CN107483096B - 一种面向复杂环境的自主排爆机器人通信链路重构方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种面向复杂环境的自主排爆机器人通信链路重构方法，步骤如下：S1，获得中继器的特征点；S2，放置中继器；S3，机器人移动，构建地图，并在地图上刻画WiFi信号的分布；S4，比较实时信号强度与通信阈值；S5，判断标定物；S6，标定标定物并选择布设点；S7，放置中转中继器并移动中转器实现通信；S8，重复步骤S3‑S7直至机器人到达目标点。本发明通过实时检测机器人所处位置的信号强度确保机器人始终可以与外界保持通信，当检测到机器人所述位置处于通信阈值时，机器人通过构建的地图、激光雷达和视觉传感器选取最优的中继器布设点，该布设点保证了覆盖率的要求和连通性的要求，通过中继器实现机器人时刻能与外界保持通信。

Description

一种面向复杂环境的自主排爆机器人通信链路重构方法
技术领域
本发明属于机器人通信技术领域，具体涉及一种复杂环境下排爆机器人通信链路构建方法。
背景技术
近年来，机器人产业迅猛发展，机器人所扮演的角色越来越多，分工也越来越明确，其中机器人其需要到达的区域环境越来越有挑战性。一些较为恶劣的环境对人类的生命财产有很大的威胁，人类无法进入，就要求机器人能够较为自主的完成工作，对于特种机器人——排爆机器人来说，有很多时候需要自主作业，作业难度较普通机器人大，对于环境的适应能力要求也高，在机器人工作的过程中，与外界控制端进行通信是必不可少的，通信问题亟待解决。
当排爆机器人需要进入一个地下矿道进行工作的时候，由于行进距离的延长以及与地面距离的增加，通信信号势必受到影响，而且机器人在往地下行走的过程中，有可能会经过连续的楼梯以及拐角，这样无线信号的衰减会急剧增加，为了解决机器人在地下排爆顺利进行，我们提出了使用中继器辅助机器人与外界控制中心进行通信。
发明内容
本发明提出一种面向复杂环境的自主排爆机器人通信链路重构方法，解决了现有技术中复杂环境下的排爆机器人通信受阻的问题。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案是这样实现的：
一种面向复杂环境的自主排爆机器人通信链路重构方法，步骤如下：S1，机器人利用OpenCV对中继器进行扫描，获得中继器的特征点；
S2，将若干个关闭的中继器放置在机器人的传送带上作为中转中继器，并在机器人本体上固设一个开启的中继器作为移动中继器；
S3，机器人移动，在移动过程中，机器人的控制器实时构建三维地图，并在地图上刻画WiFi信号的分布；
S4，中继器实时检测机器人所处位置的信号强度，并将检测信号传输至机器人的控制端器内，控制器将检测信号强度与设定的通信阈值作比较，若检测信号强度大于通信阈值A1，则机器人继续前进；若检测信号强度等于通信阈值A2，则机器人停止前进；若检测信号强度小于等于通信阈值A1且大于通信阈值A2，则机器人进行下一步，选取中转中继器的布设点；
S5，判断通信阈值A1和通信阈值A2区域之间是否有标定物，若有标定物则进行步骤S6，若没有标定物则选择通信阈值A2附近任一处作为中继器的布放点；
S6，标定标定物并选择布设点；
S6.1，标定标定物；
S6.1.1，机器人的控制器结合构建的地图、视觉传感器和激光雷达对机器人所处环境进行三维场景重建；
S6.1.2，机器人以视觉传感器为中心、a为半径的范围对当前环境进行色彩信息提取，构造彩色图像；
S6.1.3，激光雷达扫描当前环境得到点云数据构造点云图像；
S6.1.4，控制器融合彩色图像和点云图像，提取标定物的特征，并进行标定。
S6.2，确定布设点；
S6.2.1，激光发射器对标定物发射结构光，CMOS感光芯片捕捉标定物上的散斑图案，结合深度相机生成的点云图像得到每个标定物的深度；
S6.2.2，选择深度大的标定物所在位置作为中转中继器的布设点；
S7，机器人上的机械臂抓取中转中继器并放置到布设点，中转中继器启动与外界和移动中转器实现通信；
机械臂抓取中继器步骤：
S7.1，机械臂对中继器的位置进行扫描；
在机械臂上佩戴摄像头，当机器人检测到当前状态下需要布放中继器时，启动机械臂工作，在机器人进行工作之前，使用机械臂佩戴摄像头对中继器进行扫描，并且提取其特征点，当机械臂启动之后，摄像头利用OpenCV中的SURF算法对图像中的物体进行特征匹配，配合使用ransac的方法剔除错误匹配点，能够实时检测视野中是否有中继器出现；除此匹配方法之外，在对物体进行扫描的时候，我们还可以利用二维码进行“特征匹配”：在中继器外壳上安装上相应的二维码，当摄像头可以扫描到二维码时，也即“看”到了中继器，从而确定中继器的位置。
