CN113485326A - 一种基于视觉导航的自主移动机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视觉导航的自主移动机器人，包括车体，车体为自主移动机器人的主要承载体，所述车体设置有转向结构以及驱动器；控制器，安装于所述车体内部，所述控制器的信号输出端连接在车体转向及驱动电机的输入端；摄像头，摄像头为获取机器人前方的道路信息，并将信息传递给视觉导航计算单元，所述摄像头固定设置在车体的一侧表面，视觉导航计算单元，安置于所述车体上，接收摄像头传入的图像信息，将图像信息传入深度学习模型进行处理计算。该基于视觉导航的自主移动机器人，采用视觉导航方式作为机器人的自主导航方法，由原始感知信息直接得到机器人的导航方向，省去了实时建图等复杂的步骤，节约了大量计算资源。
Description
技术领域
本发明涉及机器人相关技术领域，具体为一种基于视觉导航的自主移动机器人。
背景技术
随着机器人技术的发展，人们对机器人智能化自主化的要求越来越高，对安全可靠的机器人自主导航技术的需求也越来越强烈，作为机器人执行其它任务的先决条件，陌生环境下的自主导航技术对机器人至关重要，尤其在楼道或者城市环境中该问题更复杂，机器人除了需要对环境中的静态障碍物进行避让，还需要对周围其它动态物体进行交互，如对行人和车辆的避让。因此该问题也愈发成为机器人界的研究热点。
传统的自主导航方法包括两个步骤：首先，在当前环境中进行实时定位和建立环境地图，常用方法包括利用GPS(Global Positioning System，全球定位系统)或基于视觉或者雷达传感器使用SLAM算法(Simultaneous Localization and Mapping，同时建图与定位)等；之后对建立好的环境地图进行分析，在环境地图中进行避让，实现机器人的自主导航。在传统的自主导航方法中，GPS定位方法存在定位误差过大，室内无法定位的问题；而SLAM算法存在误差累积、变化频繁的场景适应性差、需要耗费大量计算资源等问题，除此之外，传统自主导航方法由于将感知任务与导航任务分离，这种做法还引入了通过环境地图得到导航方向的逻辑设计问题，因此，机器人自主导航技术是一个相当困难的课题。
例如授权公告号为CN210455023U，授权公告日2020年5月5日的实用新型专利，公开了一种无轨牵引式AGV输送装置，其主要技术特征在于车头布置有向前的红外摄像头，其导航方式还是依靠安装在上面的激光扫描雷达，通过测距的方式，构建地图来实现自动行走，不属于视觉导航。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于视觉导航的自主移动机器人，以达到解决在未知环境下，机器人如何依据二维图像得到导航方向从而实现智能自主视觉导航的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于视觉导航的自主移动机器人，包括：
车体，车体为自主移动机器人的主要承载体，所述车体设置有转向结构以及驱动器；
控制器，安装于所述车体内部，所述控制器的信号输出端连接在车体转向及驱动电机的输入端；
摄像头，摄像头为获取机器人前方的道路信息，并将信息传递给视觉导航计算单元，所述摄像头固定设置在车体的一侧表面；
视觉导航计算单元，安置于所述车体上，接收摄像头传入的图像信息，将图像信息传入深度学习模型进行处理计算，得到机器人的导航方向，将导航方向信息传入控制器实现机器人的自主导航。
优选的，所述摄像头为广角摄像头，所述摄像头的镜头朝向机器人正前方。
优选的，所述车体呈板状结构。
优选的，所述车体的转向结构为阿克曼转向结构。
优选的，所述车体的驱动电机为无刷电机，并且机器人为后轮驱动。
优选的，所述视觉导航计算单元包括I3工控机以及AI计算芯片，支持NvidiaXavier以及华为昇腾Atlas 200系列芯片。
优选的，所述车体的内部安装有WIFI通讯模块，所述WIFI通讯模块通过线路与控制器的输入端相连。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于视觉导航的自主移动机器人：
1.采用视觉导航方式作为机器人的自主导航方法，由原始感知信息直接得到机器人的导航方向，省去了实时建图等复杂的步骤，节约了大量计算资源。
2.本发明与传统的AGV小车以及SLAM小车相比，本发明中提供的视觉导航式自主移动机器人，无需事先铺设固定轨道，仅依赖摄像头就能够感知周围环境实现定位与导航，能够大幅度降低高精度仪器的成本，不会受到传感器感应距离的限制，并且得益于深度强化学习算法的鲁棒性，本发明中提供的视觉导航式自主移动对于区域环境的变化具有良好的适应性。
