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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明涉及自动驾驶和智能机器人领域，公开了用于沙漠植树机器人的障碍物避障方法、装置及系统，方法包括：启动沙漠植树机器人并进行机器人自检，自检通过，路径规划模块对规划路径进行划分，得到多个规划单元路径；在沙漠植树机器人执行规划单元路径时，获取障碍物距离和位置信息，根据识别到的障碍物距离和位置信息，生成避障路线信息，沙漠植树机器人根据避障路线信息，完成避障后，沙漠植树机器人执行下一个单元路径，直到沙漠植树机器人执行完成所有的规划单元路径，则完成沙漠植树机器人的障碍物避障。通过本发明的技术方案，可以实现对环境的智能感知和决策，使机器人能够更加智能地避开障碍物。

主权项：1.用于沙漠植树机器人的障碍物避障方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，启动沙漠植树机器人并进行机器人自检，若自检通过，则进入步骤二；步骤二，云端数据服务器生成规划路径容器，并根据路径信息在规划路径容器生成规划路径，沙漠植树机器人从云端数据服务器获取规划路径，路径规划模块对规划路径进行划分，得到多个规划单元路径；步骤三，在沙漠植树机器人执行规划单元路径时，能见度判断模块获取环境数据，并根据获取的环境数据，判断当前的能见度情况；若能见度不低于能见度阈值，则进入步骤四，否则进入步骤五；步骤四，深度相机采集规划单元路径范围内的图像，深度学习检测模块对深度相机采集的图像进行障碍物检测和识别，若识别到障碍物，进入步骤六，否则，进入步骤七；步骤五，激光雷达扫描模块获取规划单元路径内是否有障碍物，若有，进入步骤六，否则，进入步骤七；步骤六，获取障碍物距离和位置信息，根据识别到的障碍物距离和位置信息，生成避障路线信息，沙漠植树机器人根据避障路线信息，完成避障后，进入步骤七；步骤七，沙漠植树机器人执行下一个单元路径，返回步骤三，直到沙漠植树机器人执行完成所有的规划单元路径，进入步骤八；步骤八，根据各个规划单元路径对应的避障路径与规划单元路径的长度比值，分别得到各个规划单元路径障碍率，通过不同的障碍率阈值，得到不同的修正后的规划路径并发送到云端数据服务器，不同的障碍率阈值对应不同的修正后的规划路径，将修正后的规划路径发送到规划路径容器，与规划路径构成基于障碍率的规划路径序列，用于沙漠植树机器人在不同障碍率下的避障训练，完成沙漠植树机器人的障碍物避障；所述的沙漠植树机器人从云端数据服务器获取规划路径，路径规划模块对规划路径进行划分，得到多个规划单元路径，包括：沙漠植树机器人从云端数据服务器获取规划路径，若沙漠植树机器人的定位信息与规划路径的起点定位信息的偏差，不在偏差阈值范围内，则沙漠植树机器人根据规划路径的起点定位信息移动到偏差阈值范围；根据深度相机采集单元的测量距离和激光雷达扫描模块的测量距离，得到共同数据采集有效范围，根据共同数据采集有效范围对规划路径进行划分，得到多个规划单元路径。

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权利要求：

百度查询： 四川大学 用于沙漠植树机器人的障碍物避障方法、装置及系统