本发明公开了一种应用于移动设备的虚拟墙系统及其实现方法，该应用于移动设备的虚拟墙系统包括：通信模块：主要用于相关地图信息、虚拟墙信息、定位信息、任务信息传递，起到桥梁的作用；交互模块：用户通过图形化的编辑环境，设定、添加或者删除任意形状的虚拟墙信息，并将此信息发送至智能移动算法处理部分；获取模块：获取交互模块提供的虚拟墙信息，并进行相关数据存储。本发明能够不需要额外的成本生产额外辅助的硬件设备，使用更加的方便、灵活、快捷。
1.一种应用于移动设备的虚拟墙系统，其特征在于，其包括：
通信模块：主要用于相关地图信息、虚拟墙信息、定位信息、任务信息传递，起到桥梁的作用；
交互模块：用户通过图形化的编辑环境，设定、添加或者删除任意形状的虚拟墙信息，并将此信息发送至智能移动算法处理部分；
获取模块：获取交互模块提供的虚拟墙信息，并进行相关数据存储；
直线提取模块：利用Hough变换或其他直线提取方法，提取虚拟墙中的直线信息，过滤多余噪点，提供更加精确的数据，是分段查找树构建及快速查找的前提；
分段查找树构建模块：利用直线提取模块提取的虚拟墙的直线信息，利用二分法构建分段查找树，加快多传感器数据融合效率；
观测数据融合模块：结合分段查找树以及系统所连接多传感器数据，结合角度信息，进行传感器数据融合，获得用于决策控制部分多传感器融合信息，为导航避障功能提供数据支撑；
导航地图构建存储模块：利用直线提取模块提取的虚拟墙信息，实时更新导航地图数据，该模块主要为全局路径规划模块提供数据支撑，便于在路径规划时，规划出绕开虚拟墙的路径；
任务调度管理模块：该模块主要用于管理用户下发的导航任务，包括设置任务序列、任务分发、任务执行逻辑、调用路径规划服务部分，是整个系统的控制中心；
地图构建存储模块：主要利用SLAM相关算法，构建环境地图；该环境地图可用于全局路径规划以及自定位模块，是智能移动算法最核心模块；
自主定位模块：基于当前传感器信息，结合地图构建存储模块，利用相关匹配算法，获得当前位姿信息，使得智能设备实时知道自己在环境中所处位置；
全局路径规划模块：利用导航地图构建存储模块、地图构建存储模块、自主定位模块信息，结合启发式搜索算法，搜索起点到终点全局无碰撞最优路径，指引智能设备完成设定的导航任务；
局部路径规划模块：利用多传感器融合后数据、当前全局路径和自定位信息，结合当前速度信息，利用动态窗口算法产生平滑的无碰撞控制决策，使得智能设备可以无碰撞的完成指定的导航任务；
运动控制模块：利用局部路径规划模块产生的无碰撞控制决策；结合智能设备运动模型，产生运动控制决策，控制智能设备以一定的速度平滑无碰撞的移动；
智能移动模块：接收运动控制模块指令，控制设备无碰撞移动。
2.如权利要求1所述的应用于移动设备的虚拟墙系统，其特征在于，所述通信模块包含客户端通信模块及系统算法处理层通信模块。
3.如权利要求1所述的应用于移动设备的虚拟墙系统，其特征在于，所述通信模块和交互模块构成交互部分。
4.如权利要求1所述的应用于移动设备的虚拟墙系统，其特征在于，所述获取模块、直线提取模块、分段查找树构建模块、观测数据融合模块、导航地图构建存储模块、任务调度管理模块、地图构建存储模块、自主定位模块、全局路径规划模块、局部路径规划模块、运动控制模块、智能移动模块构成算法处理部分。
5.一种应用于移动设备的虚拟墙系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：用户通过交互模块，设定、增添、删除及编辑虚拟墙信息，由通信模块发送至算法处理部分；
步骤二：算法处理部分的通信模块，收到交互模块发送的相应的虚拟墙信息，将此信息发送至获取模块；
步骤三：获取模块接收到该虚拟墙相关信息后，在直线提取模块，采用Hough变换或其他直线提取算法，对虚拟墙信息进行相应处理，标注其生命周期、起点、终点、提取直线特性；
步骤四：利用直线提取模块的虚拟墙信息，根据直线起点、终点的角度信息，利用二分法构建更新分段查找树，增添或删除相关虚拟墙信息；
步骤五：根据系统其他传感器数据信息，结合分段查找树，查找各个角度下观测数据，产生融合后的各个角度下的观测数据步骤六：利用多传感器数据，结合raytrace算法，构建全局导航地图，用于导航避障模块步骤七：当通信模块收到导航任务后，决策部分利用当前全局导航地图，及实时自定位信息，利用启发式搜索算法，结合智能设备起点终点，搜索一条平滑无碰撞路径；如果终点不可达，结束当前任务；如果有，则进入步骤八；
