基于双无线网络的移动机器人回归路径规划方法技术

公开一种基于双无线网络的移动机器人回归路径规划方法，移动机器人包括驱动轮和与驱动轮连接的驱动电机，设置在移动机器人前端的充电电极公端以及主控电子装置设置，充电基座包括设置充电电极母端、电源插孔，以及充电控制电子装置，充电控制电子装置设置控制器和与控制器连接的第一WIFI模块，以及主控电子装置设置处理器和与处理器连接的第三WIFI模块，还设置辅助网络装置，包括第二WIFI模块，辅助网络装置与充电基座设置在不同的位置，以及设置在处理器中的回归路径规划方法，回归路径规划方法是先沿第一WIFI模块发射的无线信号强度RⅠ的等值线找到充电基座所在的第二WIFI模块发射的无线信号强度RⅡ的等值线，然后沿这个RⅡ等值线找到充电基座。

Mobile robot regression path planning method based on dual wireless network

A dual wireless network based regression path planning method for mobile robots is disclosed. The mobile robot comprises a driving wheel and a driving motor connected to the driving wheel, a charging electrode common terminal set at the front end of the mobile robot and a main control electronic device setting, and a charging base including a charging electrode mother terminal, a power supply jack, and Charge control electronic device, charge control electronic device settings controller and the first WIFI module connected with the controller, and the main control electronic device settings processor and the third WIFI module connected with the processor, as well as auxiliary network device, including the second WIFI module, auxiliary network device and charging base settings are different. Location, and the regression path planning method set in the processor, the regression path planning method is to find the radio signal strength RII contour emitted by the second WIFI module where the charging base is located along the contour line of the radio signal strength RI emitted by the first WIFI module, and then find the charging base along the contour line of the RII.

【技术实现步骤摘要】
基于双无线网络的移动机器人回归路径规划方法
本专利技术涉及基于双无线网络的移动机器人回归路径规划方法，属于移动机器人领域。
技术介绍
移动机器人已经开始应用在我们的生活中，比如吸尘机器人和割草机器人，机器人的应用一定程度上减轻了日常的劳动负担，是未来技术发展的趋势。目前，移动机器人技术的发展还不是很完善，比如吸尘机器人和割草机器人，在工作结束或者电池耗尽的时候，需要寻找充电基座进行充电。目前常用的方式是沿工作区域的边界进行搜寻，比如吸尘机器人可以沿着墙边搜寻充电基座，而充电基座是靠墙设置的；割草机器人是工作在草坪上，而草坪的周围铺设了交流电缆，充电基座设置在电缆上，所以割草机器人沿着电缆也可以找到充电基座。这种方式在环境复杂，或者面积较大的情况下，平均状况下需要花很长时间才能回到充电基座，并且很可能出现这种情况，充电基座近在咫尺，移动机器人还要从反方向去搜寻。另外，也有采用随机搜集的方式，比如一些吸尘机器人，这种方式效率低下，经常失败。