CN104570771A - 基于场景-拓扑的自主定位方法的巡检机器人 - Google Patents

Abstract

针对调控中心巡检机器人所面临的困难，将环境的场景与拓扑结合实现巡检机器人的环境表示与自主定位已被证明是一种有效的解决方案，利用拓扑层、场景层与特征层构成了层次化场景-拓扑地图。最后将拓扑层、场景层与特征层构建场景-拓扑地图，采用基于隐马尔可夫模型实现巡检机器人的精确定位，该地图的在线创建可以不依赖任何人工路标和机器人的全局精确定位，适用于巡检机器人在大范围复杂室内环境的自主导航。通过该发明突破机器人自主导航和环境认知技术不仅能够提高电力巡检机器人的任务执行能力，而且能够直接推广到其他领域的巡检机器人，具有普遍的意义。

Description

基于场景-拓扑的自主定位方法的巡检机器人

技术领域：

 本发明专利涉及基于场景-拓扑的自主定位方法的巡检机器人。

背景技术：

 近年来随着智能电网朝着信息化、数字化、自动化、互动化的方向发展，智能机器人在高空、隧道电力线路巡检、无人值守变电站巡检方面的应用越来越得到电力系统部门的重视。我国各级电力调度和控制中心作为电网安全、可靠运行的核心环节，通过安装视频、温检等不同类型的传感器对电力设备安全运行进行监控。目前除省级部门设有专人对远程搜集的数据进行监管之外，各地方部门采用工作人员定时巡检模式，即在夜间及绝大部分白天时间处于无人值守状态。因此，将移动智能机器人应用于电力调度和控制中心的设备运行监控无疑会增加电力系统的安全冗余，对于智能电网的安全运行具有重要的意义。

与目前已经推广应用的变电站巡检机器人相比，调控中心巡检机器人的任务执行面临如下难题：

1)调控中心巡检机器人无法借助于GPS设备进行精确定位，而变电站巡检机器人借助于差分GPS定位可以达到厘米级精度；埋设磁导引虽然能够实现机器人对预设路线的跟踪，但需要对基础设施进行改动，巡检过程中的精确定位也难度很大，且不利于后期任务的局部修改，鲁棒性差。

2)调控中心巡检机器人需要对监控计算机的显示器界面内容进行识别以实现对电力设备运行状态的认知，而变电站巡检机器人只需要利用自身携带的传感器（如红外摄像仪、可见光摄像机）等获取直接数据。由于机器人需要将视觉系统对准计算机屏幕，精确定位恰恰是最需要的。

为了解决调控中心巡检机器人所面临的困难，本发明通过突破复杂室内环境的自主地图创建与定位技术构建电力调度控制中心巡检机器人原理样机，代替操作人员执行定时巡检任务，在遇到设备运行异常时能及时报警，并能在技术人员的远程操控下与调控中心现有固定方位监控系统组成全方位移动感知系统，能够使技术人员根据需求获取想要的现场信息，做出合理、科学的应急决策。上述关键技术的突破通过解决复杂室内环境下的地图创建、自主定位以及监视器内容认知瓶颈难题，为调控中心巡检机器人在电力系统的推广应用提供重要的理论基础和技术支撑。

发明内容:

1基于场景-拓扑的层次化环境建模与特征约简

将多源传感器信息融合后提取的时空不变特征以图1的方式进行层次化建模，由上到下依次为拓扑层、场景层和特征层。其中场景-拓扑地图由若干类型的节点组成，每一个场景包含与拓扑节点分支数相同的场景，每一个场景包含若干彩色ORB特征。

为了解决海量特征匹配所面临的瓶颈问题，采用两级特征约简技术：首先，通过提取环境的拓扑节点实现第一级特征约简——巡检机器人无需在环境中的所有位置和视角获取场景，而只需在节点的通道方向上获取场景并抽取特征，这是对非结构化复杂环境的一种稀疏描述；其次，利用多帧相似场景的特征聚类对本地局部地图的场景特征进行优化，通过将低重复匹配率的特征删除提高巡检机器人的特征匹配效率。

2基于场景-拓扑的自主定位方法

由于场景-拓扑的时空不变特征对图像的比例缩放、 旋转、三维视角、噪声、光强的变化具有较好的不变性，机器人的自主定位问题可以简化为特征匹配问题。即通过当前节点的场景与地图库中的场景匹配，可以实现机器人在拓扑地图中的定位。

我们在早期的自主定位方法采用一种类似于齿轮啮合的方法，即把每一个通道对应的场景作为齿轮的一个齿，通过匹配节点上所有的齿实现机器人的节点定位。但是，当环境中存在多个相似节点时(如走廊中的门口、相似的格局和办公器具摆设等)， 齿轮啮合方法通常无法获得正确的匹配结果。因此本项目拟采用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）提高机器人的定位准确率，在CHMM中，观测模型 表示机器人n在本地拓扑节点处观测到机器人m提供的场景的概率；运动模型则表示机器人m经过t-1时刻执行动作后由节点运动到节点的概率。其中，表示机器人m在其本地地图中的上一节点出发时所观测的场景，也就是关联上一节点与当前节点的场景。一般来说，由若干的组成，具体的数量取决于拓扑节点所用的分支数。因此，通过综合考虑单个节点的相似度和不同节点间的空间关系提高节点匹配准确率。

