CN102161202B - 全景监控机器人系统、监控机器人 - Google Patents

Abstract

一种全景监控机器人系统，包括监控机器人、无线交互单元和远程监控终端，监控机器人包括机器人壳体、图像采集单元、感知单元、处理器及移动行进单元；图像采集单元包括间隔环绕在所述机器人壳体上的用于采集所述监控机器人四周全方位的图像的多个摄像头；感知单元包括设于机器人壳体上的传感器网络；处理器包括：图像检测单元，用于对图像采集单元采集到的图像进行方向梯度直方图特征提取和线性支持向量机分类，根据分类的结果进行人体图像检测，当检测到人体图像时产生控制指令；运动控制器，用于接收控制指令，根据控制指令控制移动行进单元进行运动。上述系统能进行全方位的360°全景监控，并能提高监控效率。此外，还提供一种用于上述全景监控机器人系统中的监控机器人。

Description

全景监控机器人系统、监控机器人

【技术领域】

本发明涉及机器人技术，尤其涉及一种全景监控机器人系统及监控机器人。

【背景技术】

监控技术在保护安全、预防犯罪方面起到了不可低估的作用。现有的监控技术无法满足日益增长的安全需求，通过机器人进行全景监控非常适用于一些特定场所特别是家庭场所。

传统的全景监控机器人通常采用普通摄像头采集图像，在同一时间内只能监控某一个角度的情况，因此无法进行全方位的360°的全景监控。此外，传统的全景监控机器人采用硬盘录像机以回播的方式进行取证，视频的数据量大，人工监控的效率低下。

【发明内容】

基于此，有必要提供一种能进行全方位的360°全景监控，并能提高监控效率的全景监控机器人系统。

一种全景监控机器人系统，包括监控机器人、无线交互单元和远程监控终端，所述监控机器人包括机器人壳体、图像采集单元、感知单元、处理器及移动行进单元；

所述图像采集单元包括间隔环绕在所述机器人壳体上的用于采集所述监控机器人四周全方位的图像的多个摄像头；

所述感知单元包括设于所述机器人壳体上的传感器网络；

所述处理器包括：

图像检测单元，用于对所述图像采集单元采集到的图像进行方向梯度直方图特征提取和线性支持向量机分类，根据分类的结果进行人体图像检测，当检测到人体图像时产生控制指令；

运动控制器，用于接收所述控制指令，根据所述控制指令控制所述移动行进单元进行运动；

所述移动行进单元在所述运动控制器的控制下，带动所述监控机器人运动；

所述无线交互单元将在所述图像检测单元检测到人体图像时，将所述图像单元采集到的图像发送到所述远程监控终端；

所述远程监控终端用于显示接收到的图像。

优选的，所述图像采集单元包括四个摄像头，所述四个摄像头间隔90°环绕设于所述机器人壳体上，每个摄像头成仰角设置，用于采集所在方向90°范围内的图像。

优选的，所述每个摄像头的仰角为16°。

优选的，所述传感器网络包括五个红外线传感器，其中两个红外线传感器安装在所述监控机器人的中轴线的两端，另外三个红外线传感器分布在所述中轴线的一侧；

所述监控机器人在所述传感器网络检测到监控机器人前方有障碍物时避开障碍物移动。

优选的，所述图像检测单元用于对每个摄像头采集的图像首先进行伽马和颜色归一化的预处理，对预处理后的图像计算梯度，并以每个分隔单元为单位构建方向梯度直方图，然后对图像的叠加块的对比度进行归一化处理，最后进行图像的方向梯度直方图特征提取，将提取的方向梯度直方图特征送入线性支持向量机分类器进行分类，根据分类的结果判定摄像头采集的图像是否包含人体图像。

优选的，所述移动行进单元包括设于所述机器人壳体内部的多个驱动轮和与所述驱动轮连接的用于带动所述驱动轮的直流电机；

当所述图像检测单元检测到人体图像时，所述直流电机在所述运动控制器的控制下进行转动，从而带动所述驱动轮进行转动，所述监控机器人在所述驱动轮转动的作用下向人体的位置移动。

