CN108508900A - 一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，包括以下步骤：S1：获取待测区域的环境地图；S2：采用四叉树分割法对待测区域的环境地图进行不均匀分割，得到待测区域的非均匀栅格地图；S3：计算所述移动机器人在所述非均匀栅格地图中的位置数据，确定检测路径的起点及终点，根据人工势场法算法计算出移动机器人下一步的目标位置。本发明能够生成环境地图，环境地图的构建实时可靠；能够通过四叉树分割法得到栅格地图，实现待测区域的全覆盖或者定点检测，为后续评估墙体安全指标和建筑物维护提供了真实可靠的数据基础；通过人工势场法规划出最优路径，可以自主避障、且不受建筑物高度限制。
Description
技术领域
本发明涉及智能建造技术领域，尤其涉及一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法。
背景技术
随着经济的高速发展和人们生活水平的快速提高，越来越多的高楼大厦拔地而起。所有的高层建筑物外墙，由于建造误差和常年日晒风吹，以及大气中有害的气体和油烟等污染和化学反应的侵蚀，使得建筑物墙面产生了渗水、老化和裂纹甚至发生倾斜和移位。因此，检测建筑物墙体对判断建筑物的安全指标和建筑物维护具有很强的实际意义。
然而，目前对于建筑物墙体检测主要还是采用人工方式完成，即：检测人员通过从建筑物内部对墙体抽样检测，这种方式不到那存在整个过程检测效率不高、耗费大量人力等问题，而且由于抽样检测的覆盖范围小，存在很大的偶然性，同时对于高层建筑物甚至无法直接检测外部墙面真实情况。采用壁面移动机器人搭载墙壁检测装置进行墙壁全覆盖的或者定点检测是一个可行的方案，其最大优势在于可以全范围覆盖、不受建筑物高度限制，避免了人工检测的偶然性。
采用移动机器人进行墙体检测，墙体的环境地图是先验信息。在缺乏环境地图信息的室外墙体条件下采用移动机器人进行墙体探测，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。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。但是目前在面向智能建造领域的墙壁检测环节中缺乏一种可靠的环境地图构建和路径规划方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种能够自主避障的壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，包括以下步骤：
S1：获取待测区域的环境地图；
S2：获取非均匀栅格地图：确定最小分割值，采用四叉树分割法对所述待测区域的环境地图进行不均匀分割，得到由若干个栅格构成的待测区域的非均匀栅格地图，所述栅格包括空白栅格、障碍物栅格和部分包含障碍物的混合栅格三种属性值；
S3：规划检测路径：计算所述移动机器人在所述非均匀栅格地图中的位置数据，确定检测路径的起点及终点；判断与当前栅格相连通的空白栅格是否是所述终点所在的栅格，若是，所述移动机器人的下一目标位置是所述终点所在的栅格，检测路径规划结束；否则，根据人工势场法算法分别计算与当前栅格连通的空白栅格在势能场作用下受到的合力，计算合力的公式是：
Fatt(q)＝ηρg；
Ftotal＝Fatt(q)+Frep(q)＝Fatt(q)nRG+Freq1(q)nOR+Freq2(q)nRG；
其中，Fatt(q)为引力，Frep(q)为斥力，Ftotal为合力，nOR为沿着障碍物指向当前位置点的方向，nRG为沿着机器人指向目标位置点的方向，η为引力场增益系数，ρg为当前位置点到目标位置点的距离，ρb为当前位置点到障碍物的距离，k为斥力场增益系数，a＞0，为预设系数，ρ0为预设阈值，Frep1(q)为沿着障碍物指向当前位置点的方向的斥力，Frep2(q)为沿着机器人指向目标位置点的方向的斥力；
根据起点和终点在环境地图内的坐标计算从起点到终点的单位向量计算Ftotal在单位向量上的分力比较每个空白栅格得到的分力的大小，取得最大分力所对应的空白栅格的几何中心即为所述移动机器人下一步的目标位置。
作为优选的技术方案，所述环境地图为二维平面坐标系地图，包含待测区域的边界和待测区域内部的障碍物边界。
作为优选的技术方案，步骤S1中获取环境地图的方法是：移动机器人进入待测区域，绕待测区域的边界行驶，通过搭载的陀螺仪、加速度传感器、气压计、激光测距雷达获取多个环境信息，并将所述环境信息融合，生成待测区域的环境地图。
作为优选的技术方案，所述最小分割值大于等于所述移动机器人长度的两倍。
作为优选的技术方案，步骤S2中，采用四叉树分割法对所述待测区域的环境地图进行不均匀分割的方法是：将所述环境地图沿X轴和Y轴四等分为四个一级栅格，判断所述一级栅格的属性值，若所述栅格是空白栅格或障碍物栅格，所述栅格不再分割；若所述栅格是混合栅格，判断所述混合栅格的尺寸是否小于等于最小分割值，若是，所述混合栅格不再分割，并加入障碍物栅格集，否则所述混合栅格继续分割，直至最新分割的栅格的尺寸小于等于最小分割值，则分割结束其中，分割得到的空白栅格加入空白栅格集，障碍物栅格加入障碍物栅格集。
