本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种机器人路径规划方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
目前，随着人工智能技术的不断发展，机器人可以应用到很多场景，机器人在向目标点移动的过程中，已规划路径上可能出现障碍物，为了使得机器人不与障碍物发生碰撞，需要实时调整已规划路径以对障碍物进行绕行，从而安全到达目标点。
相关技术中，当机器人沿着已规划路径进行移动遇到障碍物，在地图上避开障碍物范围从当前点到目标点进行重新路径规划，也就是只要遇到障碍物需要重新计算全局路径，处理器的计算量比较大，无法做到实时调整，导致躲避障碍物过程延时、不流畅，安全性比较低。
申请内容
本申请旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请的第一个目的在于提出一种机器人路径规划方法，解决了现有技术中机器人路径规划无法做到实时调整，导致躲避障碍物过程延时、不流畅，安全性比较低的技术问题，通过只针对局部栅格地图中的全局路径段进行调整，大大降低了路径搜索的范围，提高路径规划效率，可以实时进行躲避障碍物路径调整。
本申请的第二个目的在于提出一种机器人路径规划装置。
本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种机器人路径规划方法，包括：在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物；获取所述目标障碍物的目标位置；根据所述目标位置和所述局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件；若满足所述预设路径调整条件，则根据所述目标位置对所述局部栅格地图中的全局路径段进行调整。
另外，本申请实施例的机器人路径规划方法，还具有如下附加的技术特征：
可选地，在所述在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物之前，还包括：通过图像获取设备获取多帧视觉关键图像帧，并获取所述多帧视觉关键图像帧对应的多个位置点；根据所述多个位置点连接生成关键帧轨迹图；在所述关键帧轨迹图上进行搜索生成全局路径。
可选地，在所述在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物之前，还包括：获取所述机器人的当前位置；以所述机器人的当前位置为中心设置预设大小的滑动窗口；其中，所述滑动窗口随着所述机器人移动。
可选地，所述根据所述目标位置对所述局部栅格地图中的全局路径段进行调整，包括：以所述目标位置为中心设置预设安全范围；获取在所述局部栅格地图中所述预设安全范围外各个目标位置点的距离权重和安全权重；通过预设搜寻算法根据所述各个目标位置的距离权重和安全权重进行处理生成目标调整路径；根据所述目标调整路径对所述局部栅格地图中的全局路径进行替换。
可选地，所述获取所述目标障碍物的目标位置，包括：通过安装在所述机器人上的距离传感器获取所述目标障碍物的目标位置。
为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种机器人路径规划装置，包括：检测模块，用于在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物；第一获取模块，用于获取所述目标障碍物的目标位置；判断模块，用于根据所述目标位置和所述局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件；调整模块，用于若满足所述预设路径调整条件，则根据所述目标位置对所述局部栅格地图中的全局路径段进行调整。
另外，本申请实施例的机器人路径规划装置，还具有如下附加的技术特征：
可选地，所述装置，还包括：第二获取模块，用于通过图像获取设备获取多帧视觉关键图像帧，并获取所述多帧视觉关键图像帧对应的多个位置点；连接模块，用于根据所述多个位置点连接生成关键帧轨迹图；生成模块，用于在所述关键帧轨迹图上进行搜索生成全局路径。。
可选地，第三获取模块，用于获取所述机器人的当前位置；设置模块，用于以所述机器人的当前位置为中心设置预设大小的滑动窗口；其中，所述滑动窗口随着所述机器人移动。
可选地，所述调整模块，具体用于：以所述目标位置为中心设置预设安全范围；获取在所述局部栅格地图中所述预设安全范围外各个目标位置点的距离权重和安全权重；通过预设搜寻算法根据所述各个目标位置的距离权重和安全权重进行处理生成目标调整路径，根据所述目标调整路径对所述局部栅格地图中的全局路径进行替换。
可选地，所述第一获取模块，具体用于：通过安装在所述机器人上的距离传感器获取所述目标障碍物的目标位置。
为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第一方面实施例所述的机器人路径规划方法。
为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的机器人路径规划方法。
