【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及教育機器人，具體為一種教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統。
技術介紹
1、教育機器人是人工智能應用于教育領域的典型代表，旨在培養學生的分析能力、創造能力和實踐能力。它是人工智能、語音識別和仿生技術的綜合應用。教育機器人主要分為兩類：機器人教育和教育服務機器人。前者主要激發學生對智能技術的興趣和動力，如中小學生的機器人競賽；后者則注重將機器人應用于教育領域，如課堂輔助教學等。
2、教育機器人具有多種功能和作用。首先，它可以與學生進行交互，提供個性化的學習指導和反饋，從而激發學生的學習興趣和參與度。其次，教育機器人可以作為輔助教學工具，通過圖像、聲音、視頻等多媒體形式呈現學習內容，提升學習效果。此外，它還能幫助學生練習語音交流、聽力理解、發音糾正等語言學習相關的技能，提供編程學習的平臺，培養學生的創造力和解決問題的能力。同時，教育機器人也能輔助教師進行教學，減輕其工作負擔，使教師有更多的精力關注學生的個別需求。
3、多模態導航是指利用多種感知和交互方式，如視覺、聲音、觸覺等，來實現機器人在復雜環境中的導航和定位。其核心在于多模態傳感融合技術，即將不同種類的傳感器數據進行融合，以提供更準確、更全面的定位和導航信息。這種技術可以克服單一傳感器信息不足的問題，減少在復雜環境下的定位誤差，并實現精確定位和導航功能。
4、在申請公布號為cn106908055a的中國專利技術專利中，公開了一種多模態導航方法及移動機器人，該移動機器人包括第一導航模塊、第二導航模塊以及第三導航模塊；該方法包括：
5、結合以上申請及現有技術中的內容：
6、在教室內或其他的路況較為簡單的區域內，教育機器人通常是通過機器視覺或者激光雷達這種單一手段進行數據采集，進而進行導航，引導機器人移動至目標位置，但是在路況較為復雜的情況下，例如，機器人前進方向上的障礙物或不可通行區域較多時，若僅僅通過機器視覺來進行導航，就可能會難以規避前方的凹陷區域，因此，在復雜環境下，對機器人的導航時，需要引入多模態導航；但是現有的多模態導航方法中，在通過機器人的傳感器組采集到多源數據后，通常是直接進行多源數據融合，這就容易數據的融合效果較差，再將其用于機器人導航時，可能會導致難以規劃出有效的移動路徑。
7、為此，本專利技術提供了一種教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統。
技術實現思路
1、（一）解決的技術問題
2、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，通過依據圖像質量系數篩選出低質量圖像，對低質量圖像進行優化；對融合后導航數據的融合狀態進行識別，并由識別數據構建融合度，若獲取的融合度低于預期，依據識別獲取的融合特征，由數據融合優化知識圖譜給出對應的多源數據融合優化方案；由融合導航數據構建導航地圖，為機器人規劃出移動至目標位置的移動路徑，并依據各個移動路徑的條件，構建路徑優先級，依據路徑優先級為機器人篩選出目標路徑。在完成路徑規劃后，篩選出目標路徑及備用路徑，從而在路況不佳時，實現相互切換，提高導航的穩定性，從而解決了
技術介紹
中的問題。
3、（二）技術方案
4、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：
5、一種教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，包括，復雜度分析單元，依據障礙區的分布狀態，分析獲取移動視野內路況的路面復雜度，若復雜度超過預期，向外部發出多模態導航指令；其中，獲取到移動視野內各個障礙物及障礙區的位置后，構建移動視野內的路面復雜度，以路面復雜度對視野內的路況進行評估，方式如下：
6、其中，權重系數：，，且； n為障礙物的個數，是第 i個障礙物到第 j個障礙物的距離，為障礙物距離平均值； m為障礙區的個數，是第 i個障礙區第 j個障礙區的距離，為障礙區距離平均值；
7、圖像質量分析單元，由機器人利用傳感器組采集導航數據，并進行預處理，對其中的圖像數據進行質量分析，由質量分析結果構建圖像質量系數，依據圖像質量系數篩選出低質量圖像，對低質量圖像進行優化；
8、融合度分析單元，對多源導航數據執行數據融合，對融合后導航數據的融合狀態進行識別，并由識別數據構建融合度，若獲取的融合度低于預期，依據識別獲取的融合特征，由數據融合優化知識圖譜給出對應的多源數據融合優化方案；
9、路徑規劃單元，由融合導航數據構建導航地圖，在導航地圖上標記出可行區域和不可行區域后，為機器人規劃出移動至目標位置的移動路徑，并依據各個移動路徑的條件，構建路徑優先級，依據路徑優先級為機器人篩選出目標路徑。
10、進一步的，確定機器人活動區域及目標位置，由機器人的成像裝置沿著前進方向進行成像，并依據成像裝置的成像距離為機器人確定移動視野；對獲取的視野圖像進行識別，獲取相應障礙物；使用雷達模塊對移動視野內的路面進行測量，依據機器人的移動能力，確定出路面使機器人難以移動的突出或凹陷的區域，將對應區域確定為障礙區，為各個障礙區確定相應的位置。
11、進一步的，接收到多模態導航指令后，由機器人利用傳感器組，對移動視野內檢測數據采集，獲取導航數據；將采集到的導航數據分別進行匯總，對數據進行預處理，構建獲取預處理后的導航數據集合。
12、進一步的，將獲取到的移動視野內的圖像數據沿著采集時間進行排列，并依次將圖像分割為若干個區塊以進行圖像質量分析，獲取相應的圖像質量數據；由圖像質量數據構建各個圖像的圖像質量系數，若獲取的圖像質量系數低于質量閾值，將對應的圖像作為低質量圖像，并對低質量圖像進行優化。
13、進一步的，圖像質量系數的獲取方法如下：獲取各個對比度c、清晰度p及失真度k做線性歸一化處理之后，將相應的數據值映射至區間內，依據如下方式：
14、其中，為對比度的合格參考值，為對比度的均值；為對比度在第 i個區塊的值，為清晰度的合格參考值，為清晰度的均值，為清晰度在第 i個區塊的值，為失真度的合格參考值，為失真度的均值；為失真度在第 i個區塊的值，權重系數：，，，且，，m為區塊的個數。
15、進一步的，對多源導航數據進行融合，獲取到融合后導航數據；對融合導航數據本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：包括，
2.根據權利要求1所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
3.根據權利要求1所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
6.根據權利要求1所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
7.根據權利要求6所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
8.根據權利要求1所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
9.根根據權利要求1所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
10.根據權利要求9所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
【技術特征摘要】
1.一種教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：包括，
2.根據權利要求1所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
3.根據權利要求1所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的教育機器人在復雜環境下的多模態導航系統，其特征在于：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：呂遠，
申請(專利權)人：北京愛賓果科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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