一种基于自然语言处理的机器人导航方法

摘要

本发明涉及一种基于自然语言处理的机器人导航方法，属于智能机器人导航领域。本方法通过分析自然语言表示路径的语句单元结构，提取landmark模块以及方位转换模块，推导路标之间的空间位置关系，确立关键引导点并得到导航意向图；再通过更新导航意向图与实际地图的比例尺，完成机器人的导航任务。本方法所涉及的机器人导航方法提高了机器人对陌生环境的适应性、智能性以及机器人的导航效率。

主权项

一种基于自然语言处理的机器人导航方法，其特征在于包括如下步骤：       步骤1，根据汉语路径描述规律和词典对自然语言表示路径的语句单元结构做语法分析，剔除无效路径信息后得到有效路径信息；步骤2，提取有效路径信息中的前向landmark信息、方位转换信息和后向landmark信息；步骤3，推导路标之间的空间位置关系,具体包括如下步骤：步骤3‑1，提取各个语句单元结构方位转换信息中的有效方位词；步骤3‑2，将所有有效方位词转换成绝对方位词；步骤3‑3，前一个路标保存后一个路标相对于自身的位置和距离信息；步骤4，将路标的相对位置映射到以机器人当前坐标为零点的笛卡尔坐标系上，然后将该坐标系通过坐标变换映射到导航意象图上；步骤5，根据路标在导航意向图中的表示和方位词模型，提取自然语言表示路径中的关键引导点；步骤6，根据输入的起点和终点之间的实际距离和导航意向图中的起始点像素距离，确定初始比例尺； 步骤7，按照初始比例尺计算当前关键引导点与下一个关键引导点间的距离，确定在两个关键引导点之间的运行模式；       步骤8，机器人按照步骤7中的运行模式运动，并按照预测估计的方法导航；在导航过程中利用SURF算法对实时图像和原始图像进行匹配，寻找参考物；根据参考物调整机器人图像采集装置的角度；步骤9，机器人运行到下一个关键引导点后，根据实时图像中路标的像素高度进行定位或者通过里程计信息进行定位；    步骤10，更新下一关键引导点的位置以及地图比例尺，按照更新后的比例尺重复步骤7至步骤9，直到机器人运行到最后一个关键引导点。