一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人制造技术

本发明专利技术公开了一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人，该爬行机器人包括机械结构和控制系统两部分。机械结构包括十八个舵机及其连接机构组成的六个多自由度腿足和机器人平台主体，平台主体安装有蓄电池，由继电器开关、升压器、静电吸附膜构成的静电吸附模块，以及内置IMU传感器的深度相机，爬行机器人基于静电吸附原理实现在航天器表面的吸附。控制系统采用嵌入式微处理器及扩展接口板等硬件，通过感知

【技术实现步骤摘要】
一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人


[0001]本专利技术属于移动机器人领域，尤其涉及一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人。

技术介绍

[0002]机器人在轨服务作为空间基础设施的一个主要组成部分，是发展空间前沿的关键。在轨服务概念最早是在20世纪60年代提出的，然后在上个世纪的许多重点任务中得到实施。实际上，机器人在轨服务对我国当前的航天事业也具有重要意义，随着我国空间站的建造与运营工作的深入，必然涉及到对空间站外部的监测和维修等在轨服务。这些检测和维修如果由航天员来完成的话，那么会对航天员的生命健康造成危险。而且对于一般的航天器来说，并不会配备航天员，只能依赖于机器人在轨服务对航天器进行监测和维修。
[0003]机器人在轨服务的主要应用包括：在轨维修、航天器对接、在轨停泊、在轨加注、在轨运输、航天器外表面检查、空间救援和清除轨道碎片。
[0004]在轨维修、航天器表面检查、空间救援等对大部分航天器都有重要意义。实际上统计数据显示，在过去十年中，平均每年发射100颗卫星(从78颗到130颗)，它们中的大多数在执行任务时没有出现任何重大问题。然而，它们中的小部分出现了不同程度的异常甚至故障，甚至近几年来在轨故障超过了发射故障。在过去，航天器只能通过软件更新来维持异常航天器的性能，而一旦航天器发生故障即意味着废弃。这累计造成数十亿美元的损失。
[0005]而在轨维修为航天器发生的硬件故障提供了一个修复的机会，这能有效的延长航天器的寿命。一个典型的例子是哈勃太空望远镜(HST)进行了五次维修，其中包括更换电路板。航天器表面检查则能对航天器的健康状况进行评估以发现潜藏的风险，空间救援则是对已经故障无法回应的航天器进行主动救援排除故障。这些在轨服务能够有效的减少航天器的故障报废率，具有良好的经济效益。
[0006]但目前使用的在轨服务通常是一个或多大安装在航天器上的大型机械臂提供，这种方式的好处在于机械臂运动范围大，自由度高，可以执行多种在轨服务任务，如捕获、维修等。但机械臂制造、安装、发射成本昂贵，控制难度大，只有极少数航天器具备在轨服务能力，并主要为大型航天器提供服务(如空间站)。同时，基于机械臂的在轨服务需要先对航天器进行对接和捕获，这对信息未知的非合作航天器来说难度较大，且具有较高风险。
[0007]另一种思路是将灵巧小型的太空爬行机器人用于在轨服务。能够在航天器表面爬行的机器人降低了在轨服务成本和难度，可完成对航天器关键部位的检测和故障部位的维修与更换。但目前已有的面向太空应用的爬行机器人需要人为操控完成任务，无法自主感知环境进行无碰撞路径规划和移动，限制了其应用场合。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人，可实现在航天器表面吸附并智能自主爬行，无需人为操控进行避障，可广泛应用
于航天器表面的自主检测、自主维修等在轨服务任务；同时通过对静电吸附模块的优化，使其配合机器人步态进行吸附，增强了其可靠性。
[0009]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人，包括机械结构和控制系统两个部分；
[0010]机器人机械结构包括：
[0011]a.由十八个舵机构成的六个腿足，其安装在机器人底板和中板之间，左右对称分布，使用一个连接件和一个固定件连接三个舵机组成机器人的一个足，并将足端机构安装在足末端舵机上；
[0012]b.由多个功能模块组成的机器人平台主体，分别是放置在机器人中板上用于给机器人系统供电的蓄电池，由静电吸附膜、继电器开关和升压器组成的静电吸附模块，以及安装在机器人顶板上内置IMU传感器的深度相机；机器人平台主体被封闭式外壳包裹，太阳能片安装在外壳上；
[0013]机器人控制系统包括：
[0014]a.控制系统硬件由嵌入式微处理器和扩展接口板组成，嵌入式微处理器用于接收感知信息并实时运行视觉建图算法和路径规划算法；扩展接口板用于连接微处理器和其他功能硬件，包括深度相机、总线舵机和静电吸附模块；
[0015]b.控制系统主要功能是感知重构周围环境地图，进行路径规划和六足逆运动学计算，控制机器人舵机转动角度，同时配合机器人步态控制吸附力的有无，实现机器人在航天器表面的吸附和自主移动。
[0016]进一步地，所述静电吸附模块为静电吸附膜、继电器开关、升压器组成的一个充放电电路；升压器输入连接蓄电池，升压器输出连接六个控制充电的继电器开关，每个控制充电的继电器开关输出分别连接一个静电吸附膜和一个控制放电的继电器开关，静电吸附膜和控制放电的继电器开关另一端接地；如果控制充电的继电器开关闭合，控制放电的继电器开关打开，则吸附膜充电，如果控制充电的继电器开关打开，控制放电的继电器开关闭合，则吸附膜放电。
[0017]进一步地，所述控制系统可根据机器人的步态需求，实现吸附膜的充放电从而控制吸附力大小；在机器人抬腿前，吸附膜放电，静电吸附力消失，减小机器人抬腿所需的力矩，相比于其他吸附方式减少了因震动脱附航天器的风险；在机器人落腿前，吸附膜充电，落腿后可快速吸附。
