脱困方法、装置、设备及可读存储介质与流程

1.本技术实施例涉及自移动机器人技术领域，特别涉及一种脱困方法、装置、设备及可读存储介质。


背景技术：

2.随着人工智能(artificial intelligence，ai)的发展，各种自移动设备越来越多地应用于各个领域，比如服务机器人、清洁机器人、自移动售货机器人等。
3.行进过程中，若自移动设备被障碍物围困，则原地旋转，利用环境感知传感器采集的环境数据确定脱困方向，按照脱困方向行进以脱困。
4.然而，当前的脱困方法耗时长、安全性差。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种脱困方法、装置、设备及可读存储介质，将多种环境感知传感器采集的第一环境数据融合到当前代价地图，根据融合了各种传感器数据的当前代价地图确定脱困方向，脱困效率高、安全性高。
6.第一方面，本技术实施例提供一种脱困方法，应用于自移动设备，所述方法包括：
7.在自移动设备运行过程中，利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图，各环境感知传感器设置在所述自移动设备上；
8.当所述自移动设备处于围困状态时，根据所述当前代价地图确定脱困方向；
9.按照所述脱困方向脱困。
10.第二方面，本技术实施例提供一种脱困装置，包括：
11.更新模块，用于在自移动设备运行过程中，利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图，各环境感知传感器设置在所述自移动设备上；
12.处理模块，用于当所述自移动设备处于围困状态时，根据所述当前代价地图确定脱困方向；
13.脱困模块，用于按照所述脱困方向脱困。
14.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时使得所述电子设备实现如上第一方面或第一方面各种可能的实现方式所述的方法。
15.第四方面，本技术实施例提供一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时用于实现如上第一方面或第一方面各种可能的实现方式所述的方法。
16.第五方面，本技术实施例提供一种包含计算程序的计算机程序产品，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面各种可能的实现方式所述的方法。
17.本技术实施例提供的脱困方法、装置、设备及可读存储介质，自移动设备上设置多
种环境感知传感器，自移动设备预先存储原始代价地图和全局的环境地图。运行过程中，自移动设备利用各环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图。当自移动设备处于围困状态时，根据当前代价地图确定脱困方向，并按照脱困方向脱困。采用该种方案，无需自移动设备原地边旋转边寻找缺口方向进而脱困，而是根据多种环境感知传感器采集的、用于指示当前环境状况的第一环境数据更新原始代价地图从而得到当前代价地图，根据当前代价地图确定脱困方向，脱困效率高、安全性高。另外，通过融合多种环境感知传感器的第一环境数据到当前代价地图，使得自移动设备更全面掌握周围环境中障碍物信息，有助于提高脱困方向的准确性。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1a是本技术实施例提供的用于执行脱困方法的自移动设备的整体示意图；
20.图1b是图1a中各种传感器的检测范围的示意图；
21.图1c是图1a的背视图；
22.图1d是图1a的正视图；
23.图1e是图1a的侧视图；
24.图2是本技术实施例提供的脱困方法的流程图；
25.图3是本技术实施例提供的脱困方法中原始代价地图的生成过程图；
26.图4是本技术实施例提供的脱困方法中栅格地图和子图层的示意图；
27.图5a是本技术实施例提供的脱困方法中前向运动学仿真预测出的运动轨迹；
28.图5b是图5a对应的流程图；
29.图6a是本技术实施例提供的脱困方法中自移动设备的实际环境示意图；
30.图6b是图6a对应的当前代价地图和局部代价地图的示意图；
31.图7为本技术实施例提供的一种脱困装置的示意图；
32.图8为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
33.自移动设备又称作机器人、自主移动设备、自移动机器人等，由于能够解放人类双手等，被广泛应用于各行各业中。
34.自移动设备进入陌生环境后，结合即时定位与地图构建(simultaneous localizationand mapping，slam)等技术创建环境地图。后续基于环境地图规划行进路径，按照规划好的路径行进并工作。当遇见障碍物时，自移动设备对障碍物避障。若无法绕过障碍物，则表示被障碍物围困。此时，自移动设备需要脱困。
35.一种方式中，自移动设备原地旋转的同时，利用测距传感器判断前方是否存在可通行缺口。若前方存在可通行缺口，则向着可通行缺口行进以脱困。若前方不存在可通行缺口，则发出告警。其中，测距传感器例如为激光雷达等。
36.另一种方式中，自移动设备原地静止，利用超声波传感器检测自身与周围障碍物之间的距离，综合各方向检测到的距离从而选择出脱困方向。脱困方向上没有障碍物，或者，脱困方向上的障碍物距离自移动设备最远。
37.又一种方式中，自移动设备原地旋转的同时，利用光学传感器识别周围环境中物体的位置，进而判断出脱困方向以脱困。
38.上述脱困方式中，自移动设备根据传感器信息确定脱困方向时，需原地旋转，耗时长。而且，即使无需旋转，也是基于单一传感器采集的环境数据确定脱困方向，无法应对复杂环境，且危险性高。