为达上述目的，本申请第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，实现如第一方面实施例所述的机器人路径规划方法。
本申请实施例提供的技术方案可以包含如下的有益效果：
在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物；确定目标障碍物的目标位置；根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件，若满足预设路径调整条件，根据目标位置对局部栅格地图中的全局路径段进行调整，解决了现有技术中机器人路径规划无法做到实时调整，导致躲避障碍物过程延时、不流畅，安全性比较低的技术问题，大大降低了路径搜索的范围，提高路径规划效率，可以实时进行躲避障碍物路径调整。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本申请一个实施例的机器人路径规划方法的流程图；
图2是根据本申请另一个实施例的机器人路径规划方法的流程图；
图3是根据本申请一个实施例的机器人路径规划的示例图；
图4是根据本申请一个实施例的机器人路径规划装置的结构示意图；
图5是根据本申请另一个实施例的机器人路径规划装置的结构示意图；
图6是根据本申请又一个实施例的机器人路径规划装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的机器人路径规划方法、装置、电子设备和存储介质。
针对背景技术中提到的，现有技术中机器人路径规划无法做到实时调整，导致躲避障碍物过程延时、不流畅，安全性比较低的技术问题。针对上述问题，本申请提出了一种机器人路径规划的方法，通过在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物；确定目标障碍物的目标位置；根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件，若满足预设路径调整条件，根据目标位置对局部栅格地图中的全局路径段进行调整，大大降低了路径搜索的范围，提高路径规划效率，可以实时进行躲避障碍物路径调整。
具体而言，图1是根据本申请一个实施例的机器人路径规划方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤101，在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物。
具体地，机器人有很多应用场景，比如扫地机器人、搬运货物机器人等等，在机器人移动之前都为其规划好全局路径以便按照预设路径向目标点导航移动。
可以理解的是，已规划的全局路径中机器人是碰不到障碍物的，但是在实际应用中，已规划的全局路径中会出现障碍物，比如扫地机器人在移动扫地的过程中，有家里的宠物、人等移动出现在已规划的全局路径中，因此需要实时进行调整。
本申请的机器人路径规划方法，在机器人移动的过程中对应的滑动窗口一起移动，机器人上安装距离传感器来检测滑动窗口对应的局部栅格地图范围内是否存在目标障碍物，可以理解的是，滑动窗口的大小可以根据实际应用需要进行调整，其对应的局部栅格地图是比较小的，因此距离传感器可以选择一些精度比较低的传感器，比如双目视觉传感器，从而降低路径规划成本。
可以理解的是，在局部栅格地图范围是以机器人为中心的，检测到存在目标障碍物，则表示该目标障碍物距离机器人比较近，存在碰撞的可能。
步骤102，确定目标障碍物的目标位置。
步骤103，根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件。
步骤104，若满足预设路径调整条件，则根据目标位置对局部栅格地图中的全局路径段进行调整。
具体地，在检测到目标障碍物后，获取目标障碍物在关键帧轨迹图上的目标位置，从而根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件，也就是说确定目标障碍物的目标位置与局部栅格地图中的全局路径段各个全局路径点之间的距离是否在预设安全距离内，若在预设安全距离内，则不会发生碰撞，则不满足预设路径调整条件，若不在预设安全距离内，则障碍物与机器人存在发生碰撞的可能，满足预设路径调整条件，需要根据目标位置对局部栅格地图中的全局路径段进行调整。
其中，根据目标位置对局部栅格地图中的全局路径段进行调整的方式有很多种，举例说明如下：
第一种示例，以目标位置为中心设置预设安全范围，获取在整个局部栅格地图中或者是栅格地图中预设安全范围外各个目标位置点的距离权重和安全权重，通过预设搜寻算法根据各个目标位置的距离权重和安全权重进行处理生成目标调整路径，根据目标调整路径对局部栅格地图中的全局路径段进行替换。
第二种示例，以目标位置为中心设置预设安全范围，获取机器人的当前位置，并获取局部栅格地图中的全局路径段的终点全局路径点，在局部栅格地图中以当前位置为起点，终点全局路径点为目标点，避开预设安全范围随机生成目标调整路径。
