CN107328418B - 移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法 - Google Patents
移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法 Download PDFInfo
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Abstract
移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法,应用于移动机器人,移动机器人上搭载了里程计、加速度传感器、激光测距雷达、摄像头、辐射探测器及计算机;里程计、加速度传感器、激光测距雷达、摄像头及辐射探测器分别与计算机电连接或通信连接;核辐射探测路径自主规划方法如下:S01,获取环境地图:S02,生成全局路径规划:S03,通过局部路径规划修正全局路径规划。
Description
技术领域
本发明涉及核辐射探测领域,特别涉及一种移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法。
背景技术
辐射探测技术在核应急、核安全、核设施退役处置等领域中占有重要的地位。针对需要快速响应的核应急场景及频繁更换辐射作业环境的核设施退役处置场所,采用搭载辐射探测器的移动机器人进行辐射探测是一个可行的方案,其最大的优势在于可近距离、长时间的对放射源进行探测,避免了人工探测辐射带来的健康损害。
采用移动机器人进行辐射探测,环境地图是先验信息。在缺乏环境地图信息的室内环境中采用移动机器人进行辐射探测,构建环境地图的需求是必要的。首先,需要地图来支持路径规划或提供可视化操作等任务。其次,地图可以限制机器人状态估计的误差,如果没有地图,航位推算算法就会随时间变化快速漂移。再次,如果给定一个地图,机器人可以再次访问之前走过的区域重置位置误差,即回环闭合。
但目前在移动机器人核辐射探测领域中缺乏一种可靠的室内场景定位(包含机器人状态估计和环境地图构建)的方法。
发明内容
本发明的目的是克服上述不足之处,而提供一种移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法,该方法基于搭载核辐射探测器的移动机器人,提供了一种在缺乏环境先验信息且需要进行核辐射探测的室内场景下的移动机器人自主规划核辐射探测路径的方法,可实现探测区域全覆盖及自主避障。
本发明的技术方案是:移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法,应用于移动机器人,移动机器人上搭载了里程计、加速度传感器、激光测距雷达、摄像头、辐射探测器及计算机;里程计、加速度传感器、激光测距雷达、摄像头及辐射探测器分别与计算机电连接或通信连接;
核辐射探测路径自主规划方法如下:
S01,获取环境地图:
移动机器人进入室内待测区域后,绕室内的边界行驶,通过里程计、加速度传感器、激光测距雷达及摄像头综合获取环境信息,由计算机通过扩展卡尔曼滤波算法进行多传感器数据融合,从而获得环境地图,通过多传感数据融合的结果计算出移动机器人当前的位置坐标、姿态角及行进速度;
本步骤中,环境地图为二维平面坐标系地图,其包含了待测区域的边界和待测区域内部的障碍物边界;
S02,生成全局路径规划:
移动机器人可在待测区域的任意位置作为探测路径的起始点,计算机通过环境地图生成全局代价地图,再通过全局代价地图生成全局路径规划路线;全局路径规划路线从待测区域的一侧边界抵达另一侧边界,在遇到障碍物时贴障碍物边界移动,抵达地图边界时,转向90°,前进H距离,H为辐射探测器的最远探测距离,再转向90°,抵达另一侧地图边界;如此往复,规划出蛇形盘管状的路线,将待测区域全部覆盖,实现移动机器人在室内场景下的核辐射探测路径自主规划;移动机器人在移动过程中根据地图数据配合激光雷达扫描特征,获取最佳定位;
本步骤中,全局代价地图根据环境地图生成,将环境地图中的障碍物或移动机器人无法到达区域的轮廓进行自动标识,自动设置机器人与该轮廓的安全距离,防止碰撞。
本发明进一步的技术方案是:其还包括在S02步骤后的S03步骤,
S03,通过局部路径规划修正全局路径规划:
移动机器人在全局路径规划下移动时,里程计、加速度传感器、激光测距雷达及摄像头综合获取环境信息,由计算机生成局部代价地图,实时更新环境地图中的新增障碍物,更新进全局代价地图;通过局部代价地图生成局部路径规划,实时更新进全局路径规划中,作为全局路径规划的精细修正。
本发明再进一步的技术方案是:在S03步骤中,局部路径规划以避障为基本原则,在遇到障碍物时贴障碍物边界绕行,绕过障碍物后路线回到全局路径规划的路线上。
本发明与现有技术相比具有如下优点:
本发明中的方法基于搭载核辐射探测器的移动机器人,提供了一种在缺乏环境先验信息且需要进行核辐射探测的室内场景下的移动机器人自主规划核辐射探测路径的方法。通过该方法规划出的路径可实现探测区域全覆盖,并实现了移动机器人在行进过程中的实时避障。可保证辐射探测器最大限度无遗漏的采集待测区域的数据,为后续求解放射源的位置与强度提供了良好的先决基础。
附图说明
图1为移动机器人的全局路径规划示意图。
说明:图1中蛇形盘管状的连续线为移动机器人的行进路线,连续线上的箭头所指方向为移动机器人的行进方向,垂直于连续线的箭头为移动机器人行进过程中辐射探测器的朝向,深黑色粗线为环境地图边界或障碍物边界。
具体实施方式
移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法,应用于移动机器人,移动机器人上搭载了里程计、加速度传感器、激光测距雷达、摄像头、辐射探测器及计算机;里程计、加速度传感器、激光测距雷达、摄像头及辐射探测器分别与计算机电连接或通信连接。
核辐射探测路径自主规划方法如下:
S01,获取环境地图:
移动机器人进入室内待测区域后,绕室内的边界行驶,通过里程计、加速度传感器、激光测距雷达及摄像头综合获取环境信息,由计算机通过扩展卡尔曼滤波算法进行多传感器数据融合,从而获得环境地图,通过多传感数据融合的结果计算出移动机器人当前的位置坐标、姿态角及行进速度。
本步骤中,环境地图为二维平面坐标系地图,其包含了待测区域的边界和待测区域内部的障碍物边界。