S7.2，机械臂靠近中继器以便于抓取：
当检测到有中继器出现在摄像头视野中时，由线段公理为机械臂进行到中继器的路径规划，若在移动过程中有障碍物，则避开障碍物，再回到原来轨道上继续运动，可以快速准确接近中继器；
S7.3，机械臂抓取中继器与否的判断：
由于任意形状的物体在空间的位姿可以由物体表面上不共线的三点来确定，所以，当手指与物体之间存在摩擦时，三指机械臂具有稳定抓取不同形状物体的能力。为了保证手指能够完成预期的抓取任务，必须满足力平衡的条件，即所有作用在物体上的力，包括手指对物体施加的接触力与物体索搜到的外载荷矢量和必须为零，即力封闭。若机械臂满足力封闭的条件，就说明机械臂现在的抓取姿态有效；
S7.4，机械臂放置中继器：
当机械臂成功将中继器拿起之后，仍然根据线段公理将机械臂快速移动到目标点，然后再松开手指，将中继器放下并启动即可。
S8，摆放中转中继器后，机器人继续移动，并重复步骤S3-S7直至机器人到达目标点。
本发明通过实时检测机器人所处位置的信号强度确保机器人始终可以与外界保持通信，当检测到机器人所述位置处于通信阈值时，机器人通过构建的地图、激光雷达和视觉传感器选取最优的中继器布设点，该布设点保证了覆盖率的要求和连通性的要求，通过中继器实现机器人时刻能与外界保持通信。
机器人在行走过程时刻检测实时通信强度，并通过设置不同中继器作为转发节点，正在被放置的中继器节点本身已经在被某一个中继器所覆盖通信范围内，所以它必定能够已经放置的至少一个中继器节点进行无线通信。
本发明的有益效果：本发明主要致力于解决在某些复杂的地形环境下无法通信或者通信网络很难建立的实际问题。机器人与控制终端的通信主要有两种方式——有线通信以及无线通信，其中有线通信受地形条件影响太大，所以一般采用无线通信，而无线通信受恶劣环境影响又有较大的衰减以及吸收，所以机器人与外界控制终端的通信很难保证，对此，我们采用了中继器来延伸无线网络从而保证机器人通信。例：当机器人需要到地下隧道或者地下室进行排爆时，为了让控制人员更加清楚地了解到机器人现在的工作进程，通信是必须的，机器人需要向控制终端实时传输各种数据以及视频信息，在这种情况下，通信状况又往往不尽人意，通信信号衰减很大，通信网络远远不能达到机器人向外传送数据的要求，所以使用中继器进行通信链路的自主构建，使得机器人在排爆过程中，始终保持机器人与控制终端良好的通信。使用中继器辅助可以构建快速稳定的通信链路，更好的实现人机共融，使机器人更快更准确找到未爆物并尽快将危险排除。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为中继器信号强度分布图。
图2为中继器在房间内的布放示意图。
图3为两个中继器的信号强度分布图。
图4为具有多个拐角环境下的中继器布放图。
图5为障碍物较多区域的中继器布放图。
图6为中继器的俯视图。
图7为具有拐角和障碍物较多环境下的中继器布放图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种面向复杂环境的自主排爆机器人通信链路重构方法，步骤如下：S1，机器人利用OpenCV对中继器进行扫描，获得中继器的特征点；
S2，将若干个关闭的中继器放置在机器人的传送带上作为中转中继器，并在机器人本体上固设一个开启的中继器作为移动中继器；
S3，机器人移动，在移动过程中，机器人的控制器实时构建三维地图，并在地图上刻画WiFi信号的分布；
S4，中继器实时检测机器人所处位置的信号强度，并将检测信号传输至机器人的控制端器内，控制器将检测信号强度与设定的通信阈值作比较，若检测信号强度大于通信阈值A1，则机器人继续前进；若检测信号强度等于通信阈值A2，则机器人停止前进；若检测信号强度小于等于通信阈值A1且大于通信阈值A2，则机器人进行下一步，选取中转中继器的布设点；
S5，判断通信阈值A1和通信阈值A2区域之间是否有标定物，若有标定物则进行步骤S6，若没有标定物则选择通信阈值A2附近任一处作为中继器的布放点；
S6，标定标定物并选择布设点；
S6.1，标定标定物；
S6.1.1，机器人的控制器结合构建的地图、视觉传感器和激光雷达对机器人所处环境进行三维场景重建；
S6.1.2，机器人以视觉传感器为中心、a为半径的范围对当前环境进行色彩信息提取，构造彩色图像；
S6.1.3，激光雷达扫描当前环境得到点云数据构造点云图像；
