基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统技术方案

本发明专利技术涉及机器人自动充电技术领域，具体为基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统，包括：预处理模块、AMR数据库、快速粗定位模块、识别模块、定位模块、路线规划与跟踪模块和对接充电模块；通过所述预处理模块从点云数据中提取充电桩特征并注册到所述AMR数据库；通过所述AMR数据库存储点云数据和充电桩特征；通过所述快速粗定位模块规划前往充电桩的最优路径；通过所述识别模块获取实时点云数据并识别充电桩；通过所述定位模块计算充电桩对接点位置；通过所述路线规划与跟踪模块对自主移动机器人的行进路线进行规划；通过所述对接充电模块将自主移动机器人与充电桩对接并充电；节省了机器人寻找充电桩的时间，提高了系统效率。系统效率。系统效率。

【技术实现步骤摘要】
基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统


[0001]本专利技术涉及机器人自动充电
，具体为基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统。

技术介绍

[0002]随着自主移动机器人在工业自动化、物流、智能制造、服务、医疗、消防、清洁等领域的发展，它以其高度的智能化自主化逐渐被人们所接受及广泛使用。自主移动机器人具有高度自主性，能够在一定范围内自动行走并执行工作，其在运行过程中基本不需要人为参与。为了保证它长时间运行，在其储能装置能量不足时，能够自动返回充电桩进行充电，充电完成后继续工作。
[0003]早期的一些自动充电方法中，机器人的充电系统是通过先围绕整个工作区搭建充电桩引导线，充电桩引导线连接充电桩，机器人沿充电桩引导线行走找到充电桩对接充电。整个过程搭建费时费力，沿整个工作区所铺设的充电桩引导线会使机器人寻找充电桩引导线无就近原则，并且，机器人在寻找到充电桩边界线后需要沿着整个工作区的边界移动，如此，机器人寻找充电桩过程繁琐漫长，无形中增加了机器人的耗电，且机器人寻找到充电桩的时间具有不确定性，在机器人电量不足时，存在充电失败的可能性。此外，该方法中机器人充电桩只能设置在固定的一些位置。
[0004]随着自主移动机器人自主定位系统的发展，一些方法采用机器人自主定位系统寻找最近的充电桩，并通过围设在充电桩的充电引导线引导机器人充电。该方法虽然减少了寻找充电桩的时间，但仍需要人为铺设充电引导线，不仅限制了充电桩的位置，也增加了人为铺设的工作量。而且近期的一些工作则是在机器人自主定位系统或充电引导线的基础上，添加红外引导模块和红外接收模块进行自动充电引导，该方法不需要在充电桩周围铺设引导线，但红外引导模块和红外接收模块的引入无疑增加了设备投入，且红外引导模块精度往往不高，使用受限。
[0005]所以，人们需要一种基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统来解决上述问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统，所述系统包括：预处理模块、AMR数据库、快速粗定位模块、识别模块、定位模块、路线规划与跟踪模块和对接充电模块；
[0008]通过所述预处理模块获取单线激光雷达点云数据，并从点云数据中提取充电桩特征并注册到所述AMR数据库；
[0009]通过所述AMR数据库存储所有获取的点云数据和充电桩特征；
[0010]通过所述快速粗定位模块利用AMR路径规划算法规划出前往充电桩的最优路径，使自主移动机器人到达充电桩附近；
[0011]通过所述识别模块利用单线激光雷达获取实时点云数据，识别充电桩，并将识别到的充电桩数据发送至所述定位模块；
[0012]通过所述定位模块利用充电桩定位算法计算充电桩对接点位置；
[0013]通过所述路线规划与跟踪模块根据所述定位模块的位置对自主移动机器人的行进路线进行规划；
[0014]通过所述对接充电模块将自主移动机器人与充电桩对接并充电。
[0015]其中，所述AMR表示自主移动机器人。
[0016]进一步的，所述预处理模块包括数据获取单元、数据分析单元和特征提取与注册单元；所述数据获取单元用于利用单线激光雷达获取充电桩的二维点云数据；所述数据分析单元用于对所述数据获取单元的数据进行分簇处理，并将分簇后的数据上传至所述特征提取与注册单元；所述特征提取与注册单元用于根据充电桩的预置参数识别并提取充电桩的特征数据，包括V型板结构设计，并将所述特征数据注册到所述AMR数据库，其中，所述V型板充电桩结构简单，无需配备任何复杂的传感器，结合V型充电桩定位算法，能够进行高效、高精度定位；
[0017]所述数据分析单元包括下采样子单元、滤波子单元和分割子单元；所述下采样子单元用于利用体素滤波器对二维点云数据集进行下采样；所述滤波子单元用于利用半径滤波器跟据搜索的半径和近邻点数从二维点云数据集中移出有噪声的测量值，所述半径滤波器也可使用统计滤波器对二维点云数据集进行滤波；所述分割子单元用于利用欧式距离分割算法对二维点云数据集进行分割，从而得到符合要求的数据集，其中，所述欧式距离分割算法属于本领域技术人员的常规技术手段，因此，并未做出过多的赘述。
[0018]进一步的，所述快速粗定位模块包括检测单元和粗定位单元；所述检测单元用于自主移动机器人检测自身的电量，若电量低于阈值，则启动自动充电模式，进入粗定位单元；所述粗定位单元用于根据代价地图，利用启发式搜索生成全局路径，从而得到充电桩粗定位引导线，并调用路径跟踪算法前往充电桩，使其能够到达充电桩附近，其中，所述调用路径跟踪算法属于本领域技术人员的常规技术手段，因此，并未做出过多的赘述。
