CN113359701B - 基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法及系统 - Google Patents

Abstract

基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法及系统，方法包括以下步骤：对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理；对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断；估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度；实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行。系统包括数据选择与处理模块、位姿分析与判断模块、倾斜角度估算模块以及实时调整模块。本发明通过对激光雷达扫描得到的测量数据进行选择与处理，对搭载该激光雷达的移动机器人与墙面之间的位姿关系进行判断，同时估算机器人相对于墙面的倾斜角度，并通过实时反馈进行机器人位姿的调整，以一种简单、高效的方法实现了移动喷涂机器人的沿墙导航运动与角度偏差修正。

Description

基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法及系统

技术领域

本发明属于机器人领域，涉及基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法及系统。

背景技术

随着信息技术、自动控制技术的发展，机器人也逐渐渗入到了人们的生活中，机器人能够在各种复杂的环境下代替人类工作，其中，能够自主移动的移动机器人也在各行各业中得到了广泛的应用。对于移动机器人而言，其关键技术包括准确感知构建外部环境地图(建图)、确定机器人自身在外部环境中的位置(定位)、到达目标点的路径规划并完成目标路径的运动(路径规划)。精确完成目标路径的移动对于需要明确工作路径的移动机器人而言至关重要，以喷涂机器人为例，喷涂机器人需要根据不同的室内环境，沿着待喷涂墙面一侧进行自主运动，完成墙面的自动化喷涂作业。在喷涂作业过程中，机器人与墙面之间的距离以及角度将严重影响喷涂质量和喷涂效果，因此，便对喷涂机器人在作业过程中的运动轨迹提出了要求，而喷涂机器人的作业特点决定了其主要工作路径为与墙面平行的轨迹线。目前对于这种移动机器人的行走控制主要采用的方法有外加标志法、装备电磁或光学等自动导引装置等，这些方法一方面需要进行预先环境铺设布置，增加额外的工作量；另一方面适用性差，只能应用于添加了导引装置或者标记点的环境中，无法适应不同墙面距离；此外，大面积范围内电磁光学元件的铺设增加了机器人应用的成本，外加标志及磁条的更换也使得成本进一步增加。

传统A*算法、人工势场法等常见的SLAM定位导航算法在进行机器人沿墙导航移动的规定性路径规划导航时，算法实时性差，运动误差会随移动距离的增大而累积，同时机器人与墙壁距离、角度的控制精度稳定性差，不能满足喷涂机器人沿墙导航移动要求。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术中机器人沿墙导航移动控制的成本高以及精度稳定性不高的问题，提供一种基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法及系统，不需要在外部环境设置辅助标志与引导装置，满足与墙面距离、角度需求，实时性好，稳定性高。

为了实现上述目的，本发明有如下的技术方案：

一种基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法，包括以下步骤：

对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理；

对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断；

估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度；

实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行。

作为本发明的一种优选方案，所述对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理的具体步骤包括：

读取激光雷达的扫描周期、扫描频率、角度分辨率、线数以及最大扫描距离和最小扫描距离；驱动机器人移动至初始作业位置，获取机器人移动过程中的速度，通过激光雷达扫描获取机器人当前所处位置处的点云信息；确定点云数据中符合墙面特征的数据角度范围，舍弃数据角度范围中的无效数值点和突变杂乱点，在数据角度范围中选取连续角度范围内的数据点，得到符合墙面特征的角度范围内的连续激光雷达扫描数据，该角度范围取30°～45°。

作为本发明的一种优选方案，机器人的初始作业位置在激光雷达的最大扫描范围和最小扫描范围之间，且机器人与待喷涂墙面的距离不超过机器人的最大喷涂作业范围。

作为本发明的一种优选方案，墙面特征判断通过随机抽样一致算法对点云数据进行处理实现，由墙面由直线平面与圆弧面构成的基本属性，设置随机抽样一致算法的迭代次数，迭代完成后，提取算法得到的最终匹配模型，进行墙面为直线平面或为圆弧面的数学表征判断，得到准确的墙面特征。

