一种基于人机交互的机器人识别障碍物的方法

1.本发明涉及机器人技术领域，具体为一种基于人机交互的机器人识别障碍物的方法。


背景技术：

2.机器人是一种自动化机器，不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器，机器人不论是在工业、生活等方面都应用非常广泛。
3.机器人若是应用在移动搬运、移动作业领域中，其自主识别障碍物以及自主避障是绕不开的一点，目前带识别障碍物的机器人其识别功能还是比较成熟的，但是也存在识别错误的情况，本应该不作为障碍物的图像，其识别作为了障碍物，导致机器人移动过程中绕弯太多，同时在避让障碍物时，其不能够高效的避让，即避让时无法有效的寻取最优路径。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人机交互的机器人识别障碍物的方法，解决了现有的避障机器人识别障碍物不精准，避让路径不佳的问题。
5.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于人机交互的机器人识别障碍物的方法，具体包括以下步骤：
6.s1、拍摄一张包含机器人出发点和终点的全景照片，将该照片上传至远程终端，通过远程终端将照片上传至机器人中的中央处理模块；
7.s2、机器人接收到照片后，通过原始路径规划模块规划出出发点和终点的直线路径并发送至运行决策单元，运行决策单元会向驱动模块发出指令，机器人开始按照直线路径进行移动；
8.s3、机器人在移动过程中，全景摄像模块会进行实时摄像，并将视频图片传输至障碍物识别单元，障碍物识别单元会截取出视频中所有的疑似障碍物，将疑似障碍物图片与联网图片库进行比较，确定出疑似障碍物的种类，障碍物剔选模块根据确定出的种类来确定出最终障碍物；
9.s4、激光传感器根据步骤s3中确定出的最终障碍物利用激光来测量到机器人的距离，并通过中央处理模块发送至运行决策单元；
10.s5、运行决策单元在接收到障碍物信息后，会通过速度传输模块来获取机器人实时运行速度，并通过路程计算模块来计算到达障碍物位置所需要的时间，路径执行核算模块会根据障碍物位置来重新制定路线，从而在到达障碍物位置所需要的时间前绕行该障碍物，绕行完毕后，回归原始直线路径；
11.s6、全景摄像模块会将实时录像通过中央处理模块发送至远程终端，远程终端可通过录像实时查看模块来实时查看录像，远程终端控制人员能通过远程控制模块来直接控
制机器人移动运行。
12.优选的，所述步骤s3中障碍物剔选模块中包含障碍物数据库，在障碍物剔选模块接收到障碍物种类名称后，会将障碍物种类名称与障碍物数据库进行对比，能够在障碍物数据库比对成功的视为最终障碍物。
13.优选的，所述步骤s5中路径执行核算模块执行原则为：将步骤s2中直线路径记为l，将障碍物即为z，直线路径l会将障碍物z分为两份，两份分别记为z1和z2，z1外边缘最远点距离直线路径l的距离记为a1，z2外边缘最远点距离直线路径l的距离记为a2，若a1小于a2，则机器人选择z1侧避障行走，若a1大于a2，则机器人选择z2侧避障行走，若a1等于a2，则机器人按右侧避障行走，行走路径为避障起始转折点与a1或a2之间的直线路径，在按照该路径行走过程中若再次遇到障碍物，再次按照上述执行原则重新规划路径，直至机器人回归原始路径。
14.优选的，所述远程终端与中央处理模块实现双向连接，并且中央处理模块的输出端与原始路径规划模块的输入端连接，所述原始路径决策模块的输出端与运行决策单元的输入端连接，所述运行决策单元的输出端与驱动模块的输入端连接。
15.优选的，所述全景摄像模块的输入端与中央处理模块的输入端连接，并且全景摄像模块的输出端与障碍物识别单元的输入端连接，所述障碍物识别单元的输出端与激光传感器的输入端连接，所述激光传感器的输出端与中央处理模块的输入端连接，所述中央处理模块的输出端与运行决策单元的输入端连接。
16.优选的，所述驱动模块的输出端与速度数据传输模块，所述速度数据传输模块的输出端与运行决策单元的输入端连接。
17.优选的，所述远程终端包括远程控制模块和实时录像查看模块。
18.优选的，所述运行决策模块包括路程计算模块和路径执行核算模块。
19.有益效果
20.本发明提供了一种基于人机交互的机器人识别障碍物的方法。与现有的技术相比具备以下有益效果：
21.(1)该基于人机交互的机器人识别障碍物的方法，通过运行决策单元在接收到障碍物信息后，会通过速度传输模块来获取机器人实时运行速度，并通过路程计算模块来计算到达障碍物位置所需要的时间，路径执行核算模块会根据障碍物位置来重新制定路线，从而在到达障碍物位置所需要的时间前绕行该障碍物，绕行完毕后，回归原始直线路径，能够根据障碍物外形选择最优避障方向，在选择正确方向后，能够更具不同障碍物的形状，实时核算出最优路径，保证机器人在避障过程中能够安全、有效、精准、高效的选择最优路径，很大程度上提高了机器人避障效率。
