一种多机器人协同避障方法及系统与流程

本发明涉及机器人避障，具体涉及一种多机器人协同避障方法。

背景技术：

1、在人工智能遍布的时代，各种各样的机器人迎刃而出，特别是有越来越多的室内机器人，机器人可能用于配送，引领等都是为了减轻劳动力把人类从重复枯燥的劳动中脱离开来；随着近几年大量室内机器人的广泛应用，在一个空间范围内需要布置多台机器人，对多机器人自主避障的可靠性越来越高；目前机器人避障策略是通过超声波雷达、激光雷达、深度相机通过多传感器融合实现，为了实现对障碍物的准确识别还需要用深度学习神经网络等算法，会消耗很多算力资源。

2、有些多机器人避障方案是把每个机器人的位置等信息都实时上传到云端，然后每个机器人在云端获取其他机器人的状态；这一方面是走网络传输数据数据的实时性不高，另一方面是网络不好或者没有网络的时候多机器人自主避障可靠性会降低；而且成本较高，因此需要在现有技术的技术上加以改进。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种多机器人协同避障方法，大大减少了机器人协同避障的困难性，提高了多机器人协同避障的可靠性，使机器人在实际应用场景更加智能化。

2、为了实现本发明的目的，本发明提供一种多机器人协同避障方法，其具体步骤包括：

3、s1：构建代价地图并获取所有机器人的状态信息，其中状态信息包括位置信息和速度信息；

4、s2：根据状态信息对当前机器人和其它机器人进行路径预测，并判断当前机器人和其它机器人的预测路径是否重叠或相交；

5、s3：若预测路径存在重叠或相交，则对所有机器人的编号进行优先级判定，使编号优先级最高的机器人优先通过预测路径。

6、优选的，所述步骤s2的具体步骤还包括：

7、根据状态信息对当前机器人和其它机器人进行路径预测，对当前机器人和其它机器人是否处于同一楼层进行判定，若是，则将其它机器人的状态信息和预测路径作为障碍物并标记在代价地图上，并判断当前机器人和其它机器人的预测路径是否重叠或相交，若否，则丢弃其他机器人的状态信息和预测路径。

8、优选的，所述步骤s2的具体步骤还包括：

9、根据机器人的几何形状对其他机器人的位置坐标进行扩张，根据其他机器人的几何外形顶点的坐标和速度信息进行路径预测，并将几何外形顶点坐标和预测路径作为障碍物标记在代价地图上。

10、优选的，所述步骤s3的具体步骤还包括：

11、当编号优先级最高的机器人优先通过预测路径时，编号优先级最低的机器人需原地等待预设时间后再通过预测路径。

12、优选的，所述步骤s2中根据状态信息对当前机器人和其它机器人进行路径预测的具体步骤还包括：

13、根据状态信息对当前机器人和其他机器人进行1-3秒内的路径预测。

14、优选的，所述机器人包括蓝牙mesh模块，所述机器人之间通过所述蓝牙mesh模块进行通信。

15、优选的，本发明还提供一种多机器人协同避障系统，包括：

16、获取模块：用于构建代价地图并获取所有机器人的状态信息，其中状态信息包括位置信息和速度信息；

17、路径预测模块：用于根据状态信息对当前机器人和其它机器人进行路径预测；

18、判定模块：用于判断当前机器人和其它机器人的预测路径是否重叠或相交；若预测路径存在重叠或相交，则对所有机器人的编号进行优先级判定，使编号优先级最高的机器人优先通过预测路径。

19、优选的，所述判定模块包括：

20、第一判定模块：用于对当前机器人和其它机器人是否处于同一楼层进行判定，若是，则将其它机器人的状态信息和预测路径作为障碍物并标记在代价地图上，并判断当前机器人和其它机器人的预测路径是否重叠或相交，若否，则丢弃其他机器人的状态信息和预测路径。

21、优选的，所述路径预测模块具体包括：

22、根据机器人的几何形状对其他机器人的位置坐标进行扩张，根据其他机器人的几何外形顶点的坐标和速度信息进行路径预测，并将几何外形顶点坐标和预测路径作为障碍物标记在代价地图上。

23、优选的，所述判定模块具体还包括：

24、当编号优先级最高的机器人优先通过预测路径时，编号优先级最低的机器人需原地等待预设时间后再通过预测路径。

25、本发明的有益效果为：本发明提供的多机器人协同避障方法及系统，大大减少了机器人协同避障的困难性，提高了多机器人协同避障的可靠性，使机器人在实际应用场景更加智能化。

技术特征：

1.一种多机器人协同避障方法，其特征在于，其具体步骤包括：

2.如权利要求1所述的多机器人协同避障方法，其特征在于，所述步骤s2的具体步骤还包括：

3.如权利要求2所述的多机器人协同避障方法，其特征在于，所述步骤s2的具体步骤还包括：

4.如权利要求1所述的多机器人协同避障方法，其特征在于，所述步骤s3的具体步骤还包括：

5.如权利要求1所述的多机器人协同避障方法，其特征在于，所述步骤s2中根据状态信息对当前机器人和其它机器人进行路径预测的具体步骤还包括：

6.如权利要求1所述的多机器人协同避障方法，其特征在于，所述机器人包括蓝牙mesh模块，所述机器人之间通过所述蓝牙mesh模块进行通信。

7.一种多机器人协同避障系统，其特征在于，包括：

8.如权利要求7所述的多机器人协同避障系统，其特征在于，所述判定模块包括：

9.如权利要求7所述的多机器人协同避障系统，其特征在于，所述路径预测模块具体包括：

10.如权利要求7所述的多机器人协同避障系统，其特征在于，所述判定模块具体还包括：

技术总结
本发明涉及一种多机器人协同避障方法及系统，其具体步骤包括：S1：构建代价地图并获取所有机器人的状态信息，其中状态信息包括位置信息和速度信息；S2：根据状态信息对当前机器人和其它机器人进行路径预测，并判断当前机器人和其它机器人的预测路径是否重叠或相交；S3：若预测路径存在重叠或相交，则对所有机器人的编号进行优先级判定，使编号优先级最高的机器人优先通过预测路径。本发明提供的多机器人协同避障方法及系统，大大减少了机器人协同避障的困难性，提高了多机器人协同避障的可靠性，使机器人在实际应用场景更加智能化。

技术研发人员：王运志,邱奕松,江泽宇
受保护的技术使用者：广州市智能软件产业研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14