公开/公告号CN113282076B
专利类型发明专利
公开/公告日2022.09.27
原文格式PDF
申请/专利权人 浙江大学;宁波新松机器人科技有限公司;
申请/专利号CN202110346556.6
申请日2021.03.31
分类号G05D1/02(2020.01);G01S17/06(2006.01);G01S17/88(2006.01);
代理机构杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213;
代理人孙孟辉
地址 315400 浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦12楼
入库时间 2022-11-28 17:49:28
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-09-27
授权
发明专利权授予
技术领域
本发明涉及机器人控制领域,尤其涉及一种基于雷达射线分割地图的机器人远程回充装置及方法。
背景技术
近年来,移动机器人越来越被广泛的应用在生产、生活中,比如扫地机器人、AGV等。以扫地机器人为例,在工作过程中存在电池续航不够等问题。当传统的机器人遇到电池没电的情况时,往往是使用者为机器人插上充电器,这就存在没有及时充电导致使用时电量不足等问题。
现在的智能扫地机器人的解决方法是将充电桩固定在某一位置,扫地机器人记录该位置,工作结束后回充,即回到充电地点。这种情况存在如下问题:当充电桩随意改变位置时,机器人很难找到充电桩。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述技术问题,本发明提供了一种基于雷达射线分割地图的机器人远程回充装置及方法,实现移动机器人在没有先验地图的情况下,自动寻找到充电桩,解决自动远程回充的问题,其具体技术内容如下:
一种基于雷达射线分割地图的机器人远程回充装置,包括机器人和充电桩,所述机器人包括控制模块、激光雷达、上位机和电源接收端,所述上位机连接激光雷达并获取激光雷达传回的数据,所述控制模块分别与电源接收端和上位机相连,接受上位机下发的控制指令并向上位机反馈机器人状态,所述电源接收端包括机器人充电的电源触头和超声波接收模块;所述充电桩包括充电模块和超声波发射模块。
进一步的,所述控制模块设有电机、里程计编码器和传感器组,其中传感器组中包含IMU,所述里程计编码器用于采集机器人里程数据,所述IMU用于检测机器人位姿。
进一步的,所述上位机采用Ubuntu系统。
进一步的,所述激光雷达传回的数据具体为:激光雷达向目标发射探测信号即激光束,然后将接收到的从目标反射回来的信号即目标回波,与发射探测信号进行比较,获得目标信息,包括探测到的物体坐标、反射强度。
进一步的,所述充电模块用于与电源接收端表面的机器人充电的电源触头接触,实现电流传输;所述超声波发射模块发射超声波,由电源接收端内部的超声波接收模块接收。
一种基于雷达射线分割地图的机器人远程回充方法,包括如下步骤:
S201,通过激光雷达每旋转1°记录一次点坐标,获取周围环境地图;
S202,激光雷达某时刻旋转1°前、后坐标做差,取绝对值,判断是否大于预先设定的位置判断阈值,如果是,执行下一步,否则重新执行步骤S201;
S203,记录下该时刻旋转前、后点云块的坐标,称为突变点;
S204,取对应的点云块的连线中点,并记录中点;
S205,机器人前往连线中点并实时建图,到达后,判断电源接收端是否收到超声波信号,如果是,执行步骤S208,否则执行步骤S206;
S206,判断机器人移动前、后所建立的地图是否实现闭环,如果是则执行步骤S207,否则执行步骤S201;
S207,跳过已闭环的两组点,前往下一组突变点连线的中点,判断电源接收端是否收到超声波信号,如果是,执行步骤S208,否则执行步骤S201;
S208,超声波信号发射端即为充电桩2位置,机器人前往充电桩充电。
本发明的有益效果是:
(1)本发明的机器人不需要提前构建地图,在没有先验地图的情况下智能识别障碍物,并在运动过程中完成建图。
(2)本发明使机器人能够在不知道充电桩位置的情况下自动寻找充电桩,即充电桩可以摆放于任意位置。
(3)本发明每一步的目标点都只需要运行一次算法,节省计算资源,提高效率。
附图说明
图1 是本发明的方法的流程示意图;
图2 是本发明的装置的结构示意图;
图3 是本发明激光雷达的获取环境地图进行坐标化的示意图;
图4是本发明方法实施例的机器人起始时的俯视示意图;
图5是本发明方法的实施例的机器人执行步骤二、三、四的示意图;
图6是本发明方法的实施例的机器人执行步骤五的示意图;
图7是本发明方法的实施例的机器人执行步骤六的示意图;
图8是本发明方法的实施例的机器人执行步骤七、八的示意图;
其中,1机器人,11-1控制模块,11-2激光雷达,11-3上位机,11-4电源接收端,2充电桩,21充电模块,22超声波发射模块,101墙壁,102室内障碍物,103房间墙壁。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和技术效果更加清楚明白,以下结合说明书附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
