基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法及系统。根据本发明专利技术的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法包括：第一步骤：针对巡逻机器人的起始点和目的地，利用学习方式记录设定的巡逻路线轨迹，为后续巡逻建立数字地图；第二步骤：利用建立的地图进行导航使巡逻机器人沿设定的巡逻路线轨迹巡逻。

【技术实现步骤摘要】
基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法及系统
本专利技术涉及导航领域，具体涉及一种基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法及系统。
技术介绍
目前通过智能车载硬件中的GPS模块计算小车行驶距离的方法主要有两种：一种方法是主要基于GPS模块经度、维度坐标点，并按照地球上两点之间的弧长公式进行计算。该方法缺点是：①当GPS模块采样频率较低时，计算出的距离误差较大；②当GPS信号不好时，如通过隧道、高楼、林荫等环境，导致GPS坐标点漂移、丢失，此时根据弧长公式计算出的行驶距离与实际行驶距离偏差较大；另一种方法是通过GPS速度近似计算行驶距离。该方法缺点是：①当GPS采样频率较低时，相邻采样点之间的速度变化不规律，导致根据GPS速度计算出来的行驶距离不准确；②GPS速度本身会产生异常值，根据异常的GPS速度计算出来的行驶距离偏差很大；传统的避障方法，如红外避障、超声避障、双目视觉导航系统等，都存在缺点及弊端。红外避障效果与所安装的红外传感器数量成正比，这对于成本控制、外观设计等有一定的限制，而且红外侦测的距离有限，对于较远的障碍物不能及时发现和提前规避；超声避障无法侦测其障碍物大小形状，并且只有在障碍物距离较近时才能侦测到，可能不发及时躲避；双目视觉导航同样存在侦测距离近的问题，且夜间或光线较弱的情况下会受到影响。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中存在上述缺陷，提供一种通过惯导信息精确计算巡逻机器人行驶距离，并用激光雷达辅助避障的一种精确的应用场景广泛的导航方法。根据本专利技术，提供了一种基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法，包括：第一步骤：针对巡逻机器人的起始点和目的地，利用学习方式记录设定的巡逻路线轨迹，为后续巡逻建立数字地图；第二步骤：利用建立的地图进行导航使巡逻机器人沿设定的巡逻路线轨迹巡逻。优选地，在第二步骤，当巡逻机器人在途中遇到障碍物时，由激光雷达扫描得到巡逻机器人前方障碍物的点云数据，对数据进行聚类以得到前方障碍物聚类；根据障碍物的远近以及障碍物之间的空隙决定机器人转弯角度以及是否停止。优选地，在第二步骤，当巡逻机器人在途中遇到障碍物时，巡逻机器人的控制单元利用卫星导航设备输出的方位角和速度信号和激光雷达扫描得到的障碍物的距离和角度数据，绕过障碍物后再用角度修正算法控制电机返回到原定路线。优选地，在第二步骤，巡逻机器人的控制单元利用卫星导航设备输出的方位角和速度信号和激光雷达扫描得到的障碍物的距离和角度数据，计算巡逻车当前位置与数字路线上最近点的偏离值，再计算出回到数字路线上的控制量，若巡逻车在数字路线上，则计算沿数字路线行走的控制量。优选地，在第二步骤，巡逻机器人开始行走以后巡逻机器人的惯导单元每隔固定时间输出里程、速度、航向角信息，在检测到位置坐标时，寻找与位置坐标距离最近的地图坐标，以及该地图坐标后续的预定个地图坐标，拟合当前点到地图点的直线，计算直线与正北方向夹角，将此夹角输入给电机，用于方向控制。优选地，在第二步骤执行：计算障碍物聚类的中心点O'距离坐标原点O的距离d，与x轴的夹角φ，用表示障碍物聚类，计算障碍物聚类闭包与直线OO'的最大夹角Δα；计算其中ksf＞1，W为无人车宽度，Dsf为横向安全距离；计算Dsr＝-ksr·v2/2a，其中ksr＞1，Dsr为制动安全距离；计算d(φ)在任意角度θ产生的斥力：或A或C是聚类边界点：定义在角度θ方向的总合力KRF(θ)为各个聚类产生的斥力最大值，其中Dm为设定的最大评估距离；设定巡逻机器人到达的局部目标点A(d)，θobj为目标点方位角，dobj为目标点距离原点距离；目标点在角度θ产生的引力为：KCF(θ)＝cos(θ-θobj)，；设定巡逻机器人在角度θ可通行的代价函数：KP(θ)＝KCF(θ)/KRF(θ)，选择最大时对应的角度θCur＝argmax(KPC)做为无人车当前转向角度。优选地，在KPC＝0时，使巡逻机器人停车。优选地，激光雷达是16线激光雷达。本专利技术利用惯导初始信息，借助作为运载体的巡逻机器人的惯性测量单元的加速度和姿态变化，并通过时间积分测量值来估算巡逻机器人行驶距离作为预设路线并用诸如16线激光雷达之类的激光雷达实现道路避障的一种组合导航方法，该组合导航将两种或两种以上不同的导航设备以适当的方式组合在一起，利用其性能上的互补性，获得了比单独使用任一系统是更高导航性能的导航系统。附图说明结合附图，并通过参考下面的详细描述，将会更容易地对本专利技术有更完整的理解并且更容易地理解其伴随的优点和特征，其中：图1示意性地示出了根据本专利技术优选实施例的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法的流程图。图2示意性地示出了根据本专利技术优选实施例的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法的地图导航示意图。图3示意性地示出了根据本专利技术优选实施例的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法的电机控制示意图。图4示意性地示出了根据本专利技术优选实施例的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法的避障算法。图5示意性地示出了根据本专利技术优选实施例的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法的避障区域示意图。图6示意性地示出了根据本专利技术优选实施例的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障系统的巡逻线路示例。图7示意性地示出了根据本专利技术优选实施例的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障系统的系统框图。需要说明的是，附图用于说明本专利技术，而非限制本专利技术。注意，表示结构的附图可能并非按比例绘制。并且，附图中，相同或者类似的元件标有相同或者类似的标号。具体实施方式为了使本专利技术的内容更加清楚和易懂，下面结合具体实施例和附图对本专利技术的内容进行详细描述。图1示意性地示出了根据本专利技术优选实施例的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法的流程图。优选地，采用的激光雷达是16线激光雷达。如图2所示，根据本专利技术优选实施例的基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法包括：第一步骤S1：针对巡逻机器人的起始点和目的地，利用学习方式记录设定的巡逻路线轨迹，为后续巡逻建立数字地图；具体地，例如，如图2所示，在第一步骤，记录有向距离和地图坐标表示当前位置在正北方向相对起始点的有向距离，表示当前位置在正东方向相对起始点有向距离，设定M(0)＝[0，0]，而且记录起始点经纬度坐标：M0。由于GPS因遮挡等因素导致位置偏差大，以及惯导系统的累积误差，可通过GPS和惯导联合卡尔曼方程推算相对位置，以减小误差。对地图进行平滑处理(分段平滑)：分段平滑进一步减小经纬度不准确导致地图采集误差。第二步骤S2：利用建立的地图进行导航使巡逻机器人沿设定的巡逻路线轨迹巡逻。在第二步骤，当巡逻机器人在途中遇到障碍物时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法，其特征在于包括：/n第一步骤：针对巡逻机器人的起始点和目的地，利用学习方式记录设定的巡逻路线轨迹，为后续巡逻建立数字地图；/n第二步骤：利用建立的地图进行导航使巡逻机器人沿设定的巡逻路线轨迹巡逻。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于惯导和激光雷达的巡逻机器人行走避障方法，其特征在于包括：
第一步骤：针对巡逻机器人的起始点和目的地，利用学习方式记录设定的巡逻路线轨迹，为后续巡逻建立数字地图；
第二步骤：利用建立的地图进行导航使巡逻机器人沿设定的巡逻路线轨迹巡逻。


