CN114265417A - 一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***，属于智能机器人技术领域，解决了机器人***在导航算法方面比较单一出现导航偏差的问题，包括导航***、硬件驱动模块和硬件模块；导航***包括移动基站、地图服务器、机器人状态发布模块、AMCL算法模块、***、惯性传感器滤波器和激光雷达；惯性传感器滤波器接收来自IMU陀螺仪数据节点的惯性传感器原始数据，并将数据发送至***，***通过里程计将数据发送至移动基站；激光雷达接收来自激光雷达数据节点的数据，并将数据传输至移动基站；地图服务器将机器人对地图进行扫描记录的地图数据传输至移动基站。本发明用于自主导航机器人的控制，导航精度高。
Description
技术领域
本发明属于智能机器人技术领域，具体涉及一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***。
背景技术
对于任何移动设备而言，其在环境中导航的能力都很重要。首先避免诸如碰撞和不安全条件（温度、辐射、暴露于天气等）的危险情况，但是如果机器人的目的与机器人环境中的特定位置有关，则必须找到这些位置。机器人导航是指机器人确定自己在参考系中的位置，然后规划通往某个目标位置的路径的能力。为了在其环境中导航，机器人或任何其他移动设备需要表示形式，即环境地图和解释该表示形式的能力。
基于视觉的导航或光学导航使用计算机视觉算法和光学传感器，包括基于激光的测距仪和使用CCD阵列的光度相机，以提取周围环境中定位所需的视觉特征。
市场现有机器人自动行走***在导航算法方面比较单一，在部分场景中会出现导航偏差等问题。
发明内容
本发明的目的在于：
为解决现有技术中的机器人自动行走***在导航算法方面比较单一，在部分场景中会出现导航偏差等问题，提供一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***，包括导航***、硬件驱动模块和硬件模块，所述硬件模块与所述硬件驱动模块之间通过ROSSERIAL协议通信，所述导航***与硬件驱动模块之间通过电连接传输数据；
所述硬件驱动模块设置有底盘通信节点、IMU陀螺仪数据节点和激光雷达数据节点，所述IMU陀螺仪数据节点接收来自底盘通信节点发送的数据；
所述导航***包括移动基站、地图服务器、机器人状态发布模块、AMCL算法模块、***、惯性传感器滤波器和激光雷达；所述惯性传感器滤波器接收来自硬件驱动模块的IMU陀螺仪数据节点的惯性传感器原始数据，并将数据发送至***，所述***通过里程计将数据发送至移动基站；所述激光雷达接收来自硬件驱动模块的激光雷达数据节点传输的数据，并将数据传输至移动基站；所述地图服务器将机器人对地图进行扫描记录的地图数据传输至移动基站；所述移动基站还通过通讯连接接收来自机器人状态发布模块和AMCL算法模块的数据；
AMCL是一种概率定位***，以2D方式对移动机器人定位，它实现了自适应（或者KLD-采样）蒙特卡洛定位法，使用粒子滤波跟踪机器人在已知地图中的位姿。
导航***经过数据处理后将指令发送至底盘通信节点。
进一步地，所述硬件模块包括电机驱动模块、惯性传感器、超声波测距模块、serial串口、编码器、PID算法模块、远程控制模块和伺服云端控制模块，硬件模块还建立有差速运动学模型。
进一步地，所述差速运动学模型通过PID算法模块进行速度调节、通过编码器进行计数、通过远程控制模块与serial串口进行数据交换并将机器人导航的差速数据传输至电机驱动模块。
进一步地，所述serial串口接收来自超声波测距模块的测距数据、来自观星传感器的姿态数据和来自伺服云端控制模块的控制信息。
进一步地，所述移动基站直接接收来自激光雷达数据节点的数据，所述***直接接收来自底盘通信节点的数据。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、本发明利用5G通信技术与服务器进行通信，可实时远程对机器人进行数据传输和状态监控，与物联网平台联动，打通了机器人与周边其他物联网设备和智能设备的数据壁垒，使机器人可实时与任意设备进行数据互换和联动控制，在自主导航方面，支持多种算法建图，配合搭载的多类传感器设备，可实现多数据多传感器融合，利用深度相机获取场景深度图像数据，可进行融合点云数据获取等功能，配合激光雷达进行精准导航，保证机器人的自主导航具有更高的可靠性。
