CN107966150A - 基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法 - Google Patents
基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，主要包括：机器人自身位置与姿态检测、构建变电站环境地图、地图数据优、机器人定位、路网构造、局部路径规划、全局路径规划、机器人自主导航及路径中断与障碍处理。本发明采用主动蒙特卡罗粒子滤波定位算法和模板匹配算法相结合的定位算法和基于路口点与路段的多层路网算法，能够实现机器人在不同速度要求下的快速定位并能快速处理大量巡检任务需求下的全局路径优化。本发明适应性强，可在不同形状的道路上让机器人完成指定的巡检任务，能对道路上的障碍物进行有效的检测和选择性地绕行，整个过程不需要人工干预。
Description
技术领域
本发明属于先进制造与自动化领域，特别涉及到机器人控制、自主导航和电力智能巡检等应用场景，具体的说是一种基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，用于巡检机器人在变电站环境中的导航定位与路径规划。
背景技术
随着人们生活水平的不断提高，对电能的需求越来越大。变电站的数量与规模也在不断发展，变电站巡检作业也越发重要。
目前，变电站巡检作业主要由人工完成，由电力作业人员通过肉眼或手持仪器直接对各种设备进行观测与核准。由于变电站内设备数量较大，巡检工作费时费力，工人巡检工作容易出现遗漏差错，一旦对设置的检测出现差错，就会存在运行风险，对供电安全造成威胁。另外，人工巡检作业存在一定的危险性，作业人员需要实时注意自身的安全。
近年来，出现了以机器人代替人工的方式在变电站进行巡检作业。机器人配有各种检测设备，可实现自动完成对变电站设备的巡检工作，不需要人工干预，大大降低了人工作业的风险、提高巡检效率。而基于自主导航的智能巡检技术为变电站自主巡检提供了重要的技术支持。
由于变电站的环境复杂、待巡检的设备种类与数量众多。而目前的变电站巡检机器人移动方式较单一、智能化较低，巡检效率还有许多可提高的地方。
发明内容
本发明目的为了解决现有技术的不足，提供了一种基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，进一步提高变电站智能巡检机器人的作业效率与智能化。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，其特征在于按以下步骤进行：
S1、机器人自身位置与姿态检测：机器人通过激光雷达、惯性测量单元和里程计感知自身在环境中的位置和姿态；
S2、构建变电站环境地图：控制机器人在变电站中沿着道路移动，让激光雷达能扫描到所有需要进行巡检的区域，然后利用扫描到的激光雷达数据和惯性测量单元数据构建出与变电站环境匹配的地图数据；
S3、地图数据优化：通过上述步骤S2构建出的变电站环境地图存在一些扭曲和杂乱的区域，这些数据不利于后续的机器人定位处理，因此需要对地图数据进行相应的处理，消除地图的孤立点并调整扭曲变形的区域；
S4、机器人定位：包括初步定位和精确定位，初步定位：使用主动蒙特卡罗粒子滤波定位算法对机器人进行初步定位；精确定位：在初步定位的基础上，再通过模板匹配的方法实现高精度的定位；
S5、路网构造：通过对导航路线的分层描述，优化任务路径的计算，提升机器人巡检效率的同时延长机器人的运行时间；
S6、局部路径规划：通过Dijkstra算法或者A*算法计算出机器人到给定的巡检点之间的最短路径；
S7、全局路径规划：机器人在执行导航任务时，需要对所有的巡检点进行计算，求出一条经过所有的巡检位置而且路径最短的路线；
