CN109782756A - 具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，主要包括机器人控制***、与机器人控制***相连的全局高精度定位和绕障导航***；所述全局高精度定位和绕障导航***主要包括载波相位实时动态差分GPS、惯性测量单元、激光雷达，用于精确给出机器人在变电站内的位置与航向信息，感知识别环境中的障碍物；通过巡检机器人进行路径规划和基于触角导航算法的自主巡检与避障，实现机器人的自主绕障行走功能。本发明可实现高精度、高频率的全局定位，并基于触角导航算法实现机器人的自主巡检与避障行走，显著提升了变电站巡检机器人的复杂环境适应性和任务完成效率，减少了人工干预，提高了全自主工作时长。

Description

具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人

技术领域

本发明涉及变电站自动化及机器人领域，特别是涉及一种具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人。

背景技术

随着科学技术的不断发展，以“信息化、数字化、自动化、互动化”为特征的智能电网建设逐渐深入，变电站智能巡检机器人列入《国家电网公司第一批重点推广新技术目录》，变电站智能巡检机器人进入了推广应用阶段。应用机器人例行巡视、表计抄录并自动存储对比分析、恶劣天气巡视、红外精确测温、后台自动存档分析等功能，有效地提升了变电站巡检效率和效益，减轻了基层班组一线员工的工作负担。

随着变电站巡检机器人持续深化应用，也暴露出一些亟待解决的问题，其中在导航功能方面的一个主要问题就是：由于目前巡检机器人采用的导航技术所限，当巡检路线上出现障碍物或者该区域进行检修工作时，巡检机器人不能实时识别并绕行，需要工作人员通过人工处理障碍物或手动遥控机器人绕开障碍区。这不仅影响巡检机器人的工作效率和变电站环境适应能力，而且还增加了工作人员的工作量，降低了机器人巡检代替人工巡检的效益。

因此亟需提供一种新型的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人来解决上述问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，能够高精度、高频率的全局定位和自主巡检与避障行走。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，主要包括机器人控制***、与机器人控制***相连的全局高精度定位和绕障导航***；

所述全局高精度定位和绕障导航***主要包括载波相位实时动态差分GPS、惯性测量单元、激光雷达，用于精确给出机器人在变电站内的位置与航向信息，感知识别环境中的障碍物；

通过巡检机器人进行路径规划和基于触角导航算法的自主巡检与避障，实现机器人的自主绕障行走功能。

在本发明一个较佳实施例中，所述巡检机器人进行路径规划的方法为：

S101：利用激光雷达离线建立变电站的全局一致先验环境地图模型；

S102：利用激光雷达的扫描结果与全局一致先验环境地图进行匹配，得到当前机器人位置和航向的估计；

S103：利用惯性测量单元对载波相位实时动态差分GPS和基于地图匹配的方法进行插补，实现巡检机器人在变电站内的高精度与高频率定位。

进一步的，步骤S103的具体步骤包括：

S103.1：所述机器人控制***利用串口接收来自载波相位实时动态差分GPS的字符串，每包数据主要包括经纬度、海拔、速度；

S103.2：所述机器人控制***根据载波相位实时动态差分GPS内预先设置的通信协议，将字符串数据解析出经纬度以及海拔信息；

S103.3：将解析出的经纬度以及海拔坐标转换为WGS84坐标系下的直角坐标，再变换为站心坐标系下的直角坐标，得到巡检机器人当前位置的估计；

S103.4：将惯性测量单元的三轴加速度和三轴角速度积分，得到巡检机器人的运动估计，包括位置、姿态、速度，并利用惯性测量单元积分的结果对载波相位实时动态差分GPS的定位结果进行线性插值。

在本发明一个较佳实施例中，所述基于触角导航的自主巡检与避障算法的步骤包括：

S201：在每一个执行周期，获取所述激光雷达的数据，根据该数据建立局部占据栅格地图；

S202：生成一系列虚拟触角；

S203：利用步骤S201建立的栅格地图，判断每一个虚拟触角的可通过性；

S204：根据巡检机器人可通过的距离以及触角与目标路径的距离选取最优触角并执行。

进一步的，步骤S201中，以0.1m*0.1m的栅格尺寸规格建立局部栅格地图，以巡检机器人为原点建立笛卡尔坐标系，根据激光雷达测距结果转换为笛卡尔坐标，落在当前栅格的，将其对应的占据栅格值设置为1，否则设置为0，进而生成局部占据栅格地图。

