CN104635730A - 一种机器人自主充电方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机器人自主充电方法，包括：计算所有激光点在机器人坐标系中的坐标；取每三个激光点为一组，分别计算激光点之间的距离结合此三点的激光测量值；判断是否对激光点进行点集分割；对可以分割的激光点进行分割，得到分组后的点集；将分组后的每组点集分割为两组，对每组点集进行最小二乘法的拟合，获得直线地图集合；根据点集与直线地图集合所包含的参数，判断是否与充电站的特征匹配；匹配的结果为只留有与充电站特征匹配的两条直线，根据两条直线方程以及充电站在全局坐标中的位置，计算出机器人在全局坐标中的位姿；根据机器人在全局坐标系中的位姿进行与充电站的对接。提高了机器人充电的准确性。

Description

一种机器人自主充电方法

技术领域

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种利用激光测距仪进行充电站自动检测并进行对接充电的方法。

背景技术

目前，在机器人运行过程中，如果检测到机器人电量过低时，主要由技术人员控制机器人运动到充电站位置进行关机或者人工充电操作。此模式下，一方面机器人空闲时会产生无谓的电量消耗，另一方面，也没有体现出机器人本身的智能性。所以这就需要一种能够使机器人自主行走到充电站并进行自动对接的方法。

发明内容

为解决现有针对机器人充电技术的不足，本发明提供了一种基于激光测距仪的机器人自主充电方法，该方法能够使机器人自主行走到充电站并与充电站进行准确的自动对接。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

计算所有激光点在机器人坐标系中的坐标；

取每三个激光点为一组，分别计算激光点之间的距离结合此三点的激光测量值；

判断是否对激光点进行点集分割；

对可以分割的激光点进行分割，得到分组后的点集；

将分组后的每组点集分割为两组，对每组点集进行最小二乘法的拟合，获得直线地图集合；

根据点集与直线地图集合所包含的参数，判断是否与充电站的特征匹配；

匹配的结果为只留有与充电站特征匹配的两条直线，根据两条直线方程以及充电站在全局坐标中的位置，计算出机器人在全局坐标中的位姿；

根据机器人在全局坐标系中的位姿进行与充电站的对接。

优选地，在计算所有激光点在机器人坐标系中的坐标之前，先要建立机器人坐标系，具体为：以机器人当前位置为原点，机器人当前航向为Y轴，以垂直于Y轴的方向为X轴建立机器人坐标系。

优选地，判断是否对激光点进行点集分割，条件为：dis2>阈值1&&dis2To3<阈值2；结束直线分割的条件是dis1>阈值3&&dis1To2>阈值4。

优选地，所述将分组后的每组点集分割为两组，对每组点集进行最小二乘法的拟合，获得直线地图集合，具体方法为：

对所得的点集中的激光点进行激光最小值/最大值的求取；

以此点为截点将每组点集分割为两组新点集，并对得到的新点集进行基于最小二乘法的直线拟合；

得到初始直线地图集合。

优选地，每条直线地图的信息都包含直线的起点坐标x、起点坐标y、激光起始数laserstartnum、终点坐标x、终点坐标y、激光终点数laserendnum、线长dline、直线方程参数k1、直线方程参数k2、直线与激光传感器的距离dis。

优选地，判断是否与充电站的特征匹配的方法为：判断直线地图集合中的线长是否与充电站的长度阈值5匹配，如果不匹配，则在此时刻寻找激光失败。

优选地，所述判断是否与充电站的特征匹配的方法还可以为：根据直线地图集合InitialMap[i]中dLine与阈值6、InitialMap[i+1]中dLine与阈值7以及由InitialMap[i]中k1与InitialMap[i+1]中k1得到的两直线间角度与阈值8同时满足来判断是否为充电站；如果没有，则判断寻找充电站失败。

优选地，所述根据机器人在全局坐标系中的位姿进行与充电站的对接，包括：

机器人根据实时位姿与充电站前方的目标点进行距离偏差，角度偏差的计算；

判断机器人角度偏差是否小于阈值1；

当角度偏差大于阈值9时，机器人原地旋转180°并向后行走一段距离与充电站对接；

当角度偏差小于阈值9时，由增量式PID算法给出机器人的角速度，而线速度由角速度的反比来进行计算；

将机器人的线速度、角速度转化为电机转速发送给电机；进行与充电站的对接；

判断是否充电成功；

如果是，则充电完成；如果否，则重复此步骤。

本发明较现有技术，有如下方面的有益效果：

1、不仅仅可以提高机器人的续航能力，还可以保证人员与机器人本身的安全性。

2、目前的机器人充电由人工进行操作，机器人在空闲时段进行这无谓的电量损耗，不利于机器人长期运行，影响了机器人的作业能力。同时人工充电时如果充电口结构不合理或者端口老化，技术人员容易操作失误造成人或机器人的损伤。