优选的，当所述图像检测单元未检测到人体图像时，所述运动控制器检测所述监控机器人在当前位置是否超过设定的时间阈值，若是，则控制所述直流电机进行转动，从而带动所述驱动轮进行转动，所述监控机器人在所述驱动轮转动的作用下移动设定的距离。

优选的，所述机器人还包括用于检测所述直流电机的当前速度的测速传感器；

所述运动控制器还用于将直流电机的当前速度与设定的期望速度进行比较，产生速度偏差，将所述速度偏差送入模糊-比例积分微分控制器，所述模糊-比例积分微分控制器根据所述速度偏差生成矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机转动，使所述直流电机将当前速度矫正到与所述期望速度一致。

优选的，所述机器人还包括用于测量所述监控机器人的当前航向角的航向测量传感器；

所述运动控制器还用于将所述当前航向角与设定的期望航向角进行比较，产生航向偏差，将所述航向偏差送入航向控制器，所述航向控制器根据所述航向偏差生成期望速度，通过速度控制器产生矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机转动，使所述直流电机将当前航向角调整到与所述期望航向角一致。

优选的，所述运动控制器还用于根据监控机器人的运动学模型获取监控机器人的当前位置，将所述当前位置与设定的期望位置进行比较，产生位置偏差，将所述位置偏差送入位置控制器，所述位置控制器根据所述位置偏差生成期望速度，通过速度控制器产生矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机转动，使所述直流电机将当前位置调整到与所述期望位置一致。

优选的，所述远程监控终端还用于接收用户设定的运动参数，并将所述运动参数通过所述无线交互单元发送到所述监控机器人；

所述运动控制器还用于根据所述运动参数产生矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机转动，从而带动驱动轮转动，在所述驱动轮转动的作用下将所述监控机器人的运动参数调整到与所述用户设定的运动参数一致。

优选的，所述驱动轮包括内齿轮、轮胎、外齿轮、轴承和骨架，所述骨架和内齿轮分别套于所述轴承的内外侧，所述轮胎安装在所述内齿轮的外缘上，所述外齿轮与所述直流电机连接，在所述直流电机的作用下转动并带动所述内齿轮转动。

优选的，所述机器人壳体包括上盖、底座及与所述上盖、底座连接的第一盖体和第二盖体，所述上盖和底座都成半环体，所述上盖和底座连接后形成环体，所述驱动轮为两个，分别设于所述环体的两侧，所述第一盖体与第二盖体相互配合形成球体，所述驱动轮置于所述球体内。

优选的，所述移动行进单元还包括设于所述底座上的两个万向轮，所述两个万向轮对称设于所述底座的着地点的两侧，所述万向轮包括螺母、置于所述螺母内的第一球体、与所述第一球体连接的多个第二球体以及套接在所述螺母上的万向轮套。

此外，还有必要提供一种能进行全方位的360°全景监控，并能提高监控效率的全景监控机器人。

一种全景监控机器人，用于上述全景监控机器人系统中。

上述全景监控机器人系统，通过间隔环绕在机器人壳体上的多个摄像头采集监控机器人四周全方位的图像，能够实现全方位的360°全景监控。另外，通过图像检测单元对每个摄像头采集的图像进行方向梯度直方图特征提取和线性支持向量机分类，根据分类的结果进行人体图像检测，当检测到人体图像时产生控制指令控制监控机器人进行移动，同时，能够将此刻图像采集单元采集到的图像发送到远程监控终端进行显示，用户能够实时获取到监控场景出现异常时的图像，因此能提高监控效率。

