CN111780761A - 一种巡检机器人自主导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种巡检机器人自主导航方法，包括以下步骤：规划路线：设定机器人巡检关键地点，规划巡检机器人运行初始路线和巡检时间：采集信息：确定标准巡检场所图片，并且实时拍摄巡检场所内部图片；图片比对：比对图片。本发明所述的一种巡检机器人自主导航方法，巡检区域内出现意外情况时巡检机器人自动运行到异常处，自动监测异常点的情况，而且可以人们远程控制巡检机器人的运行，检测模式多样化，巡检效果更好，详细规划了巡检机器人在不同状况下的运行路径变化，使得巡检机器人在使用时更加的灵活，而且能够降低巡检机器人与工作人员之间的干扰，使得巡检机器人运行更加平稳，提高巡检机器人的使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及巡检机器人领域，特别涉及一种巡检机器人自主导航方法。
背景技术
随着社会的进步，机器人行业得到了快速的发展，人们发明了具有各种各样的机器人，其中就有代替人工巡检的巡检机器人，巡检机器人的运行需要各种各样的算法和方法支撑，其中就有巡检机器人自主导航方法，随着社会的快速发展，人们对于巡检机器人自主导航方法的要求越来越高，导致现有的巡检机器人自主导航方法满足不了人们的使用要求；
现有的巡检机器人自主导航方法存在一定的弊端，现有的巡检机器人导航方法通常是设立单独的巡检机器人路径，巡检机器人在规定的时间内按照规定的路径进行巡检，检测模式比较单一，其次，现有的巡检机器人遇到障碍物时通常直接绕行，绕行过程中会影响人们的正常工作，而且容易出现机器人与人们碰撞的情况，不满足人们的使用要求，为此，我们提出一种巡检机器人自主导航方法。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种巡检机器人自主导航方法，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：
一种巡检机器人自主导航方法，规划路线：设定机器人巡检关键地点，规划巡检机器人运行初始路线和巡检时间：
采集信息：确定标准巡检场所图片，并且实时拍摄巡检场所内部图片；
图片比对：比对图片，获取巡检场所异常点，判断异常点类型和位置；
异常点分析：异常点类型为危险类型时，以巡检机器人当前位置点为起点，异常点位置为终点重新规划路线；
机器人运行：巡检机器人按照重新规划路线运行，对异常点进行拍照监测。
优选的，规划巡检机器人运行初始路线的路线为最优路线，最优路线的标准为该路线能够实时监测、运行路径短、运行路径上没有障碍物以及运行路径宽度为巡检机器人宽度的1.5-2.5倍。
优选的，标准巡检场所图片为正常工作时巡检场所内部以及巡检地点正常情况下的图片，不同时间点设置不同的标准巡检场所图片。
优选的，巡检场所异常点为拍摄的图片与标准巡检场所图片不同处，拍摄巡检场所地点时采用云台摄像机。
优选的，判断异常点位置的步骤为：
(1)、录入巡检场所整体数据，以云台摄像机位置的垂直点为原点构建巡检机器人运行面的二维坐标系；
(2)、采用激光测距仪直接测量云台摄像机与异常点距离以及云台摄像机与地面距离，计算出异常点坐标。
优选的，图片比对时巡检场所内部的传感器定点监测监测点设备的状况，传感器检测数据异常时，该地点自动成为危险类型的异常点。
优选的，异常点类型包括危险类型和障碍类型，危险类型即巡检场所内部的具有危险性的异常情况，危险性的异常情况包括起火、巡检区域设备爆炸、危险气体泄漏和物体掉落，障碍类型为巡检路线上出现障碍物，障碍物分为活动障碍物和固定障碍物，活动障碍物为正在移动的人或者物品，固定障碍物为停止不动的物品。
优选的，异常点类型为活动障碍物的障碍类型时，且巡检机器人在巡检时间，而且经过该异常点时，巡检机器人停留在异常点2-5米处等待，直至该活动障碍物的障碍类型异常点消失后巡检机器人正常工作。