3.本发明在室内室外场景下均能够开展工作，在园区、港口等人员、道路众多的复杂环境下能够实现自动避开行人、障碍物，选择最佳路径前往目的地，同时得益于深度强化学习算法的通用性，本发明所搭载的视觉导航算法可以在未来移植到无人车等其他平台。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种技术方案：一种基于视觉导航的自主移动机器人，包括:
车体，车体为自主移动机器人的主要承载体，车体设置有转向结构以及驱动器；
控制器，安装于车体内部，控制器的信号输出端连接在车体转向及驱动电机的输入端；
摄像头，摄像头为获取机器人前方的道路信息，并将信息传递给视觉导航计算单元，摄像头固定设置在车体的一侧表面；
视觉导航计算单元，安置于车体上，接收摄像头传入的图像信息，将图像信息传入深度学习模型进行处理计算，得到机器人的导航方向，将导航方向信息传入控制器实现机器人的自主导航。
摄像头为广角摄像头，摄像头的镜头朝向机器人正前方，通过广角摄像头能够很好的摄入机器人正前方环境，方便机器人进行一个判断导航。
车体呈板状结构，板状结构能够很好的方便机器人进行一个在平面的行驶。
车体的转向结构为阿克曼转向结构，而阿克曼转向结构使得左右车轮可以绕着独立的旋转轴进行旋转，大大减小了车轮转向需要的空间。
车体的驱动电机为无刷电机，并且机器人为后轮驱动，通过无刷电机的驱动，后驱能够使得机器人操控性能好，反应更加灵敏，在转向的过程中反应更加灵敏，使得机器人具有良好的稳定性和平顺性。
视觉导航计算单元包括I3工控机以及AI计算芯片，支持Nvidia Xavier以及华为昇腾Atlas 200系列芯片，通过AI计算芯片能够很好的控制主体，并且能够使得整体机器人更加智能化。
车体的内部安装有WIFI通讯模块，WIFI通讯模块通过线路与控制器的输入端相连，通过WIFI通讯模块能够很好的接收到外部遥控器所发出的控制信号，从而WIFI通讯模块才能够通过控制器来控制车体行驶。
工作原理：该基于视觉导航的自主移动机器人，机器人在新的场景开展工作时需要对机器人所搭载的深度学习模型进行训练以提高自主移动机器人在特定场景下的适应性，在进行特定场景下的机器人的训练时，首先要通过I3工控机打开数据采集功能，打开机器人的WIFI通讯模块用于接受外部遥控器传来的控制信号，并将其传入车体内的控制器，控制车体的前进、后退以及转向，打开机器人的摄像头，摄像头为广角摄像头，广角摄像头安置于车体上方，广角摄像头镜头朝向机器人正前方，用于收集机器人前方的道路数据信息，使用外部遥控器控制自主移动机器人在特定场景下运行，收集机器人的运行数据，将机器人的运行数据作为输入，训练机器人所搭载的深度学习模型，得到在特定场景下适应性更好的深度学习模型，将训练好的深度学习模型加载进机器人，启动机器人的控制器、摄像头以及驱动电机，开启自动行驶功能，机器人即可依据摄像头获取的图像数据实现自主导航，前往目的地。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种基于视觉导航的自主移动机器人，其特征在于，包括：
车体，车体为自主移动机器人的主要承载体，所述车体设置有转向结构以及驱动器；
控制器，安装于所述车体内部，所述控制器的信号输出端连接在车体转向及驱动电机的输入端；
摄像头，摄像头为获取机器人前方的道路信息，并将信息传递给视觉导航计算单元，所述摄像头固定设置在车体的一侧表面；
视觉导航计算单元，安置于所述车体上，接收摄像头传入的图像信息，将图像信息传入深度学习模型进行处理计算，得到机器人的导航方向，将导航方向信息传入控制器实现机器人的自主导航。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉导航的自主移动机器人，其特征在于：所述摄像头为广角摄像头，所述摄像头的镜头朝向机器人正前方。
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉导航的自主移动机器人，其特征在于：所述车体呈板状结构。
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉导航的自主移动机器人，其特征在于：所述车体的转向结构为阿克曼转向结构。
5.根据权利要求1所述的一种基于视觉导航的自主移动机器人，其特征在于：所述车体的驱动电机为无刷电机，并且机器人为后轮驱动。
6.根据权利要求1所述的一种基于视觉导航的自主移动机器人，其特征在于：所述视觉导航计算单元包括I3工控机以及AI计算芯片，支持Nvidia Xavier以及华为昇腾Atlas 200系列芯片。
7.根据权利要求1述的一种基于视觉导航的自主移动机器人，其特征在于：所述车体的内部安装有WIFI通讯模块，所述WIFI通讯模块通过线路与控制器的输入端相连。
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