作为本发明的一种优选方案，根据机器人当前运动速度与激光雷达扫描频率之间的关系，对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正，减小激光雷达发射激光束与接收激光束之间移动位置变化造成的数据动态误差。

作为本发明的一种优选方案，按照如下方式对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正：

判断机器人移动速度与激光扫描频率之间的关系，如果机器人移动速度大于激光雷达扫描频率乘以修正因子K₁，则认为激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成了动态角度误差，由激光雷达扫描速度、机器人移动速度以及扫描距离，根据三角形正余弦定理计算出激光雷达激光束修正后的真实扫描值，从而对激光雷达的原始扫描数据进行修正，得到连续激光扫描墙面距离的修正值；如果机器人移动速度小于激光雷达的扫描频率乘以修正因子K₁，则忽略激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成的动态误差，直接将激光束的扫描数据作为修正后的结果；所述的修正因子K₁取值选择0.2～0.5。

作为本发明的一种优选方案，所述对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断的具体步骤包括：

将修正后的连续激光雷达扫描数据以面向墙面的方向将数据点按照从左向右的顺序，以数据间隔a两两相减，判断t-a组扫描数据两两相减后的结果为大于0、小于0还是等于0；

记录数据点相减后结果大于零的个数为A、小于零的个数为B，将大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值记为C，如果C小于设定阈值ε，则判断此时机器人与墙面平行；如果C大于设定阈值，且A>B，则判断机器人向右倾斜；如果C大于设定阈值，且A<B，则判断机器人向左倾斜；所述的数据间隔a选择5～8，设定阈值ε选择2～5。

作为本发明的一种优选方案，所述估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度的具体步骤包括：

以角度修正系数K₂乘以大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值C，再乘以相减的数据间隔a，表达式为：β＝K₂×C×a；式中的角度修正系数K₂选择0.7～1.5。

作为本发明的一种优选方案，所述实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行的具体步骤包括：

根据机器人当前时刻与墙面的位姿关系判断结果，以及机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度估算值，向着相反于倾斜方向实现闭环反馈式驱动机器人调整位姿。

本发明还提供一种基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动系统，包括：

数据选择与处理模块，用于对激光雷达扫描数据按照符合墙面特征进行选择与处理；

位姿分析与判断模块，用于对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断；

倾斜角度估算模块，用于估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度；

实时调整模块，用于实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行。

相较于现有技术，本发明至少具有如下的有益效果：通过对激光雷达扫描得到的测量数据进行选择与处理，对搭载该激光雷达的移动机器人与墙面之间的位姿关系进行判断，同时估算机器人相对于墙面的倾斜角度，并通过实时反馈进行机器人位姿的调整，如果位姿分析与判断的结果为机器人相对于墙面向右倾斜，则调整机器人向左旋转β°，如果位姿分析与判断的结果为机器人相对于墙面向左倾斜，则调整机器人向右旋转β°，如果位姿分析与判断的结果为机器人与墙面平行，则停止调整，机器人在当前位姿进行喷涂作业。本发明以一种简单、高效的方法实现了移动喷涂机器人的沿墙导航运动与角度偏差修正，解决了喷涂机器人在喷涂过程的路径偏差以及偏差累积对喷涂效果的影响问题。

附图说明

图1本发明基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法流程图；

图2本发明机器人与墙面平行时，经过处理的t束激光束扫描数据示意图；

图3本发明机器人相对与墙面右倾时，经过处理与修正的t束激光束扫描数据示意图；

图4本发明机器人相对于墙面左倾时，经过处理与修正的t束激光束扫描数据示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。

