CN108656074A - 一种安防机器人 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种安防机器人，采用前轮转向、后轮驱动的结构形式并通过多传感器数据融合的定位方法进行运动，包括车架、前轮组件、后轮组件和转向机构，前轮组件和后轮组件分别支撑在车架的前端和后端，转向机构安装在车架的下表面。在该转向底盘中前后轮及转向器的位置布置符合阿克曼转角理论，能保证在转向时所有车轮均做纯滚动，减小转向力，从而减小电机功率，同时通过双目相机、激光雷达和差分GPS的配合使用，同时也提供了更加准确的室外定位信息。

Description

一种安防机器人
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种用于社区巡逻、带路、交互、监控、检查的安防机器人及其定位方法。
背景技术
目前机器人应用已渗透到各行业当中，但受困于成本和安全等因素，市场还未全面打开，不过国家已经开始从政策上给予大力支持。例如此前发布的“工业4.0”战略，其核心就是实现人、设备与产品的实时联通、相互识别和有效交流，从而构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。
1)安防人员年纪大，文化程度不高，预警反应迟钝，流动性比较大；
2)环境恶劣、北方寒况低温区域的巡逻、铁路桥梁值守、重点保护区巡逻等人类巡逻困难的场合，安防人员缺口大；
3)安防人员需求逐年增加，实际从业人员不足75％，缺口已达到上百万。
针对现有安防行业的困扰，研发了针对市场多种场景的安防机器人，机器人本着”安全、可靠、智能、灵活”的设计理念，意在打造最好的机器人服务平台，让智能技术真正的融入在大众的生活之中。
现有的机器人使用大功率电机，成本高，且没有减震系统，使机器人越障时产生颠簸较大，对电控件的震动较大，使之容易松脱，接触不良，另外摄像头传递的图像不平稳。其次，现有的机器人定位方法大多使用多个二维传感器获取环境信息，多个二维传感器配合使用的必然缺陷导致机器人定位精度不是很高，这样的机器人会出现在导航定位中的效果相对较差，且可拓展性也不足的问题；获取三维环境信息的三维激光成本又高。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种安防机器人，转向灵活，驱动电机功率小，同时也提供了更加准确的室外定位信息。
一种安防机器人，所述安防机器人采用前轮转向、后轮驱动的结构形式并通过多传感器数据融合的定位方法进行运动；
所述前轮转向、后轮驱动的结构形式包括：车架、前轮组件、后轮组件和转向机构；所示车架位于前轮组件和后轮组件之间，所述前轮组件和后轮组件分别支撑在车架的前端和后端，所述转向机构安装在车架的下表面；
所述前轮组件、后轮组件和转向机构的位置布置符合阿克曼转角理轮；
所述前轮组件包括左右对称设置的左前轮组件和右前轮组件，其中所述左前轮组件包括：左前轮、左前轮转向节臂、左前轮上臂和左前轮下臂；所述左前轮转向节臂一端通过连接板与左前轮的轮毂相连，另一端的上部通过上球头与左前轮上臂的一端相连，下部通过下球头与前轮下臂的一端相连；所述左前轮上臂和左前轮下臂的另一端分别与车架相连；
所述后轮组件包括左右对称设置的左后轮组件和右后轮组件，其中所述左后轮组包括：左后轮、左后轮上臂、左后轮下臂和左后轮驱动电机；所述左后轮驱动电机的动力输出轴通过连接套与左后轮的轮毂相连，为所述左后轮提供动力；立板与套装在所述连接套外的轴承的轴承座相连；所述立板的上端与左后轮上臂的一端相连，下端与左后轮下臂的一端相连；所述左后轮上臂和左后轮下臂的另一端分别与车架相连；