步骤八：根据步骤七产生的路径，结合机器人当前融合观测及自定位信息，并根据机器人运动速度及模型，利用动态窗口算法，搜索可行窗口及控制策略；如果找到该窗口，则进入步骤九，否则，转入步骤七，尝试搜索其他可达路径；
步骤九：根据步骤八的控制决策，对速度进行平滑处理，下发控制指令到移动设备，控制移动设备移动。
应用于移动设备的虚拟墙系统及其实现方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种虚拟墙系统及其实现方法，特别是涉及一种应用于移动设备的虚拟墙系统及其实现方法。
背景技术
[0002] 目前，设置虚拟墙实现技术主要包括以下两种：
[0003] 第一，有源虚拟墙；该方法通过有源发射器件，譬如通过一发射装置发射红外信号或超声信号(如专利号为“US7579803B2”的美国专利)，通过机器人配置的红外或超声接收器接收该信号，实现避开有该信号区域作用。该方案有一些不足点：一、需要额外配置有源发射装置，该装置在使用时需要外接电源或者安装电池供电，增加成本，并且使用很不方便(外接电源需要额外插座，并且可能会因电线拖地造成行为异常等问题，且使用电池的话需要定期进行更换，耗费人力物力成本)；二、红外线光会有扩散问题，距离越远，角度误差越大，而且易发生反射，误触发避开行为，影响移动设备的正常移动；
[0004] 第二，磁界线虚拟墙；该方法通过磁界线，即将磁条贴在限制区域边界上，移动设备运动到该区域，通过携带的相关传感器，检测到磁条，实现避开该区域作用。该方案也有一些不足点：三、操作比较繁琐，虽说可剪裁，但需要人工粘贴，两头容易拱起，需要额外购买，增加成本；四、改变室内环境，影响美观，存在阻碍行人行走等问题。基于现有虚拟墙实现方法的不足，本发明提供了一种新的虚拟墙系统。
发明内容
[0005] 本发明所要解决的技术问题是提供一种应用于移动设备的虚拟墙系统及其实现方法，其能够不需要额外的成本生产额外辅助的硬件设备，使用更加的方便、灵活、快捷，除此，不用改变环境，增添删除更加方便，更加智能化，同时，也克服了干扰带来的运动行为异常，更加的精确、可靠。
[0006] 本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种应用于移动设备的虚拟墙系统，其特征在于，其包括：
[0007] 通信模块：主要用于相关地图信息、虚拟墙信息、定位信息、任务信息传递，起到桥梁的作用；
[0008] 交互模块：用户通过图形化的编辑环境，设定、添加或者删除任意形状的虚拟墙信息，并将此信息发送至智能移动算法处理部分；
[0009] 获取模块：获取交互模块提供的虚拟墙信息，并进行相关数据存储；
[0010] 直线提取模块：利用Hough变换或其他直线提取方法，提取虚拟墙中的直线信息，过滤多余噪点，提供更加精确的数据，是分段查找树构建及快速查找的前提；
[0011] 分段查找树构建模块：利用直线提取模块提取的虚拟墙的直线信息，利用二分法构建分段查找树，加快多传感器数据融合效率；
[0012] 观测数据融合模块：结合分段查找树以及系统所连接多传感器数据，结合角度信息，进行传感器数据融合，获得用于决策控制部分多传感器融合信息，为导航避障功能提供数据支撑；
[0013] 导航地图构建存储模块：利用直线提取模块提取的虚拟墙信息，实时更新导航地图数据，该模块主要为全局路径规划模块提供数据支撑，便于在路径规划时，规划出绕开虚拟墙的路径；
[0014] 任务调度管理模块：该模块主要用于管理用户下发的导航任务，包括设置任务序列、任务分发、任务执行逻辑、调用路径规划服务等部分，是整个系统的控制中心；
[0015] 地图构建存储模块：主要利用SLAM相关算法，构建环境地图；该环境地图可用于全局路径规划以及自定位模块，是智能移动算法最核心模块；
[0016] 自主定位模块：基于当前传感器信息，结合地图构建存储模块，利用相关匹配算法，获得当前位姿信息，使得智能设备实时知道自己在环境中所处位置；
