CN110647144A - 一种集群中个体机器人及其实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种集群中个体机器人及其实现方法，包括中央处理器，所述中央处理器上电连接有高精度墙地传感器模块、机器人动作控制模块、局部地图构建模块、机器人其他功能模块、MCU机器人实时任务管理系统、通讯模块、Linux系统以及电源模块，所述高精度墙地传感器模块的输出端与中央处理器的输入端电连接，且中央处理器的输入端与电源模块的输出端电连接。本发明所述的一种集群中个体机器人及其实现方法，能够提高生活质量，适用于健康化、个性化的生活，使得生活更加多彩，方便了日常生活，提高移动精度，可以进一步的帮助照顾老年人，减轻年轻人的负担，同时能够保障老年人的安全。
Description
技术领域
本发明涉及机器人领域，特别涉及一种集群中个体机器人及其实现方法。
背景技术
机器人在世界范围发展潜力巨大，在发达国家机器人的使用率比发展中国家要高，发达国家多行业还需要机器人弥补空缺。服务机器人是机器人家族中的一个年轻成员，到目前为止尚没有一个严格的定义。不同国家对服务机器人的认识不同。可以分为专业领域服务机器人和个人/家庭服务机器人，服务机器人的应用范围很广，主要从事维护保养、修理、运输、清洗、保安、救援、监护等工作；现有的服务机器人中，移动精度较低，机器人移动时存在一定的局限性，导致机器人使用时效果较差，因此需要我们整合资源实现高精度的移动机器人。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种集群中个体机器人及其实现方法，可以有效解决背景技术中的问题。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种集群中个体机器人，包括中央处理器，所述中央处理器上电连接有高精度墙地传感器模块、机器人动作控制模块、局部地图构建模块、机器人其他功能模块、MCU机器人实时任务管理系统、通讯模块、Linux系统以及电源模块，所述高精度墙地传感器模块的输出端与中央处理器的输入端电连接，且中央处理器的输入端与电源模块的输出端电连接，所述机器人动作控制模块、局部地图构建模块、机器人其他功能模块、MCU机器人实时任务管理系统、通讯模块、Linux系统均与中央处理器之间双向电连接，且通讯模块包括上下位机通讯模块和机器人集群通讯模块，所述Linux系统包括构件地图与导航的算法平台。
优选的，所述高精度墙地传感器模块包括采用小功率激光灯作为采集传感器。
优选的，所述主动轮采用高精度红外码盘，从动轮使用机械式编码轮，采用累积补偿的方法控制主动轮的pwm输出。
优选的，所述pwm输出值设定有最高输出数和最低输出数两个阈值。
优选的，所述局部地图构建模块包括地面环境检测与缠绕检测采用陀螺仪仰角检测，并采用差分检测法检测地面状况。
优选的，所述上下位机通讯模块以及机器人集群通讯模块中包括基本的控制指令块、机器人状态指令块和姿态融合指令块，且姿态融合指令块包括下位机中局部地图构建。
优选的，所述MCU机器人实时任务管理系统包括采集数据任务、控制任务和任务调度。
优选的，所述中央处理器为基于5G通讯技术的云服务器终端，终端运算处理任务交给部署到云服务器分布式节点集群处理，各个个体机器人终端的大部分运算、处理工作通过协议转交云服务器区块链分布式技术集群统一处理后，运算处理结果及时返回单个个体机器人控制终端。
优选的，所述云服务器终端的网络通讯方式至少为WiFi、光纤联网、5G蜂窝移动通信中的一种。
优选的，一种集群中个体机器人实现方法，包括以下实现步骤:
S1：包括短距离高精度检测，利用小功率激光检测灯采集距离ADC值，采用排序加均值的方式取得当前ADC值，采集当前环境ADC值，求出距离ADC值和当前环境ADC值的绝对差值，结合结果半径参数计算此时机器人与障碍物的距离；