S6.1.4，控制器融合彩色图像和点云图像，提取标定物的特征，并进行标定。
S6.2，确定布设点；
S6.2.1，激光发射器对标定物发射结构光，CMOS感光芯片捕捉标定物上的散斑图案，结合深度相机生成的点云图像得到每个标定物的深度；
S6.2.2，选择深度大的标定物所在位置作为中转中继器的布设点；
S7，机器人上的机械臂抓取中转中继器并放置到布设点，中转中继器启动与外界和移动中转器实现通信；
机械臂抓取中继器步骤：
S7.1，机械臂对中继器的位置进行扫描；
在机械臂上佩戴摄像头，当机器人检测到当前状态下需要布放中继器时，启动机械臂工作，在机器人进行工作之前，使用机械臂佩戴摄像头对中继器进行扫描，并且提取其特征点，当机械臂启动之后，摄像头利用OpenCV中的SURF算法对图像中的物体进行特征匹配，配合使用ransac的方法剔除错误匹配点，能够实时检测视野中是否有中继器出现；除此匹配方法之外，在对物体进行扫描的时候，我们还可以利用二维码进行“特征匹配”：在中继器外壳上安装上相应的二维码，当摄像头可以扫描到二维码时，也即“看”到了中继器，从而确定中继器的位置。
S7.2，机械臂靠近中继器以便于抓取：
当检测到有中继器出现在摄像头视野中时，由线段公理为机械臂进行到中继器的路径规划，若在移动过程中有障碍物，则避开障碍物，再回到原来轨道上继续运动，可以快速准确接近中继器；
S7.3，机械臂抓取中继器与否的判断：
由于任意形状的物体在空间的位姿可以由物体表面上不共线的三点来确定，所以，当手指与物体之间存在摩擦时，三指机械臂具有稳定抓取不同形状物体的能力。为了保证手指能够完成预期的抓取任务，必须满足力平衡的条件，即所有作用在物体上的力，包括手指对物体施加的接触力与物体索搜到的外载荷矢量和必须为零，即力封闭。若机械臂满足力封闭的条件，就说明机械臂现在的抓取姿态有效；
S7.4，机械臂放置中继器：
当机械臂成功将中继器拿起之后，仍然根据线段公理将机械臂快速移动到目标点，然后再松开手指，将中继器放下并启动即可。
S8，摆放中转中继器后，机器人继续移动，并重复步骤S3-S7直至机器人到达目标点。
下面以具体事例进行说明。
1、排爆机器人随身携带一个一直开启的中继器，以更快更好的判断下一个中继器放置的位置，当机器人在向地下行进的过程中，一边通过传感器判断机器人是否已经处于通信弱点，另一方面在机器人实时构建的地图上刻画当前wifi信号的大致分布，同时通过视觉的配合进行中继器的布放。
2、机器人在目标地点行进时，中继器的信号分布情况在局部地图上实时更新，中继器的信号分布大致如图1所示，在通信阈值A1以内的区域表示信号较好，当机器人处于中继器的该区域内，不考虑布放中继器，一旦机器人到达通信阈值A1时，机器人就开始分析周围环境，找到合适的位置去布放中继器，当机器人行走至通信阈值A2时，表明机器人不能再继续向前行进了，否则不能保证通信。
3、当机器人行至通信阈值A1时，机器人结合创建的局部地图以及视觉传感器、激光雷达对环境进行三维场景重建，以视觉传感器本体为中心、a(a<4m)为半径的范围对环境进行色彩信息提取，同时利用激光雷达扫描自然环境得到点云数据，其中包含了自然环境中物体的距离信息，视觉传感器和激光雷达共同提取标定物的共同特征，然后进行联合标定，通过融合激光雷达点云图像和彩色图像数据，标定特征的选取主要依赖于视觉传感器获得的彩色图像信息，标定的精度主要取决于激光雷达数据采集的分辨率。
4、当标定结束后，深度相机获取周围环境的点云图像，通过激光发射器向外发射结构光，CMOS感光芯片捕捉物体上的散斑图案，结合点云图像进而得到物体对应的深度。
5、当机器人计算出周围各个物体的深度之后，机器人在大于通信阈值A1小于通信阈值A2的区域内选取一个物体平均深度较大的点布放中继器。
6、机器人进入室内开始排爆时，按照正六边形布放中继器，如图2，使其有效区域最大化。
特殊场景分析：
当机器人行走在双跑楼梯或者多跑楼梯时，在检测到没有通信网络需要布放中继器的时候，可以根据地形实际情况将中继器尽量放在楼梯外侧，由于楼梯拐角会有一定的空间，所以当机器人将中继器放置在楼梯外侧时可以实现通信网络覆盖范围最大化。
当机器人进入地下矿道之后，由于地形较为复杂，障碍物分布也千变万化，所以机器人要根据具体的地形情况进行中继器布放点的选择。如图2，机器人进入一个连续拐弯的环境中，在之前的行进中在某一个拐弯处放置了一个中继器之后，机器人朝着自己的目标继续向前行进，当行驶到A点的时候，机器人与之前放置的中继器通信总范围还能够将现有的区域都覆盖，但是当机器再继续往目的地行驶的时候，又出现的一个拐角，机器人经过拐角到达B点的时候，两个中继器无法进行自组网，所以机器人返回拐角，放置一个中继器，然后确定其能够进行自主重组网络，即可继续前进。