[0019]进一步的，所述识别模块包括数据获取单元、数据分析单元和充电桩识别单元；所述数据获取单元用于利用单线激光雷达获取在搜索半径内的所有充电桩的点云数据；所述数据分析单元用于对点云数据进行分簇处理；所述充电桩识别单元用于利用充电桩识别算法提取充电桩的点云数据，并将数据发送至所述定位模块。
[0020]进一步的，所述识别模块中的数据获取单元与数据分析单元的处理与所述预处理模块中的一致；
[0021]利用充电桩识别算法识别出可以与自主移动机器人匹配的充电桩的目标点云数据：
[0022]设定在搜索半径内的充电桩点云数据集为P，它经过数据分析，得到符合要求的数据集为则通过遍历A，得到遍历数据P
k
＝(p
′1，p
′2，
…
，p
′
m
)，且由预置参数提取出的特征数据为P
s
＝(p1，p2，
…
，p
n
)，设定充电桩最小匹配得分为min_score＝999，目标点云数据为P
e
；
[0023]首先采用边缘数据填充的方法将P
k
的长度和P
s
对齐，得到P
k
＝(p
′1，p
′2，
…
，p
′
n
)；
[0024]接着通过计算两组点云的质心和去质心坐标：令得到q
i
＝p
i
‑
p，q
′
i
＝p
′
i
‑
p
′
；得到矩阵
[0025]进一步通过对矩阵W做奇异值分解：令W＝U∑V
T
；得到P
k
和P
s
之间的坐标变换关系(R，t)：R＝UV
T
，t＝p
‑
Rp
′
；通过(R，t)对P
s
进行坐标变换得到P<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统，其特征在于：所述系统包括：预处理模块、AMR数据库、快速粗定位模块、识别模块、定位模块、路线规划与跟踪模块和对接充电模块；通过所述预处理模块获取单线激光雷达点云数据，并从点云数据中提取充电桩特征并注册到所述AMR数据库；通过所述AMR数据库存储所有获取的点云数据和充电桩特征；通过所述快速粗定位模块利用AMR路径规划算法规划出前往充电桩的最优路径，使自主移动机器人到达充电桩附近；通过所述识别模块利用单线激光雷达获取实时点云数据，识别充电桩，并将识别到的充电桩数据发送至所述定位模块；通过所述定位模块利用充电桩定位算法计算充电桩对接点位置；通过所述路线规划与跟踪模块根据所述定位模块的位置对自主移动机器人的行进路线进行规划；通过所述对接充电模块将自主移动机器人与充电桩对接并充电。2.根据权利要求1所述的一种基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统，其特征在于：所述预处理模块包括数据获取单元、数据分析单元和特征提取与注册单元；所述数据获取单元用于利用单线激光雷达获取充电桩的二维点云数据；所述数据分析单元用于对所述数据获取单元的数据进行分簇处理，并将分簇后的数据上传至所述特征提取与注册单元；所述特征提取与注册单元用于根据充电桩的预置参数识别并提取充电桩的特征数据，包括V型板结构设计，并将所述特征数据注册到所述AMR数据库；所述数据分析单元包括下采样子单元、滤波子单元和分割子单元；所述下采样子单元用于利用体素滤波器对二维点云数据集进行下采样；所述滤波子单元用于利用半径滤波器跟据搜索的半径和近邻点数从二维点云数据集中移出有噪声的测量值；所述分割子单元用于利用欧式距离分割算法对二维点云数据集进行分割，从而得到符合要求的数据集。3.根据权利要求1所述的一种基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统，其特征在于：所述快速粗定位模块包括检测单元和粗定位单元；所述检测单元用于自主移动机器人检测自身的电量，若电量低于阈值，则启动自动充电模式，进入粗定位单元；所述粗定位单元用于根据代价地图，利用启发式搜索生成全局路径，从而得到充电桩粗定位引导线，并调用路径跟踪算法前往充电桩。4.根据权利要求1所述的一种基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统，其特征在于：所述识别模块包括数据获取单元、数据分析单元和充电桩识别单元；所述数据获取单元用于利用单线激光雷达获取在搜索半径内的所有充电桩的点云数据；所述数据分析单元用于对点云数据进行分簇处理；所述充电桩识别单元用于利用充电桩识别算法提取充电桩的点云数据，并将数据发送至所述定位模块。5.根据权目标利要求4所述的一种基于V型板识别和定位的自主移动机器人自动充电系统，其特征在于：所述识别模块中的数据获取单元与数据分析单元的处理与所述预处理模块中的一致；利用充电桩识别算法识别出可以与自主移动机器人匹配的充电桩的目标点云数据：设定在搜索半径内的充电桩点云数据集为P，它经过数据分析，得到符合要求的数据集
为A＝{P
i
}，则通过遍历A，得到遍历数据P
k
＝(p
′1，p
′2，
…
，p
′
m
)，且由预置参数提取出的特征数据为P
s
＝(p1，p2，
…
，p
n
)，设定充电桩最小匹配得分为min_score＝999，目标点云数据为P
e
；首先采用边缘数据填充的方法将P
k
的长度和P
s
对齐，得到P
k
＝(p
′1，p
′2，
…
，p
′
n
)；接着通过计算两组点云的质心和去质心坐标：令得到q
i
＝p
i
‑
p，q
′
i
＝p
′
i
‑
p
′

【专利技术属性】
技术研发人员：季剑雄，孙加元，汪宗阳，
申请(专利权)人：上海一坤电气工程有限公司，
类型：发明
国别省市：