一种基于ROS和半实物仿真的轨道检测机器人仿真方法技术

本发明专利技术涉及一种基于ROS和半实物仿真的轨道检测机器人仿真方法，包括进行轨道检测机器人转动惯量和角度空间参数建模，通过SDF文件描述以精确机器人的动力仿真细节；进行轨道环境仿真，将包含钢轨滚动摩擦参数的SDF模型导入Gazebo中进行仿真；安装虚拟IMU传感器，实时接收仿真传感器发送的速度信号并传输到OneDrive中，OneDrive将接收到的信号转换为PWM波控制直流电机，并展示在Rviz中；通过仿真相机实时拍摄仿真轨道板裂纹信息图像并通过网络模型对图像进行检测后将检测结果在Rviz中显示。本发明专利技术在仿真环境中可以快速验证轨道检测机器人在道岔以及爬坡时的动力学性能，节省了装配与制造的时间成本。省了装配与制造的时间成本。省了装配与制造的时间成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于ROS和半实物仿真的轨道检测机器人仿真方法


[0001]本专利技术涉及智能制造
，尤其涉及一种基于ROS和半实物仿真的轨道检测机器人仿真方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着铁路里程的快速增长和检测技术的进步，轨道检测机器人的研发需求也越来越迫切，但是，随着对检测手段的深入研究，传统的轨道检测机器人全实物研发方式已经不能满足轨道检测机器人快速迭代和升级的需求；在以机器人行业等试验设备为科研主体的实践中已经逐渐显露出因实验设备限制产生的诸多弊端，如高压直流电机操作的人身安全隐患、极端工作环境对实验设备产生的损伤等，除此之外，轨道检测机器人的实体制造与装配环节会耗费大量的时间，这无疑增加了科研对于安全和快速的半实物轨道仿真技术的需求。
[0003]半实物仿真技术除了在汽车、自动化和通信等领域得到广泛应用以外，目前也已经逐渐运用在轨道列车控制领域中；现有技术一种基于深度学习的车载轨道巡检装置及方法中公开了该方法的图像采集模块包含三个相同型号的线阵相机，三个所述线阵相机固设于巡检小车的前置钢杆上，对轨道状况进行拍摄。同时利用创建好的轨道缺陷库对检测模型进行训练，将满足预设检测精度的检测模型应用到服务器中进行轨道缺陷检测。将设于巡检小车的线阵相机图像输入已训练好的检测模型中进行轨道缺陷的检测，将检测所得的缺陷图像进行保存，以供后期人工复核；检测完成后，输出检测结果并生成检测报告；另有一种列车电传动系统半实物仿真平台，该方法是一种列车电传动系统半实物仿真平台，可满足机车、动车、城轨等不同车型的系统集成测试要求。试验总控系统通过总控软件，在试验总控上位机上，实现对各仿真系统仿真设备及实物控制器的控制，运行自动化测试软件，通过网络、牵引、辅助、制动实时仿真机共用的以太网通讯网络，向实时仿真机发送提前设计的自动化测试脚本，同时访问各实时仿真机，监听实时仿真机接收和发送的信息形成同一个车辆控制网络；同时通过反射内存交换机，将仿真系统中的实时仿真机连接，实现电传动系统被控对象间的信息交互，实现整车级电传动系统的半实物仿真环境搭建。
[0004]但是，现有公开方法的实现流程汇总轨道检测装备的实体制造与装配环节会耗费大量的时间和财力，而且现有方法对于半实物仿真并没有涉及复杂区段动力学仿真和虚拟检测仿真方面。
[0005]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息只用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点，提供了一种基于ROS和半实物仿真的轨道检测机器人仿真方法，解决了现有技术存在的不足。
[0007]本专利技术的目的通过以下技术方案来实现：一种基于ROS和半实物仿真的轨道检测
机器人仿真方法，所述仿真方法包括：
[0008]S1、进行半实物仿真平台的硬件搭建；
[0009]S2、进行轨道检测机器人转动惯量和角度空间参数建模，并通过SDF文件描述以精确机器人的动力仿真细节；
[0010]S3、进行轨道环境仿真，将包含钢轨滚动摩擦参数的SDF模型导入Gazebo中进行仿真；
[0011]S4、在机器人的前后两侧安装虚拟IMU传感器，实时接收仿真传感器发送的速度信号并传输到OneDrive中，OneDrive将接收到的信号转换为PWM波控制直流电机，让仿真数据实时转换为真实数据，仿真传感器将记录到的轨道检测机器人的加速度和速度图像展示在Rviz中；
[0012]S5、通过仿真相机实时拍摄仿真轨道板裂纹信息图像并通过网络模型对图像进行检测后将检测结果在Rviz中显示，实现轨道板裂纹的检测仿真。
[0013]所述进行轨道检测机器人转动惯量和角度空间参数建模包括：
