[发明专利]机器人动态避障方法及系统

权利要求书

1.一种机器人动态避障方法，其特征在于，所述方法包括：

根据机器人所行走的多个关键点的位置信息解算获得全局路径；所述全局路径包括：起始点以及目标终点；

将所述全局路径进行离散，并将经过离散获得的全局路径点序列映射到基于多传感器融合获得的二维地图中，以获得二维映射地图；

基于所述二维映射地图所获取的每个周期下所述机器人的当前位置所映射的局部地图，在对应每个周期的局部地图中的全局路径点中选择每个周期下的局部规划终点，并基于局部路径算法，获得对应各个周期的机器人的局部路径；

枚举每个周期所分别对应的一或多个预测速度状态以及每个周期下各个预测速度状态所对应的预测路线，并将筛选获得每个周期下最符合其对应的局部路径的预测路线以及该路线所对应的预测速度状态分别作为下个周期的行进路线以及行进速度，以导航机所述机器人至终点。

2.根据权利要求1中所述的机器人动态避障方法，其特征在于，所述将所述全局路径进行离散，并将经过离散获得的全局路径点序列映射到基于多传感器融合获得的二维地图中，以获得二维映射地图包括：

将所述全局路径进行离散为与相邻点距离均为预设距离参数的多个全局路径点，并获得全局路径点序列；

将全局路径点序列映射至基于多传感器融合获得的二维地图中，获得二维映射地图；其中，所述二维映射地图包括：各障碍物以及各全局路径点分别在地图坐标下的位置信息。

3.根据权利要求1中所述的机器人动态避障方法，其特征在于，基于所述二维映射地图所获取的每个周期下所述机器人的当前位置所映射的局部地图，在对应每个周期的局部地图中的全局路径点中选择每个周期下的局部规划终点，并基于局部路径算法，获得对应各个周期的机器人的局部路径的方式包括：

基于所述二维映射地图，将所述机器人的当前位置映射获得描述当前周期下周边环境的局部地图；所述局部地图包括：一或多个全局路径点以及障碍物的位置信息；

基于所述机器人的当前位置以及当前速度状态，在对应当前周期下的局部地图中的全局路径点中选择当前周期的局部规划终点；

基于所述局部路径算法，根据所述机器人的当前位置以及当前周期的局部规划终点，解算获得对应当前周期的机器人的局部路径。

4.根据权利要求3中所述的机器人动态避障方法，其特征在于，所述基于所述机器人的当前位置以及当前速度状态，在对应当前周期下的局部地图中的全局路径点中选择当前周期的局部规划终点的方式包括：

基于所述机器人的当前位置以及当前速度状态，选取对应周期下的一全局路径点为初始局部规划终点；

判断该初始局部规划终点是否被障碍物占用；

若是，则进行目标终点判断流程，以选择新的全局路径点为局部规划终点；

若否，则将所述初始局部规划终点作为局部规划终点；

其中，所述目标终点判断流程包括：

判断该初始局部规划终点是否为目标终点；

若是，则基于目标终点选择规则，选择处于所述机器人的当前位置与所述初始局部规划终点之间且未被障碍物占用的一全局路径点为局部规划终点；

若否，则基于非目标终点选择规则，选择所述初始局部规划终点与所述局部地图中距离所述机器人的当前位置最远距离的全局路径点之间且包括当前位置最远距离的全局路径点中的一全局路径点为局部规划终点。

5.根据权利要求4中所述的机器人动态避障方法，其特征在于，所述目标终点选择规则包括：从处于所述机器人的当前位置与所述初始局部规划终点之间且未被障碍物占用的距离的全局路径点中按从距离所述初始局部规划终点最近到距离所述初始局部规划终点最远的顺序选择局部规划终点；

和/或，所述非目标终点选择规则包括：从所述初始局部规划终点与所述局部地图中距离所述机器人的当前位置最远距离的全局路径点之间且包括当前位置最远距离的全局路径点中的全局路径点按从距离所述初始局部规划终点最近到距离所述初始局部规划终点最远的顺序选择为局部规划终点。