CN110082782A - 一种危化品园区巡检系统及其实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种危化品园区巡检系统及其实现方法，系统包括机器人本体、云端系统和移动终端，方法包括：对机器人本体进行远程巡检控制；通过机器人本体获取园区内的监控数据；根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告。本发明首先通过机器人本体采集园区内的监控数据，然后对监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告；本发明还能通过云端系统和移动终端对机器人本体进行远程控制，相较于现有的人工巡检方式，本发明提高了巡检的实时性和效率，降低了人工成本，可广泛应用于工业监测技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及工业监测技术领域，尤其是一种危化品园区巡检系统及其实现方法。
背景技术
目前，国内的化工园区风险管控和安全隐患排查采用的主要办法是巡视员或维修工的定期巡查。随着信息化的飞速发展和生产数据的日积月累，传统的管理方式和人工徒步巡查记录模式已不能满足现代企业的发展要求，人为惰性导致巡检不到位、巡检不专心有可能会造成严重后果。对危险源的实时监控、对生产信息的实时采集、数据统计和查询共享化已成为现代企业保证工作质量、提高工作效率、降低生产成本的必然管理方式。目前我国某些重点化工园区的安全防护体系建设，如视频监控、人员定期巡逻等，虽然一定程度上能够监测园区的情况，但是仍存在不能24小时高频度巡查、不能远程获取现场泄露气体浓度、不能保障近场人员安全等重大弊端。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种效率高且实时性高的危化品园区巡检系统及其实现方法。
第一方面，本发明实施例提供了一种危化品园区巡检系统，包括：
机器人本体，用于采集园区内的监控数据，所述监控数据包括但不限于环境图片数据、环境视频数据、红外摄像数据、风向风速数据、环境气体浓度数据、环境温度数据和环境湿度数据；
云端系统，用于对机器人本体采集到的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告，并对机器人本体进行远程巡检控制；所述数据分析包括但不限于危化品泄露图像识别、红外线温度异常识别和有毒有害气体识别；
移动终端，用于获取云端系统生成的园区巡检结果报告，并对机器人本体进行远程巡检控制。
进一步，所述机器人本体包括：
图像采集模块，用于实时拍摄园区内巡检区域图片和视频数据；
和/或，气体检测模块，用于实时获取园区内的易燃易爆有毒气体的浓度数据；
和/或，温湿度感应模块，用于实时获取园区内的环境温度检测数据和环境湿度检测数据；
和/或，风速风向采集模块，用于实时获取园区内的风速检测数据和风向检测数据。
进一步，所述机器人本体还包括：
AGV运动模块，用于根据云端系统和/或移动终端发送的远程巡检控制信号，驱动机器人本体移动至巡检区域；
和/或，超声雷达模块，用于获取机器人本体在行进路线中接收的障碍物信号；
和/或，导航模块，用于为机器人本体生成导航路线。
进一步，所述云端系统包括：
危化品泄露图像识别模块，用于根据机器人本体获取的环境图片数据和环境视频数据进行图像特征识别，根据图像特征识别结果生成危化品泄露巡检结果；
红外线温度异常识别模块，用于根据机器人本体获取的红外摄像数据对固体危化品的表面温度进行识别，得到固体危化品的表面温度识别结果；
有毒有害气体识别模块，用于根据机器人本体获取的环境气体浓度数据，生成有毒有害气体的识别结果。
第二方面，本发明实施例还提供了一种危化品园区巡检系统的实现方法，包括以下步骤：
对机器人本体进行远程巡检控制；
通过机器人本体获取园区内的监控数据，所述监控数据包括但不限于环境图片数据、环境视频数据、红外摄像数据、风向风速数据、环境气体浓度数据、环境温度数据和环境湿度数据；