本发明提供的一种基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法，包括以下步骤：

(1)通过读取扫描数据头部参数信息获取激光雷达的扫描参数，扫描参数包括扫描周期T、扫描频率f、角度分辨率α、线数N、最小扫描距离l_min和最大扫描距离1_max以及扫描角度范围，通过移动机器人上装载的速度传感器获取移动机器人移动速度v；

(2)引导机器人在初始工作位置附近移动一定距离d，如遇障碍物则旋转一定角度γ；

在实施例中，选择d＝0.8m，γ＝15°；

(3)如图1所示，获取机器人在所到达位置点一个扫描周期内激光雷达全部N束扫描数据l₁，l₁…l_N；

(4)根据步骤(3)获得的激光雷达扫描数据对墙面特征进行判断；

如果激光雷达扫描数据中存在符合墙面特征的数据，则记录墙面特征处扫描数据角度范围W，并继续进行步骤(5)；

如果点云信息不符合墙面特征，则重复执行步骤(2)，(3)，(4)；

(5)对经过步骤(4)判断后得到的墙面处激光雷达扫描数据进行处理，选取其中部分扫描数据；

激光扫描数据选取方法，具有以下特征：舍弃无效点以及杂乱点，选取符合墙面特征的θ角度范围内的t(t≤W)束激光束，t束激光距离墙面的距离记为l_θ1，l_θ2，…l_θt；

在实施例中，选择θ＝30°。

(6)判断机器人移动速度v与激光雷达扫描频率关系，对经过步骤(5)处理后的激光雷达扫描数据进行修正；

其中机器人移动速度v通过速度传感器、IMU或者其他方式获得；

如果机器人移动速度与激光雷达扫描频率之间的关系为：v≥K₁f，则考虑激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成的动态误差。根据激光雷达扫描速度、机器人移动速度以及扫描距离，根据三角形正余弦定理计算出激光雷达激光束修正后的真实扫描值，从而对激光雷达的扫描数据进行修正，得到t束激光距离墙面距离的修正后的真实值l′_θ1，l′_θ2，…l′_θt；

如果机器人移动速度与激光雷达的扫描频率之间的关系为：v<K₁f,则忽略激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成的动态误差，得到t束激光距离墙面的距离的修正后的真实值l′_θ1，l′_θ2，…l′_θt，此时l′_θ1＝l_θ1，l′_θ2＝l_θ2，…l′_θt＝l_θt；

其中K为误差修正判断系数，在实施例中，选择K₁＝0.3；

(7)根据步骤(6)中所述的修正后的t束激光束距离墙面的距离l′_θ1，l′_θ2，…l′_θt，通过相应的判断方法，对机器人与墙壁间的位姿关系进行分析与判断；

对于所述的t束激光，以a为间隔将t束激光距离墙面的距离两两相减，即l′_θ1+a-l′_θ1，l′_θ2+a-l′_θ2，l′_θ3+a-l′_θ3…

在实施例中，选择a＝5；

判断以a为间隔将t束激光距离墙面的距离两两相减后的结果大于0、小于0还是等于0；

记以a为间隔将t束激光距离墙面的距离两两相减后的结果中大于0的个数为A，小于0的个数为B；

记|A-B|＝C，如果C<ε，如图2所示，则判断机器人与墙面平行，同时提取此时机器人与墙面的距离信息，并执行步骤(9)；

如果C>ε，且A>B，如图3所示，则判断机器人相对于墙面向右倾斜，并执行步骤(8)；

如果C>ε，且A<B，如图4所示，则判断机器人相对于墙面向左倾斜，并执行步骤(8)；

在实施例中，选择ε＝3；

(8)估算机器人相对于墙面的倾斜角度β；

其估算方法为：β＝K₂×C×a；

其中，K₂为角度修正系数，在实施例中，选择K₂＝0.7～1.5；

其中a为步骤(7)中选择的间隔；

(9)根据步骤(7)的模式判断结果以及步骤(8)中机器人相对于墙面的倾斜角度驱动并调整机器人的位姿；

机器人调整位姿的方法为闭环反馈式。

如果步骤(7)位姿分析与判断的结果为机器人与墙面平行，则进入步骤(10)；

如果步骤(7)位姿分析与判断的结果为机器人相对于墙面向右倾斜，则调整机器人向左旋转β°并重复步骤(3)-(9)，直至位姿分析与判断结果为机器人与墙面平行，进入步骤(10)；

