CN114136439A - 一种全自动光照测量机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种全自动光照测量机器人，包括行走机构、嵌入式处理控制主模块、运动模块和光照传感器模块；嵌入式处理控制主模块包括GPS模块和轻量化神经网络计算单元；运动模块包括云台相机，用于采集图像信号；轻量化神经网络计算单元的信号输入端连接GPS模块、运动模块和光照传感器模块的信号输出端；轻量化神经网络计算单元的信号输出端连接行走机构；轻量化神经网络计算单元用于接收运动模块采集的图像信号，识别图像信号中的道路和路灯，以生成实时测量矩阵及路线，控制行走机构沿路线行走，并且采集光照传感器模块和GPS模块的信号以获取当前位置的照度。机器人按照路线自动逐点测量，从而减少测量和计算误差，提高工作效率。
Description
技术领域
本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种全自动光照测量机器人。
背景技术
根据道路的使用功能和照明评价标准,准确测量路面亮度总均匀度、纵向均匀度、路面照度均匀度等指标是进行路灯规划设计的重要前提。为了保证道路行车安全，提供安全可见度，新道路安装路灯前需要对新道灯具照度进行测量。要实现道路照度的准确测量，常用的方法布点测量法，利用边角布点测量路面亮度总均匀度和纵向均匀度或路面照度均匀度，利用中心布点测量路面亮度总均匀度和纵向均匀度或路面照度均匀度。测量一个灯具需要布400-600个点，工作人员需将测量的这400-600个照度数据数据记录并标记在图纸、最后再计算出平均照度。工作量极大，重复繁琐，费时费力。
当前常用的测量方法为人工布点测量。先布点，再测量数据，最后将多组数据进行计算。根据不同的灯具，寻找灯间距、高度、悬挑、仰角和光源一致性方面相对典型的平坦路段。将测量路段划分为若干大小相等的矩阵，根据需求合理确定网格数，测量每个网格的照度，再进行数据计算。人工测量数据量巨大，测量前需要先布点，再路面进行标记，在测量每个点的照度，每个点测量都需要手持照度计蹲下，将传感器置于路面，读取、记录数据，然后站起来，再到下一测量点进行重复工作，待所有数据测量完毕后进行计算。以往测量并记录一个点需要1个人耗费30秒时间，测量效率低，工作量大，且需防止测量人员和围观群众对光接收器产生阴影或影响。测量完毕后，需要人工在图纸上对每一个数据值进行标注，再进行计算。
发明内容
本发明的目的在于提供一种全自动光照测量机器人，以解决现有技术中人工测量道路照度工作繁琐、效率低的问题。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种全自动光照测量机器人，包括行走机构，以及设置于所述行走机构上的嵌入式处理控制主模块、运动模块和光照传感器模块；
所述嵌入式处理控制主模块包括GPS模块和轻量化神经网络计算单元；
所述运动模块包括云台相机，用于采集图像信号；
所述轻量化神经网络计算单元的信号输入端连接所述GPS模块、运动模块和光照传感器模块的信号输出端；所述轻量化神经网络计算单元的信号输出端连接所述行走机构，用于控制所述行走机构运动；
所述轻量化神经网络计算单元用于接收所述运动模块采集的图像信号，识别图像信号中的道路和路灯，以生成实时测量矩阵及路线，控制行走机构沿路线行走，并且采集光照传感器模块和GPS模块的信号以获取当前位置的照度。
可选的，所述轻量化神经网络计算单元，通过轻量化的卷积神经网络识别所述运动模块采集的图像信息，针对当前的道路情况以及路灯位置，规划行走机构的前进路线。
可选的，通过神经网络结构搜索获取所述轻量化的卷积神经网络。
可选的，所述运动模块还包括激光雷达传感器和辅助定位传感器模块；所述辅助定位传感器模块的接收端架设于行走机构上，发送端架设于路边的传感器导轨上；