S02,生成全局路径规划:
参看图1,移动机器人可在待测区域的任意位置作为探测路径的起始点,计算机通过环境地图生成全局代价地图,再通过全局代价地图生成全局路径规划路线;全局路径规划路线从待测区域的一侧边界抵达另一侧边界,在遇到障碍物时贴障碍物边界移动,抵达地图边界时,转向90°,前进H距离,H为辐射探测器的最远探测距离,再转向90°,抵达另一侧地图边界;如此往复,规划出蛇形盘管状的路线,将待测区域全部覆盖,实现移动机器人在室内场景下的核辐射探测路径自主规划。移动机器人在移动过程中根据地图数据配合激光雷达扫描特征,获取最佳定位。
本步骤中,全局代价地图根据环境地图生成,将环境地图中的障碍物或移动机器人无法到达区域的轮廓进行自动标识,自动设置机器人与该轮廓的安全距离,防止碰撞。
S03,通过局部路径规划修正全局路径规划:
移动机器人在全局路径规划下移动时,里程计、加速度传感器、激光测距雷达及摄像头综合获取环境信息,由计算机生成局部代价地图,实时更新环境地图中的新增障碍物,更新进全局代价地图。通过局部代价地图生成局部路径规划,实时更新进全局路径规划中,作为全局路径规划的精细修正。
本步骤中,局部路径规划以避障为基本原则,在遇到障碍物时贴障碍物边界绕行,绕过障碍物后路线回到全局路径规划的路线上。
Claims (3)
1.移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法,应用于移动机器人,移动机器人上搭载了里程计、加速度传感器、激光测距雷达、摄像头、辐射探测器及计算机;里程计、加速度传感器、激光测距雷达、摄像头及辐射探测器分别与计算机电连接或通信连接;
其特征是,核辐射探测路径自主规划方法如下:
S01,获取环境地图:
移动机器人进入室内待测区域后,绕室内的边界行驶,通过里程计、加速度传感器、激光测距雷达及摄像头综合获取环境信息,由计算机通过扩展卡尔曼滤波算法进行多传感器数据融合,从而获得环境地图,通过多传感数据融合的结果计算出移动机器人当前的位置坐标、姿态角及行进速度;
本步骤中,环境地图为二维平面坐标系地图,其包含了待测区域的边界和待测区域内部的障碍物边界;
S02,生成全局路径规划:
移动机器人可在待测区域的任意位置作为探测路径的起始点,计算机通过环境地图生成全局代价地图,再通过全局代价地图生成全局路径规划路线;全局路径规划路线从待测区域的一侧边界抵达另一侧边界,在遇到障碍物时贴障碍物边界移动,抵达地图边界时,转向90°,前进H距离,H为辐射探测器的最远探测距离,再转向90°,抵达另一侧地图边界;如此往复,规划出蛇形盘管状的路线,将待测区域全部覆盖,实现移动机器人在室内场景下的核辐射探测路径自主规划;移动机器人在移动过程中根据地图数据配合激光雷达扫描特征,获取最佳定位;
本步骤中,全局代价地图根据环境地图生成,将环境地图中的障碍物或移动机器人无法到达区域的轮廓进行自动标识,自动设置机器人与该轮廓的安全距离,防止碰撞。
2.如权利要求1所述的移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法,其特征是:其还包括在S02步骤后的S03步骤,
S03,通过局部路径规划修正全局路径规划:
移动机器人在全局路径规划下移动时,里程计、加速度传感器、激光测距雷达及摄像头综合获取环境信息,由计算机生成局部代价地图,实时更新环境地图中的新增障碍物,更新进全局代价地图;通过局部代价地图生成局部路径规划,实时更新进全局路径规划中,作为全局路径规划的精细修正。
3.如权利要求1或2所述的移动机器人在陌生室内场景下的核辐射探测路径自主规划方法,其特征是:在S03步骤中,局部路径规划以避障为基本原则,在遇到障碍物时贴障碍物边界绕行,绕过障碍物后路线回到全局路径规划的路线上。
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CN113689496B (zh) * | 2021-08-06 | 2023-07-18 | 西南科技大学 | 一种基于vr的核辐射环境场景构建与人机交互方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102129249A (zh) * | 2011-01-10 | 2011-07-20 | 中国矿业大学 | 一种危险源环境下的机器人全局路径规划方法 |
CN103823466A (zh) * | 2013-05-23 | 2014-05-28 | 电子科技大学 | 一种动态环境下移动机器人路径规划方法 |
CN106598052A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-04-26 | 南京阿凡达机器人科技有限公司 | 一种基于环境地图的机器人安防巡检方法及其机器人 |
CN106679647A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-17 | 北京贝虎机器人技术有限公司 | 用于初始化自主移动式设备位姿的方法及装置 |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102129249A (zh) * | 2011-01-10 | 2011-07-20 | 中国矿业大学 | 一种危险源环境下的机器人全局路径规划方法 |
CN103823466A (zh) * | 2013-05-23 | 2014-05-28 | 电子科技大学 | 一种动态环境下移动机器人路径规划方法 |
CN106679647A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-17 | 北京贝虎机器人技术有限公司 | 用于初始化自主移动式设备位姿的方法及装置 |
CN106598052A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-04-26 | 南京阿凡达机器人科技有限公司 | 一种基于环境地图的机器人安防巡检方法及其机器人 |
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