S8、机器人自主导航：包括指定位置点自主导航、指定巡检点自主导航和多巡检点自主导航；指定位置点自主导航：给出任一位置点，机器人计算出到达该位置点的路径，然后沿着此路径向目标位姿点移动；指定巡检点自主导航：给出任一巡检点，机器人计算出到达该巡检点的路径，然后沿着此路径向目标巡检点移动；多巡检点自主导航：给出所有需巡检的巡检点集合，机器人计算出经过所有巡检点的路径，然后沿着此路径依次停靠所有的巡检点；
S9、路径中断与障碍处理。
所述S1机器人自身位置与姿态检测具体步骤为：
S1.1机器人内的激光雷达扫描周围环境，激光雷达发射出的激光在物体表面反射，然后被机器人内的接收器检测到，从而计算出激光雷达自身与目标物体的距离，激光雷达以较高的频率扫描周围的环境，从而计算出机器人自身与周围环境中物体的距离，利用周围环境的特征和地图数据计算出机器人自身在地图中的位置和方向；
S1.2机器人内的惯性测量单元反馈自身姿态：惯性测量单元实时检测出机器人自身在空间中的X/Y/Z三个方向上的线加速度和角速度，根据积分初步计算出机器人自身在空间中的姿态信息；
S1.3机器人内的里程计反馈自身位姿：机器人在移动的过程中，机器人的编码器能实时反馈各个轮子转过的角度值，利用机器人左右轮子的转速计算出机器人在空间中的移动速度和旋转速度，间接计算出机器人在空间的位置和方向。
所述S3地图数据优化具体步骤为：
S3.1图像处理：设定阈值处理变电站环境地图中的噪声、杂点、边缘和色阶操作；
S3.2人工处理：调整变电站环境地图中的扭曲变形的区域和连续中断的区域操作。
所述S5路网构造为：
S5.1路口点数据层：机器人在路线与路线的交点或路线的末端点原地旋转或曲线行进；
S5.2路段数据层：相邻路口之间的路线，有固定的朝向，若路段上有待巡检的位置点，则机器人在此路段上需要按照给定的朝向前进或者后退；若路段上没有待巡检的位置点，则机器人根据实际情况自由选择朝向和移动方向；
S5.3巡检点数据层：机器人需要在巡检的位置点停止并进行巡检操作，所有的巡检的位置点都位于某条路段上。
所述S7全局路径规划具体步骤为：
S7.1找出起始点SP所在的路段L1；
S7.2找出L1的头部端点P11；
S7.3找出L2的尾部端点P12；
S7.4找出下一个巡检点NP所在的路段L2；
S7.5找出L2的头部端点P21；
S7.6找出L2的尾部端点P22；
S7.7采用Dijkstra算法或A*算法结合二叉树结构对上述各端点进行筛选，找出SP到达NP的最短路径；
S7.8重复上述操作，直到机器人能依次经过所有指定的巡检点。
所述S9路径中断与障碍处理具体步骤为：
S9.1机器人的超声波传感器或红外传感器传感设备实时检测机器人周围的环境；
S9.2检测到路径前方无法通行；
S9.3根据预设的执行策略选择“停止”、“一键反航”或“绕行”操作，如果为“停止”则执行S9.4，如果为“一键反航”则执行S9.5，如果为“绕行”则执行S9.6；
S9.4取消当前导航任务，原地待命；
S9.5取消当前导航任务，计算出一条通往充电点的路径，并按照该路径移动到充电点；
S9.6取消当前导航任务，重新计算出一条通往目标导航点的路径，并按照该路径移动到目标导航点，然后继续执行剩下的导航任务。
本发明所有的路段设置固定的参考指向。若在此路段上存在巡检点，则机器人经过此路段时需要按照参考指向给出的方向前进或者倒退。若在此路段上没有巡检点，则机器人经过此路段时将按照最小旋转量的方式自动选择朝向和移动方式。前者能确保更高的巡视精度、后者能确更高的巡视速度。
机器人在执行巡检任务的过程中，将根据不同路段的重要性进行预判，初步调控不同路段上的移动速度和导航精度，提升执行效率；精度与速度的权重关系式为：A*sin2WT+B*sin2WV＝1，其中WT为精度权重值，WV为速度权重值，A为前者的系数，B为后者的系数；机器人导航时对定位数据进行多次检测，初步预测自身的移动轨迹，并根据预测结果处理停止操作；导航部分实现机器人的“一键反航”功能，当需要的时候会直接从机器人所在的位置计算出一条通往充电点的最短路径，然后沿着这条路径向充电点移动。
本发明适应性强，可在不同形状的道路上让机器人完成指定的巡检任务，能对道路上的障碍物进行有效的检测和选择性地绕行，整个过程不需要人工干预。