2、本发明综合了视觉跟随算法控制和视觉巡线算法控制，从而控制机器人的视觉识别导航，即使在丢失坐标位置后也能迅速、精准地重新找回位置，并结合视觉避障等方法进行实时调整，以应对环境中各种可能出现的变化和机器人可能产生的导航误差，形成了机器人全局自主导航，与现有技术中的机器人导航控制相比，本发明具有适应性更强、误差修正更快、导航更加精准的优点。
附图说明
图1为本发明的控制***各单元间的通信和控制原理图；
图2为本发明的硬件模块控制原理图。
图中部分英文释义：
Robot state publish-机器人状态发布，tf static-静态传输，Map server-地图服务器，scan-扫描，odometry-里程计，IMU：惯性传感器，Move base-移动基站，EKFlocalization-EKF***，IMU filter madg wick-惯性传感器滤波器，data-raw-原始数据，rplidar /ydlidar -激光雷达。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明为一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***，如图1所示，包括导航***、硬件驱动模块和硬件模块，所述硬件模块与所述硬件驱动模块之间通过ROSSERIAL协议通信，所述导航***与硬件驱动模块之间通过电连接传输数据；
所述硬件驱动模块设置有底盘通信节点、IMU陀螺仪数据节点和激光雷达数据节点，所述IMU陀螺仪数据节点接收来自底盘通信节点发送的数据；
所述导航***包括移动基站、地图服务器、机器人状态发布模块、AMCL算法模块、***、惯性传感器滤波器和激光雷达；所述惯性传感器滤波器接收来自硬件驱动模块的IMU陀螺仪数据节点的惯性传感器原始数据，并将数据发送至***，所述***通过里程计将数据发送至移动基站；所述激光雷达接收来自硬件驱动模块的激光雷达数据节点传输的数据，并将数据传输至移动基站；所述地图服务器将机器人对地图进行扫描记录的地图数据传输至移动基站；所述移动基站还通过通讯连接接收来自机器人状态发布模块和AMCL算法模块的数据；
导航***经过数据处理后将指令发送至底盘通信节点。
该***在自主导航方面，支持多种算法建图，配合搭载的多类传感器设备，可实现多数据多传感器融合；***搭载OpenCV、Dlib、TensorFlow等多种人工智能算法图像，具备图像处理、语音处理等功能，可进行人脸检测、人体检测、色块检测、语音识别等功能开发，支持多种人脸识别算法和目标检测与分类算法。
本发明的导航算法融合了Gmapping SLAM、Hector SLAM、Karto SLAM、Cartographer SLAM、深度摄像头建图等多种导航算法进行地图构建和导航，使得机器人***在不同环境和应用场景中可找到最佳导航算法，解决了现有技术导航算法单一、应用场景单一的缺点。
硬件驱动模块的驱动板MCU可选用STM32F103RCT6，板载MPU6050 IMU角速度陀螺仪传感器，支持4路直流电机闭环驱动控制，一路超声波传感器控制，两路舵机驱动控制，一路温湿度传感器，一路蓝牙控制，SWD固件程序烧录口，其余IO接口以排针、串口线等方式引出以供用户二次开发使用，主要进行电源控制、IMU数据读取、电机驱动开发、舵机驱动开发等工作。
进一步地，所述硬件模块包括电机驱动模块、惯性传感器、超声波测距模块、serial串口、编码器、PID算法模块、远程控制模块和伺服云端控制模块，硬件模块还建立有差速运动学模型。
进一步地，所述差速运动学模型通过PID算法模块进行速度调节、通过编码器进行计数、通过远程控制模块与serial串口进行数据交换并将机器人导航的差速数据传输至电机驱动模块。
进一步地，所述serial串口接收来自超声波测距模块的测距数据、来自观星传感器的姿态数据和来自伺服云端控制模块的控制信息。
进一步地，所述移动基站直接接收来自激光雷达数据节点的数据，所述***直接接收来自底盘通信节点的数据。
本发明的操作***方面，可选择目前最适合机器人***开发的ROS***，可通过gazebo仿真、rviz可视化建图等方式实时查看机器人运行情况。