随着技术的发展，目前移动机器人开始装配二维甚至三维激光雷达用于环境检测和地图建立，但是这种方式成本非常高，传感器本身的价格已经远远超过目前移动机器人的成本。也有采用图像传感器进行环境检测与地图建立的，这种方式对硬件计算能力要求高，并且对环境光照条件要求苛刻。而无线wifi网络已经普及到每个家庭及办公环境，其硬件成本非常低，开发资料也很丰富，基于无线wifi网络信号的强度信息来进行移动机器人的工作及回归路径规划将是未来发展方向。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服现有技术中的不足之处，采用两组大范围无线信号的强度信息，进行环境及充电基座的位置标注，进行高效率的回归路径规划，在不增加硬件成本的前提下，提高工作效率。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：基于双无线网络的移动机器人回归路径规划方法，所述的移动机器人包括驱动轮和与所述的驱动轮连接的驱动电机以及设置在所述的移动机器人前端的充电电极公端，所述的移动机器人内部设置主控电子装置，所述的主控电子装置包括进行集中控制的处理器，与所述的处理器连接的电机驱动电路，所述的电机驱动电路与所述的驱动电机连接，与所述的处理器连接的障碍物检测电路，用于进行避障和路径规划，与所述的处理器连接的惯性导航系统，用于计算所述的移动机器人的位置(x,y)和方向θ，还包括与所述的处理器连接的充电电路，所述的充电电路与所述的充电电极公端连接，所述的充电电路输出连接所述的充电电池，所述充电电池输出连接第二电源电路，所述的第二电源电路为后续电路提供电源；所述的充电基座包括充电电极母端、电源插孔，以及充电控制电子装置，所述的充电控制电子装置设置了进行集中控制的控制器，与所述电源插孔连接的第一电源电路和滤波电路，与所述的滤波电路连接的开关管，所述的开关管由所述的控制器控制，输出连接电流检测电路，所述的电流检测电路连接所述的充电电极母端，所述的电流检测电路将电流信号转换成电压信号给所述的控制器，所述的充电控制电子装置，设置与所述的控制器连接的第一WIFI模块，所述的第一WIFI模块设置为AP模式；还包括辅助网络装置，所述的辅助网络装置设置第二WIFI模块，所述的第二WIFI模块设置为AP模式，所述的辅助网络装置与所述的充电基座设置在不同的位置；所述的主控电子装置设置与所述的处理器连接的第三WIFI模块，所述的第三WIFI模块设置为STA模式，所述的处理器可获取所述的第三WIFI模块接收到的无线信号强度值RSSI，记为R，具体为接收到所述的第一WIFI模块的无线信号强度值RⅠ和所述的第二WIFI模块的无线信号强度值RⅡ，所述的处理器设置链表L={(ai,bi)}，其中ai=RⅠi，bi=RⅡi，i=0,1,2,3......,10，其中，RⅠi表示不同时刻存储的所述第一WIFI模块的无线信号强度值，RⅡi表示不同时刻存储的所述第二WIFI模块的无线信号强度值，设置表尾指针ep，指向链表L中最新数据的位置；以及设置在所述的处理器中的回归路径规划方法，所述的回归路径规划方法包括以下步骤：（1）所述的移动机器人在所述的充电基座位置读取所述的第一WIFI模块和第二WIFI模块的无线信号强度值R，即RⅠ0和RⅡ0，存入链表L，即ep=0，a0=RⅠ0，b0=RⅡ0；（2）所述的移动机器人结束工作或者电量不足，开始寻找所述的充电基座，存储无线信号强度值RⅠ1和RⅡ1，即ep=1，aep=RⅠ1，bep=RⅡ1；（3）所述的移动机器人执行向左循迹过程，循迹路径为无线信号强度RⅠ的等值线，即RⅠ=a1，循迹变量为RⅠ，循迹参数为a1=RⅠ1；采用行走距离累计算法，计算所述的移动机器人的行走距离d，当行走距离d>10cm，存储无线信号强度值RⅠi，RⅡi至链表L，即ep++，aep=RⅠi，bep=RⅡi，当ep等于10时，进入步骤4；当所述的移动机器人检测到障碍物，旋转任意角度，直行一定距离后返回步骤2；（4）比较|bj-b0|与|bj-1-b0|的大小，其中，j=2,3,...10：初始化计数器k=0；如果|bj-1-b0|>|bj-b0|，则k++；如果j≥5，则所述的移动机器人继续执行向左循迹过程，然后进入步骤5，否则所述的移动机器人旋转180度后，执行向右循迹过程，循迹路径为无线信号强度RⅠ的等值线，即RⅠ=a1，循迹变量为RⅠ，循迹参数为a1=RⅠ1，然后进入步骤5；（5）如果|RⅡ-b0|<δ，其中δ设置为接近于零的阈值，存储无线信号强度值RⅠ1，RⅡ1至链表L，令ep=1，aep=RⅠ1，bep=RⅡ1，进入步骤7；如果所述的移动机器人检测到障碍物，所述的移动机器人以左侧沿着障碍物行走，当|RⅠ-a1|>δ后进入步骤6；（6）当|RⅠ-a1|<δ时，所述的移动机器人恢复步骤4的循迹过程，并返回步骤5；（7）所述的移动机器人执行