当机器人进入一个障碍物较多、对wifi信号遮挡较强或者对信号向前传播干扰较大的区域时，如图3，当机器人放下中继器1之后进入了一个障碍物较多的区域，障碍物会遮挡很大一部分信号，使信号的覆盖率达不到理想状态。机器人在构建局部地图的时候，按照中继器的wifi信号在正常情况下的衰减规律分别以中继器1以及机器人随身携带的已开启中继器为圆心，做出若干个同心圆，随着与中继器距离的增加，同心圆越来越稀疏(就如同一个带电体周围有其产生的电场，在周围做出其电势线，电势线随着与带电体距离的增加越发稀疏)，同心圆的最外侧的一个圆代表我们设定的通信阈值，当有障碍物存在在预设的同心圆之间时，若障碍物的规格超过一定的值时，就将障碍物背对中继器的那一侧设置为不可通信状态。在机器人放下中继器1之后继续向前行进的过程中，以机器人为圆心的同心圆随着机器人的前进而向前移动，当中继器1圆心包含在其最外侧的圆能够最大化地覆盖机器人已经走过的区域，且中继器2与中继器1能够成功进行网络自组。
当机器人在矿道中行走时，若后方道路突然被阻断，通信也被迫中止，那么机器人在检测不到通信信号后，沿原路返回，直至能够进行通信；若机器人沿原路返回仍然不能与外界进行通信，那么就在此处放置一个中继器，在机器人周围选择一条有可能使机器人返回道路坍塌的另一侧的路径，机器人在前进的过程中，根据SLAM构建的地图上指示，以及理论上两个中继器之间的合理位置，放置中继器。若机器人在返回道路坍塌另一侧的过程中，在某一点中继器成功连上无线网络并与外界进行通信，就可以继续进行排爆。如果机器人可以自主找到一条返回运动原点的路径，那么就回到原点再次出发，布放中继器使返回路径上的中继器可以与外界连接成功，然后机器人沿返回路径再次出发重新开始排爆。若机器人在一定时间内并未连上无线网络，并且没有寻找到返回原点的路径，那么就返回被阻断的点，然后按照最初的路线自主向前行进，在与外界无法进行通信的情况下自主排爆。
中继器整体外形设计为“三棱锥”型，原因是排爆机器人工作的环境在大多数情况下较为恶劣，若中继器设计为长方体或者圆柱体的话，很容易在脱离机器人的时候发生翻滚。中继器作为一个立体物体，拥有的面数越少，越容易稳定在放置的初始位置，中继器搭载外置全向天线协助中继器进行通信。
中继器的离体方式是机械臂抓取，如果不用机械臂抓取的话，中继器很难准确落到机器人提前设定的位置。用机械臂进行抓取的第一步是机器人需要先预知中继器应该放置的具体位置，然后机械臂抓取一个中继器，通过某一路径进行放置中继器。
中继器放置位置的选取：布放前提是机器人本体已携带一个已开启的中继器(中继器0)，以便来更准确的寻找下一个布放中继器的位置。
机器人在前进过程中，构建的地图会实时更新，中继器所覆盖的范围也会实时更新，虽然已布放的中继器的信号覆盖范围已经确定，但是机器人位置变化引起其携带的中继器0的位置变化，中继器0的位置变化会导致其跟之前已布放的中继器的信号覆盖总面积发生相应的变化。当上一个中继器仍然在中继器0的信号覆盖范围内，但是中继器0再继续移动会产生较大的信号弱点，或者根据地形具体情况，有大的障碍物的干扰，在此位置周围布放中继器是较为合适的选择，则机器人就在其目前所在位置周围选择一个地势较高的点作为中继器布放位置。
中继器的识别和抓取：基于视觉识别/位置固定抓取
基于视觉识别：出发前首先让机器人利用OpenCV对中继器的外观进行全方位扫描。提取其各个部位的特征点，然后在机器人确认了中继器的布放位置之后，在机器人本体上利用特征匹配寻找可以抓取的中继器并进行下一步动作。
位置固定抓取：中继器依次摆放在传送带上，每次布放一个中继器之后，传送带向前移动一个中继器的长度，固定机械臂抓取中继器的位置在传送带传送的最前段，每当中继器抓取一个中继器，最前端部分为空，传送带发动机开始工作，使传送带向前移动固定位置，使之前被抓取的中继器的位置仍然有一个待抓取中继器。每次当机器人需要放置中继器时，机械臂就到固定位置实现中继器的抓取，然后进行下一步动作。
中继器的抓取：中继器设计为正三棱锥，在机器人提前对中继器进行目标扫描时，将其抽象为若干个抓取点的集合，利用三指机械臂对目标中继器进行精准型抓取。抓取姿态的有效性体现在抓取点集合的平衡性和稳定性，另一个评判标准是抓取姿态力封闭。机械臂在布放中继器的时候，其预抓取姿态应该是基于正三棱锥生成的，然后抓取中继器的过程中逐渐闭合手指使手指与物体发生碰撞，最后根据力封闭或形封闭评价该抓取姿态是否有效。