综上，本申请实施例的机器人路径规划方法，通过在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物；确定目标障碍物的目标位置；根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件，若满足预设路径调整条件，根据目标位置对局部栅格地图中的全局路径段进行调整，解决了现有技术中机器人路径规划无法做到实时调整，导致躲避障碍物过程延时、不流畅，安全性比较低的技术问题，大大降低了路径搜索的范围，提高路径规划效率，可以实时进行躲避障碍物路径调整。
图2是根据本申请另一个实施例的机器人路径规划方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
步骤201，通过图像获取设备获取多帧视觉关键图像帧，，并获取多帧视觉关键图像帧对应的多个位置点，根据多个位置点连接生成关键帧轨迹图，在关键帧轨迹图上进行搜索生成全局路径。
具体地，对导航环境进行建立全局地图时采用成本比较低的图像获取设备比如立体视觉相机，采用视觉关键图像帧对应的位置点作为全局地图的采样点，通过连接相邻的视觉关键图像帧对应的位置点生成相对于占据栅格地图大大稀疏化的关键帧轨迹图，规划全局路径的时候只要在关键帧轨迹图上进行路径搜索即可快速生成粗略的全局路径。由此，避免了使用高精度的距离传感器(如激光雷达)建立整个导航环境的稠密占据栅格地图，也避免占用处理器比较大的内存，降低成本。
步骤202，获取机器人的当前位置，以机器人的当前位置为中心设置预设大小的滑动窗口；其中，滑动窗口随着机器人移动。
具体地，上述方式生成全局路径的速度虽然很快，但是由于地图的稀疏性，反映实际障碍物位置精度的能力较差，只用于提供全局的大致导航路线而不可用于实际精确避障，因此设置了以机器人当前位置为中心设置跟随机器人移动的比如正方形的滑动窗口，滑动窗口对应区域为局部栅格地图，局部栅格地图的尺度较小且不随导航环境的增大而增大，边长一般设置为小于等于10m，由于局部栅格地图尺度较小所以可以选择成本比较低的距离传感器(比如双目视觉传感器)就可以达到类似于大场景中激光雷达传感器的距离精度。
步骤203，在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物，获取目标障碍物的目标位置。
步骤204，根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件。
可以理解的是，在局部栅格地图范围是以机器人为中心的，检测到存在目标障碍物，则表示该目标障碍物距离机器人比较近，存在碰撞的可能。
具体地，在检测到目标障碍物后，获取目标障碍物在关键帧轨迹图上的目标位置，从而根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件，也就是说确定目标障碍物的目标位置与局部栅格地图中的全局路径段各个全局路径点之间的距离是否在预设安全距离内，若在预设安全距离内，则不会发生碰撞，则不满足预设路径调整条件，若不在预设安全距离内，则障碍物与机器人存在发生碰撞的可能，满足预设路径调整条件，需要根据目标位置对局部栅格地图中的全局路径段进行调整。
步骤205，若满足预设路径调整条件，则以目标位置为中心设置预设安全范围，获取在局部栅格地图中预设安全范围外各个目标位置点的距离权重和安全权重。
步骤206，通过预设搜寻算法根据各个目标位置的距离权重和安全权重进行处理生成目标调整路径，根据目标调整路径对局部栅格地图中的全局路径段进行替换。
具体地，生成的路径在一些路段与障碍物距离严格等于预设的机器人半径，会导致实际导航过程中机器人紧贴目标障碍物，特别当目标障碍物是类似行人的动态障碍物时极容易发生碰撞。
因此，以目标位置为中心设置机器人半径大小的预设安全范围，在局部栅格地图中预设安全范围外生成多条调整路径，比如图3中目标位置q为中心的a区域，在a区域外b区域获取多个目标位置点。
其中，可以根据各个目标位置点与目标位置的距离确定每一个目标位置点的距离权重和安全权重，通过预设搜寻算法(比如a星算法)根据各个目标位置的距离权重和安全权重进行处理生成目标调整路径。
可以理解的是，距离目标位置越远的目标位置点安全性越高，其对应的安全权重也越高，距离权重也越高，从而对多个目标位置点对应的安全权重和距离权重进行加权计算得到的分数值越高，距离目标位置越近的目标位置点安全性越低，其对应的安全权重和距离权重也越低，从而对多个目标位置点对应的安全权重和距离权重进行加权计算得到的分数值越低。
举例而言，有三条调整路径计算的分数值分别为0.7、0.5和0.3，如果只是基于安全性考虑可以选择0.7对应的调整路径作为目标调整路径替换局部栅格地图中的全局路径段，如果只是基于距离最短性考虑可以选择0.3对应的调整路径作为目标调整路径替换局部栅格地图中的全局路径段，如果基于距离和安全性都考虑可以选择0.5对应的调整路径作为目标调整路径替换局部栅格地图中的全局路径段。可以根据实际应用需要进行调整安全权重和距离权重以及对应的比例。
