一种基于避障机器人的控制方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114967690A(43)申请公布日2022.08.30(21)申请号202210582223.8(22)申请日2022.05.26(71)申请人郑州大学地址450000河南省郑州市高新技术开发区科学大道100号(72)发明人尹豪陈柯润宋朝位张顺杰陈希帅向沛铖涂一李旭(74)专利代理机构北京棘龙知识产权代理有限公司11740专利代理师张德强(51)Int.Cl.G05D1/02(2020.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种基于避障机器人的控制方法(57)摘要本发明公开了一种基于避障机器人的控制方法，所述方法包括：获取避障机器人的工作模式，所述工作模式包括：正常模式、匍匐模式以及前后向扑倒模式；利用人工势场法规划所述避障机器人的运动轨迹，所述人工势场法构建的是一个虚拟势场，所述虚拟势场包括；障碍物、机器人坐标、目的地坐标；所述避障机器人根据工作模式以及所述运动轨迹来控制行驶。采用本发明，可以根据工作模式的不同来调整机器人的避障能力，使其顺利避开障碍物，不容易陷入死点。CN114967690ACN114967690A权利要求书1/2页1.一种基于避障机器人的控制方法，其特征在于，包括：获取避障机器人的工作模式，所述工作模式包括：正常模式、匍匐模式以及前后向扑倒模式；利用人工势场法规划所述避障机器人的运动轨迹，所述人工势场法构建的是一个虚拟势场，所述虚拟势场包括；障碍物坐标、机器人坐标、目的地坐标；所述避障机器人根据工作模式以及所述运动轨迹来控制行驶。2.如权利要求1所述的基于避障机器人的控制方法，其特征在于，所述虚拟势场的构建包括:利用所述避障机器人身上的深度相机来采集原始深度图像；通过利用所述深度相机发布的回调函数来获取所述原始深度图像中像素点的深度值，从而获取所述原始深度图像的二维深度数据矩阵；根据所述深度相机发布的对齐函数、所述二维深度数据矩阵中的x、y坐标以及所述深度值通过采用预设映射方法来获取三维空间坐标点。3.如权利要求1所述的基于避障机器人的控制方法，其特征在于，所述利用人工势场法规划所述避障机器人的运动轨迹包括:计算所述避障机器人运行空间的总势场，所述总势场为目标点对于所述避障机器人的引力势场以及障碍物对于所述避障机器人的斥力势场的叠加；采用预设三角函数来解算所述总势场，进而控制所述避障机器人的移动。4.如权利要求3所述的基于避障机器人的控制方法，其特征在于，所述计算所述避障机器人运行空间的总势场，所述总势场为目标点对于所述避障机器人的引力势场以及障碍物对于所述避障机器人的斥力势场的叠加具体包括：F(x)＝Fatt(x)+Frep(x)2Uatt(x)＝k||x‑xg||/2Fatt(x)＝‑grad[Uatt(x)]＝‑k||x‑xg||所述目标点对所述避障机器人产生的引力场为Uatt，所述目标点对所述避障机器人产生的引力为Fatt，所述障碍物对所述避障机器人产生的斥力场为Urep，所述障碍物对所述避障机器人产生的斥力为Frep，其中，所述Fatt与所述Frep合成得到引力F(x)，k为引力势场的正比例增益系数，||x‑xg||为所述避障机器人与所述目标点之间的相对距离，p为斥力场Urep比例增益系数，d为机器人与障碍物之间的距离，d0为斥力势场对所述避障机器人产生影响的距离阈值即对机器人产生影响的作用半径。5.如权利要求3所述的基于避障机器人的控制方法，其特征在于，所述采用预设三角函数来解算所述总势场包括：所述避障机器人的坐标为(x，y)，所述障碍物中心点的坐标为(X0，Y0)，所述目的坐标为2CN114967690A权利要求书2/2页(X，Y)，根据数学计算获取所述避障机器人受到的x，y两个方向的分力以及所述避障机器人所需前进角度θ；所述前进角度θ的获取过程为：所述障碍物在X方向的斥力为Frepcosθ，所述障碍物在X方向的斥力为Frepsinθ。6.如权利要求1所述的基于避障机器人的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：设所述避障机器人到达障碍物的死点距离为d0，距离障碍物的真实距离为d，距离边界的安全距离为ds，距离边界的实际距离为dt，目标点坐标为(X,Y)，当前障碍物中心点坐标为(X0,Y0)，当前所述避障机器人机体坐标为(x，y)。则由θ＝arctan((Y‑y)/(X‑x))，求得机体与目标点夹角及障碍物中心点与目标点夹角分别为θ1，θ2；若θ1＜θ2，则强制偏转45度，否则强制偏转负45度；在所述边界实际距离dt大于边界的安全距离ds的条件下，强制所述避障机器人前进预设距离来脱离死点，否则，继续强制偏转。7.如权利要求6所述的基于避障机器人的控制方法，其特征在于，所述死点距离设置为所述距离阈值的五分之一。3