[发明专利]机器人在斜坡平面上直线行驶的判定方法及控制方法有效

专利信息
申请号: 201610836069.7 申请日: 2016-09-21
公开(公告)号: CN106325276B 公开(公告)日: 2019-06-25
发明(设计)人: 彭芳;周艳荣;徐建荣 申请(专利权)人: 苏州瑞得恩光能科技有限公司
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02;H02S40/10
代理公司: 苏州市华扬翼晟知识产权代理事务所(普通合伙) 32275 代理人: 李焱
地址: 215164 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明提供一种机器人在斜坡平面上直线行驶的判定方法及控制方法,以解决现有技术的机器人在斜坡上行进中既定直线路径发生偏离后难以发现、不能及时矫正、难以保证直线行驶的技术问题。
搜索关键词: 直线行驶 机器人 斜坡平面 判定 直线路径 斜坡 矫正 偏离 行进 保证 发现
【主权项】:
1.一种机器人在斜坡平面上直线行驶的判定方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1)在所述机器人上建立三维坐标系,定义所述机器人行进方向为Y轴正方向,定义垂直于所述斜坡平面的方向为Z轴方向;X轴与所述Y轴所处平面与所述斜坡平面平行;步骤S2)定义所述机器人行进方向为Ts时,重力加速度g在所述三维坐标系三个方向上的标准分向量gxs0、gys0、gzs0;步骤S3)生成一标准方向参数库;步骤S4)控制所述机器人在所述斜坡平面上沿着预设的一直线路径向任一方向Tm直线行驶;步骤S5)从所述标准方向参数库中调取对应该行进方向Tm的标准分向量gxm0、gym0、gzm0数据;步骤S6)每隔一定时间间隔t实时采集一组实时方向参数,所述实时方向参数包括重力加速度g在所述三维坐标系三个方向上的实时分向量gxm1、gym1、gzm1;步骤S7)计算重力加速度g在所述X轴方向上的实时分向量与标准分向量的分向量差值gxd =gxm1 ‑gxm0 ;步骤S8)判定所述机器人是否沿着预设的直线路径行驶;当gxd等于0时,判定所述机器人沿着预设的直线路径行驶,返回步骤S6);当gxd不等于0时,判定所述机器人偏离预设的直线路径。
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  • 刘华平;韩建晖;王博文;孙富春 - 清华大学
  • 2017-05-17 - 2019-11-08 - G05D1/02
  • 本发明提出一种基于深度强化学习的机器人全局路径规划方法,属于机器学习和全局路径规划技术领域。该方法在训练阶段:首先在场景内安装俯视摄像机,并构建深度神经网络,设定一条训练路径后,深度神经网络根据摄像机所拍摄的图片输出机器人执行的动作,并根据动作执行的效果对深度神经网络的参数进行优化;然后更新目标位置,对机器人进行不同的路径规划训练,得到最终深度神经网络。在执行阶段:最终深度神经网络根据摄像机拍摄图像输出机器人执行的动作,机器人执行该动作;若机器人执行完动作后到达目标终位置,则机器人完成全局路径规划。本发明具有较强的实时性,无需人为参与,不需要进入场景预先构建环境地图,适用于多种场景,成本低廉。
  • 基于近似模型多步优化的清洁机器人最优路径规划方法-201810385471.7
  • 钟珊;龚声蓉;董瑞志;姚宇峰;马帅 - 常熟理工学院
  • 2018-04-26 - 2019-11-08 - G05D1/02
  • 本发明公开了一种基于近似模型多步优化的清洁机器人最优路径规划方法,包括初始化模型、超参数、环境,选择探索策略并以当前样本更新模型,更新值函数、策略和当前状态,判断当前情节是否结束进而利用当前采样轨迹更新轨迹池,利用重构采样轨迹更新轨迹池,然后由轨迹池中所有轨迹来更新模型,采用模型进行规划,判断是否达到最大情节数,最后根据学习到最优策略来来获取清洁机器人规划的最优路径。本发明通过采用采样轨迹和单个样本同时对模型进行更新,提高模型学习的精度,同时利用该模型进行规划,提高值函数、策略和整个算法的学习速度,同时提高样本的利用效率,实现在更短的时间内采用更少的样本来获得清洁机器人进行规划的最优路径。
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