在应用方面，本***可通过5G信号与物联网平台链接，借助5G通信和物联网平台实时与平台接入的任何物联网设备进行数据交互，也可通过平台利用5G通信协议直接对机器人下达任务指令，也可通过平台利用5G通信协议将机器人与其他物联网设备、智能设备进行联动控制。
如图2所示的各硬件模块控制原理如下：
本发明的机器人是通过电机驱动、IMU姿态数据采集、超声波、编码器等模块采集硬件模块的实际数据（如电机转速、IMU数据、超声波数据、编码器数据等）。
kinematics差速运动模型是控制核心，负责根据各类数据和硬件模块的实际数据驱动四个电机转动，以实现机器人根据要求进行行进和转弯等动作。
serial串口为各类数据的汇总口，所有数据均通过串口传输至运动学模型。
电机驱动为四个电机的总驱动模块，向四个电机下达转速指令，四个电机根据转速指令数据进行转动。
IMU提供机器人实时姿态和方向、行进距离等数据，运动学模型根据imu数据向四个电机下达转速指令，以保证机器人按照指定路径行进。
超声波测距向运动学模型提供实时周边障碍物情况，运动学模型根据此数据实时调整四个电机转速以实现避障等功能。
编码器计数主要向运动学模型提供运动距离数据，运动学模型根据编码计数器和电机转速计算机器人实际行进距离。
PID算法根据传统PID控制理论，辅助进行电机转速调节。
机器人可实现利用蓝牙、wifi等设备连接的远程控制，远程控制设备下达指令后，运动学模型根据指令和四个电机的实际转速，对四个电机的转速进行调节，以完成远程下达的指定指令。
机器人可通过5G等网络连接至云端服务器，云端服务器通过5G网络向串口下发控制指令，运动学模型根据指令和四个电机的实际转速，对四个电机的转速进行调节，以完成云端下达的指定指令。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***，其特征在于，包括导航***、硬件驱动模块和硬件模块，所述硬件模块与所述硬件驱动模块之间通过ROSSERIAL协议通信，所述导航***与硬件驱动模块之间通过电连接传输数据；
所述硬件驱动模块设置有底盘通信节点、IMU陀螺仪数据节点和激光雷达数据节点，所述IMU陀螺仪数据节点接收来自底盘通信节点发送的数据；
所述导航***包括移动基站、地图服务器、机器人状态发布模块、AMCL算法模块、***、惯性传感器滤波器和激光雷达；所述惯性传感器滤波器接收来自硬件驱动模块的IMU陀螺仪数据节点的惯性传感器原始数据，并将数据发送至***，所述***通过里程计将数据发送至移动基站；所述激光雷达接收来自硬件驱动模块的激光雷达数据节点传输的数据，并将数据传输至移动基站；所述地图服务器将机器人对地图进行扫描记录的地图数据传输至移动基站；所述移动基站还通过通讯连接接收来自机器人状态发布模块和AMCL算法模块的数据；
所述导航***经过数据处理后将指令发送至底盘通信节点。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***，其特征在于，所述硬件模块包括电机驱动模块、惯性传感器、超声波测距模块、serial串口、编码器、PID算法模块、远程控制模块和伺服云端控制模块，硬件模块还建立有差速运动学模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***，其特征在于，所述差速运动学模型通过PID算法模块进行速度调节、通过编码器进行计数、通过远程控制模块与serial串口进行数据交换并将机器人导航的差速数据传输至电机驱动模块。
4.根据权利要求2所述的一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***，其特征在于，所述serial串口接收来自超声波测距模块的测距数据、来自观星传感器的姿态数据和来自伺服云端控制模块的控制信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光与视觉识别导航的机器人控制***，其特征在于，所述移动基站直接接收来自激光雷达数据节点的数据，所述***直接接收来自底盘通信节点的数据。
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