优选的，异常点类型为固定障碍物的障碍类型时，且巡检机器人在巡检时间，而且经过该异常点时，确定障碍范围，规划处绕过固定障碍物的路径，巡检机器人按照路径绕过固定障碍物时超声波传感器启动，实时监测巡检机器人与固定障碍物的距离。
与现有技术相比，本发明一种巡检机器人自主导航方法具有如下有益效果：
1、巡检机器人与巡检场所的监控设备连接，使用过程中监控设备实时监测巡检场所内部环境，巡检机器人正常运行时正常监测巡检地点的情况，在出现意外情况时巡检机器人自动运行到异常处，自动监测异常点的情况，而且可以人们远程控制巡检机器人的运行，检测模式多样化，巡检效果更好；
2、本发明详细规划了巡检机器人在不同状况下的运行路径变化，使得巡检机器人在使用时更加的灵活，而且能够降低巡检机器人与工作人员之间的干扰，使得巡检机器人运行更加平稳，提高巡检机器人的使用寿命。
附图说明
图1为本发明一种巡检机器人自主导航方法的整体结构流程图。
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。
一种巡检机器人自主导航方法，包括以下步骤：
规划路线：设定机器人巡检关键地点，规划巡检机器人运行初始路线和巡检时间：
规划巡检机器人运行初始路线的路线为最优路线，最优路线的标准为该路线能够实时监测、运行路径短、运行路径上没有障碍物以及运行路径宽度为巡检机器人宽度的2倍。
采集信息：确定标准巡检场所图片，并且实时拍摄巡检场所内部图片；
标准巡检场所图片为正常工作时巡检场所内部以及巡检地点正常情况下的图片，不同时间点设置不同的标准巡检场所图片。
图片比对：比对图片，获取巡检场所异常点，判断异常点类型和位置；
巡检场所异常点为拍摄的图片与标准巡检场所图片不同处，拍摄巡检场所地点时采用云台摄像机；
判断异常点位置的步骤为：
(1)、录入巡检场所整体数据，以云台摄像机位置的垂直点为原点构建巡检机器人运行面的二维坐标系；
(2)、采用激光测距仪直接测量云台摄像机与异常点距离以及云台摄像机与地面距离，计算出异常点坐标。
异常点分析：异常点类型为危险类型时，以巡检机器人当前位置点为起点，异常点位置为终点重新规划路线；
图片比对时巡检场所内部的传感器定点监测监测点设备的状况，传感器检测数据异常时，该地点自动成为危险类型的异常点；
异常点类型包括危险类型和障碍类型，危险类型即巡检场所内部的具有危险性的异常情况，危险性的异常情况包括起火、巡检区域设备爆炸、危险气体泄漏和物体掉落，障碍类型为巡检路线上出现障碍物，障碍物分为活动障碍物和固定障碍物，活动障碍物为正在移动的人或者物品，固定障碍物为停止不动的物品。
机器人运行：巡检机器人按照重新规划路线运行，对异常点进行拍照监测。
实施例2
一种巡检机器人自主导航方法，包括以下步骤：
规划路线：设定机器人巡检关键地点，规划巡检机器人运行初始路线和巡检时间：
规划巡检机器人运行初始路线的路线为最优路线，最优路线的标准为该路线能够实时监测、运行路径短、运行路径上没有障碍物以及运行路径宽度为巡检机器人宽度的2倍。
采集信息：确定标准巡检场所图片，并且实时拍摄巡检场所内部图片；
标准巡检场所图片为正常工作时巡检场所内部以及巡检地点正常情况下的图片，不同时间点设置不同的标准巡检场所图片。
图片比对：比对图片，获取巡检场所异常点，判断异常点类型和位置；
巡检场所异常点为拍摄的图片与标准巡检场所图片不同处，拍摄巡检场所地点时采用云台摄像机；
判断异常点位置的步骤为：
(1)、录入巡检场所整体数据，以云台摄像机位置的垂直点为原点构建巡检机器人运行面的二维坐标系；
(2)、采用激光测距仪直接测量云台摄像机与异常点距离以及云台摄像机与地面距离，计算出异常点坐标。
异常点分析：异常点类型为活动障碍物的障碍类型时，且巡检机器人在巡检时间，而且经过该异常点时，巡检机器人停留在异常点3米处等待；