39.基于此，本技术实施例提供一种脱困方法、装置、设备及可读存储介质，将多种环境感知传感器采集的第一环境数据融合到当前代价地图，根据当前代价地图确定脱困方向，脱困效率高、安全性高。
40.本技术实施例提供的脱困方法应用于自移动设备，自移动设备指的是能够自主移动、且能够实现智能控制的电子设备。例如，自移动设备为商场、图书馆、博物馆等入口附近的、具有指引功能的机器人；再如，自移动设备为商场、博物馆等地的、具有带路功能机器人。又如，自移动设备为图书馆、食堂的搬运机器人等。通过自移动设备，能够实现各项工作的无人值守运行。
41.下面，以自移动设备为引导机器人为例，对本技术实施例提供的自移动设备进行说明。需要说明的是，虽然图1中以引导机器人为例，示意出本技术实施例提供的自移动设备的结构，但不意味着本技术提供的自移动设备仅可实现为引导机器人。
42.图1a是本技术实施例提供的用于执行脱困方法的自移动设备的整体示意图。请参照图1a，自移动设备为带有显示屏的引导机器人，除了显示屏外，引导机器人还包括底盘、支撑杆等，底盘用于给引导机器人的移动和转向提供动力。引导机器人上还设置多种传感器，该些传感器分散在引导机器人的支撑杆、显示屏或底座上。例如，深度相机11、广角摄像头12、面阵飞行时间传感器(time of fly，tof)18设置在引导机器人的支撑杆上，显示屏的四个角上设置有超声波传感器13，底座上设置有激光雷达14，激光雷达14和支撑杆设置在底座的同一个面上，底座的侧面上设置有悬崖检测传感器15和超声波传感器16，悬崖检测传感器15用于检测行进方向是否存在台阶、悬崖等，超声波传感器16用于检测前方是否存在玻璃、塑料等透明材质。底座的底部还设置下视传感器17，用于全方位检测行进方向上是否具有悬崖等。
43.本技术实施例中，引导机器人上的各种传感器构成一个3d环境感知系统，能够保证引导机器人行进过程中灵敏的感知周围环境，确保安全性。
44.图1b是图1a中各种传感器的检测范围的示意图。请参照图1a和1b，引导机器人的支撑杆的顶部和显示屏的下端均设置深度相机，深度相机的检测范围如s1所示，广角摄像头12的检测范围如s2所示，面阵tof18的检测范围如s8所示，显示屏上的超声波传感器13的检测范围如图中s3所示，激光雷达14的检测范围如图中s4所示，底座上的悬崖检测传感器15的检测范围如图中s5所示，底座上的超声波传感器16的检测范围如图中s6所示。下视传感器17的检测范围如图中s7所示，图中未示意出广角摄像头的检测范围。可以理解的是，虽然图1b中以平面方式示意出各种传感器的检测范围，但是事实上，各传感器的检测范围在空间上是三维的，对应空间区域，部分传感器对应的空间区域部分重合或全部重合。
45.图1c是图1a的背视图，图1d是图1a的正视图，图1e是图1a的侧视图。请参照图1c～图1e，引导机器人上设置多种类型的传感器，该些传感器为引导机器人构建出一个3d环境感知系统，从而确保引导机器人的安全性，并保证引导机器人能够正确的引导用户。
46.需要说明的是，上述图1a-图1e中各种传感器的位置、数量仅仅是示意性的，本技术实施例并不限制。实际中，可根据需求在引导机器人的任意位置设置任意数量的传感器。另外，广角摄像头12等也可以不用作导航，而是具有其他用途。
47.本技术实施例中，自移动设备预先创建并存储原始代价地图和环境地图，利用环境地图规划路径，按照路径行进并工作。同时，利用各种环境感知传感器采集周围环境的第一环境数据，并利用第一环境数据更新原始代价地图，从而得到当前代价地图。
48.自移动设备行进过程中，倘若遇到障碍物则避障。若无法避开障碍物，则表示自移动设备处于围困状态。此时，自移动设备利用当前代价地图确定脱困方向以脱困。
49.需要说明的是，虽然上述图1中的自移动设备100的设备本体11为圆形。然而，本技术实施例并不以此为限制，其他可行的实现方式中，设备本体11也可以是圆形、方形或不规则等。
50.图2是本技术实施例提供的脱困方法的流程图。本实施例的执行主体为自移动设备。本实施例包括：
51.201、在自移动设备运行过程中，利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图，各环境感知传感器设置在所述自移动设备上。
52.本技术实施例中，代价地图(costmap)是自移动设备进行局部避障时常用的一种数据格式。将自移动设备周围的空间划分为若干栅格以表示真实世界对应的单位面积，并将检测到的障碍物映射到对应的栅格中，用不同的数据作为代价值以表示障碍物存在的可能性。另外，在确定障碍物位置基础上，按照预设的膨胀策略将障碍物周围的栅格设置为缓冲区，从而避免自移动设备与障碍物发生碰撞。
53.本技术实施例中，代价地图例如是三维代价地图或二维代价地图，取决于应用场景和环境感知传感器的类型等。代价地图包括原始代价地图和当前代价地图。原始代价地图是自移动设备初始创建的代价地图。例如，自移动设备进入陌生环境后，基于slam技术创建环境地图的同时，创建出原始代价地图。再如，自移动设备创建环境地图后，再在工作区域内行进，并利用环境感知传感器采集第二环境数据，基于第二环境数据创建出原始代价地图。
54.另外，当工作区域比较大时，自移动设备移动过程中，不断的更新原始代价地图，此时，对于本次更新而言，上次更新原始代价地图得到的当前代价地图成为原始代价地图。以自移动设备为引导机器人为例，引导机器人进入陌生商场后，创建环境地图和原始代价地图，该环境地图包括展销区1、游戏区2、用餐区3、电影院4、图书区5。当引导机器人在展销区1内引导用户时，利用各种环境感知传感器采集展销区1的第一环境数据，利用第一环境数据更新原始代价地图中展销区1对应的部分，从而得到当前代价地图a。进入游戏区2后，利用各种环境感知传感器采集游戏区2的第一环境数据，对当前代价地图a进行更新，从而得到当前代价地图b。此时，当前待机地图a相当于原始代价地图。