具体地，可以选取局部栅格地图范围中全局路径段中距离当前位置最远的全局路径点作为路径规划搜索的目标点，可以使得规划避障路径时更倾向于远离障碍物的路径而不是一味的追求最短路径，而是兼顾了路径的安全性和实际长度。此外，还可以当遍历到未被障碍物阻塞的全局路径点时则直接回溯得到机器人当前位置到达该点的路径，此路径段和该全局路径点之后的全局路径部分的并集作为调整好的避障路径，这样可以提前终止搜索，进一步减少搜索路径时遍历的栅格点数目，降低路径规划的时间。
综上，本申请实施例的机器人路径规划方法，通过图像获取设备获取多帧视觉关键图像帧，，并获取多帧视觉关键图像帧对应的多个位置点，根据多个位置点连接生成关键帧轨迹图，在关键帧轨迹图上进行搜索生成全局路径，获取机器人的当前位置，以机器人的当前位置为中心设置预设大小的滑动窗口；其中，滑动窗口随着机器人移动，在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物，获取目标障碍物的目标位置，根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件，若满足预设路径调整条件，则以目标位置为中心设置预设安全范围，获取在局部栅格地图中预设安全范围外各个目标位置点的距离权重和安全权重，通过预设搜寻算法根据各个目标位置的距离权重和安全权重进行处理生成目标调整路径，根据目标调整路径对局部栅格地图中的全局路径段进行替换，解决了现有技术中机器人路径规划无法做到实时调整，导致躲避障碍物过程延时、不流畅，安全性比较低的技术问题，大大降低了路径搜索的范围，提高路径规划效率，可以实时进行躲避障碍物路径调整，进一步提高了机器人行驶的安全性。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种机器人路径规划装置。图4是根据本申请一个实施例的机器人路径规划装置的结构示意图，如图4所示，该机器人路径规划装置包括：检测模401、第一获取模块402、判断模块403和调整模块404，其中，
检测模块401，用于在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物。
第一获取模块402，用于获取所述目标障碍物的目标位置。
判断模块403，用于根据所述目标位置和所述局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件。
调整模块404，用于若满足所述预设路径调整条件，则根据所述目标位置对所述局部栅格地图中的全局路径段进行调整。
在本申请的一个实施例中，如图5所示，在如图4所示的基础上，还包括：第二获取模块405、连接模块406和生成模块407。
其中，第二获取模块405，用于通过图像获取设备获取多帧视觉关键图像帧，并获取所述多帧视觉关键图像帧对应的多个位置点；
连接模块406，用于根据所述多个位置点连接生成关键帧轨迹图；
生成模块407，用于在所述关键帧轨迹图上进行搜索生成全局路径。
在本申请的一个实施例中，如图6所示，在如图4所示的基础上，还包括：第三获取模块408和设置模块409。
第三获取模块408，用于获取所述机器人的当前位置。
设置模块409，用于以所述机器人的当前位置为中心设置预设大小的滑动窗口；其中，所述滑动窗口随着所述机器人移动。
在本申请的一个实施例中，所述调整模块404，具体用于：以所述目标位置为中心设置预设安全范围；获取在所述局部栅格地图中所述预设安全范围外各个目标位置点的距离权重和安全权重；通过预设搜寻算法根据所述各个目标位置的距离权重和安全权重进行处理生成目标调整路径；根据所述目标调整路径对所述局部栅格地图中的全局路径进行替换。
在本申请的一个实施例中，第一获取模块402，具体用于：通过安装在所述机器人上的距离传感器获取所述目标障碍物的目标位置。
需要说明的是，前述对机器人路径规划方法实施例的解释说明也适用于该实施例的机器人路径规划装置，此处不再赘述。
综上，本申请实施例的机器人路径规划装置，通过在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物；确定目标障碍物的目标位置；根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件，若满足预设路径调整条件，根据目标位置对局部栅格地图中的全局路径段进行调整，解决了现有技术中机器人路径规划无法做到实时调整，导致躲避障碍物过程延时、不流畅，安全性比较低的技术问题，大大降低了路径搜索的范围，提高路径规划效率，可以实时进行躲避障碍物路径调整。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现如前述实施例所描述的机器人路径规划方法。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述方法实施例所描述的机器人路径规划方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
技术特征：