附图说明
图1是本发明的变电站作业机器人所拥有的各处理单元。
图2是本发明的变电站作业机器人路网结构示意图。
图3是本发明的变电站作业机器人全局路径规划示意图。
具体实施方式
为更清楚地说明本发明的目的、文案和优点，下面结合附图对本发明的实施方式进一步详细描述。
参照图1，本发明涉及的变电站作业机器人包含如下各处理单元：
用于获取机器人在变电站环境中的位置和姿态的地图定位单元；
用于控制机器人在变电站环境中移动与旋转的运动控制单元；
用于实现机器人处理巡检任务和导航任务的自主导航单元；
用于机器人处理变电站巡检路线和移动方向的路网优化单元；
用于计算机器人执行巡检任务路线的路径规划单元；
用于机器人应对巡检路径中断的障碍处理单元。
一种基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，特征在于按以下步骤进行：
S1、机器人自身位置与姿态检测：机器人通过激光雷达、惯性测量单元和里程计感知自身在环境中的位置和姿态；
S1.1机器人内的激光雷达扫描周围环境，激光雷达发射出的激光在物体表面反射，然后被机器人内的接收器检测到，从而计算出激光雷达自身与目标物体的距离，激光雷达以较高的频率扫描周围的环境，从而计算出机器人自身与周围环境中物体的距离，利用周围环境的特征和地图数据计算出机器人自身在地图中的位置和方向；
S1.2机器人内的惯性测量单元反馈自身姿态：惯性测量单元实时检测出机器人自身在空间中的X/Y/Z三个方向上的线加速度和角速度，根据积分初步计算出机器人自身在空间中的姿态信息；
S1.3机器人内的里程计反馈自身位姿：机器人在移动的过程中，机器人的编码器能实时反馈各个轮子转过的角度值，利用机器人左右轮子的转速计算出机器人在空间中的移动速度和旋转速度，间接计算出机器人在空间的位置和方向。
S2、构建变电站环境地图：控制机器人在变电站中沿着道路移动，让激光雷达能扫描到所有需要进行巡检的区域，然后利用扫描到的激光雷达数据和惯性测量单元数据构建出与变电站环境匹配的地图数据；
S3、地图数据优化：通过上述步骤S2构建出的变电站环境地图存在一些扭曲和杂乱的区域，这些数据不利于后续的机器人定位处理，因此需要对地图数据进行相应的处理，消除地图的孤立点并调整扭曲变形的区域；基本步骤如下：
S3.1图像处理：设定阈值处理变电站环境地图中的噪声、杂点、边缘和色阶操作；
S3.2人工处理：调整变电站环境地图中的扭曲变形的区域和连续中断的区域操作。
S4、机器人定位：包括初步定位和精确定位，初步定位：使用主动蒙特卡罗粒子滤波定位算法对机器人进行初步定位；主动蒙特卡罗粒子滤波定位算法在导航与定位领域有着广泛的应用，在精度要求不高的情况下，其定位速度和效率都较高；精确定位：在初步定位的基础上，再通过模板匹配的方法实现高精度的定位；由于主动蒙特卡罗粒子滤波定位算法在精度要求较高的情况下长时间移动的过程中存在定位丢失的可能，本发明在初步定位的基础上添加一层精确定位功能。这样能同时兼顾速度与精度，极大地提升定位效率；
S5、路网构造：通过对导航路线的分层描述，优化任务路径的计算，提升机器人巡检效率的同时延长机器人的运行时间；如图2所示，路网构造如下：
S5.1路口点数据层：机器人在路线与路线的交点或路线的末端点原地旋转或曲线行进；
S5.2路段数据层：相邻路口之间的路线，有固定的朝向，若路段上有待巡检的位置点，则机器人在此路段上需要按照给定的朝向前进或者后退；若路段上没有待巡检的位置点，则机器人根据实际情况自由选择朝向和移动方向；
S5.3巡检点数据层：机器人需要在巡检的位置点停止并进行巡检操作，所有巡检的位置点都位于某条路段上。
S6、局部路径规划，通过Dijkstra或者A*算法计算出机器人到给定的巡检点之间的最短路径；
S7、全局路径规划，机器人在执行导航任务时，每次要巡检的设备数据和种类众多，为了提升巡检效率，需要对所有的巡检点进行计算，求出一条经过所有的巡检位置而且路径最短的路线；如图3所示，所述S7全局路径规划具体步骤为：