根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告；所述数据分析包括但不限于危化品泄露图像识别、红外线温度异常识别和有毒有害气体识别。
进一步，所述根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告这一步骤，包括以下步骤：
根据环境图片数据和环境视频数据，提取园区内的存储容器破损特征、固体外露特征和液体外露特征；
根据存储容器破损特征，识别容器外表缺口；
根据固体外露特征，识别固体形态和固体颜色；
根据液体外露特征，识别液体痕迹和液体形态；
根据识别到的容器外表缺口、固体形态、固体颜色、液体痕迹和液体形态，通过图像匹配算法生成危化品泄露巡检结果。
进一步，所述根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告这一步骤，包括以下步骤：
根据环境气体浓度数据，生成园区环境中的有毒有害气体的总体识别结果；
判断有毒有害气体的总体识别结果是否高于第一阈值，若是，则确定园区环境中发生气体泄露，并执行下一步骤；反之，则确定园区环境中未发生气体泄露；
根据环境气体浓度数据，识别园区环境中的泄露气体的类型和浓度。
进一步，还包括以下步骤：
根据机器人本体的巡检移动数据生成导航路线；
根据巡检过程中获取的障碍物信号进行自动避障。
进一步，所述根据机器人本体的巡检移动数据生成导航路线这一步骤，包括以下步骤：
获取机器人本体的里程计数据和激光扫描数据；
根据里程计数据构建机器人本体的运动模型；
根据激光扫描数据和运动模型构建机器人本体的位置观测模型；
根据位置观测模型对机器人本体进行位置定位；
根据位置定位的结果，构建栅格地图；
根据栅格地图生成导航路线。
进一步，所述根据巡检过程中获取的障碍物信号进行自动避障这一步骤，包括以下步骤：
根据障碍物信号构建机器人本体周围的环境模型；
根据环境模型机器人本体的位置与障碍物的位置之间的目标位置模型；
根据目标位置模型对机器人本体进行运动控制。
上述本发明实施例中的一个或多个技术方案具有如下优点：本发明的实施例包括机器人本体、云端系统和移动终端，本发明首先通过机器人本体采集园区内的监控数据，然后对监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告；本发明还能通过云端系统和移动终端对机器人本体进行远程控制，相较于现有的人工巡检方式，本发明提高了巡检的实时性和效率，降低了人工成本。
附图说明
图1为本发明实施例的整体步骤流程图；
图2为本发明实施例机器人本体的自动导航的步骤流程图；
图3为本发明实施例机器人本体的自动避障的步骤流程图；
图4为本发明实施例的系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步解释和说明。对于本发明实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
本发明实施例提供了一种危化品园区巡检系统，包括：
机器人本体，用于采集园区内的监控数据，所述监控数据包括但不限于环境图片数据、环境视频数据、红外摄像数据、风向风速数据、环境气体浓度数据、环境温度数据和环境湿度数据；
云端系统，用于对机器人本体采集到的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告，并对机器人本体进行远程巡检控制；所述数据分析包括但不限于危化品泄露图像识别、红外线温度异常识别和有毒有害气体识别；
移动终端，用于获取云端系统生成的园区巡检结果报告，并对机器人本体进行远程巡检控制。
进一步作为优选的实施方式，所述机器人本体包括：
图像采集模块，用于实时拍摄园区内巡检区域图片和视频数据；
和/或，气体检测模块，用于实时获取园区内的易燃易爆有毒气体的浓度数据；
和/或，温湿度感应模块，用于实时获取园区内的环境温度检测数据和环境湿度检测数据；
