融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法及系统，包括：四足机器人通过融合RGB

【技术实现步骤摘要】
融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法及系统


[0001]本专利技术涉及机器人开发
，具体地，涉及融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法及系统，更为具体地，涉及融合地形与力特征的四足机器人可达性地图构建方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来随着人工智能、控制、材料等学科不断取得进展，机器人的智能化、可靠性也取得了长足进步，被广泛应用于农业种植、工业生产、国防军事等各种领域。在机器人系统中，自主移动式机器人应用最为广泛常见，其灵活的应用场景，受到各行各业广泛关注。自主移动机器人主要分为三类：轮式机器人、履带式机器人和腿足式机器人。其中，腿足式机器人较轮式、履带式机器人而言，它不需要拘谨于平坦的路面条件，不仅可以通过森林、草地等崎岖的原始路面，也能够顺利地通过楼梯、台阶及较大坡度的路面，复杂环境适应能力更强。因此，腿足式机器人很早就在军事上应用于战场物资装备运输。但如何提升腿足式机器人的复杂条件下的通行能力，进一步提升其无人化程度，适应更加复杂多变的任务环境，完成自主行走任务，成为了目前需要重点关注的问题。与此同时，对环境精准的感知以及对地形地图的构建成为了机器人领域不可或缺的内容。
[0003]轮式、履带式机器人中常见的地图构建方法主要是利用二维栅格地图来描述外界环境，通过判断地标的栅格是否被占用来表示该地标是否存在障碍物。这一种表示方法结构简单、数据存储空间小，比较适用于平面机器人的自主路径规划和导航。但是由于传统二维栅格地图缺少所处环境的高度维度，很难应用于腿足式机器人的落脚点规划及避障。此外，另一种三维栅格地图由于数据存储量较大，进行实时计算和分析处理所需要的计算资源较大，也给四足机器人实时任务运动带来了较大挑战。因此，如何在不大幅增加数据存储量、保持良好的实时处理能力的条件下，更加有效地表示腿足式机器人的外部环境成为了需要解决的技术难点。
[0004]专利文献CN110264572A(申请号：201910544272.0)公开了一种融合几何特性与力学特性的地形建模方法及系统，设计用于星球车在复杂环境进行地形建模，能够具有生成视觉感知语义信息更新功能与多维度地形表征优势，但该项专利中对地形语义分割过程及地图存储具有占据大量计算资源与存储资源的缺点，不容易在实时要求性高、较大范围建图的四足机器人系统上使用。
[0005]专利文献CN115185266A(申请号：202210668685.1)公开了一种基于地形可通过性的机器人控制方法及系统，能够在多种通过程度区域规划机器人的路径，具有在结构化环境合理对机器人进行路径规划和运动控制功能与场景通行特征表征丰富的优势,但该项专利在非机构化环境下，利用三角化重建方式具有地形几何特征表示不够细致的缺点。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种融合地形与力特征的四足机器
人可达性地图构建方法及系统。
[0007]根据本专利技术提供的一种融合地形与力特征的四足机器人可达性地图构建方法，包括：步骤S1：四足机器人通过融合RGB
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D相机获取的视觉信息和IMU信息建立视觉
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惯性里程计，基于视觉
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惯性里程计实时估计四足机器人的位姿；步骤S2：基于RGB
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D相机采集到的环境中的彩色图像和深度图像以及当前四足机器人的估计位姿，建立基于深度测量值的三维点云地图；将三维点云地图转化为二维栅格地图，并在点云的基础上估计栅格中点云的高度值，并将高度信息记录到栅格地图中；步骤S3：当栅格高度小于四足机器人可通行的最大高度阈值时，则基于已建立的点云地图中的点云信息进行地图中的地形几何特征计算；步骤S4：基于足底多重力传感器计算四足机器人足接触力特性；步骤S5：基于地形几何特征以及四足机器人足端力特性进行四足机器人运动过程中复杂地形的可达性分析，更新地图中可达性得分；步骤S6：基于建立的栅格2.5D高程地图以及地形可达性得分建立可达性地图。
[0008]优选地，所述步骤S1采用：通过RGB
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D相机采集点云信息，基于ICP匹配结果求解计算点云间的位姿变换，再基于求解的位姿变换进一步迭代匹配的位置，根据观测值以及IMU测量值进行全局优化，得到全局最小误差的位姿。
[0009]优选地，所述步骤S3采用：以栅格地图中栅格为单位，根据栅格位置中点云集来获取当前栅格处的地形几何特征；地形几何特征包括：坡度S、曲率C、粗糙度R和起伏度M；所述坡度S是基于空间中的点云信息特点以及平面与法向量的关系，采用空间矢量法获取栅格处点云集的中心法向量，根据中心法向量与机器人中心坐标系Z轴之间的夹角计算栅格的地形坡度；所述曲率C采用：对栅格中的点云集进行集中化处理得到矩阵，根据集中化的矩阵计算点云集的协方差矩阵，再对协方差矩阵进行特征值分解，基于协方差矩阵的特征值计算栅格的曲率；所述粗糙度R是利用栅格内点云集拟合曲面的面积与单位栅格面积大小之差确定粗糙度；所述起伏度M是根据栅格的高度值与周围8个栅格的高度值比较，得到最大的高程值以及最小的高程值，基于最大的高程值和最小高程值之差确定起伏度。
[0010]优选地，所述足底多重力传感器能够同时感知足底多维力、接触面温度以及环境温度；四足机器人的4个足底多重力传感器能够测量水平面上全方向的力和力矩云图；足底多重力传感器在垂直方向上也能够同时实现拉力和压力测量。
[0011]优选地，所述步骤S4采用：基于足底多重力传感器分析法向足端等效刚度K和足底力切向摩擦系数；所述法向足端等效刚度K反应四足机器人足底在接触不同地形时的沉陷程度；四足机器人足底与地面支撑过程使用Hunt