[0017] 全局路径规划模块：利用虚拟地图构建存储模块、地图构建存储模块、自主定位模块自主定位模块信息，结合启发式搜索算法，搜索起点到终点全局无碰撞最优路径，指引智能设备完成设定的导航任务；
[0018] 局部路径规划模块：利用多传感器融合后数据、当前全局路径和自定位信息，结合当前速度信息，利用动态窗口算法产生平滑的无碰撞控制决策，使得智能设备可以无碰撞的完成指定的导航任务；
[0019] 运动控制模块：利用局部路径规划模块产生的无碰撞控制决策；结合智能设备运动模型，产生运动控制决策，控制智能设备以一定的速度平滑无碰撞的移动；
[0020] 智能移动模块：接收运动控制模块指令，控制设备无碰撞移动。
[0021] 优选地，所述通信模块包含客户端通信模块及系统算法处理层通信模块。
[0022] 优选地，所述通信模块和交互模块构成交互部分。
[0023] 优选地，所述获取模块、直线提取模块、分段查找树构建模块、观测数据融合模块、虚拟地图构建存储模块、任务调度管理模块、地图构建存储模块、自主定位模块、全局路径规划模块、局部路径规划模块、运动控制模块、智能移动模块构成算法处理部分。
[0024] 本发明还提供一种应用于移动设备的虚拟墙系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0025] 步骤一：用户通过交互模块，设定、增添、删除及编辑虚拟墙信息，由通信模块发送至算法处理部分；
[0026] 步骤二：算法处理部分的通信模块，收到交互模块发送的相应的虚拟墙信息，将此信息发送至获取模块；
[0027] 步骤三：获取模块接收到该虚拟墙相关信息后，在直线提取模块，采用Hough变换或其他直线提取算法，对虚拟墙信息进行相应处理，标注其生命周期、起点、终点、提取直线特性；
[0028] 步骤四：利用直线提取模块的虚拟墙信息，根据直线起点、终点的角度信息，利用二分法构建更新分段查找树，增添或删除相关虚拟墙信息；
[0029] 步骤五：根据系统其他传感器数据信息，结合分段查找树，查找各个角度下观测数据，产生融合后的各个角度下的观测数据
[0030] 步骤六：利用多传感器数据，结合raytrace算法，构建全局导航地图，用于导航避障模块
[0031] 步骤七：当通信模块收到导航任务后，决策部分利用当前全局导航地图，及实时自定位信息，利用启发式搜索算法，结合智能设备起点终点，搜索一条平滑无碰撞路径；如果终点不可达，结束当前任务；如果有，则进入步骤八；
[0032] 步骤八：根据步骤七产生的路径，结合机器人当前融合观测及自定位信息，并根据机器人运动速度及模型，利用动态窗口算法，搜索可行窗口及控制策略；如果找到该窗口，则进入步骤九，否则，转入步骤七，尝试搜索其他可达路径；
[0033] 步骤九：根据步骤八的控制决策，对速度进行平滑处理，下发控制指令到移动设备，控制移动设备移动。
[0034] 本发明的积极进步效果在于：本发明能够通过交互方式，由用户在交互界面设定、增添或者删除特定区域任意形状的虚拟墙，并将此信息发送至算法处理模块，利用直线提取等相关算法提取虚拟墙数据，并将其按照角度信息存储到分段查找树中，便于后期多传感器数据融合，进行导航避障行为，为移动设备智能移动提供有力数据支撑；与现有虚拟墙技术相比，本发明不需要额外的成本生产额外辅助的硬件设备，使用更加的方便、灵活、快捷，除此，不用改变环境，增添删除更加方便，更加智能化，同时，也克服了干扰带来的运动行为异常，更加的精确、可靠。
附图说明
[0035] 图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
[0036] 下面结合附图给出本发明较佳实施例，以详细说明本发明的技术方案。
[0037] 如图1所示，本发明应用于移动设备的虚拟墙系统包括：
[0038] 通信模块：包含两部分，客户端通信模块及系统算法处理层通信模块。主要用于相关地图信息、虚拟墙信息、定位信息、任务信息传递，起到桥梁的作用；
[0039] 交互模块：用户通过图形化的编辑环境，设定、添加或者删除任意形状的虚拟墙信息，并将此信息发送至智能移动算法处理部分；
[0040] 获取模块：获取交互模块提供的虚拟墙信息，并进行相关数据存储；