图片比对时巡检场所内部的传感器定点监测监测点设备的状况，传感器检测数据异常时，该地点自动成为危险类型的异常点；
异常点类型包括危险类型和障碍类型，危险类型即巡检场所内部的具有危险性的异常情况，危险性的异常情况包括起火、巡检区域设备爆炸、危险气体泄漏和物体掉落，障碍类型为巡检路线上出现障碍物，障碍物分为活动障碍物和固定障碍物，活动障碍物为正在移动的人或者物品，固定障碍物为停止不动的物品。
机器人运行：活动障碍物的障碍类型异常点消失后巡检机器人正常工作，巡检机器人按照初始路线运行，正常巡检。
实施例3
一种巡检机器人自主导航方法，包括以下步骤：
规划路线：设定机器人巡检关键地点，规划巡检机器人运行初始路线和巡检时间：
规划巡检机器人运行初始路线的路线为最优路线，最优路线的标准为该路线能够实时监测、运行路径短、运行路径上没有障碍物以及运行路径宽度为巡检机器人宽度的2倍。
采集信息：确定标准巡检场所图片，并且实时拍摄巡检场所内部图片；
标准巡检场所图片为正常工作时巡检场所内部以及巡检地点正常情况下的图片，不同时间点设置不同的标准巡检场所图片。
图片比对：比对图片，获取巡检场所异常点，判断异常点类型和位置；
巡检场所异常点为拍摄的图片与标准巡检场所图片不同处，拍摄巡检场所地点时采用云台摄像机；
判断异常点位置的步骤为：
(1)、录入巡检场所整体数据，以云台摄像机位置的垂直点为原点构建巡检机器人运行面的二维坐标系；
(2)、采用激光测距仪直接测量云台摄像机与异常点距离以及云台摄像机与地面距离，计算出异常点坐标。
异常点分析：异常点类型为固定障碍物的障碍类型时，且巡检机器人在巡检时间，而且经过该异常点时，确定障碍范围，规划处绕过固定障碍物的路径；
图片比对时巡检场所内部的传感器定点监测监测点设备的状况，传感器检测数据异常时，该地点自动成为危险类型的异常点；
异常点类型包括危险类型和障碍类型，危险类型即巡检场所内部的具有危险性的异常情况，危险性的异常情况包括起火、巡检区域设备爆炸、危险气体泄漏和物体掉落，障碍类型为巡检路线上出现障碍物，障碍物分为活动障碍物和固定障碍物，活动障碍物为正在移动的人或者物品，固定障碍物为停止不动的物品。
机器人运行：巡检机器人按照路径绕过固定障碍物，绕过固定障碍物后巡检机器人按照初始路线运行，正常巡检。
巡检机器人按照路径绕过固定障碍物时超声波传感器启动，实时监测巡检机器人与固定障碍物的距离，避免巡检机器人碰撞。
巡检机器人的内部设置有无线模块，人们可以通过无线模块远程控制巡检机器人的运行。
本发明一种巡检机器人自主导航方法，使用时，巡检机器人与巡检场所的监控设备连接，使用过程中监控设备实时监测巡检场所内部环境，巡检机器人正常运行时正常监测巡检地点的情况，在出现意外情况时巡检机器人自动运行到异常处，自动监测异常点的情况，而且可以人们远程控制巡检机器人的运行，检测模式多样化，巡检效果更好；
本发明详细规划了巡检机器人在不同状况下的运行路径变化，使得巡检机器人在使用时更加的灵活，而且能够降低巡检机器人与工作人员之间的干扰，使得巡检机器人运行更加平稳，提高巡检机器人的使用寿命。
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 (9)
1.一种巡检机器人自主导航方法，其特征在于：包括以下步骤：
规划路线：设定机器人巡检关键地点，规划巡检机器人运行初始路线和巡检时间：
采集信息：确定标准巡检场所图片，并且实时拍摄巡检场所内部图片；
图片比对：比对图片，获取巡检场所异常点，判断异常点类型和位置；
异常点分析：异常点类型为危险类型时，以巡检机器人当前位置点为起点，异常点位置为终点重新规划路线；
机器人运行：巡检机器人按照重新规划路线运行，对异常点进行拍照监测。
2.根据权利要求1所述的一种巡检机器人自主导航方法，其特征在于：规划巡检机器人运行初始路线的路线为最优路线，最优路线的标准为该路线能够实时监测、运行路径短、运行路径上没有障碍物以及运行路径宽度为巡检机器人宽度的1.5-2.5倍。