所述转向机构包括：两个转向万向节、两个调节杆、转向器和转向电机；所述转向电机安装在车架上，转向电机的动力通过传动套传递至固定在车架上的转向器；所述转向器的左端依次通过调节杆和转向万向节与所述左前轮组件中的左前轮转向节臂相连，右端依次通过另一个调节杆和另一个转向万向节与右前轮组件中的右前轮转向节臂相连。
进一步地，在左前轮下臂与所述车架之间设置左前轮减震器，右前轮下臂与所述车架之间设置右前轮减震器；
在左后轮下臂与车架所述车架之间设置了左后轮减震器，在右后轮下臂与所述车架之间设置右后轮减震器。
进一步地，所述上球头与所述左前轮上臂之间采用螺纹连接，通过调节螺纹连接的长度调节底盘的倾角。
进一步地，所述调节杆的两端分别与所述转向器和转向万向节之间采用螺纹连接，通过调节螺纹连接的长度调节底盘的束角。
进一步地，所述多传感器数据融合的定位方法的定位步骤如下：
步骤一：将双目相机和激光雷达联合标定，得到双目相机的内参、外参以及双目相机相对于激光雷达的旋转和平移阵以纠正双目相机的畸变偏差；
步骤二：激光雷达、双目相机和差分GPS同时采集机器人外部的二维环境信息、三维环境信息及位姿信息并传递给工控机，分别建立完整的离线二维环境栅格地图、离线三维特征环境信息及离线环境位姿信息；
步骤三：工控机对离线二维环境栅格地图和离线三维特征环境信息进行映射匹配处理，得到激光雷达和双目相机的匹配关系K1；工控机对离线三维特征环境信息和离线环境位姿信息进行映射匹配处理，得到差分GPS和双目相机的匹配关系K2；
步骤四：将激光雷达扫描的实时二维环境信息S1传递给工控机，工控机利用激光雷达和双目相机的匹配关系K1对实时二维环境信息S1进行处理，得到第一关键帧位姿信息S1′；
将差分GPS获取的机器人实时位姿信息S2传递给工控机，工控机利用差分 GPS和双目相机的匹配关系K2对机器人实时位姿信息S2进行处理，得到第二关键帧位姿信息S2′；
将双目相机扫描的实时三维环境信息S3传递给工控机；
步骤五：通过卡尔曼滤波算法对第一关键帧位姿信息S1′和第二关键帧位姿信息S2′进行融合筛选得到姿态信息S4，再将姿态信息S4与实时三维环境信息 S3进行加权处理，得到机器人的当前定位姿态信息S。
进一步地，所述映射匹配为非线性化映射匹配或局部线性映射匹配。
进一步地，所述激光雷达的扫描角度满足不能扫描到机器人本体。
进一步地，所述激光雷达、双目相机和差分GPS的扫描频率一致。
进一步地，所述差分GPS的天线安装直线与机器人偏航方向平行；若不平行，二者进行对应的坐标变换。
有益效果：
1、本发明前后轮及转向器的位置布置符合阿克曼转角理论，避免转向时路面产生对安防机器人行驶的附加阻力，避免轮胎磨损过快；并且能保证在转向时所有车轮均做纯滚动，减小转向力，从而减小电机功率；该种转向形式相比差速转向节省一个电机，大大减少了成本。
2、本发明前后轮均有减震机构，使机器人越障时车体平稳，震动小，保障电控元件的安全，使摄像头拍摄画面平稳。
3、本发明中双目相机使机器人可以获取三维环境信息，激光雷达可以获取二维环境信息，差分GPS可以获取机器人的位置信息，通过双目相机、激光雷达和GPS数据的配合使用，向机器人传达了更丰富的环境信息，解决了二维激光环境信息少，三维激光成本高的问题，并且可以在单一传感器失效的情况下另外一个传感器也能继续完成任务，能够满足室外安防机器人定位的需要，同时也提供了更加准确的室外定位信息。
4、本发明采用多样性的算法应用与双目相机结合起来，使得其对机器人定位有一定的可扩展性。
5、本发明采用非线性映射匹配或局部线性映射，是为了保证位于同一个坐标系下，并且提高了鲁棒性。
6、本发明设置激光雷达的扫描角度保证获取外部环境信息的精确性。
7、本发明激光雷达、双目相机和差分GPS的扫描频率一致，保证采集外部环境信息的精确性。
8、本发明差分GPS的天线安装直线与机器人偏航方向平行，若不平行，二者进行对应的坐标变换，保证采集外部环境信息的精确性。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为该转向底盘的主视图；