所述辅助定位传感器模块接收端的信号输出端、激光雷达传感器的信号输出端分别连接所述轻量化神经网络计算单元的信号输入端；所述轻量化神经网络计算单元用于根据激光雷达传感器采集的信号判断前方障碍物，通过辅助定位传感器模块定位当前行走机构位置与传感器导轨的相对位置，修正行走机构的运行路线。
可选的，还包括显示操作模块，所述显示操作模块通过无线连接所述轻量化神经网络计算单元，用于向所述轻量化神经网络计算单元发送指令。
可选的，所述光照传感器模块设置在光照传感器轨道上，所述光照传感器轨道设置于行走机构的两侧。
可选的，所述光照传感器轨道具有伸缩功能，所述光照传感器模块在光照传感器轨道上的间距能够调整。
可选的，所述嵌入式处理控制主模块为DSP数字处理主板，所述GPS模块和轻量化神经网络计算单元集成在所述DSP数字处理主板上。
可选的，所述光照传感器模块通过窄波滤光片和余弦修正器对采集的光照做优化处理。
可选的，所述轻量化神经网络计算单元通过无线的方式连接云端数据库，用于将获取的照度数据上传至所述云端数据库。
本发明的有益效果如下：
1)、本发明实施例提供的全自动光照测量机器人，能够取代人工进行现场测量和数据整理计算。全自动光照测量机器人包含嵌入式处理控制主模块、运动模块、光照传感器模块；嵌入式处理控制主模块中内置了使用网络搜索技术搜索得到的轻量化神经网络计算单元，机器人按照路线自动逐点测量，从而减少测量和计算误差，提高工作效率。
2)、本发明实施例提供的全自动光照测量机器人，能够节省人力资源，节省测量时间，提高工作效率。以往测量并记录一个点需要1个人耗费30秒时间，利用此机器人操作需要30毫秒并且可以加载10个光照传感器模块，30毫秒测量并记录10个点数值，减少在场测量人数，且无需逐一进行数据登记和后续人工计算，测量效率大大提高，人力成本显著降低。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例提供的全自动光照测量机器人的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的全自动光照测量机器人利用辅助定位传感器模块进行测量时的示意图；
图3为本发明实施例操作并行搜索空间示意图中；
图4为本发明实施例中轻量化神经网络模型结构示意图；
其中：1处理控制主模块；2运动模块；3光照传感器模块；31光照传感器轨道；21云台相机，22激光雷达传感器，23辅助定位传感器模块；24传感器导轨。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
如图1～2所示，本发明实施例提供了一种全自动光照测量机器人，包括行走机构，以及设置于行走机构上的嵌入式处理控制主模块1、运动模块2和光照传感器模块3；嵌入式处理控制主模块1包括GPS模块和轻量化神经网络计算单元；运动模块2包括云台相机，用于采集图像信号；光照传感器模块3用于采集照度数据，采集照度数据后，光照传感器模块3通过窄波滤光片和余弦修正器对采集的光照做优化处理；轻量化神经网络计算单元的信号输入端分别连接GPS模块、运动模块2和光照传感器模块3的信号输出端；轻量化神经网络计算单元的信号输出端连接行走机构，用于控制行走机构运动；具体来说，轻量化神经网络计算单元是通过接收运动模块2采集的图像信号，识别图像信号中的道路和路灯，以生成实时测量矩阵及路线，控制行走机构沿路线行走，并且采集光照传感器模块3和GPS模块的信号以获取当前位置的照度，轻量化神经网络计算单元通过无线的方式连接云端数据库，将获取的照度数据上传至云端数据库。
作为一种示例，嵌入式处理控制主模块1为DSP数字处理主板，GPS模块和轻量化神经网络计算单元集成在DSP数字处理主板上。