【附图说明】

图1为一个实施例中全景监控机器人系统的结构示意图；

图2a为图1中的视觉监控单元的布局示意图之一；

图2b为图1中的视觉监控大院的布局示意图之二；

图3为图2中的摄像头仰角设置的示意图；

图4为图1中的感知单元的示意图；

图5为一个实施例中人体检测的过程示意图；

图6为一个实施例中直方图特征提取的过程示意图；

图7为一个实施例中使用机器人进行全景监控的方法流程图；

图8为一个实施例中速度控制的过程示意图；

图9为一个实施例中航向控制的过程示意图；

图10为一个实施例中位置控制的过程示意图；

图11为一个实施例中机器人的立体图；

图12为一个实施例中机器人的侧视图；

图13为图11的A-A视图；

图14为图11的B-B视图；

图15为一个实施例中机器人的爆炸图；

图16为一个实施例中机器人的侧视图；

图17为图15的A向视图；

图18为图15的D-D剖面图；

图19为图15的E-E剖面图；

图20为一个实施例中万向轮的分解图。

【具体实施方式】

图1示出了一个实施例中的全景监控机器人系统，包括监控机器人100、无线交互单元200和远程监控终端300，其中，监控机器人100包括机器人壳体110、图像采集单元120、感知单元130、处理器140和移动行进单元150，其中：

图像采集单元120包括间隔环绕在机器人壳体110上的用于采集监控机器人100四周全方位的图像的多个摄像头121。在一个实施例中，如图2a所示，为监控机器人100的俯视图，该实施例中，摄像头121设置有四个，这四个摄像头121间隔90°环绕在机器人壳体110上，每个摄像头121可以采集到所在方向的90°范围内的图像。

在另一个实施例中，如图2b所示，为监控机器人100的侧视图，摄像头121为观察到人体的全身图像，需要进行仰角设置。如图3所示，普通人身高按照180cm计算，一般场所（例如家庭场所）通常可以有300cm以上的空间让监控机器人100进行监控，因此需要设置摄像头121的仰角优选为16°。这一角度可以使得摄像头121最大可能采集到人体的全身图像，为后续进行人体检测提供了有效数据。此外，通过四个摄像头121可以采集监控机器人100的360°全方位的图像，从而能够实现360°全方位的全景监控。

感知单元130包括设于机器人壳体110上的传感器网络。在一个实施例中，如图4所示，为监控机器人100的俯视图，传感器网络包括五个红外线传感器131，其中两个红外线传感器131安装在监控机器人100的中轴线的两端，另外三个红外线传感器131分布在中轴线的一侧，优选的，这三个红外线传感器131的夹角为30°。这样，监控机器人100通过这多个红外线传感器131可以得到周围环境的详细信息，监控机器人100在红外线传感器131检测到其前方有障碍物时则避开障碍物移动。

在感知单元130感应到监控机器人100的前方有障碍物时，可以使得监控机器人100避开障碍物。在一个实施例中，采用变异的人工势场方法来使得监控机器人100躲避障碍物。在变异的人工势场方法中，不考虑目标吸引力，只考虑周围障碍物作用对监控机器人100的排斥力。单个红外线传感器131的排斥力的表达式如下：

$\left|\stackrel{\→}{F_{\mathrm{ri}}}\right|=\left\{\begin{array}{cc}1& d_i\≤S\\ 0& d_i>S\end{array}\right.$

其中，S是红外线传感器131的感知距离，F_ri是单个红外线传感器131的排斥力。五个红外线传感器131的合排斥力的表达式如下：

${\stackrel{\‾}{F}}_r^{\→}=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\stackrel{\‾}{F}}_{\mathrm{ri}}^{\→}={\stackrel{\‾}{F}}_x^{\→}+{\stackrel{\‾}{F}}_y^{\→}$

其中，是五个红外传感器的合排斥力，

是合排斥力

在X轴上的分力，

是合排斥力

在Y轴上的分力，

和

的计算方法分别如下：

该实施例中，传感器网络的避开障碍物的策略如下：

根据上述策略，监控机器人100在红外线传感器131的排斥力下进行相应的移动，这样能够及时的避开障碍物。

如图1所示，处理器140包括图像检测单元141和运动控制器142，其中：

图像检测单元141用于对图像采集单元120采集到的图像进行方向梯度直方图特征提取和线性支持向量机分类，根据分类的结果进行人体图像检测，当检测到人体图像时产生控制指令。

运动控制器142用于接收所述控制指令，根据所述控制指令控制移动行进单元150进行运动。移动行进单元150则在运动控制器142的控制下，带动所述监控机器人100运动。