55.自移动设备创建出环境地图和原始代价地图后，在工作区区域内行进时利用环境感知传感器采集第一环境数据，利用第一环境数据更新原始代价地图，从而得到当前代价
地图。
56.本技术实施例中，自移动设备上设置多种环境感知传感器。不同环境感知传感器采集的第一环境数据不同。例如，当环境感知传感器为激光雷达时，第一环境数据包括三维点云数据等。
57.再如，当环境感知传感器为深度相机时，第一环境数据包括深度(depth)图像等。
58.又如，当环境感知传感器为超声波传感器时，第一环境数据包括与障碍物之间的距离等。
59.又如，当环境感知传感器为下视传感器时，第一环境数据包括悬崖数据等。倘若下视传感器采集到悬崖数据，则为该悬崖数据对应的栅格赋予很高的代价值，从而禁止自移动设备经过该位置。
60.又如，当环境感知传感器为地磁传感器时，第一环境数据包括检测到的金属磁条数据。倘若地磁传感器采集到金属磁条数据，则为该金属磁条数据对应的栅格赋予很高的代价值，从而禁止自移动设备经过该位置。
61.202、当所述自移动设备处于围困状态时，根据所述当前代价地图确定脱困方向。
62.通常情况下，环境地图中会标记出障碍物的位置等。自移动设备行进至该位置后避障。或者，自移动设备行进过程中利用深度相机等判断前方是否存在障碍物，若前方存在障碍物则避障。若无法避障，则认为自移动设备处于围困状态，需要脱困。其中，障碍物包括但不限于静态障碍物、动态障碍物、单一障碍物、多障碍物等。自移动设备创建环境地图时，往往会标记出静态障碍物的位置。规划路径时，根据环境地图就能规划出绕开静态障碍物的路径。但是，环境地图中无法展示出动态障碍物。对于动态障碍物，自移动设备行进过程中根据当前代价地图进行避障、脱困等。
63.自移动设备预存基于slam等技术创建的环境地图，环境地图又称作全局地图等。行进过程中，自移动设备以自身为中心，创建并实时更新局部环境地图，该局部环境地图例如是3米
×
3米的正方形、3米
×
4米的长方形、半径为3米的圆形等，局部环境地图能够反映出当前环境中障碍物的位置、移动障碍物、静态障碍物等。遇见障碍物后，自移动设备根据全局的环境地图和局部环境地图确定是否能够找到新路径以绕开障碍物。若自移动设备根据全局的环境地图或局部环境地图规划出新路径则避障。若自移动设备根据全局的环境地图无法规划出新路径，根据局部环境地图也无法规划出新路径，则说明自移动设备处于围困状态，需要脱困。
64.当确定出自移动设备处于围困状态后，自移动设备根据当前代价地图确定脱困方向。继续沿用之前的例子，假设自移动设备判断出在卧室1内处于围困状态，则从当前代价地图中确定出卧室1对应的部分，根据卧室1对应的代价地图确定脱困方向。
65.203、按照脱困方向脱困。
66.确定脱困方向后，自移动设备按照脱困方向行进从而脱困。
67.本技术实施例提供的脱困方法，自移动设备上设置多种环境感知传感器，自移动设备预先存储原始代价地图和全局的环境地图。运行过程中，自移动设备利用各环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图。当自移动设备处于围困状态时，根据当前代价地图确定脱困方向，并按照脱困方向脱困。采用该种方案，无需自移动设备原地边旋转边寻找缺口方向进而脱困，而是根据多种环境感知传感器采集的、
用于指示当前环境状况的第一环境数据更新原始代价地图从而得到当前代价地图，根据当前代价地图确定脱困方向，脱困效率高、安全性高。另外，通过融合多种环境感知传感器的第一环境数据到当前代价地图，使得自移动设备更全面掌握周围环境中障碍物信息，有助于提高脱困方向的准确性。
68.可选的，上述实施例中，自移动设备确定出脱困方向，按照脱困方向脱困时，旋转以使得所述自移动设备的前进方向和所述脱困方向相同后，前进以脱困；或者，旋转以使得所述自移动设备的前进方向和所述脱困方向相反后，后退以脱困。
69.示例性的，本技术实施例中，自移动设备确定脱困方向的过程中无需旋转。确定出脱困方向后旋转。旋转的目的是为了使得前进方向与脱困方向相同或相反。自移动设备可根据自移动设备旋转前的方向和脱困方向之间的夹角确定旋转方向。以下为清楚起见，将旋转前的方向称作初始方向。例如，以顺时针为基准，自移动设备从初始方向开始，确定初始方向和脱困方向之间的夹角。若0＜夹角≤90度，则顺时针旋转以使得前进方向和脱困方向相同。若90＜夹角小于180度，则自移动设备逆时针旋转以使得前进方向和脱困方向相反，旋转角度＝180
°‑
夹角。
70.另外，自移动设备也可以以逆时针为基准等，本技术实施例并不限制。
71.采用该种方案，通过原地旋转一定角度，使得自移动的行进方向和脱困方向相同或相反，进而前进脱困或后退脱困，从而在最小的旋转角度下脱困，提高脱困速度。
72.可选的，上述实施例中，自移动设备利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图之前，还创建原始代价地图。创建过程中，自移动设备通过至少两种环境感知传感器获取第二环境数据。之后，将各环境感知传感器获取的第二环境数据转换到全局坐标系下，以得到各环境感知传感器的第二转换数据。最后，自移动设备根据各环境感知传感器的第二转换数据，生成原始代价地图。其中，所述全局坐标系为创建环境地图使用的坐标系，又称作全局世界坐标系等。
73.示例性的，自移动设备首次进入陌生环境后，或者用户删除原始代价地图后，均要创建原始代价地图。自移动设备可以在利用slam技术创建全局的环境地图的同时，创建原始代价地图，也可以在其他时候创建原始代价地图，本技术实施例并不限制。创建原始代价地图的过程中，自移动设备对原始的第二环境数据进行预处理等，从而对第二环境数据进行去噪、校正等。之后，自移动设备对预处理后的第二环境数据进行坐标转换，将预处理后的第二环境数据，从传感器坐标系转换到全局坐标系下，从而得到各环境感知传感器的第二转换数据。之后，自移动设备根据各环境感知传感器的第二转换数据，生成原始代价地图。