作为优选的技术方案，所述移动机器人在所述非均匀栅格地图中的位置数据包括所述移动机器人当前的位置坐标、姿态角及行进速度。
作为优选的技术方案，与当前栅格连通的栅格是与当前栅格相邻且共用一条边或与当前栅格有公共点的栅格。
作为优选的技术方案，还包括接收局部代价地图，实时更新环境地图中的新增障碍物；通过局部代价地图生成局部路径规划，并修正全局路径规划的步骤。
由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：本发明能够通过壁面移动机器人自身搭载的传感器获取周围环境信息，生成环境地图，环境地图的构建实时可靠；通过四叉树分割法得到非均匀栅格地图，可以实现待测区域的全覆盖或者定点检测，对待测区域的环境掌握更加精确，为后续评估墙体安全指标和建筑物维护提供了真实可靠的数据基础；通过采用人工势场法规划出最优路径，可以自主避障、且不受建筑物高度限制。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的工作流程图；
图2是本发明实施例中对环境地图进行一次分割的示意图；
图3是本发明实施例中分割完成得到的栅格地图的示意图；
图4是本发明实施例中当前栅格连通的空白栅格在人工势能场作用下受到的合力的示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，包括以下步骤：
S1：获取待测区域的环境地图，其方法是：移动机器人进入待测区域，绕待测区域的边界行驶，通过搭载的陀螺仪、加速度传感器、气压计、激光测距雷达获取多个环境信息，并将环境信息融合，生成待测区域的环境地图，其中，环境地图为二维平面坐标系地图，包含待测区域的边界和待测区域内部的障碍物边界。
S2：获取非均匀栅格地图：首先，确定最小分割值，优选的，最小分割值大于等于移动机器人长度的两倍。
其次，采用四叉树分割法对待测区域的环境地图进行不均匀分割，得到由若干个栅格构成的待测区域的非均匀栅格地图，其中，栅格包括空白栅格、障碍物栅格和部分包含障碍物的混合栅格三种属性值，其具体分割方法是：将所述环境地图沿X轴和Y轴四等分为四个一级栅格，判断所述一级栅格的属性值，若所述栅格是空白栅格或障碍物栅格，所述栅格不再分割；若所述栅格是混合栅格，判断所述混合栅格的尺寸是否小于等于最小分割值，若是，所述混合栅格不再分割，并加入障碍物栅格集，否则所述混合栅格继续分割，直至最新分割的栅格的尺寸小于等于最小分割值，则分割结束其中，分割得到的空白栅格加入空白栅格集，障碍物栅格加入障碍物栅格集。
S3：规划检测路径：首先，计算所述移动机器人在所述非均匀栅格地图中的位置数据，包括移动机器人当前的位置坐标、姿态角及行进速度，确定检测路径的起点及终点；其次，判断与当前栅格相连通的空白栅格是否是终点所在的栅格，若是，移动机器人的下一目标位置是终点所在的栅格，检测路径规划结束；否则，根据人工势场法算法分别计算与当前栅格连通的空白栅格在势能场作用下受到的合力，计算合力的公式是：
Fatt(q)＝ηρg；
Ftotal＝Fatt(q)+Frep(q)＝Fatt(q)nRG+Freq1(q)nOR+Freq2(q)nRG；
其中，Fatt(q)为引力，Frep(q)为斥力，Ftotal为合力，nOR为沿着障碍物指向当前位置点的方向，nRG为沿着机器人指向目标位置点的方向，η为引力场增益系数，ρg为当前位置点到目标位置点的距离，ρb为当前位置点到障碍物的距离，k为斥力场增益系数，a＞0，为预设系数，ρ0为预设阈值，Frep1(q)为沿着障碍物指向当前位置点的方向的斥力，Frep2(q)为沿着机器人指向目标位置点的方向的斥力；
根据起点和终点在环境地图内的坐标计算从起点到终点的单位向量计算Ftotal在单位向量上的分力比较每个空白栅格得到的分力的大小，取得最大分力所对应的空白栅格的几何中心即为所述移动机器人下一步的目标位置。
其中，与当前栅格连通的栅格是指与当前栅格相邻且共用一条边或与当前栅格有公共点的栅格。
本方法还包括接收局部代价地图，实时更新环境地图中的新增障碍物；通过局部代价地图生成局部路径规划，并修正全局路径规划的步骤。
下面以具体实例对本发明做出具体说明：
移动机器人上搭载了陀螺仪、加速度传感器、气压计、激光测距雷达、墙壁检测传感器及计算机；陀螺仪、加速度传感器、气压计、激光测距雷达分别与计算机电连接或通信连接。
移动机器人进入待测区域，绕待测区域的边界行驶，通过搭载的陀螺仪、加速度传感器、气压计、激光测距雷达获取多个环境信息，并将环境信息融合，生成待测区域的环境地图。
如图2所示出的是通过四叉树分割法将环境地图进行分割，一次分割后得到的四个一级栅格，分别是栅格1、栅格2、栅格3和栅格4，对得到的栅格进行判断，若得到混合栅格，判断该混合栅格的尺寸是否小于或者等于最小分割值，是则分割结束，否则继续进行分割，直到得到的最新栅格的尺寸小等于最小分割值。其中，得到的空白栅格放入空白的集合F，障碍物栅格放入集合O；图2中，栅格1、栅格2、栅格3及栅格4均为混合栅格，即当前栅格的一部分为障碍物，需要继续分割。
最终分割完成的地图。如图3所示。