无线交互单元200用于在所述图像检测单元检测到人体图像时，将图像单元120采集到的图像发送到远程监控终端300；远程监控终端300用于显示接收到的图像。

如图5所示，在一个实施例中，图像检测单元141对每个摄像头121采集到的图像都要进行如下的处理：

（1）对输入的图像进行伽马和颜色归一化的预处理；（2）对预处理后的图像计算梯度；（3）以每个分割单元为单位构建方向梯度直方图（HOG），将4个分割单元组成一个宏块，构建宏块的方向梯度直方图；（4）对图像的各叠加块的对比度进行归一化处理；（5）进行图像方向梯度直方图特征提取；（6）将提取的方向梯度直方图特征送入线性支持向量机分类器进行分类，根据分类的结果判定采集的图像是否包含人体图像。

在一个优选的实施例中，如图6所示，图像检测单元141对摄像头121采集的图像进行方向梯度直方图特征提取具体是：假设获取分辨率为128*64的图像，以8*8为分割单元从获取的图像中提取一个9维的直方图向量，由4个分割单元组成16*16的宏块，将4个分割单元的直方图向量组成36维的和向量，以一个宏块为单元，以8个像素为步长在获取的图像中获得15*7个36维的直方图，将所得到的15*7个36维的直方图向量组成3780维的向量，即提取的图像的方向梯度直方图特征。

如图7所示，使用监控机器人100进行全景监控的方法流程如下：

首先摄像头121采集图像，图像检测单元141接收采集到的图像，对采集到的图像进行人体图像检测，判断是否检测到人体图像，若是，则监控机器人100向人体的位置移动，并发送通知到远程监控终端300，远程监控终端300接收此时图像采集单元120采集到的图像，便于用户查看监控场景的异常情况。若没有检测到人体图像，则进一步判断监控机器人100在当前位置是否超过设定时间阈值，若没有超过设定的时间阈值，则监控机器人100保持现有状态，若超过设定的时间阈值，监控机器人100则移动预设的距离。

应当说明的是，对于每一路摄像头121都要执行上述方法流程，按照上述方法流程根据某一路摄像头121采集到的图像进行监控后，则按照设置的顺序切换到下一个摄像头121，对下个摄像头121也执行上述方法流程。由于摄像头121分别设置在机器人壳体110的四周，每一路摄像头121能采集到所在方向的90°范围内的图像。按照设置的顺序对每一路摄像头121采集的图像进行检测，并根据检测的结果控制监控机器人100运动，从而实现360°全方位的全景监控。

在一个优选的实施例中，如图15所示，移动行进单元150包括设于机器人壳体110内部的多个驱动轮和与驱动轮连接的用于带动驱动轮的直流电机152。当图像检测单元141检测到人体图像时，直流电机152在运动控制器142的控制下进行转动，从而带动驱动轮进行转动，监控机器人100则在驱动轮转动的作用下向人体的位置移动。

当图像检测单元141未检测到人体图像时，运动控制器142检测监控机器人100在当前位置是否超过设定的时间阈值，若是，则控制直流电机152进行转动，从而带动驱动轮进行转动，监控机器人100在驱动轮转动的作用下移动设定的距离。

在一个实施例中，对监控机器人100的运动控制包括速度控制、航向控制和位置控制，运动控制器142包括速度控制器、航向控制器和位置控制器。如图8所示，对监控机器人100进行速度控制的原理如下：监控机器人100还包括测速传感器（图中未示出），用于检测直流电机152的当前速度。运动控制器142还用于将直流电机152的当前速度与设定的期望速度进行比较，产生速度偏差，将速度偏差送入模糊-比例积分微分控制器（PID-Fuzzy控制器），模糊-比例积分微分控制器根据速度偏差生成矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机152转动，使所述直流电机152将当前速度矫正到与期望速度一致。

如图9所示，对监控机器人100进行航向控制的原理如下：监控机器人100还包括航向测量传感器（图中未示出），用于测量监控机器人100的当前航向角。运动控制器142还用于将当前航向角与设定的期望航向角进行比较，产生航向偏差，将航向偏差送入航向控制器，航向控制器根据所述航向偏差生成期望速度，通过速度控制器产生矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机152转动，使直流电机152将当前航向角调整到与期望航向角一致。

