移动机器人运行场景的准数字孪生方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供一种移动机器人运行场景的准数字孪生方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取移动机器人的机载定位数据并进行解算；获取移动机器人的机载测距数据并进行解算；获取移动机器人接收到的无线信号强度并解算得到辅助定位数据；获取场景内相机的图像信号并解算得到图像定位数据；将解算后的机载定位和测距数据与辅助定位数据和图像定位数据进行融合，得到统一坐标系下机器人的唯一目标定位数据和目标测距数据；基于该目标定位和测距数据及场景地图，建立相应的准数字孪生模型。由此，本发明专利技术能够为上位机器人管理系统提供一致性定位测距数据，并且该孪生模型相当于为机器人提供了除其机载测距模块外的额外测距系统，增强了其移动安全性。强了其移动安全性。强了其移动安全性。

【技术实现步骤摘要】
移动机器人运行场景的准数字孪生方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及移动机器人
，具体涉及一种移动机器人运行场景的准数字孪生方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]在智能制造生产场景中，越来越多的移动机器人共处于同一场景中作业，如移动复合机器人、巡检机器人、物流转运配送机器人等。这些机器人与生产场景中的人、物料、其他设备等共存，这些机器人可能来自于多家供应商，如何让机器人在该复杂场景中能够有序、安全的运行而不产生潜在安全风险，如机器人与其他设备或者移动的对象之间发生可能的碰擦，是整个机器人管理系统或平台需要考虑的问题，这是涉及到企业安全生产的关键问题。
[0003]这些问题的核心，是机器人要能够准确的定位与测距，包括机器人自身在场景中的定位，机器人与周围其他物体之间的距离的准确测定等。如何将机器人、障碍物(包括移动障碍物)等的位置信息以及彼此之间的距离数据在统一场景坐标中进行一致性获取，从而提供给上位机器人管理平台作为调度、监控的数据源和决策依据是一个重要的技术问题。
[0004]另外，随着智能制造场景复杂度和现场生产设备种类等因素的增多、以及临时移动障碍物(如运输设备或人等外来“物种”)加入作业现场，给移动机器人作业带来一定的潜在风险。机器人遇到此类“物种”，只能采取避让措施。因此，如何利用场景中布设的现有检测感知设备或设施，如安防监控摄像头、WIFI无线设备等完成场景因素全感知并识别出所在位置坐标，作为一种数据源提供给上位机器人管理系统(群控调度平台)决策，也是一个技术问题。

