一种未知环境放射源自主搜索方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种未知环境放射源自主搜索方法、装置及系统，与目前采用的方法相比，不仅保障了工作人员的安全，降低了放射源搜索人员受到辐射伤害的可能性；同时也考虑到机器人在辐射环境中的使用寿命，降低了机器人在放射源搜索过程中的吸收剂量，使得机器人可使用寿命延长，降低了机器人长期搜索放射源的使用成本。本。本。

【技术实现步骤摘要】
一种未知环境放射源自主搜索方法、装置及系统


[0001]本专利技术涉及机器人控制
，具体而言，涉及一种未知环境放射源自主搜索方法、装置及系统。

技术介绍

[0002]随着核工业、核技术的不断发展，放射源和射线装置在工业、农业、医疗、科研等领域得到了广泛的应用，为促进经济发展和社会发展做出了重要的贡献。但由于放射性物质的特殊性，一旦“失控”就会严重威胁到公众的健康安全。因此在发生相关事故后，须尽快对未知位置的放射源进行搜索定位处理
[0003]传统放射源搜寻方法主要依靠于人工携带便携式检测仪器进行巡检搜寻，但受复杂地形和人员限制，效率低下，并且搜寻人员容易受到辐射伤害。受机器人技术快速发展影响，采用机器人进行放射源搜索已成为核应急处理的一种重要方法。然而针对未知场景，主要还是采用人工远程控制搜索，虽然避免了人员辐射伤害，但效率仍然较低。同时，虽然采用机器人避免了人员辐射伤害，但机器人可承受的辐射剂量仍然是限的。
[0004]因此，需要一种效率更高的控制机器人自主高效搜索未知环境放射源的方法。