74.采用该种方案，自移动设备将传感器坐标系下的第二环境数据，转换至全局坐标系下，进而根据全局坐标系下的各第二转换数据创建原始代价地图，速度快、准确率高。
75.可选的，上述实施例中，自移动设备根据各环境感知传感器的第一转换数据，生成原始代价地图的过程中，首先，栅格化空白地图，以得到栅格地图。接着，根据所述栅格地图，生成多个子图层，不同子图层对应不同种类的环境感知传感器，所述栅格地图中的栅格和所述子图层中的栅格一一对应。之后，对于所述栅格地图中的每个栅格，根据各子图层中对应栅格的第二转换数据确定代价值，以得到所述栅格地图中各栅格的代价值，进而根据所述栅格地图中各栅格的代价值，生成所述原始代价地图。
76.图3是本技术实施例提供的脱困方法中原始代价地图的生成过程图，包括：
77.301、自移动设备获取至少两种环境感知传感器采集的第二环境数据。
78.创建原始代价地图的过程中，自移动设备获取各种环境感知传感器采集的第二环境数据，第二环境数据用于指示障碍物与自移动设备之间的距离、障碍物相对于自移动设备的方位等。
79.302、预处理第二环境数据。
80.自移动设备对不同种类的第二环境数据进行滤波、去噪、校正等预处理操作，提高第二环境数据的质量，从而获得更准确的障碍物位置信息等。例如，自移动设备利用滤波器对激光雷达的第二环境数据进行滤波以消除噪声。
81.303、将各环境感知传感器获取的第二环境数据转换到全局坐标系，以得到各种环境感知传感器对应的第二转换数据。
82.示例性的，自移动设备将预处理后的第二环境数据，从传感器坐标系转换到全局坐标系下。转换过程中，需要考虑环境感知传感器和自移动设备的相对位置、环境感知传感器在全局坐标系下的位置和姿态、自移动设备在全局坐标系下的位置和姿态等。
83.304、栅格化空白地图，以得到栅格地图。
84.示例性的，自移动设备根据环境的大小、自定义分辨率的要求等，生成空白地图，栅格化空白地图，以得到栅格地图。栅格地图包含多个栅格，不同栅格对应真实环境中的不同区域或空间。每个栅格的大小例如为5厘米、6厘米、10厘米等，本技术实施例并不限制。
85.305、确定栅格地图中各栅格的代价值，进而根据栅格地图中各栅格的代价值，生成原始代价地图。
86.确定栅格地图中每个栅格的代价值的过程中，自移动设备将栅格地图视为总图层，复制栅格地图，以得到多个子图层，不同子图层对应不同种类的环境感知传感器，所述栅格地图中的栅格和所述子图层中的栅格一一对应。或者，自移动设备创建一个空白地图，该空白地图的大小与环境地图一直，对该空白地图进行栅格化并复制，从而得到多个子图层。
87.之后，对于栅格地图中的每个栅格，根据各子图层中对应栅格的第二转换数据确定代价值，以得到所述栅格地图中各栅格的代价值。示例性的，请参照图4，图4是本技术实施例提供的脱困方法中栅格地图和子图层的示意图。
88.请参照图4，共有3种环境感知传感器：雷达、超声波传感器、光学传感器。自移动设备得到栅格地图40后，复制该栅格地图40从而得到子图层41、子图层42、子图层43，分别对应雷达、超声波传感器、光学传感器。栅格地图40中的栅格和子图层41中的栅格一一对应。同理，栅格地图40中的栅格和子图层42中的栅格一一对应，栅格地图40中的栅格和子图层42中的栅格一一对应。每个子图层的栅格中，存储该栅格对应的真实环境的第二环境数据，第二环境数据用于指示栅格对应的真实环境中障碍物的信息，如障碍物的距离、障碍物的密度等。
89.以子图层41为例，子图层41的每个栅格中存储雷达采集的雷达数据(即第二环境数据)、对第二环境数据进行坐标转换得到的第二转换数据、根据第二转换数据确定出的代价值等。代价值是一个与障碍物距离成反比、与障碍物密度成正比的指数函数。自移动设备与障碍物之间的距离越小，障碍物密度越高，则表示该栅格内障碍物出现的概率越高，越不
适合自移动设备通过。
90.对于栅格地图中的任意一个栅格，自移动设备根据各子图层中对应的栅格的代价值，确定栅格地图中栅格的代价值。再请参照图4，栅格地图40中的栅格400，与子图层41中的栅格411、子图层42中的栅格421以及子图层43中的栅格431对应。自移动设备确定出栅格411的代价值、栅格421的代价值以及栅格431的代价值后，对该些代价值进行融合叠加，从而得到栅格400的代价值。
91.自移动设备得到栅格地图40中每个栅格的代价值后，得到原始代价地图。原始代价地图包括总图层以及各子图层。总图层的每个栅格存储代价值等，子图层的每个栅格存储第二环境数据、第二转换数据等、代价值等。可以理解的是，子图层存储的代价值和栅格地图存储的代价值不同。
92.采用该种方案，自移动设备创建原始代价地图过程中融合各种环境感知传感器采集的第二环境数据，实现准确创建出原始代价地图的目的。
93.可选的，上述实施例中，自移动设备运行过程中，利利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图时，与创建原始代价地图类似：首先，自移动设备将各环境感知传感器采集的第一环境数据转换到全局坐标系下，以得到各环境感知传感器各自对应的第一转换数据。之后，自移动设备将各环境感知传感器的第一转换数据，投影到对应子图层的栅格，以更新子图层。最后，自移动设备根据各环境感知传感器更新后的子图层，更新所述原始代价地图。
94.再请参照图4，自移动设备行进过程中，雷达、超声波传感器、光学传感器各自采集的第一环境数据转换到全局坐标系得到第一转换数据，各第一转换数据覆盖的区域如图中区域412、区域422和区域432。自移动设备根据雷达的第一转换数据，更新区域412内各栅格的代价值、障碍物信息等。同理，自移动设备根据超声波传感器的第一转换数据，更新区域422内各栅格的代价值、障碍物信息等。自移动设备根据光学传感器的第一转换数据，更新区域432内各栅格的代价值、障碍物信息等。
