CN113093761A - 一种基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，包括：仓储机器人，用于利用激光雷达自动扫描周围环境，获得激光数据点集，基于激光数据点集采用逼近同步定位与建图算法构建二维栅格地图时，利用最小二乘法或奇异值分解对激光数据点集进行位姿估计，根据位姿估计结果构建二维栅格地图并实时更新到仓库系统，还用于基于二维栅格地图，运用迪杰斯特拉算法确定最优路径，根据最优路径进行定位导航；仓库系统，用于接收并存储二维栅格地图，并向仓储机器人发送指令信息；移动控制端，用于向仓储机器人发送指令信息；本发明公开的室内建图导航系统具有较高的建图和定向导航精度，以及较低的数据处理量。
Description
技术领域
本发明属于仓库建图领域，尤其涉及一种基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统。
背景技术
随着科技的进步，人力资源成本的提高，自动化设备、智能型机器人已称为各家厂商、公司重要的发展方向之一，而其中室内机器人的应用如：家庭清扫、老人照护、居家安防、人机互动等是最为常见。近年来机器人的相关研究越来越受到关注。
许多机器人相关的应用技术也得到大力发展。尤其是一些耗费人力或者一些极度危险且不适合以人力在其中工作的环境中，我们希望能利用机器人来代替人力完成工作。其中，机器人导航技术已是一个必要的研究课题。机器人自身定位、环境地图构建、路径规划以及闪避障碍物的能力是移动机器人不可或缺的功能。
仓储机器人自身的定位与环境建模问题，是其在作业环境中要实现自主定位和导航的首要问题。目前仓储机器人导航方式主要有磁导航、视觉导航、激光导航等。
其中，仓储机器人电磁导航方式主要有电磁、磁条、二维码导航，以及激光导航等几类。电磁导航在的行驶路径上埋设金属线，并在金属线上加载导引频率，通过对导引频率的识别来实现的导航。磁条导航以在地面上贴磁条代替在地下埋线的方式，使用磁带感应信号实现导航。二维码导航，通过在路径上间隔一定距离铺设二维码的方式，通过比对二维码在摄像头下的位置推算并纠正自身的位姿。机器人电磁导航方式可靠性高、技术成熟，但是路径改变困难低效、电磁标志铺设成本高，柔性较差。
仓储机器人视觉导航主要通过视觉传感器实时采集周围的环境图像信息，而机器人数据库也存有预设路径周围环境的信息，二者进行对比，进而确定机器人位姿，视觉导航技术最终的效果无需铺设任何路径信息和就可以自动辨识路径以及周围环境信息。目前单纯依靠视觉传感器很难应用到机器人导航，需要其他设备辅助定位，并且基于视觉传感器的数据处理往往比较庞大，机器人视觉导航还需要进一步的研究和改进。
仓储机器人激光导航是目前机器人主流导航方式，包括有反光板的激光导航和无反光板的激光导航。有反光板的激光导航属于传统的激光导航，对周围环境及光照条件有一定要求，且在动态环境下适应能力极差，只能用于室内简单场景，柔性化程度低，而无反光板的激光导航是目前先进的机器人激光导航技术。这种激光导航方式是未来发展的趋势。
发明内容
本发明提供一种基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，所述室内建图导航系统具有较高的建图质量和定向导航精度，以及较低的数据处理量，较少的最优路径计算时间。
一种基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，包括：
仓储机器人，用于利用激光雷达自动扫描周围环境，获得激光数据点集，基于激光数据点集采用逼近同步定位与建图(Hector SLAM)算法构建二维栅格地图时，利用最小二乘法或奇异值分解对激光数据点集进行位姿估计，根据位姿估计结果构建二维栅格地图并实时更新到仓库系统，还用于基于二维栅格地图，运用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法确定最优路径，根据最优路径进行定位导航；
仓库系统，用于接收并存储二维栅格地图，并向仓储机器人发送指令信息；
移动控制端，用于向仓储机器人发送指令信息；
仓储机器人、仓储系统和移动控制端均通过无线通讯模块连接。
Hector SLAM利用高扫描频率的激光雷达实现帧到地图的全局扫描匹配，相比与帧到帧的局部扫描匹配，利用当前帧到现有地图的匹配可以获得机器人在现有地图中最佳的位置，减小了帧到帧的累计误差，保证较高的二维栅格地图质量和定位导航精度，HectorSLAM算法不要求进行全局回环，对硬件运算能力要求低，能够在较复杂的仓储环境下，绘制精度较高的二维栅格地图。
