一種物體自主移動的決策方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及人工智能、模式識別與勢函數(shù)、場強(qiáng)等技術(shù)概念，特別是機(jī)器人在陌生 環(huán)境里的路徑規(guī)劃、自主移動方法，可以應(yīng)用于機(jī)器人的自主運(yùn)動及無人機(jī)玩具的低空穿 越、起降等方面。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著近些年工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展，帶動了服務(wù)機(jī)器人行業(yè)的逐漸掘起，同時從2014 年開始的智能硬件領(lǐng)域也開始突起，根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)盟的統(tǒng)計(jì)，2015年服務(wù)機(jī)器人銷售 額將達(dá)85億美元，并且保持較高的20%~30%增長率，在智能硬件領(lǐng)域，據(jù)艾瑞研究，2014 年全球智能硬件裝機(jī)量達(dá)到60億臺，預(yù)計(jì)2017年將超過140億臺。
[0003] 在市場高速發(fā)展的背后，問題同樣明顯，一方面市場的潛力還遠(yuǎn)未挖掘出來，另一 方面，機(jī)器人及智能硬件進(jìn)入服務(wù)行業(yè)也存在著一些技術(shù)難點(diǎn)，例如機(jī)器人進(jìn)入實(shí)際的家 庭環(huán)境中，進(jìn)行環(huán)境識別與安全性地自主移動等，目前來看都還有一定的技術(shù)難點(diǎn)。
[0004] 發(fā)明目的
[0005] 本發(fā)明的主要目的就是解決基于柵格地圖的環(huán)境建模后的物體如何自主性運(yùn)動， 它提供一種方法，為物體的自主運(yùn)動應(yīng)用提供技術(shù)支撐?？梢缘幌抻趹?yīng)用在面向家庭的 機(jī)器人游戲、機(jī)器人清潔及無人機(jī)玩具飛行等方面。
[0006] 技術(shù)方案
[0007] 本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：通過相關(guān)設(shè)備及算法，例如激光雷達(dá)、SLAM算法等， 已經(jīng)獲取了實(shí)際環(huán)境的柵格地圖信息，并在柵格地圖中做環(huán)境特征分析，其包括以下步 驟：
[0008] (1)在環(huán)境勢函數(shù)建模時，考慮到計(jì)算的方便，我們設(shè)定一個影響距離 〇，即障礙 物柵格對周邊柵格的影響范圍，?？梢允堑幌抻跉W氏距離、曼哈頓（Manhattan)距離等。
[0009] (2)在環(huán)境勢函數(shù)建模中，把每個空閑柵格的初始勢值及各方向?qū)?shù)初始化為0， 然后逐個分析每個障礙物柵格對〇距離內(nèi)的所有柵格的勢值影響，例如，在t時刻坐標(biāo)為 U^t^eJ的障礙物柵格對柵格（x，y，z)的影響勢：
[0010]
，G為一常數(shù)；
[0011] 待逐個分析完每個障礙物柵格后，可得在t時刻柵格（x，y，z)的影響勢：
[0012]
;同上為一常數(shù)；
[0013] (3)在環(huán)境場強(qiáng)度建模中，在t時刻，我們求取柵格（x，y，z)在各方向的勢值的變 化率，即方向?qū)?shù)：
[0014]
[0015] (4)在移動決策中，根據(jù)方向?qū)?shù)計(jì)算出其梯度方向即模|E」最大的方向，梯度的 垂直方向即模|E」最小的方向，在物體實(shí)際運(yùn)動過程中，可以是但不限于：先根據(jù)方向?qū)?shù) 運(yùn)動到某一等勢線上，然后沿著等勢線運(yùn)動，期間可以根據(jù)距離、功耗等因素做最優(yōu)選擇。 方向?qū)?shù)與等勢線可以做為路徑規(guī)劃與自主運(yùn)動的決策參考依據(jù)。