[0018]进一步地，将太阳能片贴附在机器人外壳上，用于收集太阳能转化为电能给蓄电池补电，保证了机器人能够长期自主工作的供电需求。
[0019]进一步地，所述控制系统实现了感知
‑
决策
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控制的闭环自主移动控制，实现流程包括：控制系统接收深度相机输入的RGB图像、深度图像和IMU信息，计算得到栅格网络地图，进行机器人位姿估计；根据地图、位姿和目标信息(可人为指定目标)运行路径规划算法得到无碰最优路径；根据路径进行六足逆运动学计算，得到舵机转动角度，并控制舵机转动，反馈给位姿估计；
[0020]首先计算栅格网络地图，需要当前深度图像对应的世界坐标点，计算公式如下：
[0021][0022]其中u、v为图像坐标系下的任意坐标点，u0、v0为图像的中心坐标，x
w
、y
w
、z
w
表示世界坐标系下的三维坐标点；z
c
表示相机坐标的z轴值，即目标到相机的距离；R,T分别为外参矩阵的3x3旋转矩阵和3x1平移矩阵；f为相机焦距，1/dx,1/dy分别表示单位距离下的像素点个数；当相机坐标系和世界坐标系的原点重合时，进一步简化可得到：
[0023][0024]在得到深度图像对应的点云后，将点云转化为八叉树格式的体素栅格网络，即得到栅格网络地图；位姿信息由IMU传感器采集的加速度和角速度积分得到；
[0025]根据地图、位姿和目标信息运行基于图搜索路径规划算法——A*算法，搜索得到一条到达目标的无碰撞最优路径，得到最优路径后，通过机器人的六足逆运动学计算出舵机每次转动的角度；六足机器人逆运动学计算原理如下：
[0026]根据D
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H方法建立单足局部坐标系，以舵机与机器人主体平台相连的点作为起点，相邻本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人，其特征在于，包括机械结构和控制系统两部分；机器人机械结构包括：a.由十八个舵机构成的六个腿足，其安装在机器人底板和中板之间，左右对称分布，使用一个连接件和一个固定件连接三个舵机组成机器人的一个足，并将足端机构安装在足末端舵机上；b.由多个功能模块组成的机器人平台主体，分别是放置在机器人中板上用于给机器人系统供电的蓄电池，由静电吸附膜、继电器开关和升压器组成的静电吸附模块，以及安装在机器人顶板上内置IMU传感器的深度相机；机器人平台主体被封闭式外壳包裹，太阳能片安装在外壳上；机器人控制系统包括：a.控制系统硬件由嵌入式微处理器和扩展接口板组成，嵌入式微处理器用于接收感知信息并实时运行视觉建图算法和路径规划算法；扩展接口板用于连接微处理器和其他功能硬件，包括深度相机、总线舵机和静电吸附模块；b.控制系统主要功能是感知重构周围环境地图，进行路径规划和六足逆运动学计算，控制机器人舵机转动角度，同时配合机器人步态控制吸附力的有无，实现机器人在航天器表面的吸附和自主移动。2.根据权利要求1所述的一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人，其特征在于，所述静电吸附模块为静电吸附膜、继电器开关、升压器组成的一个充放电电路；升压器输入连接蓄电池，升压器输出连接六个控制充电的继电器开关，每个控制充电的继电器开关输出分别连接一个静电吸附膜和一个控制放电的继电器开关，静电吸附膜和控制放电的继电器开关另一端接地；如果控制充电的继电器开关闭合，控制放电的继电器开关打开，则吸附膜充电，如果控制充电的继电器开关打开，控制放电的继电器开关闭合，则吸附膜放电。3.根据权利要求1所述的一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人，其特征在于，所述控制系统可根据机器人的步态需求，实现吸附膜的充放电从而控制吸附力大小；在机器人抬腿前，吸附膜放电，静电吸附力消失，减小机器人抬腿所需的力矩，相比于其他吸附方式减少了因震动脱附航天器的风险；在机器人落腿前，吸附膜充电，落腿后可快速吸附。4.根据权利要求1所述的一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人，其特征在于，将太阳能片附在机器人外壳上，用于收集太阳能转化为电能给蓄电池补电，保证了机器人能够长期自主工作的供电需求。5.根据权利要求1所述的一种自主感知移动的航天器表面爬行机器人，其特征在于，所述控制系统实现了感知
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决策
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控制的闭环自主移动控制，实现流程包括：控制系统接收深度相机输入的RGB图像、深度图像和IMU信息，计算得到栅格网络地图，进行机器人位姿估计；根据地图、位姿和目标信息运行路径规划算法得到无碰最优路径；根据路径进行六足逆运动学计算，得到舵机转动角度并控制舵机转动，反馈给位姿估计；首先计算栅格网络地图，需要当前深度图像对应的世界坐标点，计算公式如下：
其中u、v为图像坐标系下的任意坐标点，u0、v0为图像的中心坐标，x
w
、y
w
、z
w
表示世界坐标系下的三维坐标点；z
c
表示相机坐标的z轴值，即目标到相机的距离；R，T分别为外参矩阵的3x3旋转矩阵和3x1平移矩阵；f为相机焦距，1/dx，1/dy分别表示单位距离下的像素点个数；当相机坐标系和世界坐标系的原点重合时，进一步简化可得到：在得到深度图像对应的点云后，将点云转化为八叉树格式...

【专利技术属性】
技术研发人员：张育林，张斌斌，向澳，郑明月，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：