使用Hector SLAM算法绘制二维栅格地图时，利用最小二乘法或奇异值分解对激光数据点集进行位姿估计，能够将多维复杂的激光数据点进行降维计算，从而减少激光数据点计算量，降低计算时间。
在仓储机器人运用Dijkstra算法确定最优路径之前，仓储机器人接收仓库系统或移动控制端的指令信息，根据指令信息，构建局部二维栅格地图，将局部二维栅格地图通过无线通讯模块传送到仓库系统，以更新二维栅格地图。
如果构建的二维栅格地图局部失真，移动控制端或仓库系统发送指令信息给仓储机器人，仓储机器人根据指令信息对失真部分进行局部二维栅格地图构建，以保证构建的二维栅格地图较为精确。
利用最小二乘法或奇异值分解对激光数据点集进行位姿估计的具体步骤为：
S1：设定初始位姿；
S2：通过计算当前激光数据点集A中的每个数据点ai，与参考激光数据点集B中的每一个数据点bj，之间的欧式距离实现对当前激光数据点集A和参考激光数据点集B中的数据点的匹配；
S3：基于当前激光数据点集A，使用最小二乘法或奇异值分解得到位姿变换特征(R，T)，其中，R为旋转矩阵，T为平移向量，当前激光数据点集A通过位姿变换特征(R，T)得到变换激光数据点集A'；
S4：根据变换激光数据点集A'中数据点与对应的参考激光数据点集B中的匹配数据点构建最小误差函数，得到变换激光数据点集A'与匹配好的参考激光数据点集B之间的误差，如式(1)所示：
其中，其中i为当前激光数据点集A中的数据点ai的指引，其中j为参考激光数据点集B中的数据点bj的指引；
如果误差e(R,T)不满足阈值，则回到步骤S2继续迭代，如果误差e(R,T)满足阈值，得到最优位姿变换特征(R，T)，结束迭代得到当前机器人估算位姿。
参考数据点集B为系统基于之前激光数据而产生的参考激光数据帧，此算法正是通过扫描匹配计算出当前激光数据帧和参考激光数据帧的最优刚体变换，从而获得机器人相邻时刻的运动估计，实现同步定位与地图构建。
通过控制阈值的大小，能够灵活调控对激光数据点集进行位姿估计的时间和精确度，使得仓储人具有较高的柔性化，阈值越大，则进行的迭代次数越少，计算速度越快；阈值越小，则估算得到的机器人位姿越精确，但迭代次数也相应增加匹配计算时间。
运用Dijkstra算法确定最优路径的具体步骤为：将导航的两点对角线形成的方形区域进行方格划分后，通过Dijkstra算法计算两点之间的方格最优路径，再通过Dijkstra算法计算方格最优路径经过的方格内的最优路径，方格最优路径经过的方格内的最优路径总和为定位导航路径。
所述的仓储机器人包括：激光雷达、无线射频(FID)阅读器、驱动模块、防碰模块、无线通讯模块、供电系统和核心处理模块；
激光雷达，用于激光扫描室内环境，获得激光数据点集；
FID阅读器，用于识别仓库标签，使得激光雷达能够快速定位，所述仓库标签为库位标签、托盘标签和货物标签；
驱动模块，用于仓储机器人的旋转移动；
防碰模块，用于根据激光雷达扫描的障碍物信息测距，通过程序算法控制仓储机器人规避障碍物；
核心处理器，用于根据所述的激光数据点集，构建仓储机器人所处环境二维栅格地图以及定向导航最优路径。
所述的激光雷达位于仓储机器人顶部，激光雷达包括控制电机和激光传感器，通过控制电机带到激光传感器旋转，确保激光雷达能够0-360°无遮挡旋转扫描。
所述的驱动模块包括设置于仓储机器人底部的驱动轮和从动轮。进一步的，所述的驱动模块为2轮驱动模块，采用2轮驱动的方式，仓储机器人底座左、右两侧分别有一个驱动轮，由两个电机带动。除了驱动轮之外，在仓储机器人底座的前、后两个方向上还安装有两个辅助从动轮。以保证转动的灵活性，以及对仓储机器人起到支撑的作用，确保仓储机器人平衡。
所述的供电系统分别为驱动模块和核心处理模块独立供电。以确保整个数据处理系统能够始终保持供电。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明采用Hector SLAM算法通过最小二乘法对扫描点进行全局匹配进行仓储机器人位姿估计，从而建立周围环境二维栅格地图。此方法不同于传统机器人依靠里程计数器进行机器人位置估计，从而简化了仓储机器人结构，简化了仓储机器人不同数据的处理，避免了因不同扫面数据之间匹配计算的误差，具有较高的建图和定向导航精度。
(2)本发明将导航的两点对角线形成的方形区域进行特定大小的方格划分，首先通过Dijkstra算法计算两点之间的方格最优路径，再通过Dijkstra算法计算方格最优路径经过的方格内的最优路径，从而简化了路径计算时间。