[0014]设置轨道检测机器人为一个质点，轨道检测机器人沿x轴方向运动过程中沿x轴产生的惯性加速度为同时借助轨道检测机器人的偏航角以及轨道检测机器人绕旋转重心产生的向心加速度为得到两种共同组合的加速度并根据牛顿第二定律转换为其中F
xf
和F
xr
为车辆前后轮毂受到的y轴向的力；
[0015]得到在运功过程中使用力矩和转动惯量围绕z轴的力矩平衡方程进而将车辆前轮和后轮的横向力分别表示为F
xf
＝2C
αf
(δ
‑
θ
Vf
)和F
xr
＝2C
αf
(
‑
θ
Vr
)，其中l
f
和l
r
表示后轴和前轴到机器人重心的距离，C
αf
表示每个轮的侧片刚度，θ
Vf
表示速度矢量与车辆纵轴的夹角，θ
Vr
表示后轮速度矢量与车辆纵轴的夹角，δ表示前轮转向角；
[0016]通过车辆平动产生的沿x轴的速度分量V
x
和沿y轴的速度分量V
y
，以及前轮绕点C转动产生的线速度和后轮绕点C转动产生的线速度得到偏转角分别为和通过θ
Vf
以及θ
Vr
的数值限定轨道机器人运动时的偏转角，增加了轨道检测机器人的在复杂地形下仿真时的运动学细节。
[0017]所述通过仿真相机实时拍摄仿真轨道板裂纹信息图像并通过网络模型对图像进行检测后将检测结果在Rviz中显示，实现轨道板裂纹的检测仿真包括：
[0018]S501、在轨道检测移动机器人上搭载虚拟的仿真相机，并在虚拟轨道上移动时通过仿真相机实时拍摄仿真轨道板裂纹信息图像；
[0019]S502、通过深度学习框架搭建YOLOv5检测环境，并通过CUDA和CUDNN提高检测环境动态检测时的模型推理速度，对图像进行预处理来突出图像特征，通过启动YOLO检测节点，检测节点通过Cv_Bridge将图像消息转换为BGR格式后，进行输入、特征提取以及预测三个阶段对图像进行检测，并将检测结果在Rviz中显示。
[0020]所述进行半实物仿真平台的硬件搭建包括：
[0021]在实物实验中将无刷直流电机安装在电机支架上，再依次安装增量式编码器、
OneDrive控制板和单片机，编码器通过联轴器与电机传动轴固定，OneDrive包含内置的PID控制算法将虚拟传感器发送的速度信号经过调参后再输出到直流电机中。
[0022]本专利技术具有以下优点：一种基于ROS和半实物仿真的轨道检测机器人仿真方法，一方面，在仿真环境中可以快速验证轨道检测机器人在道岔以及爬坡时的动力学性能，节省了装配与制造的时间成本；另一方面，能与硬件层进行交互，辅助轨检机器人控制与设计，协助科研人员利用虚拟轨道环境验证和测试检测模型，减少了实验成本。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的架构示意图；
[0024]图2为750瓦功率下电机扭矩随坡度变化曲线示意图；
[0025]图3为750瓦功率下机器人速度随坡度变化曲本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于ROS和半实物仿真的轨道检测机器人仿真方法，其特征在于：所述仿真方法包括：S1、进行半实物仿真平台的硬件搭建；S2、进行轨道检测机器人转动惯量和角度空间参数建模，并通过SDF文件描述以精确机器人的动力仿真细节；S3、进行轨道环境仿真，将包含钢轨滚动摩擦参数的SDF模型导入Gazebo中进行仿真；S4、在机器人的前后两侧安装虚拟IMU传感器，实时接收仿真传感器发送的速度信号并传输到OneDrive中，OneDrive将接收到的信号转换为PWM波控制直流电机，让仿真数据实时转换为真实数据，仿真传感器将记录到的轨道检测机器人的加速度和速度图像展示在Rviz中；S5、通过仿真相机实时拍摄仿真轨道板裂纹信息图像并通过网络模型对图像进行检测后将检测结果在Rviz中显示，实现轨道板裂纹的检测仿真。2.根据权利要求1所述的一种基于ROS和半实物仿真的轨道检测机器人仿真方法，其特征在于：所述进行轨道检测机器人转动惯量和角度空间参数建模包括：设置轨道检测机器人为一个质点，轨道检测机器人沿x轴方向运动过程中沿x轴产生的惯性加速度为同时借助轨道检测机器人的偏航角以及轨道检测机器人绕旋转重心产生的向心加速度为得到两种共同组合的加速度并根据牛顿第二定律转换为其中F
xf
和F
xr
为车辆前后轮毂受到的y轴向的力；得到在运功过程中使用力矩和转动惯量围绕z轴的力矩平衡方程进而将车辆前轮和后轮的横向力分别表示为F
xf
＝2C
αf
(δ
‑
θ
Vf
)和F
xr
＝2C
αf
(
‑
θ
Vr
)，其中l
f
和l
r
表示后轴和前轴到机器人重心的距离，...

【专利技术属性】
技术研发人员：何庆，葛宏，王启航，王平，张岷，刘启宾，余天乐，姚继东，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：