作为本发明的优选实施例，运动模块2还包括激光雷达传感器22和辅助定位传感器模块23；辅助定位传感器模块23的接收端架设于行走机构上，发送端架设于路边的传感器导轨24上；辅助定位传感器模块23接收端的信号输出端、激光雷达传感器22的信号输出端分别连接轻量化神经网络计算单元的信号输入端；轻量化神经网络计算单元用于根据激光雷达传感器22采集的信号判断前方障碍物，通过辅助定位传感器模块23定位当前行走机构位置与传感器导轨24的相对位置，采用视觉+激光雷达传感器+辅助传感器定位方式，修正行走机构的运行路线。辅助定位传感器模块23用于复杂环境，辅助行走。
作为本发明的优选实施例，包括显示操作模块，显示操作模块通过无线连接轻量化神经网络计算单元，用于向轻量化神经网络计算单元发送指令。
应用于本发明的实施例，轻量化神经网络计算单元，通过轻量化的卷积神经网络识别运动模块2采集的图像信息，针对当前的道路情况以及路灯位置，规划行走机构的前进路线。通过神经网络结构搜索获取轻量化的卷积神经网络。具体方式如下：
DSP数字处理主板需要高性能的实时计算模块(神经网络)，但设计出高性能的神经网络需要大量的专业知识与反复试验，成本极高，限制了神经网络在很多问题上的应用。本发明实施例中采用神经网络结构搜索来构建轻量化神经网络结构。作为一种示例，神经网络结构是一种自动设计神经网络的技术，可以通过算法，根据样本集自动设计出高性能的网络结构，在硬件部署时，可根据主板的参数设置，定制超轻量化的神经网络结构搜索模块，最终搜索得到高性能的轻量化神经网络计算单元。
具体而言，在使用神经网络结构搜索时，本发明实施例考虑到了硬件的适配条件和功耗、性能等因素，在搜索过程中将所需参数配置作为正则项，加入到神经网络结构搜索模型的训练损失函数中进行搜索训练。网络模块方面，使用3x3与1x1的深度可分离卷积及池化层等轻量化神经网络单元构建搜索空间，使用强化学习进行搜索迭代优化。在DSP数字处理主板部署后，神经结构搜索设计出的神经网络模型将根据硬件条件与实时部署环境，进行参数的自适应调整。
通过神经网络结构搜索可以得到更适合于嵌入式设备的轻量化网络结构，因此本发明实施例中提出一种基于高效主干神经网络搜索技术的适用于光照机器人使用的网络结构，从而在后续的图像检测，图像处理等步骤使用。整个神经网络搜索得到轻量化神经网络主要包括了搜索空间和搜索算法的设计：
首先定义搜索空间，进行神经网络结构搜索的部分是特征提取器，其输入为设备采集的原始图像或者经过校正模块纠正后的图像，输出为大小统一的特征向量序列。搜索空间围绕卷积层设计展开，囊括卷积的类型与卷积的步长。卷积的类型将由一个候选操作表提供，而卷积的步长则反馈在模型的下采样阶段中。
针对搜索算法部分，本发明将搜索算法依据搜索空间的设定解耦为两步：下采样路径搜索和卷积操作方式搜索。对于下采样路径搜索，所有的卷积操作都将被固定成为3*3的残差网络层。此处先基于先验知识，人为地将下采样位置固定在第1、4、7、10和13层，使得初始阶段的有效下采样路径由30030种下降至10种，极大地缩小了该阶段的搜索空间。在10种搜索空间内采用小范围的网格搜索，快速找到相对较优的下采样路径。基于该相对较优的路径，本发明复用其路径权重，对不同stage中包含的卷积数量进行微调，最终得到最优的下采样路径。整个搜索并行搜索空间示意如图3所示。经过以上的神经网络结构搜索，可以得到一种轻量化的卷积神经网络模型。最后得到如图4所示的轻量化卷积神经网络结构，其中仅包含两层卷积神经网络归一化操作，这对于使用在嵌入式设备上具有极大的便捷性，但是和普通卷积神经网络结构不同，此处通过网络搜索得到的模型中卷积尺度分别是3x3和1x1，这想比较于普通卷积降低了参数量，因此更适用于本实施例中的机器人等小型设备上。
作为本发明的优选实施例，光照传感器模块3设置在具有伸缩功能的光照传感器轨道31上，光照传感器轨道31设置于行走机构的两侧。双侧光照传感器轨道31可以延展5m双侧都延展最长可达10m；光照传感器模块3在光照传感器轨道31上的间距能够调整，按需要布置间隔距离和数量。
全自动光照测量机器人工作流程：