S7.1找出起始点SP所在的路段L1；
S7.2找出L1的头部端点P11；
S7.3找出L2的尾部端点P12；
S7.4找出下一个巡检点NP所在的路段L2；
S7.5找出L2的头部端点P21；
S7.6找出L2的尾部端点P22；
S7.7采用Dijkstra算法或A*算法结合二叉树结构对上述各端点进行筛选，找出SP到达NP的最短路径；
S7.8重复上述操作，直到机器人能依次经过所有指定的巡检点。
S8、机器人自主导航：包括指定位置点自主导航、指定巡检点自主导航和多巡检点自主导航；指定位置点自主导航：给出任一位置点，机器人计算出到达该位置点的路径，然后沿着此路径向目标位姿点移动；指定巡检点自主导航：给出任一巡检点，机器人计算出到达该巡检点的路径，然后沿着此路径向目标巡检点移动；多巡检点自主导航：给出所有需巡检的巡检点集合，机器人计算出经过所有巡检点的路径，然后沿着此路径依次停靠所有的巡检点；
S9、路径中断与障碍处理。具体步骤为：
S9.1机器人的超声波传感器或红外传感器传感设备实时检测机器人周围的环境；
S9.2检测到路径前方无法通行；
S9.3根据预设的执行策略选择“停止”、“一键反航”或“绕行”操作，如果为“停止”则执行S9.4，如果为“一键反航”则执行S9.5，如果为“绕行”则执行S9.6；
S9.4取消当前导航任务，原地待命；
S9.5取消当前导航任务，计算出一条通往充电点的路径，并按照该路径移动到充电点；
S9.6取消当前导航任务，重新计算出一条通往目标导航点的路径，并按照该路径移动到目标导航点，然后继续执行剩下的导航任务。
本发明有的路段设置固定的参考指向。若在此路段上存在巡检点，则机器人经过此路段时需要按照参考指向给出的方向前进或者倒退。若在此路段上没有巡检点，则机器人经过此路段时将按照最小旋转量的方式自动选择朝向和移动方式。前者能确保更高的巡视精度、后者能确更高的巡视速度。
机器人在执行巡检任务的过程中，将根据不同路段的重要性进行预判，初步调控不同路段上的移动速度和导航精度，提升执行效率；精度与速度的权重关系式为：
A*sin2WT+B*sin2WV＝1，其中WT为精度权重值，WV为速度权重值，A为前者的系数，B为后者的系数；机器人导航时对定位数据进行多次检测，初步预测自身的移动轨迹，并根据预测结果处理停止操作；导航部分实现机器人的“一键反航”功能，当需要的时候会直接从机器人所在的位置计算出一条通往充电点的最短路径，然后沿着这条路径向充电点移动。
Claims (6)
1.基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，其特征在于按以下步骤进行：
S1、机器人自身位置与姿态检测：机器人通过激光雷达、惯性测量单元和里程计感知自身在环境中的位置和姿态；
S2、构建变电站环境地图：控制机器人在变电站中沿着道路移动，让激光雷达能扫描到所有需要进行巡检的区域，然后利用扫描到的激光雷达数据和惯性测量单元数据构建出与变电站环境匹配的地图数据；
S3、地图数据优化：通过上述步骤S2构建出的变电站环境地图存在一些扭曲和杂乱的区域，这些数据不利于后续的机器人定位处理，因此需要对地图数据进行相应的处理，消除地图的孤立点并调整扭曲变形的区域；
S4、机器人定位：包括初步定位和精确定位，初步定位：使用主动蒙特卡罗粒子滤波定位算法对机器人进行初步定位；精确定位：在初步定位的基础上，再通过模板匹配的方法实现高精度的定位；
S5、路网构造：通过对导航路线的分层描述，优化任务路径的计算，提升机器人巡检效率的同时延长机器人的运行时间；
S6、局部路径规划：通过Dijkstra算法或者A*算法计算出机器人到给定的巡检点之间的最短路径；
S7、全局路径规划：机器人在执行导航任务时，需要对所有的巡检点进行计算，求出一条经过所有的巡检位置而且路径最短的路线；