附图说明
图1为本发明实施例的基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统结构图；
图2为本发明实施例的基于激光雷达的仓储机器人激光扫描匹配算法流程图；
图3为本发明实施例的基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
如图1所示，一种基于激光雷达的仓储机器人室内导航建图系统，包括：仓储机器人S1，仓库系统S2，移动控制端S3，其中，
所述仓储机器人S1包括：2D激光雷达，用于激光扫描室内环境，获得激光数据点集；FID阅读器，用于识别库位标签、托盘标签和货物标签；2轮驱动模块，用于机器人的移动旋转；防碰模块，用于防止机器人与仓库中的障碍物发生碰撞；无线通讯模块，用于机器人与仓库系统以及移动控制端的信息交互；供电系统，用于机器人的处理系统及驱动系统的供电；核心处理器，用于各类传感器采集的信息处理。
2D激光雷达可通过脉宽调制(PWM)控制电机转速，从而带动激光传感器基座旋转，实现0-360°平面的旋转扫描；所述激光雷达水平固定于所述机器人顶部，以确保激光雷达能够360°无遮挡旋转扫面，从而更好的使用特定算法建立二维平面地图。
FID阅读器可以识别仓库标签，扫描得到的标签信息可以辅助激光雷达进行快速定位。
2轮驱动模块采用两轮驱动的方式，左、右两边分别有一个驱动轮，由两个电机带动。除了驱动轮之外，在移动底座的前、后两个方向上还安装有两个辅助从动轮，以保证转动的灵活性，以及对机器人起到支撑的作用，确保机器人平衡。
防撞模块为2D激光雷达辅助以软件程序算法实现。机器人通过2D激光雷达实时扫描仓库障碍物测距，同时通过软件程序算法控制仓储机器人S1规避障碍物。
无线通讯模块为Wifi无线通信模块，仓储机器人S1可以通过与仓库系统和手机移动端进行通信连接以实现实时通信。
仓储机器人S1与仓库系统和手机移动端的实时通信内容包括：仓储机器人S1向仓库系统实时发送激光扫描信息实现仓库系统存储的二维栅格地图的实时更新；仓储机器人S1实时接收仓库系统和手机移动端的控制指令，从而实现在同一局域网中与机器人的互动连接。
供电系统为2轮驱动系统与核心处理器独立供电以确保整个仓库系统能够始终保持供电。
如图2所示，建立二维栅格地图的特定算法为基于激光扫描匹配的Hector SLAM算法，此算法通过最小二乘法对扫描点进行全局匹配进行机器人位姿估计，从而建立周围环境二维栅格地图。Hector SLAM算法为基于ICP扫描匹配，具体ICP算法的迭代过程如下：
S1：设定初始位姿；
S2：通过计算当前激光数据点集A中的每个数据点ai，与参考激光数据点集B中的每一个数据点bj，之间的欧式距离实现对当前激光数据点集A和参考激光数据点集B中的数据点的匹配；
S3：基于当前激光数据点集A，使用最小二乘法或奇异值分解得到位姿变换特征(R，T)，其中，R为旋转矩阵，T为平移向量，当前激光数据点集A通过位姿变换特征(R，T)得到变换激光数据点集A'；
S4：根据变换激光数据点集A'中数据点与对应的参考激光数据点集B中的匹配数据点构建最小误差函数，得到变换激光数据点集A'与匹配好的参考激光数据点集B之间的误差，如式(1)所示：
其中，其中i为当前激光数据点集A中的数据点ai的指引，其中j为参考激光数据点集B中的数据点bj的指引；
S5:如果误差e(R,T)不满足阈值，则回到步骤S2继续迭代，如果误差e(R,T)满足阈值，得到最优位姿变换特征(R，T)，结束迭代得到当前机器人估算位姿。
核心处理器对采集数据的匹配计算时间很大程度上取决于规定误差的取值。规定满足误差越大，则进行的迭代次数越少，计算速度越快；规定满足的误差越小，则估算得到的仓储机器人位姿越精确，但迭代次数也相应增加匹配计算时间。
如图3所示，仓储机器人室内导航建图整个过程如下：
S1：仓储机器人上电初始化系统；
S2：仓储机器人在仓库自动巡航进行室内建图，并通过无线通讯模块实施更新至仓库系统；
S3：仓储机器人可以通过仓库系统或者移动控制端进行人工无线控制，对特定地点进行室内建图；
S4：仓储机器人通过建立的二维栅格地图进行定位导航。
为了缓解二维栅格地图中点位太多，从而造成定位导航最优路径计算量庞大的问题，本发明将导航的两点对角线形成的方形区域进行特定大小的方格划分，首先计算两点之间的方格最优路径，后分布计算方格最优路径经过的每个方格内的最优路径，方格最优路径经过的方格内的最优路径总和为定位导航路径，方格最优路径以及方格中的最优路径计算方法均采用Dijkstra算法。