3巡检机器人的体系结构设计

综合考虑巡检机器人系统的可靠性和智能性，建立如图2所示的体系结构。机器人安装可见光IP摄像机、红外热像仪和激光雷达3种典型传感器。体系结构权衡机器人的计算能力与系统可靠性：电机控制单元采用具有网络连接的嵌入式解决方案（如ARM系列），能够保证系统长时间稳定运行。环境感知、地图表示、自主定位与任务规划模块采用工控机解决方案（如研华工控机），计算能力能够得到有效保证，但该方案容易在长时间运行情况下发生重启现象。因此底层嵌入式系统的另一个任务是与工控机的定期通信对机器人的工作状态进行检测。当上层系统失效时，底层嵌入式系统与IP摄像构成网络机器人系统，能够通过远程终端与操作人员进行互动，保证系统的自动恢复和在电力系统异常情况下的巡检任务完成。

附图说明： 

附图1基于场景-拓扑的层次化描述；

  附图2 巡检机器人的体系结构；

  附图3巡检机器人的外形结构图；1）IP摄像机2）监控器3）声光报警仪4）红外探测仪5）机器人本体6）激光雷达

有益效果：

1）代替操作人员执行定时巡检任务

2）  在遇到设备运行异常时能及时报警，并能在技术人员的远程操控下与调控中心现有固定方位监控系统组成全方位移动感知系统，能够使技术人员根据需求获取想要的现场信息，做出合理、科学的应急决策。

3）  上述关键技术的突破通过解决复杂室内环境下的地图创建、自主定位以及监视器内容认知瓶颈难题，为调控中心巡检机器人在电力系统的推广应用提供重要的理论基础和技术支撑。

具体实施方法：

1.基于场景-拓扑的自主定位方法的巡检机器人，其组成包括：内嵌到ARM模块中的控制和识别模块、监控器和声光报警仪、机器人本体工控机等，机器人安装可见光IP摄像机、红外热像仪和激光雷达3种典型传感器。体系结构权衡机器人的计算能力与系统可靠性：电机控制单元采用具有网络连接的嵌入式解决方案（如ARM系列），能够保证系统长时间稳定运行。环境感知、地图表示、自主定位与任务规划模块采用工控机解决方案（如研华工控机），计算能力能够得到有效保证，但该方案容易在长时间运行情况下发生重启现象。因此底层嵌入式系统的另一个任务是与工控机的定期通信对机器人的工作状态进行检测。当上层系统失效时，底层嵌入式系统与IP摄像构成网络机器人系统，能够通过远程终端与操作人员进行互动，保证系统的自动恢复和在电力系统异常情况下的巡检任务完成。

2.基于场景-拓扑的自主定位方法的巡检机器人，其特征是：巡检机器人利用场景-拓扑的时空不变特征对图像的比例缩放、 旋转、三维视角、噪声、光强的变化具有较好的不变性，机器人的自主定位问题可以简化为特征匹配问题。即通过当前节点的场景与地图库中的场景匹配，可以实现机器人在拓扑地图中的定位。能够代替操作人员执行定时巡检任务，在遇到设备运行异常时能及时报警，并能在技术人员的远程操控下与调控中心现有固定方位监控系统组成全方位移动感知系统，能够使技术人员根据需求获取想要的现场信息，做出合理、科学的应急决策，为调控中心巡检机器人在电力系统的推广应用提供重要的理论基础和技术支撑。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.基于场景-拓扑的自主定位方法的巡检机器人，其组成包括：内嵌到ARM模块中的控制和识别模块、监控器和声光报警仪、机器人本体工控机等，机器人安装可见光IP摄像机、红外热像仪和激光雷达3种典型传感器；体系结构权衡机器人的计算能力与系统可靠性：电机控制单元采用具有网络连接的嵌入式解决方案（如ARM系列），能够保证系统长时间稳定运行；环境感知、地图表示、自主定位与任务规划模块采用工控机解决方案（如研华工控机），计算能力能够得到有效保证，但该方案容易在长时间运行情况下发生重启现象；因此底层嵌入式系统的另一个任务是与工控机的定期通信对机器人的工作状态进行检测；当上层系统失效时，底层嵌入式系统与IP摄像构成网络机器人系统，能够通过远程终端与操作人员进行互动，保证系统的自动恢复和在电力系统异常情况下的巡检任务完成。

2.基于场景-拓扑的自主定位方法的巡检机器人，其特征是：巡检机器人利用场景-拓扑的时空不变特征对图像的比例缩放、 旋转、三维视角、噪声、光强的变化具有较好的不变性，机器人的自主定位问题可以简化为特征匹配问题；即通过当前节点的场景与地图库中的场景匹配，可以实现机器人在拓扑地图中的定位；能够代替操作人员执行定时巡检任务，在遇到设备运行异常时能及时报警，并能在技术人员的远程操控下与调控中心现有固定方位监控系统组成全方位移动感知系统，能够使技术人员根据需求获取想要的现场信息，做出合理、科学的应急决策，为调控中心巡检机器人在电力系统的推广应用提供重要的理论基础和技术支撑。