95.自移动设备更新完区域412、区域422和区域432，根据区域412、区域422和区域432内各栅格的代价值等，更新区域401内对应栅格的代价值，从而完成对原始代价地图的更新。更新过程中，子图层中各栅格的代价值的计算过程等，可参见上述创建原始代价地图的描述，此处不再赘述。
96.采用该种方案，自移动设备行进过程中实时更新原始代价地图得到当前代价地图，使得当前代价地图更准确的反应当前周围环境，进而实现准确确定出脱困方向的目的。
97.可选的，上述实施例中，当所述自移动设备处于围困状态时，自移动设备根据所述当前代价地图确定脱困方向时，以所述自移动设备为中心从所述当前代价地图中截取局部代价地图。之后，自移动设备根据所述局部代价地图确定脱困方向。
98.示例性的，自移动设备确定出处于围困状态后，以自移动设备为中心，从当前代价地图中截取出局部代价地图。局部代价地图例如是3米
×
3米的正方形、3米
×
4米的长方形、半径为3米的圆形等，本技术实施例并不限制。
99.局部代价地图具有多个栅格，每个栅格代表一块真实世界。每个栅格中存储代价值等，该代价值是根据多个环境感知传感器采集的第一环境数据确定出的。代价值越高，则栅格对应的真实世界中存在障碍物的可能性越大。代价值越小，则栅格对应的真实世界中
存在障碍物的可能性越小。
100.自移动设备从原始代价地图中截取出局部代价地图后，根据局部代价地图中各栅格的代价值、各环境感知传感器采集的第一环境数据等确定脱困方向。
101.采用该种方案，自移动设备确定脱困方向时，只需要考虑以自移动设备为中心的局部代价地图，无需遍历整张全局的当前代价地图，减少算力，减轻自移动设备处理器的运算量，节约自移动设备的计算资源。
102.可选的，上述实施例中，自移动设备根据局部代价地图确定脱困方向时，从所述局部代价地图包含的栅格中确定出栅格集合，所述栅格集合中的各栅格的代价值大于第一阈值。之后，自移动设备确定所述栅格集合中各栅格对应的第一斥力，根据所述栅格集合中各栅格对应的第一斥力，确定融合斥力。最后，自移动设备根据所述融合斥力，确定所述脱困方向。
103.本技术实施例中，当前代价地图包括多个栅格，每个栅格具有自己的代价值，代价值越大，则表示该栅格对应的真实环境中存在障碍物的可能性越大。自移动设备处于围困状态后，以自身为中心从当前代价地图中截取出局部代价地图后，确定局部代价地图包含的各栅格的代价值，进而确定出代价值大于第一阈值的栅格，这些栅格构成栅格集合。
104.得到栅格集合后，自移动设备确定栅格集合中每个栅格对应的第一斥力。例如，自移动设备确定自身到栅格内的障碍物的距离，根据距离确定栅格对应的第一斥力，距离和第一斥力成反比。其中，自移动设备到栅格内的障碍物的距离，可根据各环境感知传感器采集的第一环境数据计算出。确定出栅格集合中每个栅格的第一斥力后，自移动设备对该些第一斥力进行矢量求和，从而确定出融合斥力。之后，自移动设备将融合斥力的反向作为脱困方向进行脱困。
105.采用该种方案，自移动设备从局部地图中确定出栅格集合，根据栅格集合中每个栅格的第一斥力确定出融合斥力，进而根据融合斥力确定出脱困方向，准确率高，速度快。
106.可选的，上述实施例中，自移动设备确定所述栅格集合中各栅格对应的第一斥力时，首先，对于所述栅格集合中的每个栅格，确定多个第二斥力，所述多个第二斥力中的第二斥力和环境感知传感器的种类一一对应。之后，自移动设备根据所述多个第二斥力，确定所述栅格对应的第一斥力。
107.本技术实施例中，自移动设备上设置多种环境感知传感器，每种环境感知传感器的数量可以是多个也可以是一个。不同种类的环境感知传感器对应不同的子图层，如图4所示。对于栅格集合中的每个栅格，自移动设备确定多个障碍物距离，不同障碍物距离对应不同种类的环境感知传感器。例如，一共有3种环境感知传感器，分别为激光、超声波传感器和光学传感器。自移动设备根据激光的第一转换数据，确定出一个障碍物距离。同理，自移动设备根据超声波的第一转换数据，确定出一个障碍物距离；自移动设备根据光学传感器的第一转换数据，确定出一个障碍物距离。这样一来，对于同一个栅格，自移动设备确定出3个障碍物距离。可以理解的是，这3个障碍物距离均指示自移动设备与同一个栅格内的障碍物之间的距离，只是依据的是不同种类环境感知传感器的数据。
108.对于同一个栅格，自移动设备得到各种环境感知传感器对应的障碍物距离后，根据障碍物距离确定各环境感知传感器对应的第二斥力。例如，采用如下公式确定第二斥力：
109.f＝k
×
(1/dist-1/d)^2
110.其中，f表示第二斥力，k表示权重系数，不同种类的环境感知传感器的权重系数相同或不同。k越大，则环境感知传感器的置信度越高，即根据该种环境感知传感器确定出的障碍物距离越可靠。dist表示障碍物距离，即自移动设备和障碍物之间的距离，d表示局部代价地图的参数。例如，当局部代价地图是圆形时，d表示局部代价地图的半径。再如，当局部代价地图是正方形时，d表示局部代价地图的边长。又如，当局部代价地图为长方形时，d表示局部代价地图的对角线一半的长度。其中，第二斥力的方向是从障碍物指向自移动设备。
111.对于栅格地图中的同一个栅格，自移动设备确定各种环境感知传感器对应的第二斥力后，对该些第二斥力进行加权求和，从而得到栅格对应的第一斥力。之后，自移动设备对栅格集合中各栅格对应的第一斥力进行矢量求和，得到融合斥力。最后，自移动设备将融合斥力的反方向作为脱困方向，并按照脱困方向脱困。
112.采用该种方案，对于每个栅格，自移动设备确定各种环境感知传感器对应的第二斥力后，根据该些第二斥力确定栅格对应的第一斥力，实现准确确定出第一斥力的目的，进而实现准确确定出脱困方向的目的。