如果步骤(7)位姿分析与判断的结果为机器人相对于墙面向左倾斜，则调整机器人向右旋转β°并重复步骤(3)-(9)，直至位姿分析与判断结果为机器人与墙面平行，进入步骤(10)；

(10)机器人与待喷涂墙面保持平行，机器人进行喷涂作业。

上述操作中，激光雷达扫描周期、扫描频率f、角度分辨率、线数以及最大扫描距离和最小扫描距离通过读取激光雷达扫描数据头部信息或者激光雷达设置参数说明书获得。

机器人初始作业位置为机器人与墙面的距离需要在激光雷达的最大扫描范围和最小扫描范围之间，且机器人与待喷涂墙面的距离不超过机器人的最大喷涂作业范围。

在实施例中，通过随机抽样一致算法对点云数据进行处理实现墙面特征判断，根据墙面由直线平面与圆弧面构成的基本属性，设置随机抽样一致算法的迭代次数，提高机器人运动过程中的墙面特征识别速度；算法迭代完成后，提取算法得到的最终匹配模型，进行墙面为直线平面或为圆弧面的数学表征判断，得到准确的墙面特征。

本发明还提供一种基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动系统，包括：

数据选择与处理模块，用于对激光雷达扫描数据按照符合墙面特征进行选择与处理；

位姿分析与判断模块，用于对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断；

倾斜角度估算模块，用于估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度；

实时调整模块，用于实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行。

以上所述的仅为本发明的部分实施例而已，并不用于限制本发明的技术方案，对于本领域的技术人员而言，本发明还可以有各种更改和变化，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、同等替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法，其特征在于，包括以下步骤：

对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理；

所述对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理的具体步骤包括：

读取激光雷达的扫描周期、扫描频率、角度分辨率、线数以及最大扫描距离和最小扫描距离；驱动机器人移动至初始作业位置，获取机器人移动过程中的速度，通过激光雷达扫描获取机器人当前所处位置处的点云信息；确定点云数据中符合墙面特征的数据角度范围，舍弃数据角度范围中的无效数值点和突变杂乱点，在数据角度范围中选取连续角度范围内的数据点，得到符合墙面特征的角度范围内的连续激光雷达扫描数据，该角度范围取30°～45°；根据机器人当前运动速度与激光雷达扫描频率之间的关系，对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正，减小激光雷达发射激光束与接收激光束之间移动位置变化造成的数据动态误差；

按照如下方式对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正：

判断机器人移动速度与激光扫描频率之间的关系，如果机器人移动速度大于激光雷达扫描频率乘以修正因子K₁，则认为激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成了动态角度误差，由激光雷达扫描速度、机器人移动速度以及扫描距离，根据三角形正余弦定理计算出激光雷达激光束修正后的真实扫描值，从而对激光雷达的原始扫描数据进行修正，得到连续激光扫描墙面距离的修正值；如果机器人移动速度小于激光雷达的扫描频率乘以修正因子K₁，则忽略激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成的动态误差，直接将激光束的扫描数据作为修正后的结果；所述的修正因子K₁取值为0.2～0.5；

对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断；

所述对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断的具体步骤包括：

将修正后的连续激光雷达扫描数据以面向墙面的方向将数据点按照从左向右的顺序，以数据间隔a两两相减，判断t-a组扫描数据两两相减后的结果为大于0、小于0还是等于0；

记录数据点相减后结果大于零的个数为A、小于零的个数为B，将大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值记为C，如果C小于设定阈值ε，则判断此时机器人与墙面平行；如果C大于设定阈值，且A>B，则判断机器人向右倾斜；如果C大于设定阈值，且A<B，则判断机器人向左倾斜；所述的数据间隔a为5～8，设定阈值ε为2～5；