22.(2)该基于人机交互的机器人识别障碍物的方法，通过步骤s3中障碍物剔选模块中包含障碍物数据库，在障碍物剔选模块接收到障碍物种类名称后，会将障碍物种类名称与障碍物数据库进行对比，能够在障碍物数据库比对成功的视为最终障碍物，能够有效精准的识别出障碍物，并且在识别障碍物时，能够对障碍物进行进准的剔除，避免机器人产生不必要的避让，提高机器人移动避障效率。
附图说明
23.图1为本发明识别避障流程示意图；
24.图2为本发明系统的结构原理框图；
25.图3为本发明运行决策单元的结构原理框图；
26.图4为本发明远程终端的结构原理框图。
具体实施方式
27.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，所描述的实施例仅仅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。
28.请参阅图1-4，本发明提供一种技术方案：一种基于人机交互的机器人识别障碍物的方法，具体包括以下步骤：
29.s1、拍摄一张包含机器人出发点和终点的全景照片，将该照片上传至远程终端，通过远程终端将照片上传至机器人中的中央处理模块；
30.s2、机器人接收到照片后，通过原始路径规划模块规划出出发点和终点的直线路径并发送至运行决策单元，运行决策单元会向驱动模块发出指令，机器人开始按照直线路径进行移动；
31.s3、机器人在移动过程中，全景摄像模块会进行实时摄像，并将视频图片传输至障碍物识别单元，障碍物识别单元会截取出视频中所有的疑似障碍物，将疑似障碍物图片与联网图片库进行比较，确定出疑似障碍物的种类，障碍物剔选模块根据确定出的种类来确定出最终障碍物；
32.s4、激光传感器根据步骤s3中确定出的最终障碍物利用激光来测量到机器人的距离，并通过中央处理模块发送至运行决策单元；
33.s5、运行决策单元在接收到障碍物信息后，会通过速度传输模块来获取机器人实时运行速度，并通过路程计算模块来计算到达障碍物位置所需要的时间，路径执行核算模块会根据障碍物位置来重新制定路线，从而在到达障碍物位置所需要的时间前绕行该障碍物，绕行完毕后，回归原始直线路径，路径执行核算模块执行原则为：将步骤s2中直线路径记为l，将障碍物即为z，直线路径l会将障碍物z分为两份，两份分别记为z1和z2，z1外边缘最远点距离直线路径l的距离记为a1，z2外边缘最远点距离直线路径l的距离记为a2，若a1小于a2，则机器人选择z1侧避障行走，若a1大于a2，则机器人选择z2侧避障行走，若a1等于a2，则机器人按右侧避障行走，行走路径为避障起始转折点与a1或a2之间的直线路径，在按照该路径行走过程中若再次遇到障碍物，再次按照上述执行原则重新规划路径，直至机器人回归原始路径；
34.s6、全景摄像模块会将实时录像通过中央处理模块发送至远程终端，远程终端可通过录像实时查看模块来实时查看录像，远程终端控制人员能通过远程控制模块来直接控制机器人移动运行。
35.进一步的，步骤s3中障碍物剔选模块中包含障碍物数据库，在障碍物剔选模块接收到障碍物种类名称后，会将障碍物种类名称与障碍物数据库进行对比，能够在障碍物数
据库比对成功的视为最终障碍物。
36.进一步的，远程终端与中央处理模块实现双向连接，并且中央处理模块的输出端与原始路径规划模块的输入端连接，原始路径决策模块的输出端与运行决策单元的输入端连接，运行决策单元的输出端与驱动模块的输入端连接，远程终端与中央处理模块之间可通过3g、4g、5g或wifi网络进行远程连接。
37.进一步的，全景摄像模块的输入端与中央处理模块的输入端连接，并且全景摄像模块的输出端与障碍物识别单元的输入端连接，障碍物识别单元的输出端与激光传感器的输入端连接，激光传感器的输出端与中央处理模块的输入端连接，中央处理模块的输出端与运行决策单元的输入端连接，全景摄像模块为1080p360度摄像头，激光传感器型号为zm10x。
38.进一步的，驱动模块的输出端与速度数据传输模块，速度数据传输模块的输出端与运行决策单元的输入端连接。
39.进一步的，远程终端包括远程控制模块和实时录像查看模块，远程终端可为手机、电脑、平板电脑。
40.进一步的，运行决策模块包括路程计算模块和路径执行核算模块。
41.同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
42.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。