吉林大学学报(工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (12): 3558-3564.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221013

• 计算机科学与技术 • 上一篇    

基于深度学习的室内导航机器人避障规划算法

刘春晖(),王思长,郑策,陈秀连,郝春蕾   

  1. 山东科技大学 电气与自动化工程学院，山东 青岛 266590
  • 收稿日期:2022-08-10 出版日期:2023-12-01 发布日期:2024-01-12
  • 作者简介:刘春晖（1979-），女，教授，硕士.研究方向：检测技术与自动化装置，电力系统自动化.E-mail：lch202200@yeah.net
  • 基金资助:
    国家自然科学基金青年基金项目(61801271);山东省本科教学改革研究重点项目(Z2022180);山东科技大学电气自动化类优秀教学团队建设项目(JXTD20190505)

Obstacle avoidance planning algorithm for indoor navigation robot based on deep learning

Chun-hui LIU(),Si-chang WANG,Ce ZHENG,Xiu-lian CHEN,Chun-lei HAO   

  1. College of Electrical Engineering and Automation，Shandong University of Science and Technology，Qingdao 266590，China
  • Received:2022-08-10 Online:2023-12-01 Published:2024-01-12

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摘要：

为降低机器人与障碍物的碰撞几率，提高机器人工作效率，提出了一种基于深度学习的室内导航机器人避障规划算法。首先，通过室内导航机器人导航系统，结合深度学习提高机器人对所处环境中移动障碍物与非移动障碍物的检测和识别能力，进而获取与实际场景更加吻合的反应式避障导航实用信息。然后，利用该信息构建仿真地图，通过在仿真地图内筛选出一条最优任务执行路线，解决了由于障碍物杂乱无规则导致的避障规划难度大的问题，实现了室内导航机器人避障规划。实验结果表明，本文方法避障路径更加可靠、避障规划时间不超过1.2 s，有效提升了室内导航机器人的避障精度及工作效率。

关键词: 人工智能, 室内导航机器人, 深度学习, 仿真地图, 避障规划

Abstract:

To reduce the collision probability between robots and obstacles and improve the efficiency of robots， a deep learning based obstacle avoidance planning algorithm for indoor navigation robots was proposed. Firstly， through the indoor navigation robot navigation system， combined with deep learning， the detection and recognition capabilities of moving and non moving obstacles in the robot's environment were improved， thereby obtaining practical reactive obstacle avoidance navigation information that is more in line with the actual scene. Then， using this information， a simulation map was constructed， and an optimal task execution route was selected within the simulation map， the problem of difficulty in obstacle avoidance planning caused by disorderly and irregular obstacles was solved， and obstacle avoidance planning for indoor navigation robots was achieved. The experimental results show that the proposed method has a more reliable obstacle avoidance path， and the obstacle avoidance planning time does not exceed 1.2 s， effectively improving the obstacle avoidance accuracy and work efficiency of indoor navigation robots.

Key words: artificial intelligence, indoor navigation robot, deep learning, simulation map, obstacle avoidance planning

中图分类号: 

  • TP242

图1

室内导航机器人实物图和平面图"

图2

深度学习优化导航系统采集环境信息的具体流程"

图3

试验对象"

图4

试验环境"

图5

不同方法的避障结果"

表1

不同方法下机器人从起点至终点所消耗的时间 (s)"

方法离散型室内障碍物环境聚集型室内障碍物环境陷阱型室内障碍物环境
本文0.50.81.2
文献［3］0.91.52.0
文献［4］1.11.72.6
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