本发明提供一种用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，包括以下步骤：以机器人为中心建立地图网格并生成导航路径；利用机器人上的传感器探测障碍物，确定障碍物的尺寸并标定障碍物在地图网格中的位置；计算障碍物与导航路径之间的最短直线距离，比较最短直线距离与预设距离的关系并根据最短直线距离与预设距离的关系调整障碍物周围的地图网格的分辨率。本发明提供的既减少机器人存储数据及计算量，又能对机器人进行精密控制。
1.一种用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：以机器人为中心建立地图网格并生成导航路径；
利用机器人上的传感器探测障碍物，确定障碍物的尺寸并标定障碍物在地图网格中的位置；
计算障碍物与导航路径之间的最短直线距离，比较最短直线距离与预设距离的关系并根据最短直线距离与预设距离的关系调整障碍物周围的地图网格的分辨率；
所述预设距离包括第一距离、第二距离、第三距离，第一距离＞第二距离＞第三距离，所述地图网格的分辨率包括第一分辨率、第二分辨率、第三分辨率与第四分辨率，第一分辨率＜第二分辨率＜第三分辨率＜第四分辨率；当最短直线距离＞第一距离时，障碍物周围的地图网格处于第一分辨率，所述网格地图不存储障碍物在地图网格中的位置；当第一距离≥最短直线距离＞第二距离，所述网格地图存储障碍物在地图网格中的位置，障碍物周围的地图网格处于第二分辨率；当第二距离≥最短直线距离＞第三距离，所述网格地图存储障碍物在地图网格中的位置，障碍物周围的地图网格处于第三分辨率；当第三距离≥最短直线距离，所述网格地图存储障碍物在地图网格中的位置，障碍物周围的地图网格处于第四分辨率；
以障碍物为圆心，半径＞第一距离的区域为安全通行区，机器人可按照导航路径直接通过；以障碍物为圆心，第一距离≥半径＞第二距离的区域为谨慎通行区，机器人可按照导航路径减速通过；以障碍物为圆心，第二距离≥半径＞第三距离的区域为危险通行区，机器人可按照导航路径减速通过或者重新规划路线绕过障碍物；以障碍物为圆心，第三距离≥半径的区域为禁止通行区，机器人需重新规划导航路径绕过障碍物。
2.如权利要求1所述的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，其特征在于，所述以机器人为中心建立地图网格并生成导航路径包括以下步骤:机器人接收并存储地图数据包，并以地图网格的形式展示；
机器人定位所在位置与目的地在地图网格中的位置，自动生成导航路径。
3.如权利要求1所述的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，其特征在于，所述利用机器人上的传感器探测障碍物并确定障碍物的尺寸与在所述地图网格中的位置包括以下步骤：利用机器人上的传感器探测是否存在障碍物；
若有障碍物存在，确定障碍物的尺寸并标定障碍物在地图网格中的位置。
4.如权利要求1所述的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，其特征在于，所述地图网格的分辨率与划分精度呈反比；所述地图网格第一分辨率的划分精度为8cm，所述地图网格第二分辨率的划分精度为4cm，所述地图网格第三分辨率的划分精度为2cm，所述地图网格第四分辨率的划分精度为1cm。
5.如权利要求4所述的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，其特征在于，所述第一距离为100cm，所述第二距离为50cm，所述第三距离为20cm。
6.如权利要求1所述的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，其特征在于，所述地图网格的分辨率与所述地图网格的建模范围呈反比。
7.如权利要求1所述的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，其特征在于，所述地图网格的分辨率与机器人的移动速度呈反比。
用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电子机器人技术领域，尤其涉及一种用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法。【背景技术】
[0002] 智能搬运设备(Mobile robot)是一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统，是近年来发展起来的一门综合学科集成应用的产品，它集中了机械、电子、计算机、自动控制以及人工智能等多学科最新研究成果，代表了机电一体化的最高成就。随着智能机器人技术的日益成熟，将有更多的应用场景需要智能机器人的服务，部分或完全代替人的工作，降低人工成本，提高工作效率。机器人的自主导航所必要的功能一个是自身定位，需要随时知道自己所处的位置、方向以及目的地的位置，另一个是避障，即在运动中探测前方的障碍，与障碍的距离，以及有效的避开最终达到终点。