3、通过本发明的方法，可以使机器人在空闲或者电量不足时自动寻找充电站并进行对接充电，提高了机器人的续能性与智能性。

4、采用激光的方法可以确保对接的准确性。

附图说明

图1是本发明充电方法整体流程图；

图2是本发明对接方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参考图1所示，一种机器人自主充电方法，包括如下步骤：

S10：计算所有激光点在机器人坐标系中的坐标。

以机器人当前位置为原点，机器人当前航向为Y轴，以垂直于Y轴的方向为X轴建立机器人坐标系，在该坐标系中，以机器人当前位置为圆心，在机器人正前方270°范围内，每隔0.25°就有激光传感器打出的一个激光点，共计产生1081个激光点，即有1081个激光数据laserdata[i]。分别计算1081个激光点在机器人坐标系中的坐标。计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{laserx}\left[i\right]=\mathrm{laserdata}\left[i\right]*\cos (i*0.25)\\ \mathrm{lasery}\left[i\right]=\mathrm{laserdata}\left[i\right]*\sin (i*0.25)\end{array}\right.$

S20：取每三个激光点为一组，分别计算激光点之间的距离以及到激光传感器之间的距离。

得到激光点的坐标后，取每三个激光点为一组，分别计算三个激光点之间的距离dis1To2、dis2To3以及三个激光点的距离值dis1、dis2、dis3。

S30：判断是否对激光点进行点集分割。

根据上述每三个激光点之间的距离以及每三个激光点的距离值判断是否对激光点进行点集分割。开始分割的条件为：dis2>阈值1&&dis2To3<阈值2；结束直线分割的条件是dis1>阈值3&&dis1To2>阈值4。

不断重复步骤S20和S30，直到所有的激光点全部确定完是否分割。

S40：对可以分割的激光点进行分割，得到分组后的点集。

根据上述条件得到分组后的点集PointGroup[i]。

S50：将分组后的每组点集分割为两组，对每组点集进行最小二乘法的拟合，获得直线地图集合。

具体步骤为：

S501：对所得的点集PointGroup[i]中的激光点进行激光最小值/最大值的求取；

S502：以此点为截点将每组PointGroup[i]分割为两组新点集，并对得到的NewPointGroup[j]个点集进行基于最小二乘法的直线拟合。

S503：得到初始直线地图集合InitialMap[j],每条地图的信息包含直线的起点坐标x、起点坐标y、激光起始数laserstartnum、终点坐标x、终点坐标y、激光终点数laserendnum、线长dline、直线方程参数k1、直线方程参数k2、直线与激光传感器的距离dis等。

S60：根据点集与直线地图集合所包含的参数，判断是否与充电站的特征匹配。

判断直线地图集合InitialMap[i]中的dLine是否与充电站的长度阈值5匹配，如果没有，则在此时刻寻找充电站失败。

根据直线地图集合InitialMap[i]中dLine与阈值6、InitialMap[i+1]中dLine与阈值7以及由InitialMap[i]中k1与InitialMap[i+1]中k1得到的两直线间角度与阈值8同时满足来判断是否为充电站。如果没有，则判断寻找充电站失败。

S70：匹配的结果为只留有与充电站特征匹配的两条直线，根据两条直线方程以及充电站在全局坐标中的位置，，计算出机器人在全局坐标中的位姿。

假设机器人在全局坐标系中的坐标为(x0，y0)。假设充电站的角点坐标为(0,1800)。那么充电站两条特征直线在全局坐标中的直线方程为：

$\left\{\begin{array}{c}y=x+1800\\ y=-x+1800\end{array}\right.$

可以得到关于x0、y0的二元一次方程：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{x0-y0+1800}{\sqrt{2}}=\mathrm{dis}1\\ \frac{-x0-y0+1800}{\sqrt{2}}=\mathrm{dis}2\end{array}\right.$

依据以上二元一次方程可以求的机器人在全局坐标系中的位姿（x0，y0）。

S80：根据机器人在全局坐标系中的位姿进行与充电站的对接。

如图2所示，对接方法为：

S801：机器人根据实时位姿与充电站前方的目标点进行距离偏差，角度偏差的计算；

S802：判断机器人角度偏差是否小于阈值9；

根据PID原理进行线速度及角速度的规划。机器人根据当前位姿信息（x，y，angle）以及目标点位置（xend，yend，angleend）计算机器人与目标的距离偏差与角度偏差。