2.根据权利要求1所述的巡逻机器人行走避障方法，其特征在于，在第二步骤，当巡逻机器人在途中遇到障碍物时，由激光雷达扫描得到巡逻机器人前方障碍物的点云数据，对数据进行聚类以得到前方障碍物聚类；根据障碍物的远近以及障碍物之间的空隙决定机器人转弯角度以及是否停止。


3.根据权利要求1或2所述的巡逻机器人行走避障方法，其特征在于，在第二步骤，当巡逻机器人在途中遇到障碍物时，巡逻机器人的控制单元利用卫星导航设备输出的方位角和速度信号和激光雷达扫描得到的障碍物的距离和角度数据，绕过障碍物后再用角度修正算法控制电机返回到原定路线。


4.根据权利要求1或2所述的巡逻机器人行走避障方法，其特征在于，在第二步骤，巡逻机器人的控制单元利用卫星导航设备输出的方位角和速度信号和激光雷达扫描得到的障碍物的距离和角度数据，计算巡逻车当前位置与数字路线上最近点的偏离值，再计算出回到数字路线上的控制量，若巡逻车在数字路线上，则计算沿数字路线行走的控制量。


5.根据权利要求1或2所述的巡逻机器人行走避障方法，其特征在于，在第二步骤，巡逻机器人开始行走以后巡逻机器人的惯导单元每隔固定时间输出里程、速度、航向角信息，在检测到位置坐标时，寻找与位置坐标距离最近的地图坐标，以及该地图坐标后续的预定个地图坐标，拟合当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：丘江，熊海林，刘培国，
申请(专利权)人：北京国泰蓝盾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11