【技术实现步骤摘要】
一种基于履带式救援机器人的自主定位导航方法
本专利技术涉及机器人的
,尤其涉及到一种基于履带式救援机器人的自主定位导航方法。
技术介绍
90年代来,移动机器人在控制技术、传感器与信息处理技术等方面迎来重大发展,开始了在未知环境探索、王业产品输送、灾难救援、军事侦察及家庭服务等领域的研究和应用,并展现出无法估量的应用前景。移动机器人在灾难救援领域的应用,即救援机器人,是一种为了在地震、火灾、核福射或人为恐怖活动等灾难环境中实施救援而设计研发的机器人。众所周知,灾难现场复杂程度高,危险性大,紧迫感强,为救援工作带来了极大的困难。救援机器人其体积小、灵活等诸多优点成为灾难辅助救援的有效工具。一方面救援机器人能辅助救援人员在灾后更高效地开展救援工作,在有限的时间内救助更多的受困者,另一方面能替代救援人员深入到危险的环境中,减少在救援过程中人员的二次伤。救援机器人的研究始于1995年日本神户-大阪地震及美国阿尔弗德联邦大楼爆炸案发生之后。限于当时的移动机器人技术,救援机器人很难实现完全自主化,因此应用于救援的机器人多为遥控型的机器人。然而,实际救援环境复杂程度高,为了提髙救援水平,缩短搜救时间,要求机器人能自主或者半自主地完成作业任务,而不是完全依赖于远程手动操控。另一方面,人工智能、机器视觉和其他相关领域技术的研究和发展推动了机器人自主化或半自主化进程。具有感知能力、自主行为能力及智能决策和规划能力的自主式机器人成了救援机器人未来发展的趋势。为了顺应人工智能时代崛起态势,适应救援机器人发展态势,本专利技术针对其 ...
【技术保护点】
1.一种基于履带式救援机器人的自主定位导航方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1.以履带机器人作为移动机器人平台,进行必要零件的配置和传感器扩展;/nS2.设置TF变换,采集里程计,激光雷达数据;/nS3.采用Hector_Slam地图构建开源包建图及应用KLD采样,采用微粒滤波器定位;/nS4.利用路由器搭建的WIFI作为履带机器人与PC上位机之间的无线通讯,实现PC上位机对履带机器人传感器数据信息的提取以及观察者对履带机器人运行状态的实时监控;/nS5.打开自主定位与建图、导航的工作节点,对模拟环境中的任意自定义目标点指明,履带机器人自动根据算法规划的路径接收到控制指令,完成自主定位导航任务。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于履带式救援机器人的自主定位导航方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.以履带机器人作为移动机器人平台,进行必要零件的配置和传感器扩展;
S2.设置TF变换,采集里程计,激光雷达数据;
S3.采用Hector_Slam地图构建开源包建图及应用KLD采样,采用微粒滤波器定位;
S4.利用路由器搭建的WIFI作为履带机器人与PC上位机之间的无线通讯,实现PC上位机对履带机器人传感器数据信息的提取以及观察者对履带机器人运行状态的实时监控;
S5.打开自主定位与建图、导航的工作节点,对模拟环境中的任意自定义目标点指明,履带机器人自动根据算法规划的路径接收到控制指令,完成自主定位导航任务。
2.根据权利要求1所述的一种基于履带式救援机器人的自主定位导航方法,其特征在于,所述步骤S1的具体配置过程如下:
工控机装配无线网卡发送热点到PC上位机,PC上位机的工作是负责向机器人端发送指令;STM32机器人控制模块负责编码器里程计的数据采集,同时通过电机控制其上的运行;工控机进行传感器数据的采集,同时IMU的数据与激光数据进行融合,对基于ROS系统的机器人的姿态进行调整,最后作一个算法程序的运行处理;PC上位机打开可视化工具可随时观察机器人移动进程。
3.根据权利要求1所述的一种基于履带式救援机器人的自主定位导航方法,其特征在于,所述步骤S2的具体过程如下:
以TF树的形式发布各个相关参考系的坐标变换关系,坐标变化树即为系统中不同坐标系之间的偏移;履带机器人平台拥有移动的底盘、位于底盘正上方并俯视车体中心的激光雷达;TF定义两个坐标系:一个坐标系原点位于履带机器人的底盘中心点为base_link,另一个位于激光雷达的中心为base_laser;把激光数据从从base_laser变换到base_link;
激光雷达要求能够通过ROS发布sensor_msgs/LaserScan格式的消息,即为二维雷达信息;履带机器人发布nav_msgs/Odometry格式的里程计信息,同时也要发布相应的TF变换odom-to-base_link;
里程计包含两方面信息,一方面是位姿,另一方面是速度;该履带机器人里程计信息获取方法采用IMU数据积分获取,IMU获取三轴线加速度和三轴角速度数据,通过数据解析节点封装成数据类型为sensor_msgs/Imu的消息,通过ROS提供的相关包imu_tools进行滤波,得到滤波后的sensor_msgs/Imu的消息;
通过电机的编码...
【专利技术属性】
技术研发人员:梁士流,张学习,卢国昆,
申请(专利权)人:广东工业大学,
类型:发明
国别省市:广东;44
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