机械臂布放中继器：由于出发点和目标点已知，所以机械臂按照两点一线最短路径向目标点移动，如果中途有障碍物阻挡，那么绕过障碍物再回到规划的路径上，继续向目标点移动，直至机械臂运动至目标点。当机器人运动到布放中继器的目标点时，张开机械臂手指直至中继器不受手指束缚，成功放置在目标点并将中继器唤醒即可。
中继器的回收：在排爆机器人完成排爆任务后，会及时将任务已完成的消息发送给指挥中心，控制人员接收到消息之后进入现场查看并可将中继器回收。
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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种面向复杂环境的自主排爆机器人通信链路重构方法，其特征在于，步骤如下：S1，机器人利用OpenCV对中继器进行扫描，获得中继器的特征点；中继器整体外型设计为三棱锥型；
S2，将若干个关闭的中继器放置在机器人的传送带上作为中转中继器，并在机器人本体上固设一个开启的中继器作为移动中继器；
S3，机器人移动，在移动过程中，机器人的控制器实时构建三维地图，并在地图上刻画WiFi信号的分布；
S4，移动中继器实时检测机器人所处位置的信号强度，并将检测信号传输至机器人的控制器内，控制器将检测信号强度与设定的通信阈值作比较，若检测信号强度大于通信阈值A1，则机器人继续前进；若检测信号强度等于通信阈值A2，则机器人停止前进；若检测信号强度小于等于通信阈值A1且大于通信阈值A2，则机器人进行下一步，选取中转中继器的布设点；
S5，判断通信阈值A1和通信阈值A2区域之间是否有标定物，若有标定物则进行步骤S6，若没有标定物则选择通信阈值A2附近任一处作为中继器的布放点；
S6，标定标定物并选择布设点；
S7，机器人上的三指机械臂抓取中转中继器并放置到布设点，中转中继器启动与外界和移动中转器实现通信；
S8，摆放中转中继器后，机器人继续移动，并重复步骤S3-S7直至机器人到达目标点；
标定标定物的具体步骤为：S6.1.1，机器人的控制器结合构建的地图、视觉传感器和激光雷达对机器人所处环境进行三维场景重建；
S6.1.2，机器人以视觉传感器为中心、a为半径的范围对当前环境进行色彩信息提取，构造彩色图像；其中，a<4m；
S6.1.3，激光雷达扫描当前环境得到点云数据构造点云图像；
S6.1.4，控制器融合彩色图像和点云图像，提取标定物的特征，并进行标定；
选择布设点的具体步骤为：S6.2.1，激光发射器对标定物发射结构光，CMOS感光芯片捕捉标定物上的散斑图案，结合深度相机生成的点云图像得到每个标定物的深度；
S6.2.2，选择深度大的标定物所在位置作为中转中继器的布设点。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108698227B (zh) * 2018-04-24 2021-07-09 达闼机器人有限公司 云端控制的信息传输方法、机器人和组群机器人系统
CN109461179B (zh) * 2018-10-17 2021-07-09 河南科技学院 一种排爆子母机器人协作探测系统
CN110167097B (zh) * 2019-04-22 2024-02-20 北京邮电大学 基于加权度量转发和路径规划的移动机器人中继路由方法
CN110602714B (zh) * 2019-07-29 2022-06-14 广东工业大学 适应排爆机器人隧道环境作业的无线自组网信号传输方法
CN110653820B (zh) * 2019-09-29 2022-11-01 东北大学 一种结合几何约束的机器人抓取位姿估计方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102087530A (zh) * 2010-12-07 2011-06-08 东南大学 基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法
KR20110082408A (ko) * 2010-01-11 2011-07-19 경희대학교 산학협력단 적응적 위치 이동 로봇 중계기 시스템
CN103072600A (zh) * 2013-01-15 2013-05-01 西安科技大学 煤矿井下应急救援无线通信网络搭建系统及方法
CN104856720A (zh) * 2015-05-07 2015-08-26 东北电力大学 一种基于rgb-d传感器的机器人辅助超声扫描系统