如图1-2所示,本发明的一种基于雷达射线分割地图的机器人远程回充装置和方法,该装置包括机器人1和充电桩2。
所述机器人1包括控制模块11-1、激光雷达11-2、上位机11-3和电源接收端11-4。
所述控制模块11-1设有电机、里程计编码器和传感器组,其中传感器组中包含IMU,所述里程计编码器用于采集机器人里程数据,所述IMU用于检测机器人位姿。
所述激光雷达11-2向目标发射探测信号即激光束,然后将接收到的从目标反射回来的信号即目标回波,与发射探测信号进行比较,获得目标信息,包括探测到的物体坐标、反射强度等。
如图3所示,所述机器人通过激光雷达11-2扫描获取周围环境的过程为:所述激光雷达11-2的旋转方向即激光雷达方向,扫描射线1-a为激光雷达11-2初始时刻单线激光传播的路径,扫描射线1-b为激光雷达11-2结束时刻单线激光传播的路径,测试墙壁1-Ⅰ为激光雷达11-2初始时刻到结束时刻扫描出的地图,测试点1-A为激光雷达11-2扫描完的区域中的一点。已经扫描过的地图利用栅格表示,因而测试点1-A的坐标点可以用数学模型表示。
所述上位机11-3为搭载Ubuntu系统的计算机主板;所述上位机11-3连接激光雷达11-2并获取激光雷达11-2传回的数据;所述控制模块11-1分别与电源接收端11-4和上位机11-3相连,接受上位机11-3下发的控制指令并向上位机11-3反馈机器人状态,所述电源接收端11-4包括机器人充电的电源触头和超声波接收模块。
所述充电桩2包括充电模块21和超声波发射模块22,所述充电模块21用于与电源接收端11-4表面的机器人充电的电源触头接触,实现电流传输;所述超声波发射模块22发射超声波,由电源接收端11-4内部的超声波接收模块接收。
所述基于雷达射线分割地图的机器人远程回充装置所用的方法,具体包括如下步骤:
第1步,激光雷达11-2获取周围环境地图,记录开始时刻接收的点云块位置坐标(x
第2步,判断是否存在有x
第3步,如果步骤2中的差值绝对值大于阈值,记录下对应的两个点云块的位置坐标,比如Z
第4步,取对应的两个点云块位置的连线的中点,并记录坐标,比如Z
第5步,机器人1前往连线的中点,前进过程中进行地图构建,比如到达点W
第6步,判断电源接收端11-4是否接收到超声波信号,如果接收到了,执行第8步,否则执行第7步;
第7步,按时间顺序,机器人1前往已经闭环的两组突变点的下一时间点的两突变点的中点,并重复第1-7步 ,直到电源接收端11-4接收到超声波信号为止;
第8步,接收到超声波信号后,机器人1前往充电桩2,对齐并充电。
更加具体的,实施例为:
如图4-8所示,本发明所述基于雷达射线分割地图的机器人远程回充方法的实际使用场景中包括墙壁101、室内障碍物102、房间墙壁103。
执行第一步到第四步,激光雷达11-2从起始0°射线处开始逆时针扫描360°,依次经过突变点A、突变点B、突变点C、突变点D、突变点E、突变点F、突变点G、突变点H;每次扫描1°前后两点的连线的延长线可近似表示为以机器人1为原点射出的射线,因此经过突变点A、突变点B的射线为扫描射线a,同理,扫描射线b经过突变点C、突变点D,扫描射线c经过突变点E、突变点F,扫描射线d经过突变点G、突变点H;分别取突变点A、突变点B中点,突变点C、突变点D中点,突变点E、突变点F中点,突变点G、突变点H中点为中点J、中点K、中点M、中点N;机器人1在起始点时未扫描到的区域为未扫描区域Ⅰ、未扫描区域Ⅱ、未扫描区域Ⅲ。
执行第五步和第六步,机器人1前往中点J,到达中点J后,激光雷达11-2在原地360°扫描。由于机器人1移动前、后所建立的地图没有实现闭环,即未扫描区域Ⅰ的地图没有闭环,重复执行第一步到本步,即找到突变点P和突变点Q,突变点P和突变点Q连线的延长线可近似表示为以机器人1为原点射出的射线,记为扫描射线e,取突变点P和突变点Q的中点R,机器人1前往中点R,激光雷达11-2在原地360°扫描,机器人1移动前、后所建立的地图实现了闭环,且在执行第五步和第六步的过程中判断电源接收端11-4是否收到超声波信号,结果为没有收到,因而继续执行下一步。
执行第七步,跳过扫描射线a、扫描射线b以及在这两条射线上的点,前往中点M,此时机器人1接收到超声波信号,得到充电桩2位置,执行第八步,机器人1前往充电桩2位置,实现远程回充。
以上结合说明书附图对本发明的具体实施例作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施例,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化,比如把室内障碍物更替为其他形状的障碍物。
机译: 基于激光雷达地图的环回检测方法,环回检测装置,电子设备,存储介质和程序
机译: 一种基于多个传感器和人工智能创建地图的方法,在节点之间建立相关性,并创建使用地图旅行的机器人和地图
机译: 从3D子地图和全局地图系统中提取特征以及使用基于相机的子地图和基于激光雷达的全局地图进行厘米精度定位的方法