如图10所示，对监控机器人100进行位置控制的原理如下：运动控制器142还用于根据监控机器人100的运动学模型获取监控机器人100的当前位置，将当前位置与设定的期望位置进行比较，产生位置偏差，将位置偏差送入位置控制器，位置控制器根据所述位置偏差生成期望速度，通过速度控制器产生矫正指令，根据矫正指令控制直流电机152转动，使直流电机152将当前位置调整到与期望位置一致。

在一个实施例中，远程监控终端300还用于接收用户设定的运动参数，用户设定的运动参数包括设定的期望速度、期望航向角及期望位置等，并将运动参数通过无线交互单元200发送到所述监控机器人100。运动控制器142还用于根据运动参数产生矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机152转动，从而带动驱动轮转动，在驱动轮转动的作用下将所述监控机器人100的运动参数调整到与所述用户设定的运动参数一致。这样，用户通过远程监控终端300可以对监控机器人100进行遥控，远程监控终端300可以是移动终端，例如手机、便携式电脑等。

如图11所示，为监控机器人100的立体图，监控机器人100包括机器人壳体110、两个驱动轮，每个驱动轮对应连接一个直流电机152。如图12~图15所示，机器人壳体100包括底座1、上盖2及与所述上盖2、底座1连接的第一盖体9和第二盖体10，所述上盖2和底座1都成半环体，上盖2和底座1连接后形成环体，驱动轮为两个，设于环体的两侧，第一盖体9与第二盖体10相互配合形成球体，驱动轮置于所述球体内。

如图15~图19所示，驱动轮包括内齿轮3、轮胎4、外齿轮5、轴承6和骨架7，骨架7和内齿轮3分别套于轴承6的内外侧，轮胎4安装在内齿轮3的外缘上，外齿轮5与直流电机152连接，在直流电机152的作用下转动并带动内齿轮3转动。由于固定于底座1两侧的内齿轮3、轮胎4被底座1、上盖2、第一盖体9和第二盖体10包围，并且相互之间没有发生摩擦接触，这样可以提高监控机器人100的美观度。

如图15所示，监控机器人100还包括有两个万向轮8，两个万向轮8对称设于所述底座1的着地点的两侧，万向轮8包括螺母84、置于所述螺母内的第一球体83、与第一球体83连接的多个第二球体82以及套接在螺母84上的万向轮套81。万向轮8和驱动轮可以采用硬橡胶或塑料材质，降低监控机器人100移动和转动过程中产生的噪音。

在一个实施例中，无线交互单元可以是3G无线网络，通过3G无线技术，远程监控终端300可以与监控机器人100进行相互通讯，用于远程控制监控机器人100和实时查看监控图像。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (15)

1.一种全景监控机器人系统，其特征在于，包括监控机器人、无线交互单元和远程监控终端，所述监控机器人包括机器人壳体、图像采集单元、感知单元、处理器及移动行进单元；

所述图像采集单元包括间隔环绕在所述机器人壳体上的用于采集所述监控机器人四周全方位的图像的多个摄像头；

所述感知单元包括设于所述机器人壳体上的传感器网络；

所述处理器包括：

图像检测单元，用于对所述图像采集单元采集到的图像进行方向梯度直方图特征提取和线性支持向量机分类，根据分类的结果进行人体图像检测，当检测到人体图像时产生控制指令；

运动控制器，用于接收所述控制指令，根据所述控制指令控制所述移动行进单元进行运动；

所述移动行进单元在所述运动控制器的控制下，带动所述监控机器人运动；

所述无线交互单元用于在所述图像检测单元检测到人体图像时，将所述图像单元采集到的图像发送到所述远程监控终端；

所述远程监控终端用于显示接收到的图像。

2.根据权利要求1所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述图像采集单元包括四个摄像头，所述四个摄像头间隔90°环绕设于所述机器人壳体上，每个摄像头成仰角设置，用于采集所在方向90°范围内的图像。

3.根据权利要求2所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述每个摄像头的仰角为16°。

4.根据权利要求1所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述传感器网络包括五个红外线传感器，其中两个红外线传感器安装在所述监控机器人的中轴线的两端，另外三个红外线传感器分布在所述中轴线的一侧；