技术实现思路

[0005]为了解决智能制造生产场景中，当运行有多机器人群、有多源测距和定位设备时造成上位机器人管理系统基础定位测距数据获取的一致性问题，以及如何通过现场已经布设的感知设备对场景中运行的移动机器人进行实时定位和测距的问题，本专利技术提供一种移动机器人运行场景的准数字孪生方法、系统、设备及介质。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供一种移动机器人运行场景的准数字孪生方法，包括：
[0008]针对目标场景内的多个移动机器人，获取每个移动机器人的机载定位模块(如GPRS定位模块)得到的机载定位数据，并对所述机载定位数据进行解算；
[0009]获取每个所述移动机器人的机载测距模块(如激光雷达或超声波传感器等)得到的机载测距数据，并对所述机载测距数据进行解算；
[0010]获取每个所述移动机器人接收到的来自于预设无线通信模块的无线信号，并对所述无线信号的强度进行解算得到辅助定位数据；
[0011]获取所述目标场景内预先已经布置的图像采集模块(如安防监控相机)输出的图像信号，并基于所述图像信号获取所述目标场景内移动对象的图像定位数据；
[0012]将解算后的全部所述机载定位数据和机载测距数据、与所述辅助定位数据和所述图像定位数据进行融合计算，得到统一坐标系下每个所述移动机器人对应的目标定位数据和目标测距数据；
[0013]基于每个所述移动机器人对应的目标定位数据和目标测距数据、以及预先生成的所述目标场景的场景地图，建立所述目标场景对应的准数字孪生模型。
[0014]本实施例之所以称为“准”数字孪生模型，是因为该模型并非是真正的传统意义上的数字孪生模型，其与数字孪生模型的区别点在于，在该模型中机器人、障碍物等都被标识为一个点，并非与其物理架构相对应的映射模型，而其余特征与数字孪生模型相同，所以称为“准”数字孪生模型。该准数字孪生模型与机器人运动现场的数据是实时交互的，模型中的机器人运动状态与现场机器人的运动状态实时同步。
[0015]可选地，所述通信模块包括WIFI路由器，所述无线信号为WIFI信号；
[0016]所述对所述无线信号的强度进行解算，包括：
[0017]根据获取到的WIFI信号的强度、以及预先建立的WIFI信号强度与相应的所述移动机器人距离该WIFI路由器的距离的对应关系，确定相应所述移动机器人与所述WIFI路由器之间的距离，并根据确定的距离以及所述WIFI路由器的位置信息获取所述移动机器人的辅助定位数据。
[0018]可选地，所述基于所述图像信号获取所述目标场景内移动对象的图像定位数据，包括：
[0019]识别所述图像信号中的移动对象；
[0020]基于所述图像信号以及所述图像采集模块的实际位置信息和参数信息，确定所述移动对象的图像定位数据。
[0021]可选地，当从多个图像信号中识别到某移动对象时，所述确定所述移动对象的图像定位数据，包括：
[0022]根据该移动对象的轮廓所包围的像素数量最多的两个图像信号，确定该移动对象与相应图像采集模块之间的距离信息，并根据该距离信息与相应图像采集模块的实际位置信息和参数信息确定该移动对象的图像定位数据。
[0023]可选地，所述移动对象包括移动障碍物，所述将解算后的全部所述机载定位数据和机载测距数据、与所述辅助定位数据和所述图像定位数据进行融合计算，包括采用以下步骤融合所述移动障碍物的图像定位数据与所述机载测距数据：
[0024]判断所述移动机器人是否存在与所述移动障碍物的图像定位数据对应的机载测距数据；
[0025]若不存在，则将所述移动障碍物的图像定位数据作为所述移动障碍物的目标定位数据；
[0026]若存在，则判断该存在的机载测距数据所对应的移动障碍物定位数据、与所述移动障碍物的图像定位数据的重合度是否高于预设重合度阈值；
[0027]若高于，则将该存在的机载测距数据与所述移动障碍物的图像定位数据进行融合计算，并将融合结果作为所述移动障碍物的目标定位数据；
[0028]若不高于，则将该存在的机载测距数据所对应的移动障碍物定位数据作为所述移动障碍物的目标定位数据；
[0029]根据所述移动障碍物的目标定位数据，确定所述移动机器人的目标测距数据。
[0030]可选地，所述方法还包括按照以下步骤预测所述移动机器人与所述移动障碍物是否可能发生碰撞：
[0031]基于所述移动障碍物的历史目标定位数据和对应的运行时间，获取所述移动障碍物的预估运动轨迹和预估运动速度；
[0032]获取所述移动机器人的规划运动轨迹与所述移动障碍物的预估运动轨迹的相交点；
[0033]基于所述移动障碍物当前的目标定位数据、预估运动轨迹和预估运动速度，计算所述移动障碍物到达所述相交点的时间，记为第一时间；
[0034]基于所述移动机器人当前的目标定位数据、规划运动轨迹和预设运动速度，计算所述移动机器人到达所述相交点的时间，记为第二时间；
[0035]基于所述第一时间和第二时间，预测所述移动机器人与所述移动障碍物是否可能发生碰撞。
[0036]可选地，当预测到有所述移动机器人与所述移动障碍物可能发生碰撞时，则向上位机器人管理系统发出相应的预警信息。
[0037]可选地，当预测到某个所述移动机器人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动机器人运行场景的准数字孪生方法，其特征在于，该方法包括：针对目标场景内的多个移动机器人，获取每个移动机器人的机载定位模块得到的机载定位数据，并对所述机载定位数据进行解算；获取每个所述移动机器人的机载测距模块得到的机载测距数据，并对所述机载测距数据进行解算；获取每个所述移动机器人接收到的来自于预设无线通信模块的无线信号，并对所述无线信号的强度进行解算得到辅助定位数据；获取所述目标场景内布置的图像采集模块输出的图像信号，并基于所述图像信号获取所述目标场景内移动对象的图像定位数据；将解算后的全部所述机载定位数据和机载测距数据、与所述辅助定位数据和所述图像定位数据进行融合计算，得到统一坐标系下每个所述移动机器人对应的目标定位数据和目标测距数据；基于每个所述移动机器人对应的目标定位数据和目标测距数据、以及预先生成的所述目标场景的场景地图，建立所述目标场景对应的准数字孪生模型。2.如权利要求1所述的准数字孪生方法，其特征在于，所述通信模块为WIFI路由器，所述无线信号为WIFI信号；所述对所述无线信号的强度进行解算，包括：根据获取到的WIFI信号的强度、以及预先建立的WIFI信号强度与相应的所述移动机器人距离该WIFI路由器的距离的对应关系，确定相应所述移动机器人与所述WIFI路由器之间的距离，并根据确定的距离以及所述WIFI路由器的位置信息获取所述移动机器人的辅助定位数据。3.如权利要求1所述的准数字孪生方法，其特征在于，所述基于所述图像信号获取所述目标场景内移动对象的图像定位数据，包括：识别所述图像信号中的移动对象；基于所述图像信号以及所述图像采集模块的实际位置信息和参数信息，确定所述移动对象的图像定位数据。4.如权利要求3所述的准数字孪生方法，其特征在于，当从多个图像信号中识别到某移动对象时，所述确定所述移动对象的图像定位数据，包括：根据该移动对象的轮廓所包围的像素数量最多的两个图像信号，确定该移动对象与相应图像采集模块之间的距离信息，并根据该距离信息与相应图像采集模块的实际位置信息和参数信息确定该移动对象的图像定位数据。5.如权利要求1所述的准数字孪生方法，其特征在于，所述移动对象包括移动障碍物，所述将解算后的全部所述机载定位数据和机载测距数据、与所述辅助定位数据和所述图像定位数据进行融合计算，包括采用以下步骤融合所述移动障碍物的图像定位数据与所述机载测距数据：判断所述移动机器人是否存在与所述移动障碍物的图像定位数据对应的机载测距数据；若不存在，则将所述移动障碍物的图像定位数据作为所述移动障碍物的目标定位数据；
若存在，则判断该存在的机载测距数据所对应的移动障碍物定位数据、与所述移动障碍物的图像定位数据的重合度是否高于预设重合度阈值；若高于，则将该存在的机载测距数据与所述移动障碍物的图像定位数据进行融合计算，并将融合结果作为所述移动障碍物的目...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建政，李洪涛，李方保，李亮华，韦鲲，
申请(专利权)人：上海飒智智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：