如图4所示，进行路径规划时，栅格1是移动机器人的当前位置，以栅格1作为检测路径的起点，栅格2、栅格3及栅格4是与栅格1相连通的空白栅格，且都不是终点所在的栅格，以人工势能场算法计算当栅格2，栅格3和栅格4在势能场作用下受的合力分别为Ft2，Ft3和Ft4，根据起点和终点环境地图内的坐标计算从起点到终点的单位向量利用公式计算Ft2，Ft3和Ft4在单位向量上的分力Fc2，Fc3和Fc4，比较Fc2，Fc3和Fc4的大小(包含正负号)，得到最大的分力对应的栅格为栅格2，故栅格2的几何中心即为移动机器人下一步的目标位置，移动机器人向下一步的目标位置前进。
重复上步骤，直至移动机器人所在的栅格为终点所在的栅格。
将移动机器人的起点与终点之间经过的每个目标位置一次连接起来，即可得到移动机器人的检测路径图。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (8)
1.一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取待测区域的环境地图；
S2：获取非均匀栅格地图：确定最小分割值，采用四叉树分割法对所述待测区域的环境地图进行不均匀分割，得到由若干个栅格构成的待测区域的非均匀栅格地图，所述栅格包括空白栅格、障碍物栅格和部分包含障碍物的混合栅格三种属性值；
S3：规划检测路径：计算所述移动机器人在所述非均匀栅格地图中的位置数据，确定检测路径的起点及终点；判断与当前栅格相连通的空白栅格是否是所述终点所在的栅格，若是，所述移动机器人的下一目标位置是所述终点所在的栅格，检测路径规划结束；否则，根据人工势场法算法分别计算与当前栅格连通的空白栅格在势能场作用下受到的合力，计算合力的公式是：
Fatt(q)＝ηρg；
Ftotal＝Fatt(q)+Frep(q)＝Fatt(q)nRG+Freq1(q)nOR+Freq2(q)nRG；
其中，Fatt(q)为引力，Frep(q)为斥力，Ftotal为合力，nOR为沿着障碍物指向当前位置点的方向，nRG为沿着机器人指向目标位置点的方向，η为引力场增益系数，ρg为当前位置点到目标位置点的距离，ρb为当前位置点到障碍物的距离，k为斥力场增益系数，a＞0，为预设系数，ρ0为预设阈值，Frep1(q)为沿着障碍物指向当前位置点的方向的斥力，Frep2(q)为沿着机器人指向目标位置点的方向的斥力；
根据起点和终点在环境地图内的坐标计算从起点到终点的单位向量计算Ftotal在单位向量上的分力比较每个空白栅格得到的分力的大小，取得最大分力所对应的空白栅格的几何中心即为所述移动机器人下一步的目标位置。
2.如权利要求1所述的一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，其特征在于：所述环境地图为二维平面坐标系地图，包含待测区域的边界和待测区域内部的障碍物边界。
3.如权利要求1所述的一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，其特征在于：步骤S1中获取环境地图的方法是：移动机器人进入待测区域，绕待测区域的边界行驶，通过搭载的陀螺仪、加速度传感器、气压计、激光测距雷达获取多个环境信息，并将所述环境信息融合，生成待测区域的环境地图。
4.如权利要求1所述的一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，其特征在于：所述最小分割值大于等于所述移动机器人长度的两倍。
5.如权利要求1所述的一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，其特征在于：步骤S2中，采用四叉树分割法对所述待测区域的环境地图进行不均匀分割的方法是：将所述环境地图沿X轴和Y轴四等分为四个一级栅格，判断所述一级栅格的属性值，若所述栅格是空白栅格或障碍物栅格，所述栅格不再分割；若所述栅格是混合栅格，判断所述混合栅格的尺寸是否小于等于最小分割值，若是，所述混合栅格不再分割，并加入障碍物栅格集，否则所述混合栅格继续分割，直至最新分割的栅格的尺寸小于等于最小分割值，则分割结束其中，分割得到的空白栅格加入空白栅格集，障碍物栅格加入障碍物栅格集。
6.如权利要求1所述的一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，其特征在于：所述移动机器人在所述非均匀栅格地图中的位置数据包括所述移动机器人当前的位置坐标、姿态角及行进速度。
7.如权利要求1所述的一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，其特征在于：与当前栅格连通的栅格是与当前栅格相邻且共用一条边或与当前栅格有公共点的栅格。
8.如权利要求1所述的一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法，其特征在于：还包括接收局部代价地图，实时更新环境地图中的新增障碍物；通过局部代价地图生成局部路径规划，并修正全局路径规划的步骤。
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| PB01 | Publication | ||
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |