【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及機器人控制，特別是涉及一種自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法及系統。
技術介紹
1、隨著自主移動機器人技術的發展，越來越多的機器人被應用于各種場景，如商場、機場、醫院等公共場所。這些場所通常存在大量動態的人流，給機器人的導航帶來了極大的挑戰。傳統的導航算法，如全局路徑規劃算法(a*、dijkstra、jps等)和局部規劃算法(dwa、teb等)，雖然在靜態或低動態環境中表現良好，但在密集人流環境中卻顯得力不從心。這些算法通常假設環境是靜態的，無法實時應對動態變化的人流。當遇到突然出現的行人或障礙物時，機器人往往需要頻繁重新規劃路徑，導致導航效率低下。此外，局部規劃算法雖然能夠處理一定程度的動態環境，但在高度動態和不可預測的人流中，這些算法難以做出最優決策，容易導致機器人頻繁停頓、碰撞或卡困在人流中。
2、在密集人流中，機器人與行人的碰撞風險顯著增加，影響用戶體驗和安全性。機器人在密集人流中頻繁重新規劃路徑，導致任務執行時間延長，能源消耗增加。在復雜的動態環境中，機器人難以選擇最優路徑，尤其是在需要橫向穿過人流時，缺乏有效的策略和算法支持。因此，現有的自主移動機器人導航技術在密集人流環境中存在諸多不足，亟需一種新的方法來解決這些問題，提高機器人在復雜動態環境中的導航性能。
3、現有技術中，專利cn110941279a公開了機器人在密集人流場景內防止壓腳的控制方法，該方法通過利用傳感器組件的不同探測信息建立障礙物的區域劃分，包括障礙區、人腳預估區和安全區。根據這些區域劃分，對機器人進行控制
技術實現思路
1、專利技術目的：為了克服現有技術中存在的不足，本專利技術提供一種高效的、安全的、適應性強的自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法及系統。
2、技術方案：為實現上述目的，本專利技術的自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法，所述方法包括：
3、利用機器人上的傳感器系統采集環境數據；傳感器系統包括rgbd相機、rgb攝像頭、tof相機、超聲波傳感器、激光雷達傳感器等傳感器。
4、基于所述采集數據，對行人、障礙物以及地面狀態數據這些對象進行識別，得到實時感知信息；
5、基于所述實時感知信息判別是否為密集人流環境，否則執行正常導航模式，是則執行人流穿行模式；
6、所述人流穿行模式具體包括如下步驟：
7、根據預設的全局路徑和實時感知信息，動態規劃穿行路徑；
8、根據所述穿行路徑，判斷是否有行人的運行方向與所述穿行路徑的方向一致，得到第一判斷結果；
9、當所述第一判斷結果為是，選擇與所述穿行路徑的方向匹配的行人作為跟隨對象，并保持安全距離；
10、本步驟適用于機器人順著人流運動或者在人群多向運動時有行人與機器人運動方向一致的情形。
11、當所述第一判斷結果為否，評估穿行的可能性，并在可能性高于預設閾值時控制所述機器人實時穿行動作。
12、本步驟適用于機器人橫穿人流或者逆著人流運動等沒有行人與機器人運動方向一致的情形。
13、進一步地，基于所述采集數據，對行人、障礙物以及地面狀態數據這些對象進行識別，得到實時感知信息，包括：
14、對各傳感器采集的數據進行預處理，包括噪聲過濾和異常值處理；
15、從處理后的數據中提取有用的特征信息，特征信息包括行人的位置、速度、方向，障礙物的大小、位置，以及其他特定對象的信息；
16、使用卡爾曼濾波或粒子濾波算法，將來自不同傳感器的信息融合，得到所述實時感知信息；
17、使用卡爾曼濾波或粒子濾波等算法，將來自不同傳感器的信息融合，得到所述實時感知信息。
18、進一步地，所述根據預設的全局路徑和實時感知信息，動態規劃穿行路徑，包括：
19、基于行人、障礙物以及其他特定對象的信息，使用a*算法、dijkstra算法或快速搜索隨機樹算法計算可行路徑，并進行評分；
20、本步驟中，計算可行路徑時，控制系統對前方多個行人的運動方向進行提取并綜合計算，確定人流的總體運動方向，而后基于機器人的位置與目的地，順著總體運動方向規劃路徑，使得機器人的下一步運動方向與總體運動方向相一致，如此，可以有效避免機器人與行人的運動產生沖突。
21、結合行人跟隨策略，采用遺傳算法或粒子群優化算法對所述可行路徑進行優化；
22、通過平滑算法，使所述可行路徑更加平滑，得到所述穿行路徑。
23、進一步地，所述選擇與所述穿行路徑的方向匹配的行人作為跟隨對象，并保持安全距離，包括：
24、基于前方各行人的移動方向、速度信息，選擇與所述穿行路徑匹配度高的的行人為跟隨目標；
25、根據所述跟隨目標的速度和方向動態調整安全距離；
26、基于pid控制器，調節比例、積分、微分參數，保持對所述跟隨目標的穩定跟隨。
27、一種自主移動機器人在密集人流環境中的導航系統，導航系統可以包括或被分割成一個或多個程序模塊，一個或者多個程序模塊被存儲于存儲介質中，并由一個或多個處理器所執行，以完成本專利技術，并可實現上述導航方法。本專利技術方案所稱的程序模塊是指能夠完成特定功能的一系列計算機程序指令段，比程序本身更適合于描述導航方法在存儲介質中的執行過程。以下描述將具體介紹本方案各程序模塊的功能：所述系統包括：
28、采集模塊，其用于利用機器人上的傳感器系統采集環境數據；
29、識別模塊，其用于基于所述采集數據，對行人、障礙物以及地面狀態數據這些對象進行識別，得到實時感知信息；
30、判別實施模塊，其用于基于所述實時感知信息判別是否為密集人流環境，否則執行正常導航模式，是則執行人流穿行模式；
31、所述人流穿行模式具體包括如下步驟：
32、根據預設的全局路徑和實時感知信息，動態規劃穿行路徑；
33、根據所述穿行路徑，判斷是否有行人的運行方向與所述穿行路徑的方向一致，得到第一判斷結果；
34、當所述第一判斷結果為是，選擇與所述穿行路徑的方向匹配的行人作為跟隨對象，并保持安全距離；
35、當所述第一判斷結果為否，評估穿行的可能性，并在可能性高于預設閾值時控制所述機器人實時穿行動作。
36、其他基于上述導航系統實現上述導航方法的內容在之前方案中已經詳細介紹，可參考之前方案中的對應內容，此處不再贅述。
37、有益效果：本專利技術的自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法及本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法，其特征在于，基于所述采集數據，對行人、障礙物以及地面狀態數據這些對象進行識別，得到實時感知信息，包括：
3.根據權利要求1所述的自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法，其特征在于，所述根據預設的全局路徑和實時感知信息，動態規劃穿行路徑，包括：
4.根據權利要求1所述的自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法，其特征在于，所述選擇與所述穿行路徑的方向匹配的行人作為跟隨對象，并保持安全距離，包括：
5.一種自主移動機器人在密集人流環境中的導航系統，其特征在于，所述系統包括：
【技術特征摘要】
1.一種自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的自主移動機器人在密集人流環境中的導航方法，其特征在于，基于所述采集數據，對行人、障礙物以及地面狀態數據這些對象進行識別，得到實時感知信息，包括：
3.根據權利要求1所述的自主移動機器人在密集人流環境中的導航方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：董蘇婭，徐東冬，趙皓峰，
申請(專利權)人：昆山市工研院智能制造技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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