和/或，风速风向采集模块，用于实时获取园区内的风速检测数据和风向检测数据。
进一步作为优选的实施方式，所述机器人本体还包括：
AGV运动模块，用于根据云端系统和/或移动终端发送的远程巡检控制信号，驱动机器人本体移动至巡检区域；
和/或，超声雷达模块，用于获取机器人本体在行进路线中接收的障碍物信号；
和/或，导航模块，用于为机器人本体生成导航路线。
进一步作为优选的实施方式，所述云端系统包括：
危化品泄露图像识别模块，用于根据机器人本体获取的环境图片数据和环境视频数据进行图像特征识别，根据图像特征识别结果生成危化品泄露巡检结果；
红外线温度异常识别模块，用于根据机器人本体获取的红外摄像数据对固体危化品的表面温度进行识别，得到固体危化品的表面温度识别结果；
有毒有害气体识别模块，用于根据机器人本体获取的环境气体浓度数据，生成有毒有害气体的识别结果。
参照图1，本发明实施例还提供了一种危化品园区巡检系统的实现方法，包括以下步骤：
对机器人本体进行远程巡检控制；
通过机器人本体获取园区内的监控数据，所述监控数据包括但不限于环境图片数据、环境视频数据、红外摄像数据、风向风速数据、环境气体浓度数据、环境温度数据和环境湿度数据；
根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告；所述数据分析包括但不限于危化品泄露图像识别、红外线温度异常识别和有毒有害气体识别。
进一步作为优选的实施方式，所述根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告这一步骤，包括以下步骤：
根据环境图片数据和环境视频数据，提取园区内的存储容器破损特征、固体外露特征和液体外露特征；
根据存储容器破损特征，识别容器外表缺口；
根据固体外露特征，识别固体形态和固体颜色；
根据液体外露特征，识别液体痕迹和液体形态；
根据识别到的容器外表缺口、固体形态、固体颜色、液体痕迹和液体形态，通过图像匹配算法生成危化品泄露巡检结果。
具体地，本实施例的危化品图像泄漏巡检过程，关键是“识别特征”。本实施例通过界定危化品泄漏现场的图像特征，如存储容器外表，固体外露的形态、产生的颜色变化，液体泄漏痕迹等等。然后通过机器人本体上设置的双目摄像头，进行现场图像采集，通过云端系统的比较算法，匹配这些特征，即可判断出现场危化品泄露情况。而后台算法也通过不断识别这些外部特征数据，不断修正自己的识别特征，在大量数据的支撑下，使整体识别更准确。
进一步作为优选的实施方式，所述根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告这一步骤，包括以下步骤：
根据环境气体浓度数据，生成园区环境中的有毒有害气体的总体识别结果；
判断有毒有害气体的总体识别结果是否高于第一阈值，若是，则确定园区环境中发生气体泄露，并执行下一步骤；反之，则确定园区环境中未发生气体泄露；
根据环境气体浓度数据，识别园区环境中的泄露气体的类型和浓度。
具体地，本实施例的有毒有害气体检测方案关键在3个传感器，分别是“气体电化学传感器”、“风速风向传感器”和“温湿度传感器”。分别用于检测园区总体是否存在有毒、易燃、有害气体泄漏，然后确定某些特定种类气体，泄漏的气体名称、浓度，并利用风速风向传感器了解泄漏气体传播方向，大致推测泄露点位置等。其中，气体电化学传感器要按照园区所存储的危化气体类型选配，如硫化氢、一氧化碳、氰化物、氨气等，可根据实际情况配置一种或多种。
进一步作为优选的实施方式，还包括以下步骤：
根据机器人本体的巡检移动数据生成导航路线；
根据巡检过程中获取的障碍物信号进行自动避障。
进一步作为优选的实施方式，所述根据机器人本体的巡检移动数据生成导航路线这一步骤，包括以下步骤：
获取机器人本体的里程计数据和激光扫描数据；
根据里程计数据构建机器人本体的运动模型；
根据激光扫描数据和运动模型构建机器人本体的位置观测模型；
根据位置观测模型对机器人本体进行位置定位；
