巡检机器人的巡路控制方法技术

本公开揭示了一种巡检机器人的巡路控制方法，该方法包括：获取当前电池的电量信息，判断电池电量是否低于阈值，如是，确定巡检机器人的当前位置信息；基于巡检机器人的当前位置信息，查找直线距离最近的充电桩，获取充电桩编号信息；基于充电桩编号信息，控制对应的所述充电桩发出引导信号，所述巡检机器人根据所述引导信号前往所述充电桩进行充电。本发明专利技术提供的巡检机器人的巡路控制方法，可根据巡检当前位置，自主决定距离最近的充电桩进行续航补给。相对于目前地面式无轨巡检机器人的巡路控制来说，本发明专利技术更具灵活性，且能大幅度缩短补给时间，提高巡检效率。提高巡检效率。提高巡检效率。

【技术实现步骤摘要】
巡检机器人的巡路控制方法


[0001]本专利技术涉及一种机器人控制方法，特别是涉及巡检机器人的巡路控制方法。

技术介绍

[0002]现阶段中，针对于执行巡检工作的智能机器人来说，一般来说分为有轨机器人和无轨机器人两种。针对有轨巡检机器人来说，一般地，对于有轨机器人的巡线控制，已事先根据需要进行轨道布置。因此，巡检机器人在工作中，如果需要进行返航充电时，并不需要客户进一步复杂控制，而仅需要判断电池容量是否能够支撑巡检机器人返回最近的充电桩即可。而对于无轨机器人来说，一般是通过循迹传感器识别地面引导线，或者借助激光雷达（LIDAR）技术实现巡检过程中的定位和导航。但是，无论是基于引导线或者是基于激光雷达技术的无轨巡检机器人，在受控地进行返航充电时，仍需依赖既定的路线，例如实体的地面引导线，或者预存于巡检机器人控制模块中的巡检路线。也即，目前技术方案中，仍无法做到在巡检过程中根据实际情况智能选择充电桩的程度。由于无轨巡检机器人的行走机构事实上不受特定轨道约束，按照既定巡检路线可实现最优地工作数据采集，但如果严格按照既定路线返航充电，则可能造成效率和能源上的损失，需要改进。

