申请/专利权人：山东大学

申请日：2022-07-11

公开（公告）日：2022-11-25

公开（公告）号：CN114879704B

主分类号：G05D1/02

分类号：G05D1/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.11.25#授权;2022.08.26#实质审查的生效;2022.08.09#公开

摘要：本发明提供了一种机器人绕障控制方法及系统，属于机器人绕障控制技术领域；在原始路径方向上叠加偏移，修正机器人原行驶轨迹得到数条新的绕障路径；选择距离最短的绕障路径，并对路径参数进行前瞻预处理，得到目标轨迹的运行参数，驱动机器人沿目标轨迹运行过程中，根据目标轨迹在机器人坐标系下的相对位姿关系，对机器人的运行线速度按照速度方向与目标方位角，建立运动学约束关系；按照约束后的速度驱动机器人运行，直至各个预设障碍物检测区域均未触发，等待机器人的移动距离达到目标运行距离后取消对原始轨迹的修偏量，恢复原路径运行；本发明实现了更精准的机器人绕障控制，避免与障碍物相撞，提高了机器人的控制精度。

主权项：1.一种机器人绕障控制方法，其特征在于：包括以下过程：获取机器人运动前方的图像数据；根据获取的图像数据，提取机器人运动前方的障碍物特征点，根据障碍物与检测区域的关系进行机器人降速控制，同时根据障碍物特征点得到障碍物的位姿和尺寸，并对障碍物的尺寸进行膨胀处理；根据障碍物位姿及膨胀处理后的尺寸，在预设路径参数范围内，在原始路径方向上叠加偏移，修正机器人原行驶轨迹得到数条新的绕障路径；根据障碍物特征点得到障碍物的位姿和尺寸，包括：统计落在检测边框中的障碍物位姿数据，计算得出障碍物边界数据，从而得出障碍物尺寸；根据检测传感器相对于机器人坐标系的位姿数据以及障碍物边界数据，得到障碍物相对于机器人坐标系的位姿；障碍物相对于机器人坐标系的位姿，包括：xobs＝xmax+xmin*0.5*cosθr-ymax+ymin*0.5*sinθr+xryobs＝xmax+xmin*0.5*sinθr+ymax+ymin*0.5*cosθr+yrθobs＝atan2yobs，xobs+θr其中，xr，yr，θr是检测传感器相对于机器人坐标系的位姿分量，xmax、xmin、ymax和ymin为障碍物边界数据；对障碍物的尺寸进行膨胀处理，包括：加入尺寸膨胀系数，将障碍物扩充为圆柱体，圆柱体的截面半径为Robs，β为膨胀系数，则：Robs＝MAXlobs，wobs*0.5+β其中，lobs为障碍物在y轴方向的长度，wobs为障碍物在x轴方向的长度；假定当前路径的起点为p0，终点为p1，机器人的当前点为pr，当前路径的方向矢量为x1，y1，pt为机器人到p0p1直线的垂足点，po为障碍物中心坐标，轨迹偏移量叠加方向为-y1，x1；lt_obs为障碍物到路径的距离，则路径修正的可选偏移量为：δl1＝lt_obs+Robsδl2＝Robs-lt_obsδ′l1＝-lt_obs+Robsδ′l2＝-Robs-lt_obs其中，Robs为圆柱体的截面半径，取距离最短的偏移量作为路径的目标偏移数据；选择距离最短的绕障路径，并对路径参数进行前瞻预处理，得到目标轨迹的运行参数，驱动机器人沿目标轨迹运行过程中，根据目标轨迹在机器人坐标系下的相对位姿关系，对机器人的运行线速度按照速度方向与目标方位角，建立运动学约束关系；按照约束后的速度驱动机器人运行，直至各个预设障碍物检测区域均未触发，等待机器人的移动距离达到目标运行距离后取消对原始轨迹的修偏量，恢复原路径运行。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种机器人绕障控制方法及系统

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