估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度；

所述估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度的具体步骤包括：

以角度修正系数K₂乘以大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值C，再乘以相减的数据间隔a，表达式为：β＝K₂×C×a；式中的角度修正系数K₂为0.7～1.5；

实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行。

2.根据权利要求1所述的基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法，其特征在于，机器人的初始作业位置在激光雷达的最大扫描范围和最小扫描范围之间，且机器人与待喷涂墙面的距离不超过机器人的最大喷涂作业范围。

3.根据权利要求1所述的基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法，其特征在于，墙面特征判断通过随机抽样一致算法对点云数据进行处理实现，根据墙面由直线平面与圆弧面构成的基本属性，设置随机抽样一致算法的迭代次数，迭代完成后，提取算法得到的最终匹配模型，进行墙面为直线平面或为圆弧面的数学表征判断，得到准确的墙面特征。

4.根据权利要求1所述的基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法，其特征在于，所述实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行的具体步骤包括：

根据机器人当前时刻与墙面的位姿关系判断结果，以及机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度估算值，向着相反于倾斜方向实现闭环反馈式驱动机器人调整位姿。

5.一种基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动系统，其特征在于，包括：

数据选择与处理模块，用于对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理；

所述对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理的具体步骤包括：

读取激光雷达的扫描周期、扫描频率、角度分辨率、线数以及最大扫描距离和最小扫描距离；驱动机器人移动至初始作业位置，获取机器人移动过程中的速度，通过激光雷达扫描获取机器人当前所处位置处的点云信息；确定点云数据中符合墙面特征的数据角度范围，舍弃数据角度范围中的无效数值点和突变杂乱点，在数据角度范围中选取连续角度范围内的数据点，得到符合墙面特征的角度范围内的连续激光雷达扫描数据，该角度范围取30°～45°；根据机器人当前运动速度与激光雷达扫描频率之间的关系，对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正，减小激光雷达发射激光束与接收激光束之间移动位置变化造成的数据动态误差；

按照如下方式对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正：

判断机器人移动速度与激光扫描频率之间的关系，如果机器人移动速度大于激光雷达扫描频率乘以修正因子K₁，则认为激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成了动态角度误差，由激光雷达扫描速度、机器人移动速度以及扫描距离，根据三角形正余弦定理计算出激光雷达激光束修正后的真实扫描值，从而对激光雷达的原始扫描数据进行修正，得到连续激光扫描墙面距离的修正值；如果机器人移动速度小于激光雷达的扫描频率乘以修正因子K₁，则忽略激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成的动态误差，直接将激光束的扫描数据作为修正后的结果；所述的修正因子K₁取值为0.2～0.5；

位姿分析与判断模块，用于对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断；

所述对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断的具体步骤包括：

将修正后的连续激光雷达扫描数据以面向墙面的方向将数据点按照从左向右的顺序，以数据间隔a两两相减，判断t-a组扫描数据两两相减后的结果为大于0、小于0还是等于0；

记录数据点相减后结果大于零的个数为A、小于零的个数为B，将大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值记为C，如果C小于设定阈值ε，则判断此时机器人与墙面平行；如果C大于设定阈值，且A>B，则判断机器人向右倾斜；如果C大于设定阈值，且A<B，则判断机器人向左倾斜；所述的数据间隔a为5～8，设定阈值ε为2～5；

倾斜角度估算模块，用于估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度；

所述估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度的具体步骤包括：

以角度修正系数K₂乘以大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值C，再乘以相减的数据间隔a，表达式为：β＝K₂×C×a；式中的角度修正系数K₂为0.7～1.5；

实时调整模块，用于实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行。

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