图3为该转向底盘的左视图；
图4为该转向底盘的俯视图；
图5为图2的A-A剖视图，即前轮的剖视图；
图6为图2的C-C剖视图，即后轮的剖视图；
图7为本发明的定位原理图。
其中：1－前轮、2-螺母、3-连接板、4-左前轮转向节臂、5-上球头、6-左前轮减震器、7-左前轮上臂、8-下球头、9-左前轮下臂、10-销钉、11-万向节、12-调节杆、13-转向器、14-传动套、15-转向电机、16-电机安装板、17-车架、 18-左后轮上臂、19-左后轮下臂、20-连接套、21-轴承座、22-轴承、23-立板、 24-左后轮驱动电机、25-左后轮、26-左后轮减震器。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了一种安防机器人，如图1所示，采用前轮转向、后轮驱动的结构形式并通过多传感器数据融合的定位方法进行运动。
如图2-4所示，该转向底盘包括车架17、前轮组件、后轮组件和转向机构。其中车架17位于前轮组件和后轮组件之间，前轮组件和后轮组件分别支撑在车架17的前端和后端，转向机构安装在车架17的下表面。采用该种结构转向底盘使转向时所有车轮均做纯滚动，减小转向力，从而减小电机功率；且设置有减震机构，使机器人越障时车体平稳，震动小。
在该转向底盘中前后轮及转向器的位置布置符合阿克曼转角理论，即其中β为左前轮转角，α为右前轮转角，K为两主销中心距，L 为底盘的轴距。符合阿克曼理转向特性的特点为：直线行驶时，四个车轮的轴线互相平行，而且垂直于机器人的纵向中心面；在转向行驶过程中，全部车轮绕一个瞬时中心点做圆周滚动。
转向底盘整体为左右对称的结构，下面以其中一侧为例，详细描述其各部分组成及连接关系。
前轮组件的结构如图3所示，包括对称设置的左前轮组件和右前轮组件，其左前轮组件包括左前轮1、左前轮转向节臂4、左前轮上臂7、左前轮下臂9 和左前轮减震器6，其中左前轮转向节臂4一端通过连接板3与左前轮1的轮毂相连(左前轮1的轮毂通过螺母2与连接板3固接)，另一端的上部通过上球头 5与左前轮上臂7的一端相连，下部通过下球头8与前轮下臂9的一端相连；其中上球头5与左前轮上臂7采用螺纹连接，通过调节螺纹长短可以调节底盘的倾角(即车轮与地面的倾角)。左前轮上臂7和左前轮下臂9的另一端分别通过销钉10与车架17组装在一起。为使机器人越障时车体平稳，震动小，在左前轮下臂9与车架17之间设置了左前轮减震器6，其中左前轮减震器6的一端与左前轮下臂9的中部相连，另一端斜向上与车架17相连。
后轮组件的结构如图6所示，包括对称设置的左后轮组件和右后轮组件，其左后轮组包括：左后轮25、左后轮上臂18、左后轮下臂19、左后轮驱动电机 24和左后轮减震器26。其中左后轮驱动电机24的动力输出轴通过连接套20与左后轮25的轮毂相连，用于为左后轮25提供动力，该底盘中，后轮为驱动轮，前轮是转向、从动轮。在连接套20外套装有轴承22，轴承22的轴承座21与立板23相连，立板23的上端与后轮上臂18的一端相连，下端与左后轮下臂19 的一端相连；左后轮上臂18和左后轮下臂19的另一端分别通过销钉与车架17 组装在一起。为使机器人越障时车体平稳，震动小，在左后轮下臂19与车架17 之间设置了左后轮减震器26，左后轮减震器26的一端与左后轮下臂19的中部相连，另一端斜向上与车架17相连。
转向机构的结构如图5所示，包括两个转向万向节11、两个调节杆12、转向器13和转向电机15。其中转向电机15通过电机安装板16安装在车架17上，转向电机15的动力输出轴通过传动套14与转向器13相连，转向器13固定在车架17上。转向器13的左端依次通过调节杆12和转向万向节11与左前轮组件中的转向节臂即左前轮转向节臂4相连，转向器13的右端依次通过另一个调节杆12和另一个转向万向节11与右前轮组件中的转向节臂相连。其中调节杆 12与转向器13和转向万向节11之间也均连接采用螺纹连接，通过旋转调节杆 12可以调节底盘的束角。通过底盘倾角和束角的调节可以很容易调节底盘的运行轨迹，使底盘运行轨迹能够呈直线。