WO2015139733A1 (en) * 2014-03-18 2015-09-24 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Provision of coverage for a wireless communication network by using moving base stations on robots or drones
CN204740497U (zh) * 2015-07-14 2015-11-04 天津市微卡科技有限公司 一种家用型可移动中继机器人
CN106296812A (zh) * 2016-08-18 2017-01-04 宁波傲视智绘光电科技有限公司 同步定位与建图方法
CN106687878A (zh) * 2014-10-31 2017-05-17 深圳市大疆创新科技有限公司 用于利用视觉标记进行监视的系统和方法
CN106781370A (zh) * 2016-12-05 2017-05-31 西安科技大学 基于无线通信传播特性井下救援机器人通讯节点布放方法
CN106899991A (zh) * 2017-03-08 2017-06-27 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于多机器人和高斯信号模型的自适应最优自组网方法
CN106940186A (zh) * 2017-02-16 2017-07-11 华中科技大学 一种机器人自主定位与导航方法及系统

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110082408A (ko) * 2010-01-11 2011-07-19 경희대학교 산학협력단 적응적 위치 이동 로봇 중계기 시스템
CN102087530A (zh) * 2010-12-07 2011-06-08 东南大学 基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法
CN103072600A (zh) * 2013-01-15 2013-05-01 西安科技大学 煤矿井下应急救援无线通信网络搭建系统及方法
WO2015139733A1 (en) * 2014-03-18 2015-09-24 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Provision of coverage for a wireless communication network by using moving base stations on robots or drones
CN106687878A (zh) * 2014-10-31 2017-05-17 深圳市大疆创新科技有限公司 用于利用视觉标记进行监视的系统和方法
CN104856720A (zh) * 2015-05-07 2015-08-26 东北电力大学 一种基于rgb-d传感器的机器人辅助超声扫描系统
CN204740497U (zh) * 2015-07-14 2015-11-04 天津市微卡科技有限公司 一种家用型可移动中继机器人
CN106296812A (zh) * 2016-08-18 2017-01-04 宁波傲视智绘光电科技有限公司 同步定位与建图方法
CN106781370A (zh) * 2016-12-05 2017-05-31 西安科技大学 基于无线通信传播特性井下救援机器人通讯节点布放方法
CN106940186A (zh) * 2017-02-16 2017-07-11 华中科技大学 一种机器人自主定位与导航方法及系统
CN106899991A (zh) * 2017-03-08 2017-06-27 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于多机器人和高斯信号模型的自适应最优自组网方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
煤矿救援机器人无线通信系统及布放装置研究;薛旭升;《万方学位论文》;20131007;正文1-5章 *
薛旭升.煤矿救援机器人无线通信系统及布放装置研究.《万方学位论文》.2013, *

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