CN109508013A - 一种自主行走轮式移动机器人控制器 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种自主行走轮式移动机器人控制器，包括主控制***、组合感知***、运动控制与避障***、路径规划***、故障诊断与容错报警***、上层控制与远程监控***；主控制***用于协调其余各系同之间的工作；组合感知***用于获取障碍物的速度，以及机器人与障碍物之间的距离；运动控制与避障***用于控制轮式机器人躲避障碍；路径规划***用于规划轮式机器人从起点到终点的路径；故障诊断与容错报警***用于判断轮式机器人是否有误；上层控制与远程监控***用于监控轮式机器人的工作状态。
Description
技术领域
本发明涉及一种医疗设备技术，特别是一种自主行走轮式移动机器人控制器。
背景技术
移动机器人技术在交通、医疗、物流等领域中具有广泛的应用前景，是国家工业化与信息化进程中的关键技术和重要推动力。由于应用环境和任务的复杂性，因此研究出性能更好的移动机器人控制器是当前机器人学研究的前沿和热点领域。虽然我国移动机器人产业得到了长足的发展，但是在国产化进程中，缺乏核心技术，关键零部件依赖进口，依然是目前面临的最大挑战。特别是在高性能伺服电机和高精密减速器方面的差距尤为明显，造成国产工业机器人控制器成本居高不下，严重制约了机器人产业的成熟与国际竞争力的形成。并且由于机器人产业科研水平较为滞后，核心零部件技术含量低，在汽车、电子等移动机器人应用较为成熟的领域，市场基本被国外品牌垄断。本发明控制器能够较好的适用于轮式机器人，特别是在医疗智能轮椅等方面，能够辅助残障人士完成躲避障碍物以及自主行走。在一些极端和复杂的情况下也能够完成指定的动作。
发明内容
本发明的目的在于提供一种自主行走轮式移动机器人控制器，包括主控制***、组合感知***、运动控制与避障***、路径规划***、故障诊断与容错报警***、上层控制与远程监控***；主控制***用于协调其余各系同之间的工作；组合感知***用于获取障碍物的速度，以及机器人与障碍物之间的距离；运动控制与避障***用于控制轮式机器人躲避障碍；路径规划***用于规划轮式机器人从起点到终点的路径；故障诊断与容错报警***用于判断轮式机器人是否有误；上层控制与远程监控***用于监控轮式机器人的工作状态。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：(1)控制***各部分之间相互配合，共同完成移动机器人的自主行走；(2)本***采用开放式软件、硬件结构，可以根据需要方便扩充功能，使其适用于不同目的的科研需求；(3)硬件根据***要求和电气特性进行模块化设计，不仅方便安装和维护，而且提高***的可靠性；(4)本发明控制器具有网络通信功能，便于资源共享和多机器人协同，能根据实际情况判断和决策，如给定速度突变或在合理范围之外时的处理、对故障的自动诊断等。
下面结合说明书附图对本发明作进一步描述。
附图说明
图1是本发明控制***架构图。
图2是本发明控制器定位及运动控制图。
具体实施方式
结合图1，一种自主行走轮式移动机器人控制器，包括主控制***、组合感知***、运动控制与避障***、路径规划***、故障诊断与容错报警***、上层控制与远程监控***。主控制***用于协调其余各系同之间的工作；组合感知***用于获取障碍物的速度，以及机器人与障碍物之间的距离；运动控制与避障***用于控制轮式机器人躲避障碍；路径规划***用于规划轮式机器人从起点到终点的路径；故障诊断与容错报警***用于判断轮式机器人是否有误；上层控制与远程监控***用于监控轮式机器人的工作状态。
组合感知***通过激光测距雷达传感器的初步定位和视觉传感器准确定位相结合方式进行障碍物检测。视觉传感器利用相机、惯性测量元件、超声波模块构成光流测速模块，具体方法是通过算法计算出连续拍摄的图片上的光流，光流可以反解出相对运动的速度。
所述控制器避障技术的核心包括了传感器的选择和规划算法的选择。应用动态神经网络算法，根据机器人环境状态的复杂程度来调整其算法结构，实时地实现机器人的状态与其避障动作之间的映射关系，有效地减轻机器人的运算压力。避障通过控制左右轮的速度实现的，检测到障碍物后，会输入障碍物的位置信息，控制左右轮的速度和角度，比如前方有障碍物需要左转，左轮速度小，右轮速度大，通过速度差实现左转，同理右转、前进、后退。
在运动避障方面，利用车前安装的传感器实施获取当前道路信息，结合图像处理相关算法可以提取出道路边界线，通过车辆坐标系和图像坐标系之间的坐标变换实时获得车辆在车道中的位置及方位角。
为了提高障碍物检测的准确性和实时性，减少运算量，采用视觉传感器与激光测距雷达传感器相结合的方式进行障碍物检测，包括激光雷达的初步定位和视觉传感器准确检测。最后与环境信息相匹配，控制机器人运行时的动作。
控制器4个输入为DL、DF、DR和ANG，DL、DR和DF分别代表移动机器人距离左方、右方和前方距离障碍物距离，它们由超声波传感器或视觉传感器采集的数据得到；ANG表示移动机器人所处位置与目标位置之间的角度。2个输出为Left-V、Right-V，分别对应控制机器人的左右轮行驶的速度，控制器通过调整左右轮行驶速度来控制移动机器人完成右转、左转、直走和停止等动作。
结合图2，在路径规划方面，选择栅格法对环境信息进行提取、处理和描述，在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优，利用算法迭代按一定的概率进行交叉、变异操作，增加了最后结果的多样性，增强了避免算法陷入局部最优值的能力，大大提高了蚁群算法的性能。
本项目提出的改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法，具有两个显著优点：
(1)当问题环境中障碍物数目增多、结构趋于复杂时，传统算法性能因约束变复杂而受到影响。改进后的蚁群算法对问题不需要过多的约束条件，算法的鲁棒性提高，使得其对复杂问题仍能发挥优良的性能。
(2)环境复杂度的增加会影响到传统算法的求解能力。改进后的蚁群算法随环境复杂度的增加，其求解能力几乎没有影响。
Claims (6)
1.一种自主行走轮式移动机器人控制器，其特征在于，包括主控制***、组合感知***、运动控制与避障***、路径规划***、故障诊断与容错报警***、上层控制与远程监控***；其中
主控制***用于协调其余各系同之间的工作；
组合感知***用于获取障碍物的速度，以及机器人与障碍物之间的距离；
运动控制与避障***用于控制轮式机器人躲避障碍；
路径规划***用于规划轮式机器人从起点到终点的路径；
故障诊断与容错报警***用于判断轮式机器人是否有误；
上层控制与远程监控***用于监控轮式机器人的工作状态。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，组合感知***通过激光测距雷达传感器的初步定位和视觉传感器准确定位相结合方式进行障碍物检测。
3.根据权利要求2所述的***，其特征在于，组合感知***的视觉传感器利用多个传感器相互配合，通过复杂的算法模拟计算出物体的速度、距离。
4.根据权利要求2所述的***，其特征在于，组合感知***的激光雷达发出持续的激光脉冲，返回的信号由接收器接收，根据入射波与反射波的延时，测量出与目标的实际距离。
5.根据权利要求1所述的***，其特征在于，运动控制与避障***应用动态神经网络算法实现机器人的状态与其避障动作之间的映射关系。
6.根据权利要求1所述的***，其特征在于，故障诊断与容错报警***经3G/4G通信接口发送报警信息。
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