[发明专利]一种基于UWB与激光雷达的机器人跟随和避障方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于UWB与激光雷达的机器人跟随和避障方法及系统，包括以下步骤：车载UWB基站接收UWB信标发出的相对位置信息；根据UWB基站和相对位置信息标定参数，并进行坐标转换；根据实时激光雷达点云数据构建机器人局部环境；规划器规划到达信标位置的初始路径；对初始路径进行约束和平滑处理；控制器根据信息进行计算得到机器人运动参数；根据机器人运动参数控制机器人运动。本发明的基于UWB与激光雷达的机器人跟随和避障方法，对初始路径进行约束和平滑处理，可以使得机器人在复杂环境下快速构建满足机器人动态约束的跟踪路径，从而避免机器人在狭长廊道和稠密的障碍物环境中，会造成震荡或者卡死无法行动的问题。

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，尤其是指一种基于UWB与激光雷达的机器人跟随和避障方法及系统。

背景技术

轮式移动机器人的跟随功能，例如在商业领域的自动跟随行李箱、工业领域中自主引导车辆的跟随转运都是比较常见的需求，但是在复杂的多障碍物的服务器廊道内工作，对传感器的选型，路径规划器的效率和控制器的跟踪效果都有更高的要求。

现有的避障方案中传感器选型有超声设备和深度相机等。在多障碍的环境中，由于超声传感器测距原理，只能探测到散射锥形区域内最近的障碍物，无法精确定位障碍物的位置，从而通过狭窄廊道的概率非常低。深度相机根据成像原理分为基于结构光和飞行时间两种，基于结构光的深度相机传输的深度图像具有分辨率高、帧率高等优点，但是容易受到光线干扰，产生噪音，特别是铺设了环氧地坪漆的场所和多玻璃场所，而基于飞行时间的深度相机成像分辨率低，帧率低，价格高等因素难以在商业领域大规模使用，另外在狭窄廊道内，深度相机测距精度不及激光雷达设备。

现有的避障路径规划方案中，多采用A*(启发式路径搜索算法)和PID控制策略，或者直接使用动态窗口算法，此方案在环境开阔，障碍物稀疏的环境中可以使用，但是在狭长廊道和稠密的障碍物环境中，会造成机器人震荡或者卡死无法行动等问题。究其原因，还是因为基于栅格的启发式算法，没有考虑机器人的运动约束，从而生成不可跟踪的路线。现有的跟随方案中，为了确保时时刻刻可以探测到UWB标签，所以将多个UWB基站安装在车辆的不同方位。同时激光传感器是360°视野，但是在激光传感器视野受限制的情况下，激光传感器实时数据不足以支撑复杂环境下路径规划。

例如，一种在中国专利文献上公开的“机器人跟随避障方法及装置”，其公告号CN108255173A，该方法包括：S1.获取跟随对象及环境中障碍物基于机器人的视觉传感器坐标系的三维坐标；S2.获取所述跟随对象基于所述机器人的视觉传感器坐标系的骨骼数据；S3.确定机器人与所述跟随对象的第一位置关系以及所述障碍物与机器人之间的第二位置关系；S4.根据所述第一位置关系确定所述机器人行进的基准线速度及基准角速度；S5.根据所述基准线速度及基准角速度确定一条模拟运动轨迹；S6.根据所述第二位置关系及模拟运动轨迹对所述机器人的线速度及角速度进行调整；S7.周期性依次执行所述步骤S1至步骤S6，持续进行对所述跟随对象的跟随。该发明能够有效区分目标与障碍物，并且实现了在跟随目标的过程中躲避障碍的效果，此方案在环境开阔，障碍物稀疏的环境中可以使用，但是没有考虑机器人的运动约束，从而生成不可跟踪的路线，使得机器人在狭长廊道和稠密的障碍物环境中，会造成震荡或者卡死无法行动等问题。

发明内容

本发明是为了克服现有技术的没有考虑机器人的运动约束，从而生成不可跟踪的路线的问题，提供一种基于UWB与激光雷达的机器人跟随和避障方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：