器人中的第一台机器人具体切换到跟随运动模式，并跟随操作员移动。第二台、第三台以及后续机器人也切换到跟随运动模式，并跟随前一台机器人运动。通过这种方式，操作者就能够引导所述多个机器人的运动。在另一个具体的实施例中，可以将第一台机器人(可以自主运动的机器人)切换到自主运动模式，根据预先建立的环境模型和设定的目的地，自主导航运动到目的地。第二台、第三台、以及后续机器人也都切换到跟随运动模式，并跟随前一台机器人运动。通过这种方式，一台自主运动的机器人也可以引导多台人机协作机器人的运动。
90.通过上述几个实施例，可以看到进一步看到。采用本说明书提供的机器人运动地图的构建方法、机器人运动方法和机器人。可以将机器人跟随、自主导航、自动避障，以及例如智能装载装置通过人机交互集成一体的方法，实现人机协作机器人对动态环境的适应，使得机器人能够通过交互在任何复杂动态的环境中运行。其于现有技术的根本区别在于：第一、是机器人的运动和环境感知主要由机载的传感器、计算和通讯装置与人的智能交互来共同实现。第二、是人际交互和自主导航集成一体，使得机器人能随时实现跟随和自主运动之间的切换，实现高效率和复杂动态环境之间的兼顾。现有的技术中，仓储agv机器人是全自主导航，需要改造运行环境，缺乏对复杂动态环境的适应能力，无法用于这些环境。室外自动驾驶汽车具有复杂动态环境的适应能力，但造价极高，需要gps、北斗等卫星定位和精准地图，目前只能用于大型矿山、码头等特殊环境中，无法用于室内复杂动态环境。
91.图8为本发明一个实施例提供的一种机器人运动地图的构建装置的结构图。该装置部署于机器人，如图8所示，该装置1000包括：
92.环境信息获取单元801，配置为，响应于预定的引导设备的移动，跟随所述引导设
备遍历第一区域，在所述遍历中增量式获取所述第一区域的环境信息；
93.地图建立单元802，配置为，根据所述环境信息，建立第一区域对应的三维环境地图，所述三维环境地图用于指导机器人在所述第一区域内的运动。
94.图9为本发明一个实施例提供的一种机器人运动装置的结构图。该装置部署于机器人，如图9所示，该装置900包括：
95.自主运动单元901，配置为，基于通过以上方法构建的、与第二区域对应的三维环境地图，从第二区域中的源地点运动到第二区域中的目标地点。
96.除了上述装置，本发明实施例还提供了一种机器人，该机器人可以包括：
97.环境信息获取单元，配置为，响应于预定的引导设备的移动，跟随所述引导设备遍历第一区域，在所述遍历中增量式获取所述第一区域的环境信息；
98.地图建立单元，配置为，根据所述环境信息，建立第一区域对应的三维环境地图，所述三维环境地图用于指导机器人在所述第一区域内的运动。
99.自主运动单元，配置为，基于地图建立单元构建的所述三维环境地图，从第一区域中的源地点运动到第一区域中的目标地点。
100.上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
101.专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
102.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
103.以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。