进一步的，步骤S202中，所述虚拟触角模拟昆虫触角的几何学形态，假设共生成n组触角，每组触角有m个触角，对应巡检机器人有n*m中执行路线；

每组触角的线速度v_j计算公式如式(1)：

其中，v_max＝1m/s，v_min＝0.2m/s，n≥1；

每组触角的半径r_k计算公式如式(2)：

其中，ρ＝1.15(常数)；

每组触角的弧长l_k计算公式如式(3)：

更进一步的，m为奇数。

进一步的，步骤S203中，每一个虚拟触角可通过的判断标准为：

若巡检机器人与当前触角对应路径上的最近障碍物的距离大于当前机器人的最短刹车距离，则认为这条路径是可通过的。

更进一步的，步骤S203的具体步骤包括：

S203.1：假设当前触角可通过的区域为分类区，速度及半径为d_c，最好的触角区域为支撑区，速度和半径为d_s，d_c<d_s，巡检机器人的速度为v，设定：

每个支撑区与分类区分别对应着局部栅格地图中的若干个栅格；

S203.2：将当前触角分解为由n_h个基元构成的直方图，对于当前分类区内的每一个栅格，分别向该直方图正交投影，获取对应的直方图基元编号k_i，计算公式如式(5)：

l＝θr_k

其中，r_k为当前触角的半径，θ为待计算栅格投影线的水平夹角，l为当前触角的弧长，l_k为待计算栅格投影线与水平线之间的弧长；

S203.3：定义一个由n_w个直方图基元构成的直方图滑窗(n_w＜n_h)，在步骤S203.2得到的直方图上从起点开始至终点移动滑窗以遍历整个直方图，并以此统计滑窗内直方图对应数值的和，若该和大于阈值n_s(n_s≥1)，则认为此时滑窗起点对应的位置就是距离机器人最近障碍物的位置，则可以计算出与最近障碍物的距离。

进一步的，步骤S204中，首先对触角与最近障碍物的距离、触角与既定路径的距离进行归一化处理，然后利用式(6)对可通过的触角进行打分并从中选择一个最好的：

S_触角＝S_{与最近障碍物的距离}+αS_{与既定路径的距离} (6)

其中，α∈[0，∞]。

本发明的有益效果是：

(1)本发明所述智能巡检机器人通过高精度定位和环境扫描感知，可自动规避检修区域或自动绕过障碍物行走，待绕过障碍物后又立即恢复到既定巡检路线行走；

(2)本发明可实现高精度、高频率的全局定位，并基于触角导航算法实现机器人的自主巡检与避障行走，显著提升了变电站巡检机器人的复杂环境适应性和任务完成效率，减少了人工干预，提高了全自主工作时长；

(3)本发明具有全局定位能力和绕障功能，极大提升了巡检机器人在不同变电站布置使用的便捷性，以及变电站环境改变后巡检机器人的鲁棒适应性。

附图说明

图1是本发明具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人的结构框图；

图2是所述基于触角导航的自主巡检与避障算法的流程图；

图3是所述局部占据栅格地图更新方式的示意图；

图4是建立的局部占据栅格地图的示意图；

图5是不同组虚拟触角的示意图；

图6是根据触角线速度计算巡检机器人线速度的示意图；

图7是所述支撑区的几何形态示意图；

图8是所述分类区的几何形态示意图；

图9是所述直方图的示意图；

图10是计算触角与最近障碍物距离的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

请参阅图1和图2，本发明实施例包括：

一种具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，主要包括机器人控制***、与机器人控制***相连的全局高精度定位和绕障导航***。所述全局高精度定位和绕障导航***主要包括载波相位实时动态差分GPS(RTK)、惯性测量单元(IMU)、激光雷达。所述智能巡检机器人与基站的GPS进行信息传输和交互，通过融合这三种传感器的数据，精确给出机器人在变电站内的位置与航向信息，感知识别环境中的障碍物，通过巡检机器人进行路径规划和基于触角导航算法的自主巡检与避障，实现机器人的自主绕障行走功能。

首先，所述巡检机器人需全局高精度定位，其进行路径规划的方法为：

RTK GPS在理想状况下可实现厘米级的全局定位精度，然而容易受到遮挡等环境影响并导致定位精度急剧下降。为保障巡检机器人运行的鲁棒性，加入基于地图的定位方法。首先，利用激光雷达离线地建立变电站的全局一致先验环境地图模型，并在机器人实际运行时，利用激光雷达的扫描结果与先验地图匹配，得到当前机器人位置和航向的估计，从而保障在RTK GPS卫星信号失锁时，依然可以得到高精度的定位结果。