技术实现思路

[0003]鉴于现有技术存在的上述问题，本专利技术的一个方面的目的在于提供一种能够适用于无轨巡检机器人的巡检机器人的巡路控制方法。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术一个方面提供的巡检机器人的巡路控制方法，该方法包括：获取当前电池的电量信息，判断电池电量是否低于阈值，如是，确定巡检机器人的当前位置信息；基于巡检机器人的当前位置信息，查找直线距离最近的充电桩，获取充电桩编号信息；基于充电桩编号信息，控制对应的所述充电桩发出引导信号，所述巡检机器人根据所述引导信号前往所述充电桩进行充电。
[0005]作为优选，查找直线距离最近的充电桩，包括：基于预制区域地图，标记所有充电桩的位置坐标；基于所述巡检机器人的当前位置信息，在所述预制区域地图上标记所述巡检机器人的位置坐标；基于最短路径算法，确定所述巡检机器人直线距离最近的第一充电桩的所述编号信息。
[0006]作为优选，所述最短路径算法，包括深度优先搜索算法、弗洛伊德算法、迪杰斯特拉算法或贝尔曼
‑
福特算法。
[0007]作为优选，控制对应的所述第一充电桩发出引导信号，包括：
基于所述充电桩的位置坐标及所述巡检机器人的位置坐标，控制设置在所述第一充电桩的信号发生装置，朝向所述巡检机器人方向，发送引导信号；所述巡检机器人上设置有信号接收装置，且其基于所述信号接收装置接收的所述引导信号的引导，朝向所述第一充电桩运动。
[0008]作为优选，所述引导信号为脉冲波，所述信号发生装置为脉冲波发生器，所述信号接收装置为脉冲波接收器。
[0009]作为优选，所述巡检机器人在朝向所述充电桩运动时，还包括：采集行进方向上的视频流信息；针对实时采集的所述视频流信息，进行帧分解，针对获得的帧图像数据进行基于计算机视觉的图像分析，判断是否存在障碍物，如是，重新寻找充电桩。
[0010]作为优选，在重新寻找充电桩时：在第一时刻，基于最短路径算法，寻找除当前路径上的充电桩之外的另一个最近的第二充电桩，获取第二充电桩的编号信息；控制巡检机器人朝向第二充电桩运动。
[0011]作为优选，在重新寻找充电桩时，还包括：在第一时刻之后的第二时刻，计算巡检机器人当前位置与第一充电桩及第二充电桩之间的第一距离和第二距离；比较第一距离和第二距离，并依据比较结果重新选择充电桩。
[0012]作为优选，所述巡检机器人在朝向所述充电桩运动时，基于预设时间间隔，记录路径节点信息，基于所述路径节点信息，拟合形成返程路线，所述巡检机器人在充电完成时，依照所述返程路线，返回巡检路线。
[0013]作为优选，在拟合形成返程路线时，基于线性回归算法进行拟合。
[0014]本专利技术提供的巡检机器人的巡路控制方法，可根据巡检当前位置，自主决定距离最近的充电桩进行续航补给。相对于目前地面式无轨巡检机器人的巡路控制来说，本专利技术更具灵活性，且能大幅度缩短补给时间，提高巡检效率。
附图说明
[0015]图1为本专利技术的巡检机器人的巡路控制方法的流程图。
[0016]图2为本专利技术的巡检机器人的巡路控制方法的原理框图。
[0017]图3为本专利技术的巡检机器人的巡路控制方法所应用的系统的结构框图。
具体实施方式
[0018]为使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作详细说明。
[0019]此处参考附图描述本专利技术的各种方案以及特征。
[0020]通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本专利技术的这些和其它特性将会变得显而易见。
[0021]还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本专利技术进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本专利技术的很多其它等效形式，它们具有如权利要求所述的特征并因此都
位于借此所限定的保护范围内。
[0022]当结合附图时，鉴于以下详细说明，本专利技术的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。
[0023]如图1至图3所示，本专利技术一个方面提供的巡检机器人的巡路控制方法，该方法包括：获取当前电池的电量信息，判断电池电量是否低于阈值，如是，确定巡检机器人的当前位置信息；基于巡检机器人的当前位置信息，查找直线距离最近的充电桩，获取充电桩编号信息；基于充电桩编号信息，控制对应的所述充电桩发出引导信号，所述巡检机器人根据所述引导信号前往所述充电桩进行充电。
[0024]具体地，在本专利技术的一个实施例中，在查找直线距离最近的充电桩，可具体包括：基于预制区域地图，标记所有充电桩的位置坐标；而后基于所述巡检机器人的当前位置信息，在所述预制区域地图上标记所述巡检机器人的位置坐标；基于最短路径算法，确定所述巡检机器人直线距离最近的第一充电桩的所述编号信息。在本专利技术中，所述最短路径算法，可具体采用目前较为成熟的计算机算法，例如，优选可包括深度优先搜索算法、弗洛伊德算法、迪杰斯特拉算法或贝尔曼
‑
福特算法。
[0025]参见图2所示，在本专利技术中，巡检机器人100在沿预定巡检线路10运行过程中，如果判断剩余电量低于阈值，例如低于20%时，则需要控制巡检机器人10寻找距离最近的充电桩。在本专利技术中，针对巡检机器人10的巡检区域，存储有预制区域地图，且所有充电桩在预制区域地图中赋予唯一的编号和位置坐标。因此在需要进行充电时，可基于最短路径算法，由巡检机器人100的当前的位置坐标和所有标记在预制区域地图中的充电桩的位置坐标，可以获得距离最近的第二充电桩20 或第一充电桩30的位置坐标。以充电桩30为例，随后可控制巡检机器人沿直线路径向充电桩30运动。作为更进一步改进，作为优选，所述巡检机器人在朝向所述充电桩运动时，还包括：采集行进方向上的视频流信息；针对实时采集的所述视频流信息，进行帧分解，针对获得的帧图像数据进行基于计算机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.巡检机器人的巡路控制方法，该方法包括：获取当前电池的电量信息，判断电池电量是否低于阈值，如是，确定巡检机器人的当前位置信息；基于巡检机器人的当前位置信息，查找直线距离最近的充电桩，获取充电桩编号信息；基于充电桩编号信息，控制对应的所述充电桩发出引导信号，所述巡检机器人根据所述引导信号前往所述充电桩进行充电。2.如权利要求1所述的方法，查找直线距离最近的充电桩，包括：基于预制区域地图，标记所有充电桩的位置坐标；基于所述巡检机器人的当前位置信息，在所述预制区域地图上标记所述巡检机器人的位置坐标；基于最短路径算法，确定所述巡检机器人直线距离最近的第一充电桩的所述编号信息。3.如权利要求2所述的方法，所述最短路径算法，包括深度优先搜索算法、弗洛伊德算法、迪杰斯特拉算法或贝尔曼
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福特算法。4.如权利要求1所述的方法，控制对应的所述第一充电桩发出引导信号，包括：基于所述充电桩的位置坐标及所述巡检机器人的位置坐标，控制设置在所述第一充电桩的信号发生装置，朝向所述巡检机器人方向，发送引导信号；所述巡检机器人上设置有信号接收装置，且其基于所述信号接收装置接收的所述引导信号的引导，朝向所述第一充电桩运动。5.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：林锡奎，陈飞文，唐超平，陈明光，黄铿，李若浩，吕德滨，蔡寅生，严聪，林泽宏，林灵，张辉振，钟少伟，张浩，
申请(专利权)人：北京华能新锐控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：