根据位置定位的结果，构建栅格地图；
根据栅格地图生成导航路线。
具体地，本实施例的巡检机器人的自动导航主要为室外导航，运用多种机器人导航技术综合进行定位、路线规划和避障。
如图2所示，本实施例基于自然环境的SLAM激光雷达建图方法，利用机器人在运动过程中通过编码器结合IMU计算得到里程计信息，运用机器人的运动模型得到机器人的位姿初估计；然后通过机器人装载的激光传感器获取的激光数据，以及激光扫描得到的观测模型，来对机器人位姿进行精确修正，得到机器人的精确定位，最后在精确定位的基础上，将激光数据添加到栅格地图中，反复如此，机器人在环境中运动，最终完成整个场景地图的构建。
进一步作为优选的实施方式，所述根据巡检过程中获取的障碍物信号进行自动避障这一步骤，包括以下步骤：
根据障碍物信号构建机器人本体周围的环境模型；
根据环境模型机器人本体的位置与障碍物的位置之间的目标位置模型；
根据目标位置模型对机器人本体进行运动控制。
如图3所示，具体地，本实施例的雷达避障模块控制系统通过导航模块建立全局路径规划，搭建工作环境(建模算法)。之后将建模数据反馈到机器人位置通讯与处理模块，建立目标点与位置模型。激光雷达传感器通过实时传送机器人行进数据，与目标点与窗口模型进行匹配，然后通过运动控制模块调整机器人行进路径、方向、角度等，完成智能避障过程。
本实施例为了巡检机器人能够正确对环境地图建模、自动导航、避障以及应对复杂多变的室外环境，机器人配备了多种探测仪及传感器，包括GPS模块、超声波模块、红外线模块、视觉模块、激光模块以及惯导模块等。首先巡检机器人会通过激光模块和视觉模块，在SLAM算法下完成园区的地图绘制。当巡检机器人接收到工作指令后，会确定三个指标：1)、机器人目前所处位置；2)、目的地所在位置；3)、规划移动路径。其中GPS模块通过与GPS卫星通信，确定机器人的物理位置；超声波模块主要用于探测路径上的障碍物，以保障及时躲避；红外线模块同样用于辅助探测路径上的干扰物；激光模块和视觉模块共同工作以确定巡检机器人工作路径周边环境情况；惯导模块则通过惯性精确定位巡检机器人的位置和移动距离。
参照图4，下面以FLIR红外摄像头等装置为例，详细描述本发明一种危化品园区巡检系统的实现方法的整体实施步骤包括：
1、机器人本体通过高清光学摄像头来拍摄环境图片及视频数据，并通过通信天线将数据传送到云端系统进行统一分类处理。
2、通过FLIR红外摄像头拍摄区域内环境红外摄像图片，利用通信天线将图像传入云端系统的图像传输模块存储。
3、通过风速风向采集模块将园区内风向、风速等数据通过通信天线传入云端系统。
4、通过气体检测模块将检测到的空气有毒/有害气体总浓度，某几种特定气体类型，浓度通过通信天线传入云端系统的有毒有害气体识别模块。
5、通过温湿度感应模块获取环境温度与湿度，通过通信天线传入云端系统。
6、机器人自身GPS位置传感器接收机器人实时定位，并通过通信天线传送到导航模块。
7、机器人超声雷达模块将机器人周围的环境信息传递给导航模块。
8、通过将光学图像与红外线图像分别处理，传送给红外线温度异常识别模块。红外线温度异常识别模块根据特征计算算法识别传送过来的图像是否有异常。
9、图像分析系统分析出异常数据情况，并将异常数据传送到报警系统。
10、有毒有害气体识别模块将气体检测分析结果传送给报警系统。
11、导航模块利用接收的位置及机器人周围环境数据，自动建立巡检地图，并规划巡检路线，通过通信天线模块控制底盘运动模块工作。
12、报警模块将相关报警信息打包整合，发送到机器人语音播放模块，机器人播放报警信息。
下面分别以机器人巡检过程和巡检数据传输过程为例，详细描述本发明一种危化品园区巡检系统的实现方法：
A.机器人巡检过程：
1、云端系统或移动终端下达巡检任务，包括任务执行机器人选择、巡检路线选择、数据上传间隔时间设定等。
2、巡检机器人自动规划最优路径，自动导航，抵达巡检目标区域。
3、在目标区域，利用双目摄像头、红外线摄像头进行环境图像、红外线图像采集；利用气体检测传感器、风向/风速传感器检测目标区域气体类型、浓度、扩散方向、扩散速度等。