受到巡检机器人成本以及车载计算平台的约束，无论是基于RTK GPS还是基于地图匹配的方法，都无法提供高频率(通常要求>10Hz)的定位结果，这也给巡检机器人的快速平滑运动带来了很大挑战。因此，本发明利用惯性测量单元(IMU)对RTK GPS和基于地图匹配的方法进行插补，从而实现巡检机器人在变电站内的高精度与高频率定位。其主要算法流程如下：

1)机器人控制***利用串口接收来自RTK GPS的字符串，每包数据主要包括如下几个内容：经纬度，海拔以及速度信息等。当RTK的定位标识符为“NARROW_INT”时，说明RTKGPS已经进入差分状态，此时可达到厘米级别的定位精度；当定位标识符为“NARROW_FLOAT”时，可达到分米级别的定位精度；

2)根据RTK GPS厂商定义好的通信协议，将字符串数据解析出经纬度以及海拔；

3)根据解析出的经纬度以及海拔坐标转换为WGS84坐标系下的直角坐标，然后再坐标变换为站心坐标系下的直角坐标，从而得到载体当前位置的估计；

4)将IMU的三轴加速度和三轴角速度积分，得到载体的运动估计，包括位置、姿态、速度，并利用IMU积分的结果对RTK GPS的定位结果进行线性插值，从而提高定位结果的频率。

为实现巡检机器人的自主避障路径规划，本发明还提出了一种基于触角导航算法的自主巡检与避障算法。其基本思想是模仿带触角昆虫的避障方法，为机器人人工生成触角并探测可行驶区域。

下面将分别从如下四个部分描述：第一部分是机器人尺寸和一些基本参数的设定；第二部分是对占据栅格地图的创建和更新的说明；第三部分是对虚拟触角结构和生成方式的介绍；第四部分是对选择可通过触角和最后执行的触角的机制的介绍。

1)机器人尺寸及固定参数

根据巡检机器人运动平台和所携带传感器的性能，在本算法实施阶段采用的是以下一组参数：

·机器人尺寸：0.4m×0.4m；

·机器人巡航速度：0.2m/s–1m/s；

·激光雷达测距角度：0°–180°；

·激光雷达测距范围：0.2m–5m；

·栅格尺寸规格：0.1m×0.1m；

·栅格地图尺寸：10m×5m。

2)占据栅格地图

为方便进行障碍物探测，需要建立局部的占据栅格地图。根据1)中栅格尺寸和栅格地图的尺寸可知，在本实施例中，建立了一个由100×50个栅格组成的局部栅格地图。由于所述激光雷达为二维激光雷达，因此如图3所示，占据栅格更新方式为：若某一激光雷达测距结果在转换为笛卡尔坐标系后，落在当前栅格，则其对应的占据栅格值设置为1，否则置为0。图4所示为一个利用激光雷达测距结果生成的局部栅格地图。

3)虚拟触角结构与生成方式

本实施例中共采用了n＝9组触角，每一组触角又都有m＝17个触角，如图5所示，因此共有17×9＝153个触角，对应了机器人下一时刻共153种执行路线选择。每组触角对应一个确定的速度，其分布范围为v_min—v_max，在本实施例中，对应的是0.2m/s—1m/s。每一组对应的速度计算公式如下：

其中，n为1到正无穷的正整数。从上述公式中可以看出，n值较小时速度分布较为密集，相反速度较快时分布较为稀疏。

触角采用圆弧的形式，在得到每组触角的速度后，还可以得到其对应的半径和弧长，才能确定该触角的形状。其半径的计算公式如下：

其中，ρ＝1.15(常数)；

其弧长的计算公式如下：

确定了圆弧形触角的线速度、弧长和半径之后，就可以唯一的对应机器人的线速度和角速度，计算方法如图6所示，计算公式如下：

v＝(v_r+v_l)/2，v_l/v_r＝(R-L)/R

其中，v_r是巡检机器人右轮速度，v_l是巡检机器人左轮速度，R是触角的半径，L是巡检机器人的车轴长度，v是触角对应的线速度，这样即可计算出巡检机器人的线速度。

当触角的几何学形态被确定后，需要确定两个区域。第一个区域是支撑区，对于栅格地图中的每一个栅格，若其与触角上的对应点的距离小于d_s，则属于支撑区；第二个区域是分类区，同理对于栅格地图中的每一个栅格，若其与触角上的对应点的距离小于d_c，则属于分类区，其中d_c<d_s。分类区是用于判断当前触角是否可通过，而支撑区则同于选择“最好”的触角。其几何形态表示分别如图8、7所示。