S2：包括主动轮与从动轮的运动控制以及行走稳定性与姿态调整算法，主动轮和从动轮综合检测的方式，利用主动轮控制运动方向，从动轮测量运动状态，用从动轮约束主动轮，主动轮和从动轮的红外脉冲数据一致时，所有脉冲误差数据清零，当一边脉冲数据与其他数据不一致时，通过增加或减少对应的pwm输出来控制平衡，采用多级过滤，逐级校准的方式读取方位数据；
S3：包括地面环境检测与缠绕检测，采用陀螺仪仰角检测，陀螺仪数据采集时采用多级过滤，逐级校准的方式，在芯片运行内存中开辟三块内存，第一块用来缓存数据和排序以及均值滤波，第二块内存用来存储最时刻的第一块内存过滤后的姿态数据，并结合编码轮的检测约束，采用卡尔曼滤波法求出此刻最优数据，并判断有效性，第三块内存用来存储第二块内存从开始运动到构建地图结束的所有障碍物位置信息，只要其中一环出现数据错误，机器会进行校正，使用红外差分法来检测地面情况；
S4：制定下位机与上位机通讯协议、机器人集群通讯协议与方法，包括基本的控制指令块，机器人状态指令块，姿态融合指令块；
S5：包括下位机姿态检测与上位机中地图姿态融合，下位机构建障碍物信息地图，下位机会将地图通过协议打包发送到上位机，上位机会根据下位机地图数据来完善地图，上下位机地图进行完整性计算，融合结果处理；
S6：包括机器人实时管理系统，采集数据任务，控制任务，任务调度，上位机执行运算任务，下位机执行控制与采集任务，下位机控制任务中分优先级，主动轮控制优先级最高，数据采集优先级次之，其他任务在同一优先级。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：该集群中个体机器人实现方法，使用机器人替代，可以降低企业运营成本，提高企业的综合竞争力，利于企业的发展；采用该机器人，能够提高生活质量，适用于健康化、个性化的生活，使得人们生活更加多彩；同时让我们有更多的选择，人工智能的发展，使我们能实现更多的功能，方便了日常生活；提高移动精度，可以进一步的帮助照顾老年人，减轻年轻人的负担，同时能够保障老年人的安全。
附图说明
图1为本发明一种集群中个体机器人及其实现方法的系统框图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例一：
如图1所示，一种集群中个体机器人，包括中央处理器，中央处理器为基于5G通讯技术的云服务器终端，终端运算处理任务交给部署到云服务器分布式节点集群处理，各个个体机器人终端的大部分运算、处理工作通过协议转交云服务器区块链分布式技术集群统一处理后，运算处理结果及时返回单个个体机器人控制终端，云服务器终端的网络通讯方式至少为WiFi、光纤联网、5G蜂窝移动通信中的一种，中央处理器上电连接有高精度墙地传感器模块、机器人动作控制模块、局部地图构建模块、机器人其他功能模块、MCU机器人实时任务管理系统、通讯模块、Linux系统以及电源模块，高精度墙地传感器模块的输出端与中央处理器的输入端电连接，且中央处理器的输入端与电源模块的输出端电连接，机器人动作控制模块、局部地图构建模块、机器人其他功能模块、MCU机器人实时任务管理系统、通讯模块、Linux系统均与中央处理器之间双向电连接，且通讯模块包括上下位机通讯模块和机器人集群通讯模块，Linux系统包括构件地图与导航的算法平台。
