[发明专利]一种机器人避障方法和系统

权利要求书

1.一种机器人避障方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1，机器人在静态地图上规划一条前往预设目标点的全局最优路径；

S2，机器人读取运动仿真所需数据，然后设置仿真时间并结合所述全局最优路径进行运动仿真，得到若干仿真轨迹；

S3，机器人对仿真轨迹进行检测以判断是否需要调整仿真时间，若否，则选择其中的最优移动轨迹进行移动，然后返回S2执行直至机器人到达预设目标点，若是，则进入S4；

S4，机器人调整仿真时间，然后检测仿真时间是否满足预设条件，若是，则重新进行运动仿真，然后返回S3，若否，则执行预设动作后返回S2。

2.根据权利要求1所述的一种机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S2中，运动仿真所需数据包括当前位姿信息、运动参数和采样速度，其中，

当前位姿信息包括机器人当前位置坐标和当前机头朝向角，

运动参数包括机器人半径、轮间距和默认加速度，

采样速度通过机器人当前的速度信息以及默认加速度形成的速度采样窗口采样得到，所述速度信息由速度传感器提供。

3.根据权利要求1所述的一种机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S2中设置仿真时间的方法为，机器人判断在其当前位置预设范围内的障碍物点云个数是否小于预设个数，若否，则采用第一预设时间作为仿真时间，若是，则采用第二预设时间作为仿真时间，所述第一预设时间小于第二预设时间。

4.根据权利要求1所述的一种机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S3中判断是否需要调整仿真时间的方法为，若机器人检测到所有的仿真轨迹都显示碰撞，则需要调整仿真时间，若机器人检测到存在至少一条无碰撞的仿真轨迹，则无需调整仿真时间。

5.根据权利要求1所述的一种机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S3中获得最优移动轨迹的方法为，机器人将所述仿真轨迹、全局最优路径、障碍物点云信息和权重信息输入轨迹代价函数中进行加权计算，其中代价函数值最低的仿真轨迹即为最优移动轨迹。

6.根据权利要求1所述的一种机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S4中调整仿真时间的方法为，首先设定一个常数，然后对仿真时间执行递减，直至运动仿真后检测到存在至少一条无碰撞的仿真轨迹或仿真时间缩短至预设值时为止。

7.根据权利要求1所述的一种机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S4中检测仿真时间是否满足预设条件的方法为，首先设定一个预设最小值，然后比较仿真时间与预设最小值的大小，若仿真时间大于预设最小值，则仿真时间满足预设条件，否则不满足。

8.根据权利要求1所述的一种机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S4中机器人执行的预设动作为，机器人以默认速度直线行走直至碰撞传感器检测到碰撞，然后进行转向，待检测到前方无障碍物时停止。

9.一种机器人避障系统，其特征在于，所述系统执行权利要求1至8任一项所述的机器人避障方法，所述系统包括参数模块、传感器模块、全局规划器和局部规划器，其中，

参数模块，与全局规划器和局部规划器连接，用于提供预先设置的参数，包括静态地图、机器人半径、轮间距和默认加速度；

传感器模块，与局部规划器连接，用于提供传感器数据；

全局规划器，与参数模块和局部规划器连接，用于生成全局最优路径；

局部规划器，通过接收和分析参数模块、传感器模块和全局规划器的数据，动态地调整仿真时间进行运动仿真以生成下一时刻的最优移动轨迹，实现机器人的多地形自适应。

10.根据权利要求9所述的一种机器人避障系统，其特征在于，所述传感器模块包括速度传感器、激光传感器和碰撞传感器。

11.根据权利要求9所述的一种机器人避障系统，其特征在于，所述局部规划器包括自适应模糊方法框架和动态窗口方法框架，其中，

自适应模糊方法框架利用传感器模块的数据动态调整仿真时间；

动态窗口方法框架利用参数模块、传感器模块、全局规划器和自适应模糊方法框架的数据生成下一时刻的最优移动轨迹。