若当前触角对应的速度较慢，考虑到执行过程噪声也较小，则d_c可设置为稍微大于机器人半径即可保证安全。当速度较快时，过程噪声较大，因此d_c也设置为一个较大的值。当机器人速度为最小值0.2m/s时，dc设置为0.25m。当速度达到最大值1m/s时，dc设置为0.4m，而ds始终设置为0.4m。其设定的值如下式所示：

由于每一个触角都唯一对应着半径和弧长，同时对应着具有确定值的d_c和d_s，因此也对应着唯一且确定的支撑区和分类区，且分别明确对应着栅格地图中的栅格。假设其中一个支撑区由n_s个栅格组成：

对于其中任意一个栅格C_i，C_i＝{o_i,k_i,f_i}。四个参数的用处分别为:

·o_i：标记该栅格在栅格地图中的位置，(行序号，列序号)；

·k_i：标记该栅格在直方图中的位置序号；

·f_i：标记该栅格是否在分类区内，1代表该栅格在分类区内。

为确定当前触角是否可通过，同时也确定当前触角上与第一个障碍物的距离，将当前触角分解成由n_h个基元构成的直方图。对于当前分类区内的每一个栅格，分别向该直方图正交投影，获取对应的直方图基元编号k_i，如图9所示，触角圆心为(0，r)。

计算方式如下式：

l＝θr_k

其中，r_k为当前触角的半径，θ为待计算栅格投影线的水平夹角，l为当前触角的弧长，l_k为待计算栅格投影线与水平线之间的弧长。

4)触角选择机制

在得到激光雷达的测距结果后，生成了一个局部的栅格地图，此时应该利用该栅格地图判断哪些触角对应的路径是可通过的。定义可通过触角是:若机器人与当前触角对应路径上的最近障碍物的距离大于当前机器人的最短刹车距离，则认为这条路径是可通过的。因此为判断哪些触角是可通过的，应该首先计算机器人与当前触角对应路径上的最近障碍物的距离。

结合图10，为计算最近障碍物的距离，定义了一个由n_w＝4个直方图基元构成的直方图滑窗。从起点开始至终点移动滑窗以遍历整个直方图，并以此统计滑窗内直方图对应数值的和，若该和大于阈值n_s＝1，则认为此时滑窗起点对应的位置就是距离机器人最近障碍物的位置，则可以计算出与最近障碍物的距离，计算公式为s＝x/n*l，其中l为触角长度，n为直方图中格子的总数，x为滑窗移动到第几个直方图。

通过上述方法即可以将可通过的触角分离出来，接下来便是根据巡检机器人的路径巡检以及避障需求，选择一个最符合需求的触角执行。

由于巡检机器人在巡检过程中需要躲避障碍物以保证安全，因此需要将与最近障碍物的距离作为衡量触角的一个方面。另一方面，巡检机器人需要对既定的巡检路径进行跟踪，因此需要将触角末端与既定路径的距离作为衡量触角优劣的令一个重要方面，即可以用如下公式对可通过的触角进行打分并从中选择一个最好的：

S_触角＝S_{与最近障碍物的距离}+αS_{与既定路径的距离}，其中，α∈[0，∞]。

在从两个方面避障和巡检两个方面打分时，应该对触角与最近障碍物的距离、触角与既定路径的距离进行归一化处理，然后再进行综合打分评价，最后选择一个评分最高的触角作为当前需要执行的触角路径。

本发明所述智能巡检机器人通过高精度定位和环境扫描感知，可自动规避检修区域或自动绕过障碍物行走，待绕过障碍物后又立即恢复到既定巡检路线行走；可实现高精度、高频率的全局定位，并基于触角导航算法实现机器人的自主巡检与避障行走，显著提升了变电站巡检机器人的复杂环境适应性和任务完成效率，减少了人工干预，提高了全自主工作时长；具有全局定位能力和绕障功能，极大提升了巡检机器人在不同变电站布置使用的便捷性，以及变电站环境改变后巡检机器人的鲁棒适应性。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，主要包括机器人控制***、与机器人控制***相连的全局高精度定位和绕障导航***；

所述全局高精度定位和绕障导航***主要包括载波相位实时动态差分GPS、惯性测量单元、激光雷达，用于精确给出机器人在变电站内的位置与航向信息，感知识别环境中的障碍物；