4、机器人将收集的数据利用无线传输模块将数据传送到云端系统。
5、云端系统根据传输的数据进行实时分析，并得出结果。
6、云端系统根据数据分析情况发出警报，并生成报告。
B.巡检数据传输过程：
1、园区安全监控员登陆云端系统，然后进入巡检系统主页面。选择新建巡检任务，设置值班机器人、目标巡检区域、数据上传时间间隔等。
2、巡检机器人通过自身NB-IOT数据接收模块收到巡检任务命令，获得目标巡检区域位置信息；通过云端系统路的路径规划算法，计算最优路径；云端系统发出导航命令，机器人根据命令导航行进。
3、机器人达到指定区域，利用自身双目摄像头拍摄现场环境图像、视频；红外线摄像头拍摄危化品堆放区温度情况；机器人自身气体检测传感器检测空气有毒/有害气体总浓度，某几种特定气体类型和浓度；风向/风速传感器采集园区风向、风速数据，获取气体扩散方向与速度；环境温度/湿度传感器获取环境温度与湿度，实时监控园区安全状态。
4、巡检机器人通过图像摄像头、红外线摄像头收集的图像、视频信息，经过图像筛选算法、特征比对算法，进行深度学习，将获取到的图像数据自动汇聚到系统“机器人学习数据库”，提高机器人识别准确性与智能性；通过气体检测传感器获取的气体类型、浓度等数据，根据后台比对算法，比对当前浓度是否超标，并计算哪些气体超标、超标多少等数据。
5、当数据收集值超过预警值，云端系统则自动报警，并生成详细报告。根据风向与风速数据，云端系统可自动操控机器人处理，或者人工根据实际情况远程操作处理，同时还可以方便园区安全监控员现场人工处理。
综上所述，本发明一种危化品园区巡检系统及其实现方法具有以下优点：
1、本发明通过机器人本体上的图像采集模块、气体检测模块、温湿度感应模块和风速风向采集模块对园区进行实时巡检，相较于现有的人工巡检方式，本发明提高了巡检的实时性和效率，降低了人工成本。
2、机器人的轮式底盘能够满足一般性的室内仓库、室外园区的沥青马路、草坪、碎石路，可以跨越一定深度的涉水、爬坡等障碍，可以广泛的应用于现有的大、中、小型危化品仓储园区。
3、本发明的机器人能够代替人工进行有毒、易燃气液体泄露的检查，通过机器人身上挂载的有害气体探测器，机器人可以迅速了解泄露的气体类别、浓度和大致位置。对于固态危化品，最值得关注的是化学品的稳定性，一般表现在物料的温度上，机器人的红外成像仪可以不断观测并对比热量变化，进而得到固态危化品的异常信号，捕捉到的异常信号将会被及时上报到云端系统，以提早遏制住险情。
4、机器人采用电池供电，可以保证24小时不间断巡检，远远高于人工效率，可以有效防范危化品的泄露。除了效率的提升，巡检机器人的运用还可以替代人工以保障人身安全，对于已经泄露的位置，随时有爆炸或闪燃的危险，机器人的智能检测和图像回传使得人员不必再进入危险区域。
5、机器人采用的4G技术可以便捷、方便地与云端系统通信，能够实时上报险情或按需回传现场影响。当园区有条件时，也可以架设Wifi热点，通过Wifi上传信息。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种危化品园区巡检系统，其特征在于：包括：
机器人本体，用于采集园区内的监控数据，所述监控数据包括但不限于环境图片数据、环境视频数据、红外摄像数据、风向风速数据、环境气体浓度数据、环境温度数据和环境湿度数据；
云端系统，用于对机器人本体采集到的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告，并对机器人本体进行远程巡检控制；所述数据分析包括但不限于危化品泄露图像识别、红外线温度异常识别和有毒有害气体识别；
移动终端，用于获取云端系统生成的园区巡检结果报告，并对机器人本体进行远程巡检控制。
2.根据权利要求1所述的一种危化品园区巡检系统，其特征在于：所述机器人本体包括：
图像采集模块，用于实时拍摄园区内巡检区域图片和视频数据；
和/或，气体检测模块，用于实时获取园区内的易燃易爆有毒气体的浓度数据；