首先通过显示操作模块对整个设备设置相关参数、获取GPS信息，发送到DSP数字处理主板，轻量化神经网络计算单元将根据现场情况自动生成测量点，并规划运动路径，经人工确认后开始工作。
根据激光雷达传感器22和云台相机数据处理、修正前进并进行测量，如果遇到复杂路况，无法通过云台相机精确定位行走，辅助定位传感器模块23进行精准定位，到设定布点位置后，光照传感器模块3工作并记录数据传输到DSP数字处理主板，DSP数字处理主板收集所有光照传感器模块的数据并上传到显示操作模块进行显示。到达布点终点时DSP数字处理主板发送指令，将数据进行计算，自动入库分析、生产报表并保存。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
Claims (10)
1.一种全自动光照测量机器人，其特征在于，包括行走机构，以及设置于所述行走机构上的嵌入式处理控制主模块(1)、运动模块(2)和光照传感器模块(3)；
所述嵌入式处理控制主模块(1)包括GPS模块和轻量化神经网络计算单元；
所述运动模块(2)包括云台相机，用于采集图像信号；
所述轻量化神经网络计算单元的信号输入端连接所述GPS模块、运动模块(2)和光照传感器模块(3)的信号输出端；所述轻量化神经网络计算单元的信号输出端连接所述行走机构，用于控制所述行走机构运动；
所述轻量化神经网络计算单元用于接收所述运动模块(2)采集的图像信号，识别图像信号中的道路和路灯，以生成实时测量矩阵及路线，控制行走机构沿路线行走，并且采集光照传感器模块(3)和GPS模块的信号以获取当前位置的照度。
2.根据权利要求1所述的全自动光照测量机器人，其特征在于，所述轻量化神经网络计算单元，通过轻量化的卷积神经网络识别所述运动模块(2)采集的图像信息，针对当前的道路情况以及路灯位置，规划行走机构的前进路线。
3.根据权利要求2所述的全自动光照测量机器人，其特征在于，通过神经网络结构搜索获取所述轻量化的卷积神经网络。
4.根据权利要求1所述的全自动光照测量机器人，其特征在于，所述运动模块(2)还包括激光雷达传感器(22)和辅助定位传感器模块(23)；所述辅助定位传感器模块(23)的接收端架设于行走机构上，发送端架设于路边的传感器导轨(24)上；
所述辅助定位传感器模块(23)接收端的信号输出端、激光雷达传感器(22)的信号输出端分别连接所述轻量化神经网络计算单元的信号输入端；所述轻量化神经网络计算单元用于根据激光雷达传感器(22)采集的信号判断前方障碍物，通过辅助定位传感器模块(23)定位当前行走机构位置与传感器导轨(24)的相对位置，修正行走机构的运行路线。
5.根据权利要求1所述的全自动光照测量机器人，其特征在于，还包括显示操作模块，所述显示操作模块通过无线连接所述轻量化神经网络计算单元，用于向所述轻量化神经网络计算单元发送指令。
6.根据权利要求1所述的全自动光照测量机器人，其特征在于，所述光照传感器模块(3)设置在光照传感器轨道(31)上，所述光照传感器轨道(31)设置于行走机构的两侧。
7.根据权利要求1所述的全自动光照测量机器人，其特征在于，所述光照传感器轨道(31)具有伸缩功能，所述光照传感器模块(3)在光照传感器轨道(31)上的间距能够调整。
8.根据权利要求1所述的全自动光照测量机器人，其特征在于，所述嵌入式处理控制主模块(1)为DSP数字处理主板，所述GPS模块和轻量化神经网络计算单元集成在所述DSP数字处理主板上。
9.根据权利要求1所述的全自动光照测量机器人，其特征在于，所述光照传感器模块(3)通过窄波滤光片和余弦修正器对采集的光照做优化处理。
10.根据权利要求1所述的全自动光照测量机器人，其特征在于，所述轻量化神经网络计算单元通过无线的方式连接云端数据库，用于将获取的照度数据上传至所述云端数据库。
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