S803：当角度偏差大于阈值9时，机器人原地旋转180°并向后行走一段距离与充电站对接；

机器人到达充电站前方40cm时停止，原地旋转180°，再向后运动40cm，如果机器人收到充电信号则继续充电，如果没有收到充电信号，则机器人向外行走2m后向后旋转180°再次进行充电站寻找操作。

S804：当角度偏差小于阈值9时，由增量式PID算法给出机器人的角速度，而线速度由角速度的反比来进行计算。

当小于阈值9时，根据增量式PID算法得到机器人的角速度W，V与W成反比。

S805：将机器人的线速度、角速度转化为电机转速发送给电机；进行与充电站的对接；

S806：判断是否充电成功；

S807：如果是，则充电完成；如果否，则返回步骤S801。

值得说明的是，本实施例中阈值1-阈值9的数据均为实际测量所确定。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种机器人自主充电方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

S10：计算所有激光点在机器人坐标系中的坐标；

S20：取每三个激光点为一组，分别计算激光点之间的距离以及到激光传感器之间的距离；

S30：判断是否对激光点进行点集分割；

S40：对可以分割的激光点进行分割，得到分组后的点集；

S50：将分组后的每组点集分割为两组，对每组点集进行最小二乘法的拟合，获得直线地图集合；

S60：根据点集与直线地图集合所包含的参数，判断是否与充电站的特征匹配；

S70：匹配的结果为只留有与充电站特征匹配的两条直线，根据两条直线方程以及充电站在全局坐标中的位置，计算出机器人在全局坐标中的位姿；

S80：根据机器人在全局坐标系中的位姿进行与充电站的对接。

2.如权利要求1所述的一种机器人自主充电方法，其特征在于：在所述计算所有激光点在机器人坐标系中的坐标之前，先要建立机器人坐标系，具体为：以机器人当前位置为原点，机器人当前航向为Y轴，以垂直于Y轴的方向为X轴建立机器人坐标系。

3.如权利要求1所述的一种机器人自主充电方法，其特征在于：所述判断是否对激光点进行点集分割，条件为：dis2>阈值1&&dis2To3<阈值2；结束直线分割的条件是dis1>阈值3&&dis1To2>阈值4。

4.如权利要求1所述的一种机器人自主充电方法，其特征在于：所述将分组后的每组点集分割为两组，对每组点集进行最小二乘法的拟合，获得直线地图集合，具体方法为：

对所得的点集中的激光点进行激光最小值/最大值的求取；

以此点为截点将每组点集分割为两组新点集，并对得到的新点集进行基于最小二乘法的直线拟合；

得到初始直线地图集合。

5.如权利要求4所述的一种机器人自主充电方法，其特征在于：每条直线地图的信息都包含直线的起点坐标x、起点坐标y、激光起始数laserstartnum、终点坐标x、终点坐标y、激光终点数laserendnum、线长dline、直线方程参数k1、直线方程参数k2、直线与激光传感器的距离dis。

6.如权利要求5所述的一种机器人自主充电方法，其特征在于：所述判断是否与充电站的特征匹配的方法为：判断直线地图集合中的线长是否与充电站的长度阈值5匹配，如果不匹配，则在此时刻寻找激光失败。

7.如权利要求5所述的一种机器人自主充电方法，其特征在于：所述判断是否与充电站的特征匹配的方法还可以为：根据直线地图集合InitialMap[i]中dLine与阈值6、InitialMap[i+1]中dLine与阈值7以及由InitialMap[i]中k1与InitialMap[i+1]中k1得到的两直线间角度与阈值8同时满足来判断是否为充电站；如果没有，则判断寻找充电站失败。

8.如权利要求1所述的一种机器人自主充电方法，其特征在于：所述根据机器人在全局坐标系中的位姿进行与充电站的对接，包括：

机器人根据实时位姿与充电站前方的目标点进行距离偏差，角度偏差的计算；

判断机器人角度偏差是否小于阈值9；

当角度偏差大于阈值9时，机器人原地旋转180°并向后行走一段距离与充电站对接；

当角度偏差小于阈值9时，由增量式PID算法给出机器人的角速度，而线速度由角速度的反比来进行计算；

将机器人的线速度、角速度转化为电机转速发送给电机；进行与充电站的对接；

判断是否充电成功；

如果是，则充电完成；如果否，则重复此步骤。