和/或，温湿度感应模块，用于实时获取园区内的环境温度检测数据和环境湿度检测数据；
和/或，风速风向采集模块，用于实时获取园区内的风速检测数据和风向检测数据。
3.根据权利要求2所述的一种危化品园区巡检系统，其特征在于：所述机器人本体还包括：
AGV运动模块，用于根据云端系统和/或移动终端发送的远程巡检控制信号，驱动机器人本体移动至巡检区域；
和/或，超声雷达模块，用于获取机器人本体在行进路线中接收的障碍物信号；
和/或，导航模块，用于为机器人本体生成导航路线。
4.根据权利要求1所述的一种危化品园区巡检系统，其特征在于：所述云端系统包括：
危化品泄露图像识别模块，用于根据机器人本体获取的环境图片数据和环境视频数据进行图像特征识别，根据图像特征识别结果生成危化品泄露巡检结果；
红外线温度异常识别模块，用于根据机器人本体获取的红外摄像数据对固体危化品的表面温度进行识别，得到固体危化品的表面温度识别结果；
有毒有害气体识别模块，用于根据机器人本体获取的环境气体浓度数据，生成有毒有害气体的识别结果。
5.一种危化品园区巡检系统的实现方法，其特征在于：包括以下步骤：
对机器人本体进行远程巡检控制；
通过机器人本体获取园区内的监控数据，所述监控数据包括但不限于环境图片数据、环境视频数据、红外摄像数据、风向风速数据、环境气体浓度数据、环境温度数据和环境湿度数据；
根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告；所述数据分析包括但不限于危化品泄露图像识别、红外线温度异常识别和有毒有害气体识别。
6.根据权利要求5所述的一种危化品园区巡检系统的实现方法，其特征在于：所述根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告这一步骤，包括以下步骤：
根据环境图片数据和环境视频数据，提取园区内的存储容器破损特征、固体外露特征和液体外露特征；
根据存储容器破损特征，识别容器外表缺口；
根据固体外露特征，识别固体形态和固体颜色；
根据液体外露特征，识别液体痕迹和液体形态；
根据识别到的容器外表缺口、固体形态、固体颜色、液体痕迹和液体形态，通过图像匹配算法生成危化品泄露巡检结果。
7.根据权利要求5所述的一种危化品园区巡检系统的实现方法，其特征在于：所述根据园区内的监控数据进行数据分析，生成园区巡检结果报告这一步骤，包括以下步骤：
根据环境气体浓度数据，生成园区环境中的有毒有害气体的总体识别结果；
判断有毒有害气体的总体识别结果是否高于第一阈值，若是，则确定园区环境中发生气体泄露，并执行下一步骤；反之，则确定园区环境中未发生气体泄露；
根据环境气体浓度数据，识别园区环境中的泄露气体的类型和浓度。
8.根据权利要求5所述的一种危化品园区巡检系统的实现方法，其特征在于：还包括以下步骤：
根据机器人本体的巡检移动数据生成导航路线；
根据巡检过程中获取的障碍物信号进行自动避障。
9.根据权利要求8所述的一种危化品园区巡检系统的实现方法，其特征在于：所述根据机器人本体的巡检移动数据生成导航路线这一步骤，包括以下步骤：
获取机器人本体的里程计数据和激光扫描数据；
根据里程计数据构建机器人本体的运动模型；
根据激光扫描数据和运动模型构建机器人本体的位置观测模型；
根据位置观测模型对机器人本体进行位置定位；
根据位置定位的结果，构建栅格地图；
根据栅格地图生成导航路线。
10.根据权利要求8所述的一种危化品园区巡检系统的实现方法，其特征在于：所述根据巡检过程中获取的障碍物信号进行自动避障这一步骤，包括以下步骤：
根据障碍物信号构建机器人本体周围的环境模型；
根据环境模型机器人本体的位置与障碍物的位置之间的目标位置模型；
根据目标位置模型对机器人本体进行运动控制。
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|---|---|---|---|
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