[0003] 现有技术中，自主移动机器人在空间定位，路径规划，运动控制的过程中需要对所感知的外部环境进行数字化的建模处理，将连续的外部环境划分成一定分辨率大小的网格进行存储和计算。目前主流的技术都使用采用的是全局全时恒定网格尺寸的划分方法。网格密度太小不利于机器人进行精细的运动控制，而网格密度的提升则会带来极大的存储及计算量的需求，提升硬件成本。
[0004] 鉴于此，实有必要提供一种新的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法以克服上述缺陷。【发明内容】
[0005] 本发明的目的是提供一种既减少机器人存储数据及计算量，又能对机器人进行精密控制的机器人导航的自适应动态地图网格生成方法。
[0006] 为了实现上述目的，本发明提供一种用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
[0007] 以机器人为中心建立地图网格并生成导航路径；
[0008] 利用机器人上的传感器探测障碍物，确定障碍物的尺寸并标定障碍物在地图网格中的位置；
[0009] 计算障碍物与导航路径之间的最短直线距离，比较最短直线距离与预设距离的关系并根据最短直线距离与预设距离的关系调整障碍物周围的地图网格的分辨率。
[0010] 在一个优选实施方式中，所述以机器人为中心建立地图网格并生成导航路径包括以下步骤:
[0011] 机器人接收并存储地图数据包，并以地图网格的形式展示；
[0012] 机器人定位所在位置与目的地在地图网格中的位置，自动生成导航路径。
[0013] 在一个优选实施方式中，所述利用机器人上的传感器探测障碍物并确定障碍物的尺寸与在所述地图网格中的位置包括以下步骤：
[0014] 利用机器人上的传感器探测是否存在障碍物；
[0015] 若有障碍物存在，确定障碍物的尺寸并标定障碍物在地图网格中的位置。
[0016] 在一个优选实施方式中，所述比较最短直线距离与预设距离的关系并根据最短直线距离与预设距离的关系调整障碍物周围的地图网格的分辨率包括：
[0017] 所述预设距离包括第一距离、第二距离、第三距离，第一距离＞第二距离＞第三距离，所述地图网格的分辨率包括第一分辨率、第二分辨率、第三分辨率与第四分辨率，第一分辨率＜第二分辨率＜第三分辨率＜第四分辨率；
[0018] 当最短直线距离＞第一距离时，障碍物周围的地图网格处于第一分辨率，所述网格地图不存储障碍物在地图网格中的位置；
[0019] 当第一距离≥最短直线距离＞第二距离，所述网格地图存储障碍物在地图网格中的位置，障碍物周围的地图网格处于第二分辨率；
[0020] 当第二距离≥最短直线距离＞第三距离，所述网格地图存储障碍物在地图网格中的位置，障碍物周围的地图网格处于第三分辨率；
[0021] 当第三距离≥最短直线距离，所述网格地图存储障碍物在地图网格中的位置，障碍物周围的地图网格处于第四分辨率。
[0022] 在一个优选实施方式中，所述地图网格的分辨率与划分精度呈反比；所述地图网格第一分辨率的划分精度为8cm，所述地图网格第二分辨率的划分精度为4cm，所述地图网格第三分辨率的划分精度为2cm，所述地图网格第四分辨率的划分精度为1cm。
[0023] 在一个优选实施方式中，所述第一距离为100cm，所述第二距离为50cm，所述第三距离为20cm。
[0024] 在一个优选实施方式中，所述地图网格的分辨率与所述地图网格的建模范围呈反比。
[0025] 在一个优选实施方式中，所述地图网格的分辨率与机器人的移动速度呈反比。
[0026] 本发明提供的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，通过在地图网格中标注障碍物的位置，并根据最短直线距离与预设距离的关系调整障碍物周围的地图网格的分辨率，使得地图网格既能够满足使用精度，又尽可能的减少存储空间，减少计算量，又能对机器人进行精密控制。本发明提供的机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，既减少机器人存储数据及计算量，又能对机器人进行精密控制。【附图说明】
[0027] 图1为本发明提供的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法的流程图。
[0028] 图2为图1所示用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法的流程图中的一个子流程图。
[0029] 图3为图1所示用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法的流程图中的另一个子流程图。
[0030] 图4为本发明提供的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法的示意图。【具体实施方式】
[0031] 为了使本发明的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰明白，以下结合附图和具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并不是为了限定本发明。
[0032] 请参照图1至图3，本发明提供一种用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，包括以下步骤：