高精度墙地传感器模块包括采用小功率激光灯作为采集传感器，利用当前环境ADC值与传感器测量ADC值的差值，并结合机器结构来计算机器到障碍物的距离，通过小功率激光检测灯采集距离ADC值，采用排序加均值的方式取得当前ADC值，再结合采集的当前环境ADC值，求出距离ADC值和当前环境ADC值的绝对差值，结合结果半径参数计算此时机器人与障碍物的距离，并将距离反馈给中央处理器，机器人动作控制模块包括主动轮与从动轮的运动控制，行走稳定性与姿态调整算法，主动轮采用高精度红外码盘，从动轮使用机械式编码轮，利用主动轮控制运动方向，从动轮测量运动状态，用从动轮约束主动轮，并采用累积补偿的方法控制主动轮的pwm输出，主动轮和从动轮的红外脉冲数据一致时，所有脉冲误差数据清零，当一边脉冲数据与其他数据不一致时，通过增加或减少对应的pwm输出来控制平衡，pwm输出值设定有最高输出数和最低输出数两个阈值，用来约束pwm调整的范围，计算出来pwm值，反馈给中央处理器进行控制，从而更好的对主动轮与从动轮进行控制，方便机器人的移动，局部地图构建模块包括地面环境检测与缠绕检测，采用陀螺仪仰角检测，采用差分检测法检测地面状况，使用红外差分法来检测地面情况，陀螺仪数据采集时采用多级过滤，逐级校准的方式，在芯片运行内存中开辟三块内存，第一块用来缓存数据和排序以及均值滤波，第二块内存用来存储最时刻的第一块内存过滤后的姿态数据，并结合编码轮的检测约束，采用卡尔曼滤波法求出此刻最优数据，并判断有效性，第三块内存用来存储第二块内存从开始运动到构建地图结束的所有障碍物位置信息，只要其中一环出现数据错误，机器会进行校正，上下位机通讯模块以及机器人集群通讯模块中包括基本的控制指令块、机器人状态指令块和姿态融合指令块，且姿态融合指令块包括下位机中局部地图构建，下位机地图数据上传到上位机，上下位机地图数据回归线验证，融合结果处理，下位机构建的是障碍物信息地图，下位机会将地图通过协议打包发送到上位机，上位机会根据下位机地图数据来完善地图，上下位机地图进行完整性计算，上位机执行运算任务，下位机执行控制与采集任务，下位机控制任务中分优先级，主动轮控制优先级最高，数据采集优先级次之，其他任务在同一优先级，MCU机器人实时任务管理系统包括采集数据任务、控制任务和任务调度，MCU机器人实时任务管理系统能够保证机器人行进时的各项模块的正常工作，保障了机器人精准的移动。
实施例二：
一种集群中个体机器人实现方法，包括以下实现步骤:
S1：包括短距离高精度检测，利用小功率激光检测灯采集距离ADC值，采用排序加均值的方式取得当前ADC值，采集当前环境ADC值，求出距离ADC值和当前环境ADC值的绝对差值，结合结果半径参数计算此时机器人与障碍物的距离；
S2：包括主动轮与从动轮的运动控制以及行走稳定性与姿态调整算法，主动轮和从动轮综合检测的方式，利用主动轮控制运动方向，从动轮测量运动状态，用从动轮约束主动轮，主动轮和从动轮的红外脉冲数据一致时，所有脉冲误差数据清零，当一边脉冲数据与其他数据不一致时，通过增加或减少对应的pwm输出来控制平衡，采用多级过滤，逐级校准的方式读取方位数据；
S3：包括地面环境检测与缠绕检测，采用陀螺仪仰角检测，陀螺仪数据采集时采用多级过滤，逐级校准的方式，在芯片运行内存中开辟三块内存，第一块用来缓存数据和排序以及均值滤波，第二块内存用来存储最时刻的第一块内存过滤后的姿态数据，并结合编码轮的检测约束，采用卡尔曼滤波法求出此刻最优数据，并判断有效性，第三块内存用来存储第二块内存从开始运动到构建地图结束的所有障碍物位置信息，只要其中一环出现数据错误，机器会进行校正，使用红外差分法来检测地面情况；
S4：制定下位机与上位机通讯协议、机器人集群通讯协议与方法，包括基本的控制指令块，机器人状态指令块，姿态融合指令块；
S5：包括下位机姿态检测与上位机中地图姿态融合，下位机构建障碍物信息地图，下位机会将地图通过协议打包发送到上位机，上位机会根据下位机地图数据来完善地图，上下位机地图进行完整性计算，融合结果处理；
S6：包括机器人实时管理系统，采集数据任务，控制任务，任务调度，上位机执行运算任务，下位机执行控制与采集任务，下位机控制任务中分优先级，主动轮控制优先级最高，数据采集优先级次之，其他任务在同一优先级。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。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 (10)