113.可选的，上述实施例中，自移动设备按照所述脱困方向脱困过程中预测目标位置点，该目标位置点是所述自移动设备至少预设时长后到达的位置点。接着，自移动设备从局部代价地图中确定出所述目标位置点所在的目标栅格。之后，自移动设备确定各环境感知传感器对应的障碍物距离，所述障碍物距离用于指示所述自移动设备与所述目标栅格内的障碍物之间的距离。当目标栅格满足预设条件时停止行进。其中，预设条件包括下述条件中的至少一个：所述目标栅格的代价值大于第二阈值，至少一个环境感知传感器对应的障碍物距离小于预设距离。
114.自移动设备脱困过程中，不断的预测至少预设时长后到达的位置点，以仿真判断：当自移动设备位于该位置点时，是否和障碍物发生碰撞。一种方式中，自移动设备在当前位置预测预设时长后到达的目标位置点，对该目标位置点进行风险评估。
115.另一种方式中，自移动设备预测出的运动轨迹，将运动轨迹上的每个位置点作为目标位置点。对于每个目标位置点，自移动设备按照到达的先后顺序预测是否存在碰撞风险。一旦预测出某个目标位置点存在碰撞风险，则无需对后面的目标位置点进行风险评估。
116.图5a是本技术实施例提供的脱困方法中前向运动学仿真预测出的运动轨迹。图5b是图5a对应的流程图。请参照图5a，粗黑实线表示自移动设备预测出的运动轨迹，该运动轨迹上的每个位置点为目标位置点。图5b包括：
117.501、获取自移动设备的状态信息。
118.状态信息包括自移动设备的当前位置、速度、方向等。
119.502、获取局部代价地图。
120.脱困过程中，自移动设备不断的获取并更新局部代价地图。局部代价地图是以自移动设备当前位置为中心，从当前代价地图中截取出的代价地图。局部代价地图例如是3米
×
3米的正方形、3米
×
4米的长方形、半径为3米的圆形等，本技术实施例并不限制。可以理解的是，自移动设备位于不同位置时局部代价地图不同。代价地图包含多个栅格，栅格的代价值代表自移动设备在该位置的碰撞风险。障碍物所在栅格的代价值较高，没有障碍物的栅格的代价值较低。
121.503、按照所述脱困方向脱困过程中预测目标位置点，所述目标位置点是所述自移动设备预设时长后到达的位置点。
122.获得局部代价地图之后，自移动设备结合当前的状态信息、期望的运动轨迹等，利用预设的运动模型预测预设时长后到达的目标位置点。预设时长例如是2秒、3秒等，本技术实施例并不限制。
123.504、从所述局部代价地图中确定出所述目标位置点所在的目标栅格。
124.对于每个目标位置点，自移动设备将该目标位置点映射到局部代价地图中，从而确定出目标位置点所在的目标栅格。
125.505、确定各种环境感知传感器对应的障碍物距离，所述障碍物距离用于指示所述自移动设备与所述目标栅格内的障碍物之间的距离。
126.对于每个目标位置点，自移动设备根据目标栅格，从各种环境感知传感器对应子图层中确定出对应的栅格，以下称之为投影栅格。之后，根据投影栅格记录的第一转换数据等，确定出多个障碍物距离。可以理解的是：该些障碍物距离均指示自移动设备与目标栅格内的障碍物之间的距离，只是依据的是不同环境感知传感器的数据。
127.506、判断是否存在碰撞风险，若存在碰撞风险，则执行步骤507；若不存在碰撞风险，则执行步骤501。
128.自移动设备对目标位置点进行风险评估，以判断是否存在碰撞风险。评估过程中，分析目标栅格的代价值、各环境感知传感器的障碍物距离等。当目标栅格满足预设条件时执行步骤507；当目标栅格不满足任意一个预设条件时，继续行进并返回步骤501。其中，所述预设条件包括下述条件中的至少一个：所述目标栅格的代价值大于第二阈值，至少一种环境感知传感器对应的障碍物距离小于预设距离。
129.507、停止行进。
130.若目标栅格的代价值超过第二阈值，或者，至少一个环境感知传感器对应的障碍物距离小于预设距离，则判定为存在碰撞风险，需停止行进。反之，则继续行进。行进过程中，不断更新自移动设备的状态信息、局部代价地图等，并重新进行前向预测与碰撞风险评估，从而确保自移动设备在安全的轨迹上行进。
131.采用该种方案，自移动设备利用多种环境感知传感器对自移动设备的轨迹进行仿真预测，从而判断自移动设备与障碍物是否发生碰撞，安全性更高。
132.以下结合具体的应用场景，对上述的脱困方法进行详细说明。
133.应用场景：
134.图6a是本技术实施例提供的脱困方法中自移动设备的实际环境示意图。图6b是图6a对应的当前代价地图和局部代价地图的示意图。
135.请参照图6a，自移动设备的前方、左右两侧均有障碍物，自移动设备根据全局的环境地图无法规划出新路径，根据局部环境地图也无法规划出新路径，则说明自移动设备处于围困状态，需要脱困。
136.请参照图6b，粗黑实线矩形框所示为当前代价地图，粗黑虚线为局部代价地图。局部代价地图是以自移动设备为中心的方形区域。当前代价地图和局部代价地图中的栅格具有三种状态：有障碍物、无障碍物、未知区域。被障碍物占用的栅格的代价值例如为1～5，栅格的代价值越大，则该栅格对应的真实环境中存在障碍物的可能性越大。无障碍物的栅格
对应空闲区域，代价值为0，未知区域的代价值为空。未知区域的栅格如图中灰色填充栅格所示。
137.自移动设备截取当前代价地图得到局部代价地图后，从局部代价地图中确定出代价值大于第一阈值的栅格，从而得到栅格集合。第一阈值例如为3。之后，自移动设备确定栅格集合中每个栅格对应的第一斥力。对于每个栅格，计算该栅格的第一斥力时，确定每种环境感知传感器投影到该栅格的第一环境数据，进而确定出每个环境感知传感器对应的第二斥力。最后，将各环境感知传感器对应的第二斥力加权求和，从而得到第一斥力。
138.自移动设备确定出栅格集合中每个栅格的第一斥力后，对该些栅格的第一斥力进行矢量求和，从而得到融合斥力。之后，将融合斥力的反方向作为脱困方向。