[0033] 步骤S01，以机器人为中心建立地图网格并生成导航路径。
[0034] 具体的，所述步骤S01还包括以下步骤：
[0035] 步骤S11，机器人接收并存储地图数据包，并以地图网格的形式展示。其中机器人通过网络或者数据线接收所在位置的地图数据包，使得机器人能够建立基本的地图网格。
[0036] 步骤S12，机器人定位所在位置与目的地在地图网格中的位置，自动生成导航路径。机器人通过GPS或者其他定位系统定位机器人所在位置及机器人目的地在地图网格中的位置，计算出最佳通行路径，也即导航路径。
[0037] 步骤S02，利用机器人上的传感器探测障碍物，确定障碍物的尺寸并标定障碍物在地图网格中的位置。
[0038] 具体的，所述步骤S02还包括以下步骤：
[0039] 步骤S21，利用机器人上的传感器探测是否存在障碍物。
[0040] 步骤S22，若有障碍物存在，确定障碍物的尺寸并标定障碍物在地图网格中的位置；如障碍物不存在，返回步骤S21。
[0041] 步骤S03，计算障碍物与导航路径之间的最短直线距离，比较最短直线距离与预设距离的关系并根据最短直线距离与预设距离的关系调整障碍物周围的地图网格的分辨率。
[0042] 请一并参照图4，本实施例中，所述预设距离包括第一距离、第二距离、第三距离，第一距离＞第二距离＞第三距离，所述地图网格的分辨率包括第一分辨率、第二分辨率、第三分辨率与第四分辨率，第一分辨率＜第二分辨率＜第三分辨率＜第四分辨率；
[0043] 以障碍物A为例，当最短直线距离＞第一距离时，所述网格地图不存储障碍物在地图网格中的位置障碍物周围的地图网格处于第一分辨率；
[0044] 以障碍物B为例，当第一距离≥最短直线距离＞第二距离时，所述网格地图存储障碍物在地图网格中的位置，障碍物周围的地图网格处于第二分辨率；
[0045] 以障碍物C为例，当第二距离≥最短直线距离＞第三距离时，所述网格地图存储障碍物在地图网格中的位置，障碍物周围的地图网格处于第三分辨率；
[0046] 以障碍物D为例，当第三距离≥最短直线距离时，所述网格地图存储障碍物在地图网格中的位置，障碍物周围的地图网格处于第四分辨率。
[0047] 可以理解的，以障碍物为圆心，半径＞第一距离的区域为安全通行区，机器人可按照导航路径直接通过。
[0048] 以障碍物为圆心，第一距离≥半径＞第二距离的区域为谨慎通行区，机器人可按照导航路径减速通过。
[0049] 以障碍物为圆心，第二距离≥半径＞第三距离的区域为危险通行区，机器人可按照导航路径减速通过或者重新规划路线绕过障碍物。
[0050] 以障碍物为圆心，第三距离≥半径的区域为禁止通行区，机器人需重新规划导航路径绕过障碍物。
[0051] 更进一步的，所述地图网格的分辨率与划分精度呈反比；所述地图网格第一分辨率的划分精度为8cm，所述地图网格第二分辨率的划分精度为4cm，所述地图网格第三分辨率的划分精度为2cm，所述地图网格第四分辨率的划分精度为1cm。
[0052] 所述第一距离为100cm，所述第二距离为50cm，所述第三距离为20cm。也即步骤S01中所述地图网格的初始分辨率的划分精度为8cm，最短直线距离越小，障碍物周围的地图网格分辨率越高，所述地图网格的分辨率划分精度越细。
[0053] 更进一步的，所述地图网格的分辨率与所述地图网格的建模范围呈反比。具体的，地图网格的划分精度精度越细时，地图网格的建模范围越小。例如，地图网格划分精度为10厘米时，机器人能够存储50米内的环境数据；而地图网格划分精度为1厘米时，机器人只能够存储5米内的环境数据。
[0054] 此外，所述地图网格的分辨率与机器人的移动速度呈反比。即地图网格的划分精度越粗糙，分辨率越低，表明导航路径上无障碍，机器人的行进速度越快；反之，地图网格的划分精度越细，分辨率越高，表明导航路径遇障碍的可能性越大，机器人的行进速度越低。例如，当地图网格划分精度为1厘米时，机器人速度为0.2米每秒；当网格划分精度为4厘米，机器人速度为1米每秒。
[0055] 另外，由于大部分经典的导航路径规划和控制算法依赖全局恒定尺寸的网格进行计算，因此在使用此类经典算法的时候，环境网格的分辨率的划分精度均设定为整数倍数关系。如本实施例中的1厘米，2厘米，4厘米，8厘米。
[0056] 在其他实施例中，所述所述预设距离不局限于所述第一距离、第二距离与第三距离；所述地图网格的分辨率也不局限于第一分辨率、第二分辨率、第三分辨率与第四分辨率。
[0057] 本发明提供的用于机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，通过在地图网格中标注障碍物的位置，并根据最短直线距离与预设距离的关系调整障碍物周围的地图网格的分辨率，使得地图网格既能够满足使用精度，又尽可能的减少存储空间，减少计算量，又能对机器人进行精密控制。本发明提供的机器人导航的自适应动态地图网格生成方法，既减少机器人存储数据及计算量，又能对机器人进行精密控制。
[0058] 本发明并不仅仅限于说明书和实施方式中所描述，因此对于熟悉领域的人员而言可容易地实现另外的优点和修改，故在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念的精神和范围的情况下，本发明并不限于特定的细节、代表性的设备和这里示出与描述的图示示例。