向左循迹过程，循迹路径为无线信号强度RⅡ的等值线，即RⅡ=b0，循迹变量为RⅡ，循迹参数为b0=RⅡ0；采用所述的行走距离累计算法，计算所述的移动机器人的行走距离d，当行走距离d>10cm，存储无线信号强度值RⅠi，RⅡi至链表L，即ep++，aep=RⅠi，bep=RⅡi，当ep等于10时，进入步骤8；当所述的移动机器人检测到障碍物，旋转任意角度，直行一定距离后返回步骤2；（8）比较|aj-a0|与|aj-1-a0|的大小，其中，j=2,3,...10：初始化计数器k=0；如果|aj-1-a0|>|aj-a0|，则k++；如果j≥5，则所述的移动机器人继续执行向左循迹过程，进入步骤9，否则所述的移动机器人旋转180度后，执行向右循迹过程，循迹路径为无线信号强度RⅡ的等值线，即RⅡ=b0，循迹变量为RⅡ，循迹参数为b0=RⅡ0，然后进入步骤9；（9）当|RⅠ-a0|<δ时，所述的移动机器人回到所述的充电基座，结束退出；如果所述的移动机器人检测到障碍物，所述的移动机器人以左侧沿着障碍物行走，当|RⅡ-b0|>δ后进入步骤9；（10）当|RⅡ-b0|<δ时，所述的移动机器人恢复步骤8的循迹过程，进入步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于双无线网络的移动机器人回归路径规划方法，所述的移动机器人包括驱动轮和与所述的驱动轮连接的驱动电机以及设置在所述的移动机器人前端的充电电极公端，所述的移动机器人内部设置主控电子装置，所述的主控电子装置包括进行集中控制的处理器，与所述的处理器连接的电机驱动电路，所述的电机驱动电路与所述的驱动电机连接，与所述的处理器连接的障碍物检测电路，用于进行避障和路径规划，与所述的处理器连接的惯性导航系统，用于计算所述的移动机器人的位置(x,y)和方向θ，还包括与所述的处理器连接的充电电路，所述的充电电路与所述的充电电极公端连接，所述的充电电路输出连接所述的充电电池，所述充电电池输出连接第二电源电路，所述的第二电源电路为后续电路提供电源；所述的充电基座包括充电电极母端、电源插孔，以及充电控制电子装置，所述的充电控制电子装置设置了进行集中控制的控制器，与所述电源插孔连接的第一电源电路和滤波电路，与所述的滤波电路连接的开关管，所述的开关管由所述的控制器控制，输出连接电流检测电路，所述的电流检测电路连接所述的充电电极母端，所述的电流检测电路将电流信号转换成电压信号给所述的控制器，所述的充电控制电子装置，设置与所述的控制器连接的第一WIFI模块，所述的第一WIFI模块设置为AP模式；还包括辅助网络装置，所述的辅助网络装置设置第二WIFI模块，所述的第二WIFI模块设置为AP模式，所述的辅助网络装置与所述的充电基座设置在不同的位置；所述的主控电子装置设置与所述的处理器连接的第三WIFI模块，所述的第三WIFI模块设置为STA模式，所述的处理器可获取所述的第三WIFI模块接收到的无线信号强度值RSSI，记为R，具体为接收到所述的第一WIFI模块的无线信号强度值RⅠ和所述的第二WIFI模块的无线信号强度值RⅡ，其特征在于：所述的处理器设置链表L={(ai,bi)}，其中ai=RⅠi，bi=RⅡi，i=0,1,2,3......,10，其中，RⅠi表示不同时刻存储的所述第一WIFI模块的无线信号强度值，RⅡi表示不同时刻存储的所述第二WIFI模块的无线信号强度值，设置表尾指针ep，指向链表L中最新数据的位置；以及设置在所述的处理器中的回归路径规划方法，所述的回归路径规划方法包括以下步骤：所述的移动机器人在所述的充电基座位置读取所述的第一WIFI模块和第二WIFI模块的无线信号强度值R，即RⅠ0和RⅡ0，存入链表L，即ep=0，a0=RⅠ0，b0=RⅡ0；所述的移动机器人结束工作或者电量不足，开始寻找所述的充电基座，存储无线信号强度值RⅠ1和RⅡ1，即ep=1，aep=RⅠ1，bep=RⅡ1；所述的移动机器人执行向左循迹过程，循迹路径为无线信号强度RⅠ的等值线，即RⅠ=a1，循迹变量为RⅠ，循迹参数为a1=RⅠ1；采用行走距离累计算法，计算所述的移动机器人的行走距离d，当行走距离d>10cm，存储无线信号强度值RⅠi，RⅡi至链表L，即ep++，aep=RⅠi，bep=RⅡi，当ep等于10时，进入步骤4；当所述的移动机器人检测到障碍物，旋转任意角度，直行一定距离后返回步骤2；比较|bj‑b0|与|bj‑1‑b0|的大小，其中，j=2,3,...10：初始化计数器k=0；如果|bj‑1‑b0|>|bj‑b0|，则k++；如果j≥5，则所述的移动机器人继续执行向左循迹过程，然后进入步骤5，否则所述的移动机器人旋转180度后，执行向右循迹过程，循迹路径为无线信号强度RⅠ的等值线，即RⅠ=a1，循迹变量为RⅠ，循迹参数为a1=RⅠ1，然后进入步骤5；如果|RⅡ‑b0|...

