基于建筑信息模型的室内中大型机器人导航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于建筑信息模型的室内中大型机器人导航方法，属于室内机器人导航技术领域。本发明专利技术通过建筑信息模型生成的地图规划施工计划和机器人作业参数。机器人通过2D激光雷达、线激光与RGB‑D深度信息摄像头采集环境数据，进行障碍物检测并及时重新规划路线。本发明专利技术能满足不规则形状机器人靠近墙面的需求。针对不同的传感器数据设计不同的移动权限处理策略和避障安全策略。本发明专利技术检测地面上与地面下的障碍物并且避开，在规划路径时，使用了一种基于曼哈顿距离与拐点权值的路径规划算法，可以尽量减少机器人发送移动指令的次数，从而降低了机器人的路径抖动、位姿估计误差与对移动平台的寿命影响等问题，提升机器人的导航工作效率和安全性。

【技术实现步骤摘要】
基于建筑信息模型的室内中大型机器人导航方法
本专利技术涉及室内定位导航
，尤其涉及一种基于建筑信息模型和深度信息测距的室内中大型机器人(建筑机器人)的导航技术。
技术介绍
随着大数据、云计算、人工智能等领域的快速发展，机器人技术迅速革新，机器人导航技术也愈发成熟，常用的机器人导航技术基本上是基于2D激光雷达的SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)技术或基于计算机视觉的VSLAM(VisualSLAM)技术。这些技术应用于诸多机器人身上，如扫地机器人、复杂地势勘测机器人等。然而，在建筑机器人领域，由于场景与机器人自身的外形等原因，上述的SLAM技术有很多情况并不能很好的工作。其原因一个在于这两种方法在构建地图时，无疑都需要在室内扫描一圈或多圈才能构建出地图，且有些时候会需要地标点与回环检测来校正地图，才能降低误差，构图成本高；另一个在于传统SLAM所关注机器人机身俯瞰图大部分为圆形，在同一水平面上移动时，关注的更多的是其xyz三个方向上的位姿，在对于其rx、ry、rz方向上的位姿则关注较少，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于建筑信息模型和深度信息测距的室内中大型机器人导航方法，其特征在于，包括下列步骤：/n根据参考工作点的位置信息，规划最优导航路径，并通过激光雷达，线激光实现多级传感器实时接管移动权限进行定位导航；/n通过RGB-D深度摄像头探测建筑信息模型信息中不包含的地面开凿的施工空洞以及地面上2D激光雷达由于安装位置无法扫描到的障碍物，重新规划路线。/n

【技术特征摘要】
1.基于建筑信息模型和深度信息测距的室内中大型机器人导航方法，其特征在于，包括下列步骤：
根据参考工作点的位置信息，规划最优导航路径，并通过激光雷达，线激光实现多级传感器实时接管移动权限进行定位导航；
通过RGB-D深度摄像头探测建筑信息模型信息中不包含的地面开凿的施工空洞以及地面上2D激光雷达由于安装位置无法扫描到的障碍物，重新规划路线。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，导航处理过程具体为：
使用多个传感器包括有2D激光雷达，线激光，RGB-D深度信息摄像头联合进行定位导航与避障；
机器人与墙面距离较远，不易发生碰撞时，使用激光雷达进行定位；
机器人距离墙面较近，机器人的转动容易与墙面发生碰撞时，使用线激光对机器人位姿进行校正，修正路径漂移与误差；
当机器人的移动方向上存在有激光雷达无法扫描到的障碍物以及地面上开凿的施工坑洞时，则由RGB-D深度信息摄像头进行识别与计算。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对不同的传感器数据设置不同的移动权限处理策略，包括：
RGB-D深度信息摄像头与激光雷达同时工作时，最开始由激光雷达数据来对机器人进行导航工作，当RGB-D深度信息摄像头发现地面上的...

【专利技术属性】
技术研发人员：于鸿洋，沈明鑫，王昭婧，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51