Claims (8)
1.一种基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，其特征在于，包括：
仓储机器人，用于利用激光雷达自动扫描周围环境，获得激光数据点集，基于激光数据点集采用逼近同步定位与建图算法构建二维栅格地图时，利用最小二乘法或奇异值分解对激光数据点集进行位姿估计，根据位姿估计结果构建二维栅格地图并实时更新到仓库系统，还用于基于二维栅格地图，运用迪杰斯特拉算法确定最优路径，根据最优路径进行定位导航；
仓库系统，用于接收并存储二维栅格地图，并向仓储机器人发送指令信息；
移动控制端，用于向仓储机器人发送指令信息；
仓储机器人、仓储系统和移动控制端均通过无线通讯模块连接。
2.根据权利要求1所述的基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，其特征在于，在仓储机器人运用迪杰斯特拉算法确定最优路径之前，仓储机器人接收仓库系统或移动控制端的指令信息，根据指令信息，构建局部二维栅格地图，将局部二维栅格地图通过无线通讯模块传送到仓库系统，以更新二维栅格地图。
3.根据权利要求1所述的基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，其特征在于，利用最小二乘法或奇异值分解对激光数据点集进行位姿估计的具体步骤为：
S1：设定初始位姿；
S2：通过计算当前激光数据点集A中的每个数据点ai，与参考激光数据点集B中的每一个数据点bj，之间的欧式距离实现对当前激光数据点集A和参考激光数据点集B中的数据点的匹配；
S3：基于当前激光数据点集A，使用最小二乘法或奇异值分解得到位姿变换特征(R，T)，其中，R为旋转矩阵，T为平移向量，当前激光数据点集A通过位姿变换特征(R，T)得到变换激光数据点集A'；
S4：根据变换激光数据点集A'中数据点与对应的参考激光数据点集B中的匹配数据点构建最小误差函数，得到变换激光数据点集A'与匹配好的参考激光数据点集B之间的误差，如式(1)所示：
其中，其中i为当前激光数据点集A中的数据点ai的指引，其中j为参考激光数据点集B中的数据点bj的指引；
如果误差e(R,T)不满足阈值，则回到步骤S2继续迭代，如果误差e(R,T)满足阈值，得到最优位姿变换特征(R，T)，结束迭代得到当前机器人估算位姿。
4.根据权利要求1所述的基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，其特征在于，运用迪杰斯特拉算法确定最优路径的具体步骤为：将导航的两点对角线形成的方形区域进行方格划分后，通过迪杰斯特拉算法计算两点之间的方格最优路径，再通过迪杰斯特拉算法计算方格最优路径经过的方格内的最优路径，方格最优路径经过的方格内的最优路径总和为定位导航路径。
5.根据权利要求1所述的基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，其特征在于，所述的仓储机器人包括：激光雷达、无线射频阅读器、驱动模块、防碰模块、无线通讯模块、供电系统和核心处理模块；
激光雷达，用于激光扫描室内环境，获得激光数据点集；
无线射频阅读器，用于识别仓库标签，使得激光雷达能够快速定位，所述仓库标签为库位标签、托盘标签和货物标签；
驱动模块，用于仓储机器人的旋转移动；
防碰模块，用于根据激光雷达扫描的障碍物信息测距，通过程序算法控制仓储机器人规避障碍物；
核心处理器，用于根据所述的激光数据点集，构建仓储机器人所处环境二维栅格地图以及定向导航最优路径。
6.根据权利要求5所述的基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，其特征在于，所述的激光雷达位于仓储机器人顶部，激光雷达包括控制电机和激光传感器，通过控制电机带到激光传感器旋转，确保激光雷达能够0-360°无遮挡旋转扫描。
7.根据权利要求5所述的基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，其特征在于，所述的驱动模块包括设置于仓储机器人底部的驱动轮和从动轮。
8.根据权利要求5所述的基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统，其特征在于，所述的供电系统分别为驱动模块和核心处理模块独立供电。
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