所述监控机器人在所述传感器网络检测到监控机器人前方有障碍物时避开障碍物移动。

5.根据权利要求1所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述图像检测单元用于对每个摄像头采集的图像首先进行伽马和颜色归一化的预处理，对预处理后的图像计算梯度，并以每个分割单元为单位构建方向梯度直方图，然后对图像的叠加块的对比度进行归一化处理，最后进行图像的方向梯度直方图特征提取，将提取的方向梯度直方图特征送入线性支持向量机分类器进行分类，根据分类的结果判定摄像头采集的图像是否包含人体图像。

6.根据权利要求1所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述移动行进单元包括设于所述机器人壳体内部的多个驱动轮和与所述驱动轮连接的用于带动所述驱动轮的直流电机；

当所述图像检测单元检测到人体图像时，所述直流电机在所述运动控制器的控制下进行转动，从而带动所述驱动轮进行转动，所述监控机器人在所述驱动轮转动的作用下向人体的位置移动。

7.根据权利要求6所述的全景监控机器人系统，其特征在于，当所述图像检测单元未检测到人体图像时，所述运动控制器检测所述监控机器人在当前位置是否超过设定的时间阈值，若是，则控制所述直流电机进行转动，从而带动所述驱动轮进行转动，所述监控机器人在所述驱动轮转动的作用下移动设定的距离。

8.根据权利要求6所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述机器人还包括用于检测所述直流电机的当前速度的测速传感器；

所述运动控制器还用于将直流电机的当前速度与设定的期望速度进行比较，产生速度偏差，将所述速度偏差送入模糊-比例积分微分控制器，所述模糊-比例积分微分控制器根据所述速度偏差生成矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机转动，使所述直流电机将当前速度矫正到与所述期望速度一致。

9.根据权利要求6所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述机器人还包括用于测量所述监控机器人的当前航向角的航向测量传感器；

所述运动控制器还用于将所述当前航向角与设定的期望航向角进行比较，产生航向偏差，将所述航向偏差送入航向控制器，所述航向控制器根据所述航向偏差生成期望速度，通过速度控制器产生矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机转动，使所述直流电机将当前航向角调整到与所述期望航向角一致。

10.根据权利要求6所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述运动控制器还用于根据监控机器人的运动学模型获取监控机器人的当前位置，将所述当前位置与设定的期望位置进行比较，产生位置偏差，将所述位置偏差送入位置控制器，所述位置控制器根据所述位置偏差生成期望速度，通过速度控制器产生矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机转动，使所述直流电机将当前位置调整到与所述期望位置一致。

11.根据权利要求6至10中任意一项所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述远程监控终端还用于接收用户设定的运动参数，并将所述运动参数通过所述无线交互单元发送到所述监控机器人；

所述运动控制器还用于根据所述运动参数产生矫正指令，根据所述矫正指令控制直流电机转动，从而带动驱动轮转动，在所述驱动轮转动的作用下将所述监控机器人的运动参数调整到与所述用户设定的运动参数一致。

12.根据权利要求6或7所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述驱动轮包括内齿轮、轮胎、外齿轮、轴承和骨架，所述骨架和内齿轮分别套于所述轴承的内外侧，所述轮胎安装在所述内齿轮的外缘上，所述外齿轮与所述直流电机连接，在所述直流电机的作用下转动并带动所述内齿轮转动。

13.根据权利要求12所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述机器人壳体包括上盖、底座及与所述上盖、底座连接的第一盖体和第二盖体，所述上盖和底座都成半环体，所述上盖和底座连接后形成环体，所述驱动轮为两个，分别设于所述环体的两侧，所述第一盖体与第二盖体相互配合形成球体，所述驱动轮置于所述球体内。

14.根据权利要求13所述的全景监控机器人系统，其特征在于，所述移动行进单元还包括设于所述底座上的两个万向轮，所述两个万向轮对称设于所述底座的着地点的两侧，所述万向轮包括螺母、置于所述螺母内的第一球体、与所述第一球体连接的多个第二球体以及套接在所述螺母上的万向轮套。

15.一种用于权利要求1至14任一项所述的全景监控机器人系统中的监控机器人。

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