1.一种机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物；
获取所述目标障碍物的目标位置；
根据所述目标位置和所述局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件；
若满足所述预设路径调整条件，则根据所述目标位置对所述局部栅格地图中的全局路径段进行调整。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物之前，还包括：
通过图像获取设备获取多帧视觉关键图像帧，并获取所述多帧视觉关键图像帧对应的多个位置点；
根据所述多个位置点连接生成关键帧轨迹图；
在所述关键帧轨迹图上进行搜索生成全局路径。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物之前，还包括：
获取所述机器人的当前位置；
以所述机器人的当前位置为中心设置预设大小的滑动窗口；其中，所述滑动窗口随着所述机器人移动。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标位置对所述局部栅格地图中的全局路径段进行调整，包括：
以所述目标位置为中心设置预设安全范围；
获取在所述局部栅格地图中所述预设安全范围外各个目标位置点的距离权重和安全权重；
通过预设搜寻算法根据所述各个目标位置的距离权重和安全权重进行处理生成目标调整路径；
根据所述目标调整路径对所述局部栅格地图中的全局路径进行替换。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标障碍物的目标位置，包括：
通过安装在所述机器人上的距离传感器获取所述目标障碍物的目标位置。
6.一种机器人路径规划装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物；
第一获取模块，用于获取所述目标障碍物的目标位置；
判断模块，用于根据所述目标位置和所述局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件；
调整模块，用于若满足所述预设路径调整条件，则根据所述目标位置对所述局部栅格地图中的全局路径段进行调整。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于通过图像获取设备获取多帧视觉关键图像帧，并获取所述多帧视觉关键图像帧对应的多个位置点；
连接模块，用于根据所述多个位置点连接生成关键帧轨迹图；
生成模块，用于在所述关键帧轨迹图上进行搜索生成全局路径。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
第三获取模块，用于获取所述机器人的当前位置；
设置模块，用于以所述机器人的当前位置为中心设置预设大小的滑动窗口；其中，所述滑动窗口随着所述机器人移动。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述调整模块，具体用于：
以所述目标位置为中心设置预设安全范围；
获取在所述局部栅格地图中所述预设安全范围外各个目标位置点的距离权重和安全权重；
通过预设搜寻算法根据所述各个目标位置的距离权重和安全权重进行处理生成目标调整路径；
根据所述目标调整路径对所述局部栅格地图中的全局路径进行替换。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，具体用于：
通过安装在所述机器人上的距离传感器获取所述目标障碍物的目标位置。
11.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理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，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-5任一所述的机器人路径规划方法。
12.一种非临时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1-5任一所述的机器人路径规划方法。
技术总结
本申请提出一种机器人路径规划方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：通过在机器人滑动窗口对应的局部栅格地图范围内检测到目标障碍物；确定目标障碍物的目标位置；根据目标位置和局部栅格地图中的全局路径段判断是否满足预设路径调整条件，若满足预设路径调整条件，根据目标位置对局部栅格地图中的全局路径段进行调整，解决了现有技术中机器人路径规划无法做到实时调整，导致躲避障碍物过程延时、不流畅，安全性比较低的技术问题，大大降低了路径搜索的范围，提高路径规划效率，可以实时进行躲避障碍物路径调整。
技术研发人员：杭蒙;陈明裕;周昕
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：.09.05
技术公布日：.12.31
