巡检机器人的导航方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及自主导航技术领域，揭露了一种巡检机器人的导航方法，包括：采用预构建的视觉SLAM技术构建周围环境的全局地图，基于全局地图和目标位置获取巡检机器人的可选巡检路线集，基于优化函数和能量损耗计算模型，从可选巡检路线集中选择巡检机器人到目标位置的能耗最优巡检路线，获得巡检机器人在自主巡检时的位姿信息，基于巡检机器人的位姿信息和能耗最优巡检路线计算偏航角，基于巡检机器人的位姿信息和偏航角驱动巡检机器人完成导航。本发明专利技术还提出一种巡检机器人的导航装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明专利技术可以解决巡检机器人依赖于固定轨道，灵活性差、巡检成本高以及导航定位精度差的问题。高以及导航定位精度差的问题。高以及导航定位精度差的问题。

【技术实现步骤摘要】
巡检机器人的导航方法及装置


[0001]本专利技术涉及自主导航
，尤其涉及一种巡检机器人的导航方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]巡检机器人是用于替代人工对设备和现场环境进行检查和维护的机器人，可以自主巡检来检测现场设备、温度、湿度、液位等状态，一旦发现问题，及时发出警报，从而帮忙企业保证设备和现场环境的安全性，提高生产效率。
[0003]目前主流的巡检机器人导航方法是轨道导航，即巡检机器人通过多条预先铺设好的固定轨道执行巡检任务，其导航原理简单且可靠性高，但是轨道铺设复杂，更改或增减线路麻烦，因此只能依赖于固定的几条轨道，灵活性差，巡检成本高。此外，巡检机器人常用轮式里程计和惯性测量单元来进行导航定位，但长时间使用会产生严重的累积误差，容易造成机器人航迹推算偏差过大，从而偏离预定的巡检路线，导致巡检任务失败。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种巡检机器人的导航方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决巡检机器人依赖于固定轨道，灵活性差、巡检成本高以及导航定位精度差的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种巡检机器人的导航方法，包括：接收巡检机器人的启动指令，根据所述启动指令启动巡检机器人，并确定所述巡检机器人的目标位置，其中巡检机器人硬件平台由深度相机、主控单元和机器人底盘三部分组成；采用预构建的视觉SLAM技术构建周围环境的全局地图；基于全局地图和所述目标位置获取巡检机器人的可选巡检路线集，并构建可选巡检路线集与巡检机器人行驶速度的优化函数；获取巡检机器人电机电压与电池电压的关系模型，基于所述关系模型构建巡检机器人能量损耗计算模型，其中，能量损耗计算模型包括可选巡检路线集的长度；基于优化函数和能量损耗计算模型，从可选巡检路线集中选择巡检机器人到目标位置的能耗最优巡检路线；利用巡检机器人获取实际位置处的局部地图，基于预构建的坐标变换参数的最优值将所述局部地图转换到全局地图进行匹配，得到巡检机器人在自主巡检时的位姿信息，其中，根据坐标变换参数映射到全局地图的巡检机器人的坐标由下式表示：；式中，表示巡检机器人i在全局地图中的坐标， =[x，y，z] 表示巡检机器人i在
局部地图中的坐标，t=[t
x
，t
y
，t
z ] 表示巡检机器人i在x、y、z轴方向上的平移量，[r
x
，r
y
，r
z
] 表示巡检机器人i 在x、y、z轴方向上的旋转量，s= sin，c=cos，表示巡检机器人i的运动方向与y轴的夹角；基于巡检机器人的位姿信息和能耗最优巡检路线计算偏航角，其中，所述偏航角为巡检机器人运动方向与能耗最优巡检路线的夹角；基于巡检机器人的位姿信息和偏航角驱动巡检机器人完成导航。