139.请参照图6b，脱困方向如图中的从自移动设备出发的直线箭头所示。脱困后，自移动设备根据环境地图、当前位置与目的地的位置规划路径，路径如图中虚线箭头所示。其中，目的地如图中黑色填充栅格所示。
140.自移动设备移动过程中，不断的利用各种环境感知传感器采集第一环境数据，并利用第一环境数据更新原始代价地图从而得到当前代价地图。处于围困状态后，从最新的当前代价地图中截取出局部代价地图，根据截取的局部代价地图确定脱困方向并脱困。
141.下述为本技术装置实施例，可以用于执行本技术方法实施例。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术方法实施例。
142.图7为本技术实施例提供的一种脱困装置的示意图。该脱困装置700包括：更新模块71、处理模块72和脱困模块73。
143.更新模块71，用于在自移动设备运行过程中，利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图，各环境感知传感器设置在所述自移动设备上；
144.处理模块72，用于当所述自移动设备处于围困状态时，根据所述当前代价地图确定脱困方向；
145.脱困模块73，用于按照所述脱困方向脱困。
146.一种可行的实现方式中，所述处理模块72，用于以所述自移动设备为中心从所述当前代价地图中截取局部代价地图；根据所述局部代价地图确定脱困方向。
147.一种可行的实现方式中，所述处理模块72，用于从所述局部代价地图包含的栅格中确定出栅格集合，所述栅格集合中的各栅格的代价值大于第一阈值；确定所述栅格集合中各栅格对应的第一斥力；根据所述栅格集合中各栅格对应的第一斥力，确定融合斥力；根据所述融合斥力，确定所述脱困方向。
148.一种可行的实现方式中，所述处理模块72确定所述栅格集合中各栅格对应的第一斥力时，用于对于所述栅格集合中的每个栅格，确定多个第二斥力，所述多个第二斥力中的第二斥力和环境感知传感器一一对应；根据所述多个第二斥力，确定所述栅格对应的第一斥力。
149.一种可行的实现方式中，所述处理模块72，还用于按照所述脱困方向脱困过程中预测目标位置点，所述目标位置点是所述自移动设备预设时长后到达的位置点；从所述局部代价地图中确定出所述目标位置点所在的目标栅格；确定各种环境感知传感器对应的障碍物距离，所述障碍物距离用于指示所述自移动设备与所述目标栅格内的障碍物之间的距
离；当所述目标栅格满足预设条件时停止行进；其中，所述预设条件包括下述条件中的至少一个：所述目标栅格的代价值大于第二阈值，至少一种环境感知传感器对应的障碍物距离小于预设距离。
150.一种可行的实现方式中，所述更新模块71，用于将各环境感知传感器采集的第一环境数据转换到全局坐标系下，以得到各环境感知传感器的第一转换数据；将各环境感知传感器的第一转换数据，投影到对应子图的栅格，以更新各环境感知传感器对应的子图层；根据各环境感知传感器更新后的子图层，更新所述原始代价地图以得到当前代价地图。
151.一种可行的实现方式中，所述处理模块72，在所述更新模块71在自移动设备运行过程中，利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图之前，还用于通过各环境感知传感器获取第二环境数据；将各环境感知传感器获取的第二环境数据转换到全局坐标系下，以得到各环境感知传感器的第二转换数据，所述全局坐标系为创建环境地图使用的坐标系；根据各环境感知传感器的第二转换数据，生成原始代价地图。
152.一种可行的实现方式中，所述处理模块72根据各环境感知传感器的第二转换数据，生成原始代价地图时，用于栅格化所述环境地图，以得到栅格地图；根据所述栅格地图，生成多个子图层，不同子图层对应不同种类的环境感知传感器，所述栅格地图中的栅格和所述子图层中的栅格一一对应；对于所述栅格地图中的每个栅格，根据各子图层中对应栅格的第二转换数据确定代价值，以得到所述栅格地图中各栅格的代价值；根据所述栅格地图中各栅格的代价值，生成所述原始代价地图。
153.一种可行的实现方式中，所述脱困模块73，用于旋转以使得所述自移动设备的前进方向和所述脱困方向一致后，前进或后退以脱困。
154.本技术实施例提供的脱困装置，可以执行上述实施例中自移动设备的动作，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
155.图8为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图8所示，该电子设备800例如为上述的自移动设备，该电子设备800包括：
156.处理器81和存储器82；
157.所述存储器82存储计算机指令；
158.所述处理器81执行所述存储器82存储的计算机指令，使得所述处理器81执行如上自移动设备实施的脱困方法。
159.处理器81的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
160.可选地，该电子设备800还包括通信部件83。其中，处理器81、存储器82以及通信部件83可以通过总线84连接。
161.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时用于实现如上自移动设备实施的脱困方法。
162.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上自移动设备实施的脱困方法。
163.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其
它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