‑
Crossly碰撞模型描述；
其中，表示足端法向量支撑力；K表示足端等效刚度；C表示足端等效阻尼；表示足端变形量；m、n、p分别是待定的阻尼项指数；所述足底力切向摩擦系数是基于Coulomb摩擦模型预测足底切向摩擦力获得的；其中，表示足底力切向摩擦系数；表示切向摩擦力；表示法向支撑力；表示切向相对滑动速度。
[0012]优选地，所述步骤S5采用：栅格处的可达性得分，当时表示该栅格地形适宜通行，当时表示该栅格地形不适合通行；栅格的可通行得分采用：其中，，分别为几何特征项和足端接触力特征项的权重系数，分别为对应的几何特征的阈值，分别为对应的足端接触力特征的阈值，当几何特征或者接触力特征大于对应特征的阈值时，该处栅格直接被判为不可达。
[0013]优选地，所述步骤S6采用：将建立的2.5D高程栅格地图以及栅格的可达性得分地图相结合，栅格中每一个地图的高程值代表该栅格的高度，如果栅格高度大于四足机器人可通行的最大高度阈值，则栅格设置为不可通行，栅格的可通过得分直接设置为0；如果栅格高度小于四足机器人可通行的最大高度阈值，进行几何地形分析和接触力分析，计算地形几何特征参数以及足端接触力特征参数，融合评估栅格的可达性得分score；综合全局的地形可达性分数，得到四足机器人基于地形评价的可达性地图。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法，其特征在于，包括：步骤S1：四足机器人通过融合RGB
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D相机获取的视觉信息和IMU信息建立视觉
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惯性里程计，基于视觉
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惯性里程计实时估计四足机器人的位姿；步骤S2：基于RGB
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D相机采集到的环境中的彩色图像和深度图像以及当前四足机器人的估计位姿，建立基于深度测量值的三维点云地图；将三维点云地图转化为二维栅格地图，并在点云的基础上估计栅格中点云的高度值，并将高度信息记录到栅格地图中；步骤S3：当栅格高度小于四足机器人可通行的最大高度阈值时，则基于已建立的点云地图中的点云信息进行地图中的地形几何特征计算；步骤S4：基于足底多重力传感器计算四足机器人足接触力特性；步骤S5：基于地形几何特征以及四足机器人足端力特性进行四足机器人运动过程中复杂地形的可达性分析，更新地图中可达性得分；步骤S6：基于建立的栅格2.5D高程地图以及地形可达性得分建立可达性地图。2.根据权利要求1所述的融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法，其特征在于，所述步骤S1采用：通过RGB
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D相机采集点云信息，基于ICP匹配结果求解计算点云间的位姿变换，再基于求解的位姿变换进一步迭代匹配的位置，根据观测值以及IMU测量值进行全局优化，得到全局最小误差的位姿。3.根据权利要求1所述的融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法，其特征在于，所述步骤S3采用：以栅格地图中栅格为单位，根据栅格位置中点云集来获取当前栅格处的地形几何特征；地形几何特征包括：坡度S、曲率C、粗糙度R和起伏度M；所述坡度S是基于空间中的点云信息特点以及平面与法向量的关系，采用空间矢量法获取栅格处点云集的中心法向量，根据中心法向量与机器人中心坐标系Z轴之间的夹角计算栅格的地形坡度；所述曲率C采用：对栅格中的点云集进行集中化处理得到矩阵，根据集中化的矩阵计算点云集的协方差矩阵，再对协方差矩阵进行特征值分解，基于协方差矩阵的特征值计算栅格的曲率；所述粗糙度R是利用栅格内点云集拟合曲面的面积与单位栅格面积大小之差确定粗糙度；所述起伏度M是根据栅格的高度值与周围8个栅格的高度值比较，得到最大的高程值以及最小的高程值，基于最大的高程值和最小高程值之差确定起伏度。4.根据权利要求1所述的融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法，其特征在于，所述足底多重力传感器能够同时感知足底多维力、接触面温度以及环境温度；四足机器人的4个足底多重力传感器能够测量水平面上全方向的力和力矩云图；足底多重力传感器在垂直方向上也能够同时实现拉力和压力测量。5.根据权利要求1所述的融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法，其特征在于，所述步骤S4采用：基于足底多重力传感器分析法向足端等效刚度K和足底力切向摩擦系数；所述法向足端等效刚度K反应四足机器人足底在接触不同地形时的沉陷程度；四足机
器人足底与地面支撑过程使用Hunt
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Crossly碰撞模型描述；其中，表示足端法向量支撑力；K表示足端等效刚度；C表示足端等效阻尼；表示足端变形量；m、n、p分别是待定的阻尼项指数；表示一次求导；所述足底力切向摩擦系数是基于Coulomb摩擦模型预测足底切向摩擦力获得的；其中，表示足底力切向摩擦系数；表示切向摩擦力；表示法向支撑力；表示切向相对滑动速度。6.根据权利要求1所述的融合地形与力的四足机器人可达性地图构建方法，其特征在于，所述步骤S5采用：栅格处的可达性得分，当时表示该栅格地形适宜通行，当时表示该栅格地形不适合通行；栅格的可通行得分采用：其中，，分别为几何特征项和足端接触力特征项的权重系数，分别为对应的几何特征的阈值，分别为对应的足端接触力特征的阈值，当几何特征或者接触力特征大于对应特征的阈值时，则相对应的栅格直接被判为不可达。7.根据权利要求1所述的融合地形与力的四足...

【专利技术属性】
技术研发人员：李智军，王冲，李国欣，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
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