[0016] 本發(fā)明所使用的系統(tǒng)組成如下：勢函數(shù)建模系統(tǒng)、場強(qiáng)度建模系統(tǒng)、路徑規(guī)劃與運(yùn) 動決策系統(tǒng)。這三個系統(tǒng)是按照功能設(shè)置的軟件系統(tǒng)，各子系統(tǒng)具體功能如下：
[0017] *勢函數(shù)建模系統(tǒng)：在已建模后的柵格地圖上，分析環(huán)境信息，對環(huán)境空間做勢函 數(shù)建模，
[0018] *場強(qiáng)度建模系統(tǒng)：在勢函數(shù)建模的基礎(chǔ)上，再進(jìn)一步分析環(huán)境空間的場強(qiáng)度及 各方向?qū)?shù)并建模，
[0019] *路徑規(guī)劃與運(yùn)動決策系統(tǒng)：對物體的運(yùn)動做出路徑與運(yùn)動的規(guī)劃。
【附圖說明】：
[0020] 圖1是本發(fā)明方法所用系統(tǒng)組成圖
[0021] 圖2是柵格地圖
[0022] 圖3真實(shí)環(huán)境的勢函數(shù)與場強(qiáng)度建模
[0023] 圖4是環(huán)境的勢函數(shù)與場強(qiáng)度建模示意圖
【具體實(shí)施方式】
[0024] 下面結(jié)合附圖，在簡化成二維、靜態(tài)的柵格地圖里，說明本發(fā)明的實(shí)施方式。
[0025] 本發(fā)明方法所用的系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)可參考圖1，它有三個子系統(tǒng)組成，具體包含如下 步驟：
[0026]第一步
[0027] 首先，環(huán)境相似性判斷系統(tǒng)，定義距離為歐氏距離，設(shè)定影響距離〇 = 4,即障礙 物柵格只影響周邊距離4以內(nèi)的柵格，為方便設(shè)定常數(shù)G= 1。
[0028]第二步
[0029] 如圖2所示柵格地圖，初始化每個柵格的勢值爐=〇,各方向?qū)?shù)
*這里只是離散化到八個方向，也可以有不同的離散方法， 逐個掃描柵格地圖中的每一個柵格，對每一個障礙物柵格全面計(jì)算對周邊柵格的影響。
[0030] 例如，如圖2所示，障礙物柵格（1，2)對柵格（0,0)的影響勢
[0031]
[0032] 同理，障礙物柵格（2, 2)對柵格（0,0)的影響勢
[0033]
[0034] 障礙物柵格（3,2)對柵格（0,0)的影響勢
[0035]
[0036] 綜上柵格（0,0)所受的總影響勢
[0037]
[0038]同理，柵格（1，0)所受的總影響勢
[0039]
[0040]所以在柵格（〇,〇)處，其方向?qū)?shù)
[0041]
[0042]
[0043] 第三步
[0044] 根據(jù)以上步驟的方法，我們?nèi)娣治鰣D2所示的柵格地圖，其勢函數(shù)與場強(qiáng)度建 模后如圖3所示。
[0045] 第四步
[0046] 如果物體想要從柵格（4,0)運(yùn)動到柵格（1，3)處，根據(jù)圖3所示的模型圖，知柵格 (4,0)的勢為1. 0782,柵格（1，3)的勢為2. 1543,則物體先沿梯度方向從勢為1. 0782的柵 格（4,0)移動到勢為2. 1543的柵格（3,1)，然后沿著橢圓形等勢線（或梯度垂直方向）移 動，柵格（3,1)的左邊柵格（2,1)的勢比2. 1543大，柵格（3,1)的左下方柵格（2,0)的勢 比2. 153小，所以等勢的地方一定在兩個柵格（2,1)與（2,0)之間，同理可計(jì)算出一條運(yùn)動 到柵格（1，3)處的路徑，如圖3虛線所示。