3.根据权利要求1所述的一种巡检机器人自主导航方法，其特征在于：标准巡检场所图片为正常工作时巡检场所内部以及巡检地点正常情况下的图片，不同时间点设置不同的标准巡检场所图片。
4.根据权利要求1所述的一种巡检机器人自主导航方法，其特征在于：巡检场所异常点为拍摄的图片与标准巡检场所图片不同处，拍摄巡检场所地点时采用云台摄像机。
5.根据权利要求1所述的一种巡检机器人自主导航方法，其特征在于：判断异常点位置的步骤为：
(1)、录入巡检场所整体数据，以云台摄像机位置的垂直点为原点构建巡检机器人运行面的二维坐标系；
(2)、采用激光测距仪直接测量云台摄像机与异常点距离以及云台摄像机与地面距离，计算出异常点坐标。
6.根据权利要求1所述的一种巡检机器人自主导航方法，其特征在于：图片比对时巡检场所内部的传感器定点监测监测点设备的状况，传感器检测数据异常时，该地点自动成为危险类型的异常点。
7.根据权利要求1所述的一种巡检机器人自主导航方法，其特征在于：异常点类型包括危险类型和障碍类型，危险类型即巡检场所内部的具有危险性的异常情况，危险性的异常情况包括起火、巡检区域设备爆炸、危险气体泄漏和物体掉落，障碍类型为巡检路线上出现障碍物，障碍物分为活动障碍物和固定障碍物，活动障碍物为正在移动的人或者物品，固定障碍物为停止不动的物品。
8.根据权利要求7所述的一种巡检机器人自主导航方法，其特征在于：异常点类型为活动障碍物的障碍类型时，且巡检机器人在巡检时间，而且经过该异常点时，巡检机器人停留在异常点2-5米处等待，直至该活动障碍物的障碍类型异常点消失后巡检机器人正常工作。
9.根据权利要求7所述的一种巡检机器人自主导航方法，其特征在于：异常点类型为固定障碍物的障碍类型时，且巡检机器人在巡检时间，而且经过该异常点时，确定障碍范围，规划处绕过固定障碍物的路径。
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| CN202010579863.4A CN111780761A (zh) | 2020-06-23 | 2020-06-23 | 一种巡检机器人自主导航方法 |
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| CN202010579863.4A Withdrawn CN111780761A (zh) | 2020-06-23 | 2020-06-23 | 一种巡检机器人自主导航方法 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN115802013A (zh) * | 2023-02-09 | 2023-03-14 | 北京熙捷科技有限公司 | 基于智能照明的视频监控方法、装置、设备及存储介质 |
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2020
- 2020-06-23 CN CN202010579863.4A patent/CN111780761A/zh not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115802013A (zh) * | 2023-02-09 | 2023-03-14 | 北京熙捷科技有限公司 | 基于智能照明的视频监控方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115802013B (zh) * | 2023-02-09 | 2023-04-18 | 北京熙捷科技有限公司 | 基于智能照明的视频监控方法、装置、设备及存储介质 |
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