[0041] 直线提取模块：利用Hough变换或其他直线提取方法，提取虚拟墙中的直线信息，过滤多余噪点，提供更加精确的数据，是分段查找树构建及快速查找的前提；
[0042] 分段查找树构建模块：利用直线提取模块提取的虚拟墙的直线信息，利用二分法构建分段查找树，加快多传感器数据融合效率；
[0043] 观测数据融合模块：结合分段查找树以及系统所连接多传感器数据，结合角度信息，进行传感器数据融合，获得用于决策控制部分多传感器融合信息，为导航避障功能提供数据支撑；
[0044] 导航地图构建存储模块：利用直线提取模块提取的虚拟墙信息，实时更新导航地图数据，该模块主要为全局路径规划模块提供数据支撑，便于在路径规划时，规划出绕开虚拟墙的路径；
[0045] 任务调度管理模块：该模块主要用于管理用户下发的导航任务，包括设置任务序列、任务分发、任务执行逻辑、调用路径规划服务等部分，是整个系统的控制中心；
[0046] 地图构建存储模块：主要利用SLAM相关算法，构建环境地图；该环境地图可用于全局路径规划以及自定位模块，是智能移动算法最核心模块；
[0047] 自主定位模块：基于当前传感器信息，结合地图构建存储模块，利用相关匹配算法，获得当前位姿信息，使得智能设备实时知道自己在环境中所处位置，解决“Where am I”(我在哪里)问题；
[0048] 全局路径规划模块：利用导航地图构建存储模块、地图构建存储模块、自主定位模块自主定位模块信息，结合启发式搜索算法，搜索起点到终点全局无碰撞最优路径，指引智能设备完成设定的导航任务，解决“How To Go”(怎么走)问题；
[0049] 局部路径规划模块：利用多传感器融合后数据、当前全局路径和自定位信息，结合当前速度信息，利用动态窗口算法产生平滑的无碰撞控制决策，使得智能设备可以无碰撞的完成指定的导航任务；
[0050] 运动控制模块：利用局部路径规划模块产生的无碰撞控制决策；结合智能设备运动模型，产生运动控制决策，控制智能设备以一定的速度平滑无碰撞的移动；
[0051] 智能移动模块：接收运动控制模块指令，控制设备无碰撞移动。
[0052] 通信模块和交互模块构成交互部分。
[0053] 所述获取模块、直线提取模块、分段查找树构建模块、观测数据融合模块、虚拟地图构建存储模块、任务调度管理模块、地图构建存储模块、自主定位模块、全局路径规划模块、局部路径规划模块、运动控制模块、智能移动模块构成算法处理部分。
[0054] 本发明应用于移动设备的虚拟墙系统的实现方法包括以下步骤：
[0055] 步骤一：用户通过交互模块，设定、增添、删除及编辑虚拟墙信息，由通信模块发送至算法处理部分；
[0056] 步骤二：算法处理部分的通信模块，收到交互模块发送的相应的虚拟墙信息，将此信息发送至获取模块；
[0057] 步骤三：获取模块接收到该虚拟墙相关信息后，在直线提取模块，采用Hough变换或其他直线提取算法，对虚拟墙信息进行相应处理，标注其生命周期、起点、终点、提取直线特性；
[0058] 步骤四：利用直线提取模块的虚拟墙信息，根据直线起点、终点的角度信息，利用二分法构建更新分段查找树，增添或删除相关虚拟墙信息；
[0059] 步骤五：根据系统其他传感器数据信息，结合分段查找树，查找各个角度下观测数据，产生融合后的各个角度下的观测数据
[0060] 步骤六：利用多传感器数据，结合raytrace算法，构建全局导航地图，用于导航避障模块
[0061] 步骤七：当通信模块收到导航任务后，决策部分利用当前全局导航地图，及实时自定位信息，利用启发式搜索算法，结合智能设备起点终点，搜索一条平滑无碰撞路径。如果终点不可达，结束当前任务；如果有，则进入步骤八；
[0062] 步骤八：根据步骤七产生的路径，结合机器人当前融合观测及自定位信息，并根据机器人运动速度及模型，利用动态窗口算法，搜索可行窗口及控制策略；如果找到该窗口，则进入步骤九，否则，转入步骤七，尝试搜索其他可达路径；
[0063] 步骤九：根据步骤八的控制决策，对速度进行平滑处理，下发控制指令到移动设备，控制移动设备移动。
[0064] 以上所述的具体实施例，对本发明的解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