【技术特征摘要】
1.基于双无线网络的移动机器人回归路径规划方法，所述的移动机器人包括驱动轮和与所述的驱动轮连接的驱动电机以及设置在所述的移动机器人前端的充电电极公端，所述的移动机器人内部设置主控电子装置，所述的主控电子装置包括进行集中控制的处理器，与所述的处理器连接的电机驱动电路，所述的电机驱动电路与所述的驱动电机连接，与所述的处理器连接的障碍物检测电路，用于进行避障和路径规划，与所述的处理器连接的惯性导航系统，用于计算所述的移动机器人的位置(x,y)和方向θ，还包括与所述的处理器连接的充电电路，所述的充电电路与所述的充电电极公端连接，所述的充电电路输出连接所述的充电电池，所述充电电池输出连接第二电源电路，所述的第二电源电路为后续电路提供电源；所述的充电基座包括充电电极母端、电源插孔，以及充电控制电子装置，所述的充电控制电子装置设置了进行集中控制的控制器，与所述电源插孔连接的第一电源电路和滤波电路，与所述的滤波电路连接的开关管，所述的开关管由所述的控制器控制，输出连接电流检测电路，所述的电流检测电路连接所述的充电电极母端，所述的电流检测电路将电流信号转换成电压信号给所述的控制器，所述的充电控制电子装置，设置与所述的控制器连接的第一WIFI模块，所述的第一WIFI模块设置为AP模式；还包括辅助网络装置，所述的辅助网络装置设置第二WIFI模块，所述的第二WIFI模块设置为AP模式，所述的辅助网络装置与所述的充电基座设置在不同的位置；所述的主控电子装置设置与所述的处理器连接的第三WIFI模块，所述的第三WIFI模块设置为STA模式，所述的处理器可获取所述的第三WIFI模块接收到的无线信号强度值RSSI，记为R，具体为接收到所述的第一WIFI模块的无线信号强度值RⅠ和所述的第二WIFI模块的无线信号强度值RⅡ，其特征在于：所述的处理器设置链表L={(ai,bi)}，其中ai=RⅠi，bi=RⅡi，i=0,1,2,3......,10，其中，RⅠi表示不同时刻存储的所述第一WIFI模块的无线信号强度值，RⅡi表示不同时刻存储的所述第二WIFI模块的无线信号强度值，设置表尾指针ep，指向链表L中最新数据的位置；以及设置在所述的处理器中的回归路径规划方法，所述的回归路径规划方法包括以下步骤：所述的移动机器人在所述的充电基座位置读取所述的第一WIFI模块和第二WIFI模块的无线信号强度值R，即RⅠ0和RⅡ0，存入链表L，即ep=0，a0=RⅠ0，b0=RⅡ0；所述的移动机器人结束工作或者电量不足，开始寻找所述的充电基座，存储无线信号强度值RⅠ1和RⅡ1，即ep=1，aep=RⅠ1，bep=RⅡ1；所述的移动机器人执行向左循迹过程，循迹路径为无线信号强度RⅠ的等值线，即RⅠ=a1，循迹变量为RⅠ，循迹参数为a1=RⅠ1；采用行走距离累计算法，计算所述的移动机器人的行走距离d，当行走距离d>10cm，存储无线信号强度值RⅠi，RⅡi至链表L，即ep++，aep=RⅠi，bep=RⅡi，当ep等于10时，进入步骤4；当所述的移动机器人检测到障碍物，旋转任意角度，直行一定距离后返回步骤2；比较|bj-b0|与|bj-1-b0|的大小，其中，j=2,3,...10：初始化计数器k=0；如果|bj-1-b0|>|bj-b0|...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑜，
申请(专利权)人：杭州晶一智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33