164.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求书来限制。

技术特征：
1.一种脱困方法，其特征在于，应用于自移动设备，所述方法包括：在自移动设备运行过程中，利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图，各环境感知传感器设置在所述自移动设备上；当所述自移动设备处于围困状态时，根据所述当前代价地图确定脱困方向；按照所述脱困方向脱困。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述自移动设备处于围困状态时，根据所述当前代价地图确定脱困方向，包括：以所述自移动设备为中心从所述当前代价地图中截取局部代价地图；根据所述局部代价地图确定脱困方向。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部代价地图确定脱困方向，包括：从所述局部代价地图包含的栅格中确定出栅格集合，所述栅格集合中的各栅格的代价值大于第一阈值；确定所述栅格集合中各栅格对应的第一斥力；根据所述栅格集合中各栅格对应的第一斥力，确定融合斥力；根据所述融合斥力，确定所述脱困方向。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述栅格集合中各栅格对应的第一斥力，包括：对于所述栅格集合中的每个栅格，确定多个第二斥力，所述多个第二斥力中的第二斥力和环境感知传感器一一对应；根据所述多个第二斥力，确定所述栅格对应的第一斥力。5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：按照所述脱困方向脱困过程中预测目标位置点，所述目标位置点是所述自移动设备预设时长后到达的位置点；从局部代价地图中确定出所述目标位置点所在的目标栅格；确定各种环境感知传感器对应的障碍物距离，所述障碍物距离用于指示所述自移动设备与所述目标栅格内的障碍物之间的距离；当所述目标栅格满足预设条件时停止行进；其中，所述预设条件包括下述条件中的至少一个：所述目标栅格的代价值大于第二阈值，至少一种环境感知传感器对应的障碍物距离小于预设距离。6.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述在自移动设备运行过程中，利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图，包括：将各环境感知传感器采集的第一环境数据转换到全局坐标系下，以得到各环境感知传感器的第一转换数据；将各环境感知传感器的第一转换数据，投影到对应子图的栅格，以更新各环境感知传感器对应的子图层；根据各环境感知传感器更新后的子图层，更新所述原始代价地图以得到当前代价地图。
7.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述在自移动设备运行过程中，利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图之前，还包括:通过各环境感知传感器获取第二环境数据；将各环境感知传感器获取的第二环境数据转换到全局坐标系下，以得到各环境感知传感器的第二转换数据，所述全局坐标系为创建环境地图使用的坐标系；根据各环境感知传感器的第二转换数据，生成原始代价地图。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据各环境感知传感器的第二转换数据，生成原始代价地图，包括：栅格化空白地图，以得到栅格地图；根据所述栅格地图，生成多个子图层，不同子图层对应不同种类的环境感知传感器，所述栅格地图中的栅格和所述子图层中的栅格一一对应；对于所述栅格地图中的每个栅格，根据各子图层中对应栅格的第二转换数据确定代价值，以得到所述栅格地图中各栅格的代价值；根据所述栅格地图中各栅格的代价值，生成所述原始代价地图。9.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述按照所述脱困方向脱困，包括：旋转以使得所述自移动设备的前进方向和所述脱困方向相同后，前进以脱困；或者，旋转以使得所述自移动设备的前进方向和所述脱困方向相反后，后退以脱困。10.一种脱困装置，其特征在于，包括：更新模块，用于在自移动设备运行过程中，利用至少两种环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图，各环境感知传感器设置在所述自移动设备上；处理模块，用于当所述自移动设备处于围困状态时，根据所述当前代价地图确定脱困方向；脱困模块，用于按照所述脱困方向脱困。11.一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时使得所述电子设备实现如权利要求1至9任一所述的方法。12.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9任一所述的方法。

技术总结
本申请实施例公开了一种脱困方法、装置、设备及可读存储介质，自移动设备上设置多种环境感知传感器。运行过程中，自移动设备利用各环境感知传感器采集的第一环境数据更新原始代价地图，以得到当前代价地图。当自移动设备处于围困状态时，根据当前代价地图确定脱困方向，并按照脱困方向脱困。采用该种方案，无需自移动设备原地边旋转边寻找缺口方向进而脱困，而是根据融合了多种环境感知传感器数据的当前代价地图确定脱困方向，脱困效率高、安全性高。高。高。


技术研发人员：谢凯旋 陈泽宇
受保护的技术使用者：科沃斯机器人股份有限公司
技术研发日：2023.06.25
技术公布日：2023/9/20