1.一种集群中个体机器人，其特征在于：包括中央处理器，所述中央处理器上电连接有高精度墙地传感器模块、机器人动作控制模块、局部地图构建模块、机器人其他功能模块、MCU机器人实时任务管理系统、通讯模块、Linux系统以及电源模块，所述高精度墙地传感器模块的输出端与中央处理器的输入端电连接，且中央处理器的输入端与电源模块的输出端电连接，所述机器人动作控制模块、局部地图构建模块、机器人其他功能模块、MCU机器人实时任务管理系统、通讯模块、Linux系统均与中央处理器之间双向电连接，且通讯模块包括上下位机通讯模块和机器人集群通讯模块，所述Linux系统包括构件地图与导航的算法平台。
2.根据权利要求1所述的一种集群中个体机器人，其特征在于：所述高精度墙地传感器模块包括采用小功率激光灯作为采集传感器。
3.根据权利要求1所述的一种集群中个体机器人，其特征在于：所述主动轮采用高精度红外码盘，从动轮使用机械式编码轮，采用累积补偿的方法控制主动轮的pwm输出。
4.根据权利要求3所述的一种集群中个体机器人，其特征在于：所述pwm输出值设定有最高输出数和最低输出数两个阈值。
5.根据权利要求1所述的一种集群中个体机器人，其特征在于：所述局部地图构建模块包括地面环境检测与缠绕检测采用陀螺仪仰角检测，并采用差分检测法检测地面状况。
6.根据权利要求1所述的一种集群中个体机器人，其特征在于：所述上下位机通讯模块以及机器人集群通讯模块中包括基本的控制指令块、机器人状态指令块和姿态融合指令块，且姿态融合指令块包括下位机中局部地图构建。
7.根据权利要求1所述的一种集群中个体机器人，其特征在于：所述MCU机器人实时任务管理系统包括采集数据任务、控制任务和任务调度。
8.根据权利要求1所述的一种集群中个体机器人，其特征在于：所述中央处理器为云服务器终端，终端运算处理任务交给部署到云服务器分布式节点集群处理，各个个体机器人终端的大部分运算、处理工作通过协议转交云服务器区块链分布式技术集群统一处理后，运算处理结果及时返回单个个体机器人控制终端。
9.根据权利要求8所述的一种集群中个体机器人，其特征在于：所述云服务器终端的网络通讯方式至少为WiFi、光纤联网、5G蜂窝移动通信中的一种。
10.根据权利要求1所述的一种集群中个体机器人实现方法，其特征在于：包括以下实现步骤:
S1：包括短距离高精度检测，利用小功率激光检测灯采集距离ADC值，采用排序加均值的方式取得当前ADC值，采集当前环境ADC值，求出距离ADC值和当前环境ADC值的绝对差值，结合结果半径参数计算此时机器人与障碍物的距离；
S2：包括主动轮与从动轮的运动控制以及行走稳定性与姿态调整算法，主动轮和从动轮综合检测的方式，利用主动轮控制运动方向，从动轮测量运动状态，用从动轮约束主动轮，主动轮和从动轮的红外脉冲数据一致时，所有脉冲误差数据清零，当一边脉冲数据与其他数据不一致时，通过增加或减少对应的pwm输出来控制平衡，采用多级过滤，逐级校准的方式读取方位数据；
S3：包括地面环境检测与缠绕检测，采用陀螺仪仰角检测，陀螺仪数据采集时采用多级过滤，逐级校准的方式，在芯片运行内存中开辟三块内存，第一块用来缓存数据和排序以及均值滤波，第二块内存用来存储最时刻的第一块内存过滤后的姿态数据，并结合编码轮的检测约束，采用卡尔曼滤波法求出此刻最优数据，并判断有效性，第三块内存用来存储第二块内存从开始运动到构建地图结束的所有障碍物位置信息，只要其中一环出现数据错误，机器会进行校正，使用红外差分法来检测地面情况；
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20200103 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |