本技术公开一种基于移动机器人的智能辅助寻车方法及系统,方法包括以下步骤:获取待寻车属性信息、位置信息;基于改进的A*算法进行寻车路径规划,得到初始寻车路径;对所述初始寻车路径进行平滑处理;基于动态避障TEB算法通过配置障碍物、速度和加速度各影响因素的权重,为每个影响因素设计奖励或者惩罚函数,对可行的路线进行打分,选择得分最高的局部路线发出速度指令;并约束机器人的加速度、速度,使得机器人在其运动学约束下绕开障碍物最快到达目标点;能够实现利用移动机器人辅助用户查询车辆并自主引导用户完成快速寻车,与当前市场中投放的智能寻车平台或小程序相比,体验感更好、寻车效率也更高,并保证设备安全与使用规范。
背景技术
随着社会发展和技术进步,人民生活水平在不断提升,私家车数量也越来越多。汽车的普及虽然便利了人们的出行生活,却也伴随着诸多问题,其中最常见的就是“停车难”。为了解决这一难题,城市内修建了大量停车场,且停车场的规模也愈发庞大,随之而来的是“寻车难”的问题。尤其是在大型商超、综合医院、旅游景区、机场、火车站等人流较大的场所,地下停车场不仅存在多层的问题,且单层区域面积也非常大;车库结构复杂、光线不佳,存在墙体遮挡,且没有标志性物品作指引,很容易迷失方向,因此很难找寻车辆。除此之外,电梯众多,且不同电梯出口位置不同,即使标识了不同分区与车位编号,依然很难找寻,更不必说车位号记错或遗忘等时常发生的情况。
目前,针对广大用户的应用需求,很多停车场内都配备有智能寻车平台,用户可以通过输入车牌号码得到车辆所处的分区与车位编号信息,但如何才能到达停车位置却没能提供具体的路线图;或者一些智能终端小程序即使能够展示寻车路径,但由于车库环境复杂,用户依旧容易迷失方向,而对于年长的用户,小程序操作又成为困难,最终影响寻车效率,降低用户体验感。因此当前市场中投放的智能寻车平台与程序设计均未能真正解决用户“寻车难”的问题。
实现思路