[0047] 綜上，我們可以看到在給定的環(huán)境空間內(nèi)，引入勢函數(shù)與場強(qiáng)度的概念給環(huán)境空 間建模，物體完全可以計(jì)算出一條安全移動的路徑，再結(jié)合一定的最優(yōu)目標(biāo)，如距離、功耗 等，就可以確定出一條最優(yōu)路徑，這就完全不用人工操作，由物體自決策出如何在給定的非 特定環(huán)境空間內(nèi)移動。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種物體自主移動的決策方法，該方法是通過引入勢函數(shù)與場的概念，來對環(huán)境空 間進(jìn)行建模，進(jìn)而對在環(huán)境空間內(nèi)做自主運(yùn)動的物體提供決策依據(jù)，其實(shí)現(xiàn)按如下步驟給 出： (1) 通過相關(guān)的設(shè)備及算法，如激光雷達(dá)、視覺傳感器及SLAM算法等，建立實(shí)際環(huán)境的 二維或=維柵格地圖， (2) 在柵格地圖上逐個分析每個障礙物柵格對周邊空閑柵格的影響，運(yùn)個影響用環(huán)境 的勢函數(shù)來表示，勢函數(shù)心O表示（x，y，z)處的柵格在t時刻所受的所有障礙物柵格的影 響（如果是二維的環(huán)境則不考慮Z軸），詳細(xì)如下所示。 障礙物柵格Qi,iG [1，n]在t時刻對柵格（X，y，Z)的影響：G為一常數(shù)； 在t時刻，柵格（X，y，Z)所受影響的變化率即勢函數(shù)的變化率來表示該處柵格的漲落 情況，我們用E來標(biāo)記此漲落情況，E即為該處柵格的梯度：做我們記，其中，PG[0,n]是空間向量與Z軸的夾角，0G[0， 231)是XY平面內(nèi)的向量與X軸的夾角，在二維空間內(nèi)令l=e";在S維空間內(nèi)令l=ei<9' p> ， 從局部來看，在t時刻，柵格（X，y，z)在各個方向的漲落為所W，當(dāng)UVp時，Ei= 0,是為一條安全的移動方向；另，當(dāng)1沿梯度方向或梯度反方向趨向平衡點(diǎn)時，也是為一條 安全的移動方向。 從全局來看，當(dāng)1方向不同時，其路徑所消耗的功是不同的。2. 如權(quán)利要求1所述的一種物體自主移動的決策方法，其特征在于，通過引入勢函數(shù) 的方法把障礙物柵格的影響進(jìn)行量化建模。3. 如權(quán)利要求1所述的一種物體自主移動的決策方法，其特征在于，通過引入場強(qiáng)度 的概念W進(jìn)行環(huán)境空間特征的分析。4. 如權(quán)利要求1所述的一種物體自主移動的決策方法，其特征在于，勢函數(shù)與場強(qiáng)度 不僅適用于二維環(huán)境，對=維環(huán)境同樣適用。5. 如權(quán)利要求1所述的一種物體自主移動的決策方法，其特征在于，勢函數(shù)與場強(qiáng)度 不僅適用于靜態(tài)環(huán)境，對動態(tài)環(huán)境同樣適用。
【專利摘要】本發(fā)明是一種物體自主移動的決策方法，對于已經(jīng)建好的二維或三維柵格地圖，在柵格地圖中進(jìn)行特征分析并做環(huán)境特征建模，通過環(huán)境勢函數(shù)與環(huán)境場強(qiáng)度來表征環(huán)境特征，是物體自主移動的基礎(chǔ)，物體根據(jù)這些環(huán)境特征的勢函數(shù)與場強(qiáng)度來做出移動的決策，本方法可以應(yīng)用于機(jī)器人的路徑規(guī)劃與自主運(yùn)動，為機(jī)器人在實(shí)際環(huán)境中的游戲應(yīng)用、機(jī)器人清潔、無人機(jī)玩具低空穿越及起降等方面提供支撐。
【IPC分類】G05D1/02
【公開號】CN105204511
【申請?zhí)枴緾N201510675423
【發(fā)明人】王紅軍
【申請人】王紅軍
【公開日】2015年12月30日
【申請日】2015年10月13日