技术实现思路

[0005]为了改善上述问题，本专利技术提供了一种未知环境放射源自主搜索方法、装置及系统，不仅保障了工作人员的安全，使工作人员避免了直接进行放射源搜索过程，降低了放射源搜索人员受到辐射伤害的可能性，同也考虑到了机器人在辐射环境中的使用寿命，降低了机器人在放射源搜索过程中的吸收剂量，延长机器人可使用寿命，降低使用机器人搜索放射源的长期使用成本。
[0006]本专利技术实施例的第一方面，提供了一种未知环境放射源自主搜索方法，所述方法包括：
[0007]控制机器人进入未知辐射环境后，进行初始化；
[0008]基于SLAM技术进行机器人的实时定位与环境地图构建，获取机器人的当前位置以及周围障碍物情况；
[0009]获取辐射探测器测得的当前位置的辐射剂量率，并根据所述当前位置以及周围障碍物情况得到针对放射源的估计结果，所述估计结果包括放射源位置及活度；
[0010]基于多次估计结果对比，判断当前估计结果是否作为最终的放射源定位结果，并确定机器人的下次移动目标位置；
[0011]以机器人的当前位置为起始点，以移动目标位置为目标点，综合考虑移动代价和累计辐射剂量代价规划机器人的运动路径。
[0012]可选地，所述根据所述当前位置以及周围障碍物情况得到针对放射源的估计结果的步骤，具体包括：
[0013]基于粒子滤波算法，结合机器人的实时定位与环境地图，根据放射源剂量率理论
计算模型，估计放射源的位置和活度。
[0014]可选地，所述基于多次估计结果对比，判断当前估计结果是否作为最终的放射源定位结果，并确定机器人的下次移动目标位置的步骤，具体包括：
[0015]将在当前位置进行的最优估计结果与两次估计结果进行比较，如果差异值在预设的阈值区间内，则将当前的估计结果作为最终估计结果，将估计结果中的放射源位置作为下一次移动目标；如果差异值在预设的阈值区间外，则在安全辐射剂量率区域内选择一空间位置作为下一次移动目标。
[0016]可选地，规划机器人的运动路径的方法为：
[0017]基于所构建的环境地图得到移动代价地图；
[0018]搜索机器人从当前位置移动到周围八个方向地图栅格的代价；
[0019]选择所需代价最小的栅格作为新的当前位置，记录到路径中，并开始下一次搜索，直至搜索到目标位置；
[0020]回溯从起始点到目标点的所有节点，提取从当前位置到目标位置的最优路径作为机器人的规划路径并输出。
[0021]本专利技术实施例的第二方面，提供了一种未知环境放射源自主搜索装置，所述装置包括：
[0022]初始化单元，用于控制机器人进入未知辐射环境后，进行初始化；
[0023]环境构建单元，用于基于SLAM技术进行机器人的实时定位与环境地图构建，获取机器人的当前位置以及周围障碍物情况；
[0024]位置估计单元，用于获取辐射探测器测得的当前位置的辐射剂量率，并根据所述当前位置以及周围障碍物情况得到针对放射源的估计结果，所述估计结果包括放射源位置及活度；
[0025]目标确定单元，用于基于多次估计结果对比，判断当前估计结果是否作为最终的放射源定位结果，并确定机器人的下次移动目标位置；
[0026]路径规划单元，用于以机器人的当前位置为起始点，以移动目标位置为目标点，综合考虑移动代价和累计辐射剂量代价规划机器人的运动路径。
[0027]可选地，所述位置估计单元，具体用于：
[0028]基于粒子滤波算法，结合机器人的实时定位与环境地图，根据放射源剂量率理论计算模型，估计放射源的位置和活度。
[0029]可选地，所述目标确定单元，具体用于：
[0030]将在当前位置进行的最优估计结果与两次估计结果进行比较，如果差异值在预设的阈值区间内，则将当前的估计结果作为最终估计结果，将估计结果中的放射源位置作为下一次移动目标；如果差异值在预设的阈值区间外，则在安全辐射剂量率区域内选择一空间位置作为下一次移动目标。
[0031]可选地，所述路径规划单元，具体用于：
[0032]基于所构建的环境地图得到移动代价地图；
[0033]搜索机器人从当前位置移动到周围八个方向地图栅格的代价；
[0034]选择所需代价最小的栅格作为新的当前位置，记录到路径中，并开始下一次搜索，直至搜索到目标位置；
[0035]回溯从起始点到目标点的所有节点，提取从当前位置到目标位置的最优路径作为机器人的规划路径并输出。
[0036]本专利技术实施例的第三方面，提供了一种未知环境放射源自主搜索系统，包括机器人主体，探测系统，通信系统以及智能处理系统，其中：
[0037]所述机器人主体包括电源系统、驱动控制系统和设备搭载平台；所述电源系统用于为驱动控制系统及探测系统、通信系统、智能处理系统进行供电；所述驱动控制系统用于与通信系统、智能处理系统进行数据交流，实现控制指令接收，控制机器人在空间中的移动；所述设备搭载平台与通信系统、智能处理系统、探测系统通过机械连接，实现各部分的安装固定；
[0038]所述智能处理系统用于执行如权利要求1
‑
4任意一项所述的未知环境放射源自主搜索方法；
[0039]所述探测系统用于实现对外部环境的探测；
[0040]所述通信系统用于实现探测系统、智能处理系统以及驱动控制系统之间的信息通信。
[0041]可选地，所述探测系统包括里程计、加速度传感器、惯性传感器、雷达传感器、视觉传感器、辐射探测器、所有传感器均与所述智能处理系统电连接。
[0042]与现有方法相比，本专利技术具有如下优点和有效效果：
[0043](1)本专利技术结合SLAM技术，可实现在未知环境中的放射源搜索。
[0044](2)在放射源搜索过程考虑环境障碍地图，可在实现更快速的搜索放射源。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种未知环境放射源自主搜索方法，其特征在于，所述方法包括：控制机器人进入未知辐射环境后，进行初始化；基于SLAM技术进行机器人的实时定位与环境地图构建，获取机器人的当前位置以及周围障碍物情况；获取辐射探测器测得的当前位置的辐射剂量率，并根据所述当前位置以及周围障碍物情况得到针对放射源的估计结果，所述估计结果包括放射源位置及活度；基于多次估计结果对比，判断当前估计结果是否作为最终的放射源定位结果，并确定机器人的下次移动目标位置；以机器人的当前位置为起始点，以移动目标位置为目标点，综合考虑移动代价和累计辐射剂量代价规划机器人的运动路径。2.根据权利要求1所述的未知环境放射源自主搜索方法，其特征在于，所述根据所述当前位置以及周围障碍物情况得到针对放射源的估计结果的步骤，具体包括：基于粒子滤波算法，结合机器人的实时定位与环境地图，根据放射源剂量率理论计算模型，估计放射源的位置和活度。3.根据权利要求2所述的未知环境放射源自主搜索方法，其特征在于，所述基于多次估计结果对比，判断当前估计结果是否作为最终的放射源定位结果，并确定机器人的下次移动目标位置的步骤，具体包括：将在当前位置进行的最优估计结果与两次估计结果进行比较，如果差异值在预设的阈值区间内，则将当前的估计结果作为最终估计结果，将估计结果中的放射源位置作为下一次移动目标；如果差异值在预设的阈值区间外，则在安全辐射剂量率区域内选择一空间位置作为下一次移动目标。4.根据权利要求3所述的未知环境放射源自主搜索方法，其特征在于，规划机器人的运动路径的方法为：基于所构建的环境地图得到移动代价地图；搜索机器人从当前位置移动到周围八个方向地图栅格的代价；选择所需代价最小的栅格作为新的当前位置，记录到路径中，并开始下一次搜索，直至搜索到目标位置；回溯从起始点到目标点的所有节点，提取从当前位置到目标位置的最优路径作为机器人的规划路径并输出。5.一种未知环境放射源自主搜索装置，其特征在于，所述装置包括：初始化单元，用于控制机器人进入未知辐射环境后，进行初始化；环境构建单元，用于基于SLAM技术进行机器人的实时定位与环境地图构建，获取机器人的当前位置以及周围障碍物情况；位置估计单元，用于获取辐射探测器测得的当前位置的辐射剂量率，并根据所述当前位置以及周围障碍物情况得到针对放射源的估计结果，所述估计结果包括放射源位置及活度；目标确定单元，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋刚，邹海锋，杜冬，周建斌，周伟，郝兴安，唐忠，王倩，高嵩，彭悦，杨兰英，姜杰，董宴伟，张晓霞，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：