S8、机器人自主导航：包括指定位置点自主导航、指定巡检点自主导航和多巡检点自主导航；指定位置点自主导航：给出任一位置点，机器人计算出到达此位置点的路径，然后沿着该路径向目标位姿点移动；指定巡检点自主导航：给出任一巡检点，机器人计算出到达此巡检点的路径，然后沿着该路径向目标巡检点移动；多巡检点自主导航：给出所有待巡检的巡检点集合，机器人计算出经过所有巡检点的路径，然后沿着该路径依次停靠所有的巡检点；
S9、路径中断与障碍处理。
2.根据权利要求1所述的基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，其特征在于：所述S1机器人自身位置与姿态检测具体步骤为：
S1.1机器人内的激光雷达扫描周围环境，激光雷达发射出的激光在物体表面反射，然后被机器人内的接收器检测到，从而计算出激光雷达自身与目标物体的距离，激光雷达以较高的频率扫描周围的环境，从而计算出机器人自身与周围环境中物体的距离，利用周围环境的特征和地图数据计算出机器人自身在地图中的位置和方向；
S1.2机器人内的惯性测量单元反馈自身姿态：惯性测量单元实时检测出机器人自身在空间中的X/Y/Z三个方向上的线加速度和角速度，根据积分初步计算出机器人自身在空间中的姿态信息；
S1.3机器人内的里程计反馈自身位姿：机器人在移动的过程中，机器人的编码器能实时反馈各个轮子转过的角度值，利用机器人左右轮子的转速计算出机器人在空间中的移动速度和旋转速度，间接计算出机器人在空间的位置和方向。
3.根据权利要求1所述的基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，其特征在于：所述S3地图数据优化具体步骤为：
S3.1图像处理：设定阈值处理变电站环境地图中的噪声、杂点、边缘和色阶操作；
S3.2人工处理：调整变电站环境地图中的扭曲变形的区域和连续中断的区域操作。
4.根据权利要求1所述的基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，其特征在于：所述S5路网构造为：
S5.1路口点数据层：机器人在路线与路线的交点或路线的末端点原地旋转或曲线行进；
S5.2路段数据层：相邻路口之间的路线，有固定的朝向，若路段上有待巡检的位置点，则机器人在此路段上需要按照给定的朝向前进或者后退；若路段上没有待巡检的位置点，则机器人根据实际情况自由选择朝向和移动方向；
S5.3巡检点数据层：机器人需要在巡检的位置点停止并进行巡检操作，所有的巡检的位置点都位于某条路段上。
5.根据权利要求1所述的基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，其特征在于：所述S7全局路径规划具体步骤为：
S7.1找出起始点SP所在的路段L1；
S7.2找出L1的头部端点P11；
S7.3找出L2的尾部端点P12；
S7.4找出下一个巡检点NP所在的路段L2；
S7.5找出L2的头部端点P21；
S7.6找出L2的尾部端点P22；
S7.7采用Dijkstra算法或A*算法结合二叉树结构对上述各端点进行筛选，找出SP到达NP的最短路径；
S7.8重复上述操作，直到机器人能依次经过所有指定的巡检点。
6.根据权利要求1所述的基于路口点和路段的变电站作业机器人路径规划及导航定位方法，其特征在于：所述S9路径中断与障碍处理具体步骤为：
S9.1机器人的超声波传感器或红外传感器传感设备实时检测机器人周围的环境；
S9.2检测到路径前方无法通行；
S9.3根据预设的执行策略选择“停止”、“一键反航”或“绕行”操作，如果为“停止”则执行S9.4，如果为“一键反航”则执行S9.5，如果为“绕行”则执行S9.6；
S9.4取消当前导航任务，原地待命；
S9.5取消当前导航任务，计算出一条通往充电点的路径，并按照该路径移动到充电点；
S9.6取消当前导航任务，重新计算出一条通往目标导航点的路径，并按照该路径移动到目标导航点，然后继续执行剩下的导航任务。
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