如图7所示，环境识别传感器将采集的外部环境信息传递给工控机并绘制环境地图，通过相互之间的配合来判断机器人自身的位姿以及是否移动到目标的区域，通过传感器数据的配合使用可以对机器人进行良好的定位。
本发明的环境识别传感器包括：激光雷达、双目相机和差分GPS。
具体定位步骤如下：
步骤一：将双目相机和激光雷达联合标定，得到双目相机的内参、外参以及双目相机相对于激光雷达的旋转和平移阵以纠正双目相机的畸变偏差；
步骤二：将激光雷达的扫描频率设为10hz，扫描角度设置为180度；将差分GPS的定位姿频率设为10hz，天线安装直线与机器人偏航方向平行，若不平行，二者进行对应的坐标变换；将双目相机的扫描的频率同样设为10hz，双目相机的广角采用70度；
编译ORBSLAM，采用建图模式对外部信息进行离线建特征点图，激光雷达、双目相机和差分GPS同时采集机器人外部的二维环境信息、三维环境信息及位姿信息并传递给工控机，采用建图模式，分别建立完整的离线二维环境栅格地图、离线三维特征环境信息及离线环境位姿信息；
步骤三：工控机对离线二维环境栅格地图和离线三维特征环境信息进行非线性化映射匹配处理，得到激光雷达和双目相机的匹配关系K1；工控机对离线三维特征环境信息和离线环境位姿信息进行非线性化映射匹配处理，得到差分GPS和双目相机的匹配关系K2；
此处的映射匹配方法也可以采用局部线性映射匹配，需要先将离线二维环境栅格地图、离线三维特征环境信息及离线环境位姿信息进行分块处理，然后再进行局部线性映射匹配，实现功能与非线性化映射匹配相同，保证进行映射的坐标系位于同一个坐标系下；
步骤四：将匹配关系带入双目相机中，目的是为了让双目相机和其他传感器的坐标系一致，得到最终双目相机的输出结果；
在定位模式下，将激光雷达扫描的实时二维环境信息S1传递给工控机，工控机利用激光雷达和双目相机的匹配关系K1对实时二维环境信息S1进行处理，得到第一关键帧位姿信息S1′；
将差分GPS获取的机器人实时位姿信息S2传递给工控机，工控机利用差分 GPS和双目相机的匹配关系K2对机器人实时位姿信息S2进行处理，得到第二关键帧位姿信息S2′；
将双目相机扫描的实时三维环境信息S3传递给工控机；
步骤五：通过卡尔曼滤波算法对第一关键帧位姿信息S1′和第二关键帧位姿信息S2′进行融合筛选得到姿态信息S4，再将姿态信息S4与实时三维环境信息 S3进行加权处理，得到机器人的当前定位姿态信息S。
此时得到的当前定位姿态信息S较为精确。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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 (9)

1.一种安防机器人，其特征在于，所述安防机器人采用前轮转向、后轮驱动的结构形式并通过多传感器数据融合的定位方法进行运动；
所述前轮转向、后轮驱动的结构形式包括：车架(17)、前轮组件、后轮组件和转向机构；所示车架(17)位于前轮组件和后轮组件之间，所述前轮组件和后轮组件分别支撑在车架(17)的前端和后端，所述转向机构安装在车架(17)的下表面；
所述前轮组件、后轮组件和转向机构的位置布置符合阿克曼转角理轮；
所述前轮组件包括左右对称设置的左前轮组件和右前轮组件，其中所述左前轮组件包括：左前轮(1)、左前轮转向节臂(4)、左前轮上臂(7)和左前轮下臂(9)；所述左前轮转向节臂(4)一端通过连接板(3)与左前轮(1)的轮毂相连，另一端的上部通过上球头(5)与左前轮上臂(7)的一端相连，下部通过下球头(8)与前轮下臂(9)的一端相连；所述左前轮上臂(7)和左前轮下臂(9)的另一端分别与车架(17)相连；