[0006]可选地，所述巡检机器人使用的深度相机为 ASTRA 深度相机，此相机安装在机器人顶部；机器人底盘由控制芯片、电池、伺服驱动器、电机和车轮组成。
[0007]可选地，所述采用预构建的视觉SLAM技术构建周围环境的全局地图，包括：接收深度相机图像；基于预构建的Graph
‑
SLAM算法，根据深度相机图像输出3D点云图，并在所述3D点云图中建立世界坐标系；基于预构建的坐标转换法将所述3D点云图整合在所述世界坐标系中，得到全局地图。
[0008]可选地，所述构建可选巡检路线集与巡检机器人行驶速度的优化函数，包括：基于目标位置将可选巡检路线集执行切分，得到多组分段巡检路线集；接收巡检路线与巡检机器人的优化调节因子；获取巡检路线上行驶的巡检机器人的数量；基于所述巡检机器人的数量计算巡检路线的拥挤度；基于所述优化调节因子和拥挤度计算每组分段巡检路线集中每个分段巡检路线与巡检机器人的行驶速度的优化函数：；其中，表示巡检机器人行驶在第个可选巡检路线的第个分段巡检路线的行驶速度，表示巡检机器人初始行驶速度，表示第个分段巡检路线与巡检机器人的优化调节因子，表示可选巡检路线集中第个可选巡检路线的第个分段巡检路线的拥挤度。
[0009]可选地，所述获取巡检机器人电机电压与电池电压的关系模型，包括：接收巡检机器人电池采用PWM技术的占空比、电机的内阻、电机反电动势系数、电机减速器的减速比、电机转速和电机工作电流；基于所述电池采用PWM技术的占空比、电机的内阻、电机反电动势系数、电机减速器的减速比、电机转速和电机工作电流构建巡检机器人电机电压与电池电压的关系模型如下式所示：；其中，表示电机电压，表示电池电压，表示电池采用PWM技术的占空比，表示电机在工作时的电机电流，为电机的电机内阻，为电机的反电动势系数，为电机减速器的减速比，表示在电机电流确定情况下的电机转速。
[0010]可选地，所述基于所述关系模型构建巡检机器人能量损耗计算模型，包括：获取巡检机器人在第i个可选巡检路线的j个分段巡检路线的路线长度；
根据所述路线长度，构建巡检机器人能量损耗计算模型如下式所示：；；其中，表示巡检机器人的能耗值，表示第个可选巡检路线的个分段巡检路线的路线长度。
[0011]可选地，所述基于预构建的坐标变换参数的最优值将所述局部地图转换到全局地图进行匹配，包括：获取里程计读数；基于所述里程计读数获取初始坐标变换参数；基于所述初始坐标变换参数将局部地图中的点云映射到全局地图中，并建立点云的概率分布函数，如下式所示：；其中，q为点云x在体素单元中的位置平均值，为点云的方差；根据所述概率分布函数获取所有点云的概率分布之和；基于所有点云概率分布之和得到坐标变换参数的分数值；基于预构建的Hessian矩阵法对坐标变换参数的分数值进行优化，得到优化值，并选取所述优化值的最大值；基于所述优化值的最大值获得坐标变换参数的最优值。
[0012]可选地，所述基于巡检机器人的位姿信息和能耗最优巡检路线计算偏航角，包括：基于最优巡检路线建立局部导航目标点P(p
x
，p
y
)，其中局部目标点与机器人距离固定不变，且全程在最优巡检路线上；通过下式计算得到偏航角：；其中，表示巡检机器人的偏航角，（x，y）表示巡检机器人在世界坐标系的坐标，(p
x
，p
y
)表示局部导航目标点P在世界坐标系的坐标。
[0013]可选地，所述基于巡检机器人的位姿信息和偏航角驱动巡检机器人完成导航，包括：基于巡检机器人的位姿信息和偏航角获取PWM信号；通过PWM信号控制巡检机器人进行直线行驶和转向运动；当巡检机器人在移动过程中发现障碍物时，采用预构建的动态窗口法重新构建可选巡检路线集，并获取新的最优巡检路线完成导航。
[0014]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种巡检机器人的导航装置，所述装置包括：巡检目标确定模块，用于接收巡检机器人的启动指令，根据所述启动指令启动巡检机器人，并确定巡检机器人的目标位置，其中巡检机器人硬件平台由深度相机、主控单元和机器人底盘三部分组成；全局地图和可选巡检路线构建模块，用于采本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种巡检机器人的导航方法，其特征在于，所述方法包括：接收巡检机器人的启动指令，根据所述启动指令启动巡检机器人，并确定所述巡检机器人的目标位置，其中巡检机器人硬件平台由深度相机、主控单元和机器人底盘三部分组成；采用预构建的视觉SLAM技术构建周围环境的全局地图；基于全局地图和所述目标位置获取巡检机器人的可选巡检路线集，并构建可选巡检路线集与巡检机器人行驶速度的优化函数；获取巡检机器人电机电压与电池电压的关系模型，基于所述关系模型构建巡检机器人能量损耗计算模型，其中，能量损耗计算模型包括可选巡检路线集的长度；基于优化函数和能量损耗计算模型，从可选巡检路线集中选择巡检机器人到目标位置的能耗最优巡检路线；利用巡检机器人获取实际位置处的局部地图，基于预构建的坐标变换参数的最优值将所述局部地图转换到全局地图进行匹配，得到巡检机器人在自主巡检时的位姿信息，其中，根据坐标变换参数映射到全局地图的巡检机器人的坐标由下式表示：；式中，表示巡检机器人i在全局地图中的坐标， =[x，y，z ] 表示巡检机器人i在局部地图中的坐标，t =[ t
x
，t
y
，t
z
] 表示巡检机器人i在x、y、z轴方向上的平移量，[ r
x
，r y
，r z ] 表示巡检机器人i 在x、y、z轴方向上的旋转量，s = sin，c =cos，表示巡检机器人i的运动方向与y轴的夹角；基于巡检机器人的位姿信息和能耗最优巡检路线计算偏航角，其中，所述偏航角为巡检机器人运动方向与能耗最优巡检路线的夹角；基于巡检机器人的位姿信息和偏航角驱动巡检机器人完成导航。2.如权利要求1所述的巡检机器人的导航方法，其特征在于，所述巡检机器人使用的深度相机为 ASTRA 深度相机，此相机安装在机器人顶部；机器人底盘由控制芯片、电池、伺服驱动器、电机和车轮组成。3.如权利要求1所述的巡检机器人的导航方法，其特征在于，所述采用预构建的视觉SLAM技术构建周围环境的全局地图，包括：接收深度相机图像；基于预构建的Graph
‑
SLAM算法，根据深度相机图像输出3D点云图，并在所述3D点云图中建立世界坐标系；基于预构建的坐标转换法将所述3D点云图整合在所述世界坐标系中，得到全局地图。4.如权利要求1所述的巡检机器人的导航方法，其特征在于，所述构建可选巡检路线集与巡检机器人行驶速度的优化函数，包括：基于目标位置将可选巡检路线集执行切分，得到多组分段巡检路线集；接收巡检路线与巡检机器人的优化调节因子；获取巡检路线上行驶的巡检机器人的数量；基于所述巡检机器人的数量计算巡检路线的拥挤度；
基于所述优化调节因子和拥挤度计算每组分段巡检路线集中每个分段巡检路线与巡检机器人的行驶速度的优化函数：；其中，表示巡检机器人行驶在第个可选巡检路线的第个分段巡检路线的行驶速度，表示巡检机器人初始行驶速度，表示第个分段巡检路线与巡检机器人的优化调节因子，表示可选巡检路线集中第个可选巡检路线的第个分段巡检路线的拥挤度。5.如权利要求1所述的巡检机器人的导航方法，其特征在于，所述获取巡检机器人电机电压与电池电压的关系模型，包括：接收巡检机器人电池采用PWM技术的占空比、电机的内阻、电机反电动势系数、电机减速器的减速比、电机转速和电机工作电流；基于所述电池采用PWM技术的占空比、电机的内阻、电机反电动势系数、电机减速器的减速比、电机转速和电机工作电流构建巡检机器人电机电压与电池电压的关系模型如下式所示：；其中，表示电机电压，表示电池电压，表示电池采用PWM技术的占空比，表示电机在工作时的电机电流，为电机的电机内阻，为电机的反电动势系数，为电机减速器的减速比，表示在电机电流确定情况下的电机转速。6.如权利要求5所述的巡检机器人的导航方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛天宇，韩鑫，刘伟，
申请(专利权)人：西安国智电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：