通过巡检机器人进行路径规划和基于触角导航算法的自主巡检与避障，实现机器人的自主绕障行走功能。

2.根据权利要求1所述的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，所述巡检机器人进行路径规划的方法为：

S101：利用激光雷达离线建立变电站的全局一致先验环境地图模型；

S102：利用激光雷达的扫描结果与全局一致先验环境地图进行匹配，得到当前机器人位置和航向的估计；

S103：利用惯性测量单元对载波相位实时动态差分GPS和基于地图匹配的方法进行插补，实现巡检机器人在变电站内的高精度与高频率定位。

3.根据权利要求2所述的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，步骤S103的具体步骤包括：

S103.1：所述机器人控制***利用串口接收来自载波相位实时动态差分GPS的字符串，每包数据主要包括经纬度、海拔、速度；

S103.2：所述机器人控制***根据载波相位实时动态差分GPS内预先设置的通信协议，将字符串数据解析出经纬度以及海拔信息；

S103.3：将解析出的经纬度以及海拔坐标转换为WGS84坐标系下的直角坐标，再变换为站心坐标系下的直角坐标，得到巡检机器人当前位置的估计；

S103.4：将惯性测量单元的三轴加速度和三轴角速度积分，得到巡检机器人的运动估计，包括位置、姿态、速度，并利用惯性测量单元积分的结果对载波相位实时动态差分GPS的定位结果进行线性插值。

4.根据权利要求1所述的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，所述基于触角导航的自主巡检与避障算法的步骤包括：

S201：在每一个执行周期，获取所述激光雷达的数据，根据该数据建立局部占据栅格地图；

S202：生成一系列虚拟触角；

S203：利用步骤S201建立的栅格地图，判断每一个虚拟触角的可通过性；

S204：根据巡检机器人可通过的距离以及触角与目标路径的距离选取最优触角并执行。

5.根据权利要求4所述的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，步骤S201中，以0.1m*0.1m的栅格尺寸规格建立局部栅格地图，以巡检机器人为原点建立笛卡尔坐标系，根据激光雷达测距结果转换为笛卡尔坐标，落在当前栅格的，将其对应的占据栅格值设置为1，否则设置为0，进而生成局部占据栅格地图。

6.根据权利要求4所述的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，步骤S202中，所述虚拟触角模拟昆虫触角的几何学形态，假设共生成n组触角，每组触角有m个触角，对应巡检机器人有n*m中执行路线；

每组触角的线速度v_j计算公式如式(1)：

其中，v_max＝1m/s，v_min＝0.2m/s，n≥1；

每组触角的半径r_k计算公式如式(2)：

其中，ρ＝1.15(常数)；

每组触角的弧长l_k计算公式如式(3)：

7.根据权利要求6所述的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，m为奇数。

8.根据权利要求4所述的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，步骤S203中，每一个虚拟触角可通过的判断标准为：

若巡检机器人与当前触角对应路径上的最近障碍物的距离大于当前机器人的最短刹车距离，则认为这条路径是可通过的。

9.根据权利要求8所述的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，步骤S203的具体步骤包括：

S203.1：假设当前触角可通过的区域为分类区，速度及半径为d_c，最好的触角区域为支撑区，速度和半径为d_s，d_c<d_s，巡检机器人的速度为v，设定：

每个支撑区与分类区分别对应着局部栅格地图中的若干个栅格；

S203.2：将当前触角分解为由n_h个基元构成的直方图，对于当前分类区内的每一个栅格，分别向该直方图正交投影，获取对应的直方图基元编号k_i，计算公式如式(5)：

l＝θr_k

其中，r_k为当前触角的半径，θ为待计算栅格投影线的水平夹角，l为当前触角的弧长，l_k为待计算栅格投影线与水平线之间的弧长；

S203.3：定义一个由n_w个直方图基元构成的直方图滑窗(n_w＜n_h)，在步骤S203.2得到的直方图上从起点开始至终点移动滑窗以遍历整个直方图，并以此统计滑窗内直方图对应数值的和，若该和大于阈值n_s(n_s≥1)，则认为此时滑窗起点对应的位置就是距离机器人最近障碍物的位置，则可以计算出与最近障碍物的距离。

10.根据权利要求4所述的具有自主绕障行走功能的变电站巡检机器人，其特征在于，步骤S204中，首先对触角与最近障碍物的距离、触角与既定路径的距离进行归一化处理，然后利用式(6)对可通过的触角进行打分并从中选择一个最好的：

S_触角＝S_{与最近障碍物的距离}+αS_{与既定路径的距离} (6)

其中，α∈[0，∞]。