所述后轮组件包括左右对称设置的左后轮组件和右后轮组件，其中所述左后轮组包括：左后轮(25)、左后轮上臂(18)、左后轮下臂(19)和左后轮驱动电机(24)；所述左后轮驱动电机(24)的动力输出轴通过连接套(20)与左后轮(25)的轮毂相连，为所述左后轮(25)提供动力；立板(23)与套装在所述连接套(20)外的轴承(22)的轴承座(21)相连；所述立板(23)的上端与左后轮上臂(18)的一端相连，下端与左后轮下臂(19)的一端相连；所述左后轮上臂(18)和左后轮下臂(19)的另一端分别与车架(17)相连；
所述转向机构包括：两个转向万向节(11)、两个调节杆(12)、转向器(13)和转向电机(15)；所述转向电机(15)安装在车架(17)上，转向电机(15)的动力通过传动套(14)传递至固定在车架(17)上的转向器(13)；所述转向器(13)的左端依次通过调节杆(12)和转向万向节(11)与所述左前轮组件中的左前轮转向节臂相连，右端依次通过另一个调节杆(12)和另一个转向万向节(11)与右前轮组件中的右前轮转向节臂相连。
2.如权利要求1所述的安防机器人，其特征在于，在左前轮下臂与所述车架之间设置左前轮减震器，右前轮下臂与所述车架之间设置右前轮减震器；
在左后轮下臂与车架所述车架之间设置了左后轮减震器，在右后轮下臂与所述车架之间设置右后轮减震器。
3.如权利要求1或2所述的安防机器人，其特征在于，所述上球头(5)与所述左前轮上臂(7)之间采用螺纹连接，通过调节螺纹连接的长度调节底盘的倾角。
4.如权利要求1或2所述的安防机器人，其特征在于，所述调节杆(12)的两端分别与所述转向器(13)和转向万向节(11)之间采用螺纹连接，通过调节螺纹连接的长度调节底盘的束角。
5.如权利要求1所述的安防机器人，其特征在于，所述多传感器数据融合的定位方法的定位步骤如下：
步骤一：将双目相机和激光雷达联合标定，得到双目相机的内参、外参以及双目相机相对于激光雷达的旋转和平移阵以纠正双目相机的畸变偏差；
步骤二：激光雷达、双目相机和差分GPS同时采集机器人外部的二维环境信息、三维环境信息及位姿信息并传递给工控机，分别建立完整的离线二维环境栅格地图、离线三维特征环境信息及离线环境位姿信息；
步骤三：工控机对离线二维环境栅格地图和离线三维特征环境信息进行映射匹配处理，得到激光雷达和双目相机的匹配关系K1；工控机对离线三维特征环境信息和离线环境位姿信息进行映射匹配处理，得到差分GPS和双目相机的匹配关系K2；
步骤四：将激光雷达扫描的实时二维环境信息S1传递给工控机，工控机利用激光雷达和双目相机的匹配关系K1对实时二维环境信息S1进行处理，得到第一关键帧位姿信息S1′；
将差分GPS获取的机器人实时位姿信息S2传递给工控机，工控机利用差分GPS和双目相机的匹配关系K2对机器人实时位姿信息S2进行处理，得到第二关键帧位姿信息S2′；
将双目相机扫描的实时三维环境信息S3传递给工控机；
步骤五：通过卡尔曼滤波算法对第一关键帧位姿信息S1′和第二关键帧位姿信息S2′进行融合筛选得到姿态信息S4，再将姿态信息S4与实时三维环境信息S3进行加权处理，得到机器人的当前定位姿态信息S。
6.如权利要求5所述的安防机器人，其特征在于，所述映射匹配为非线性化映射匹配或局部线性映射匹配。
7.如权利要求5所述的安防机器人，其特征在于，所述激光雷达的扫描角度满足不能扫描到机器人本体。
8.如权利要求5所述的安防机器人，其特征在于，所述激光雷达、双目相机和差分GPS的扫描频率一致。
9.如权利要求5所述的安防机器人，其特征在于，所述差分GPS的天线安装直线与机器人偏航方向平行；若不平行，二者进行对应的坐标变换。
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