CN115157286A - 基于光视觉的自动挂摘接地线机器人及其远程控制方法 - Google Patents

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CN115157286A CN202210980395.0A CN202210980395A CN115157286A CN 115157286 A CN115157286 A CN 115157286A CN 202210980395 A CN202210980395 A CN 202210980395A CN 115157286 A CN115157286 A CN 115157286A
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Abstract

本发明公开了一种基于光视觉的自动挂摘接地线机器人及其远程控制方法。基于光视觉的自动挂摘接地线机器人包括：升降平台、控制箱、工具支架、多自由度机械臂、末端挂/摘接地线工具、第一拍摄机构及第二拍摄机构。控制箱固定于升降平台上，且控制箱能够控制升降平台纵向移动。工具支架固定于升降平台上。多自由度机械臂固定于工具支架上，控制箱能够控制多自由度机械臂进行作动。末端挂/摘接地线工具固定于多自由度机械臂的末端关节上，控制箱能够控制末端挂/摘接地线工具进行作动。借此，本发明装配简单，易于拆卸，在风力小于一级时可在室外复杂环境中自由的移动，并可以在无人工干预下进行全自主挂‑摘作业。

Description

基于光视觉的自动挂摘接地线机器人及其远程控制方法
技术领域
本发明是关于高空电力作业技术领域，特别是关于一种基于光视觉的自动挂摘接地线机器人及其远程控制方法。
背景技术
随着机器人技术、智能控制算法的不断发展，已经有一些机器人应用在变电站内部作业，但是主要是集中于设备或线路的巡检工作，并没有解决高电压线路的高空作业问题。因此，开发具有带电作业能力的机器人来替代人工作业已经成为未来电力运维的必然趋势。
虽然少数的变电站采用了升降云梯举升检修工人的方式来挂摘电压等级较高的线路、设备的接地线，但是这仍然属于人工作业方式，虽然可以减少检修工人的体能消耗，但也将检修工人的安全距离大幅缩短。
而现有变电站的高空作业机器人由于高空作业车斗臂刚度不足，高空风速的影响，易受外界环境干扰而出现晃动，导致抓取作业定位困难，抓取成功率不高，作业效率低下，难以实现应用推广。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于光视觉的自动挂摘接地线机器人及其远程控制方法，装配简单，易于拆卸，在风力小于一级时可在室外复杂环境中自由的移动，并可以在无人工干预下进行全自主挂-摘作业。
为实现上述目的，本发明一方面提供了一种基于光视觉的自动挂摘接地线机器人包括：升降平台、控制箱、工具支架、多自由度机械臂、末端挂/摘接地线工具、第一拍摄机构以及第二拍摄机构。控制箱固定于升降平台上，且控制箱能够控制升降平台纵向移动。工具支架固定于升降平台上。多自由度机械臂固定于工具支架上，且控制箱能够控制多自由度机械臂进行作动。末端挂/摘接地线工具固定于多自由度机械臂的末端关节上，且控制箱能够控制末端挂/摘接地线工具进行作动。第一拍摄机构固定于工具支架上，第一拍摄机构用以获取末端作业场景，且第一拍摄机构与控制箱电性连接。第二拍摄机构固定于多自由度机械臂的末端上，第二拍摄机构用以获取高空导线摘挂点位姿，且第二拍摄机构与控制箱电性连接。
在本发明的一实施方式中，第一拍摄机构为全景相机，且第二拍摄机构为3D相机。
在本发明的一实施方式中，基于光视觉的自动挂摘接地线机器人还包括：移动平台、相机云台以及接地线夹爪。移动平台通过连接固件固定于升降平台的下方，且控制箱能够控制移动平台进行移动。相机云台固定于多自由度机械臂的末端上，且3D相机固定于相机云台上。以及接地线夹爪固定于工具支架上。
在本发明的一实施方式中，控制箱能够根据全景相机获取的高空导线的位置信息，控制移动平台和升降平台向目标高空导线的摘挂位置移动。
在本发明的一实施方式中，控制箱能够根据3D相机获取的高空导线摘挂点位姿信息控制多自由度机械臂移动，引导末端挂/摘接地线工具挂接接地线夹爪至高空导线摘挂点位置，从而对高空导线摘挂点进行操作。
在本发明的一实施方式中，末端挂/摘接地线工具包括夹具和松紧螺栓机构，且控制箱能够控制夹具和松紧螺栓完成挂摘接地线夹爪的操作。
本发明另一方面提供了一种远程控制方法，用于远程控制上述的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人。远程控制方法包括：步骤S1，机器人***上电进行初始化，并进行程序自检。步骤S2，全景相机在远处识别获取目标高空导线的位置信息，并将该位置信息的信号传输给控制箱。步骤S3，控制箱根据该位置信息计算出需要行驶的路线，并将该路线的控制信号传输给移动平台。步骤S4，移动平台按照行驶路线进行移动，使自动挂摘接地线机器人移动至目标高空导线的位置下。步骤S5，控制箱将全景相机传输的最终位置信号转化为控制信号，并将控制信号传递给升降平台，且升降平台根据控制信号进行上升，从而使多自由度机械臂到达合适的挂摘作业点。步骤S6，控制箱发送控制信号给多自由度机械臂，使自动挂摘接地线机器人进入自动挂摘模式。步骤S7，3D相机开始自动拍摄目标导线的挂摘点位姿信息，并将挂摘点的精确点云信息传递给控制箱。步骤S8，控制箱根据精确点云信息计算出多自由度机械臂的运动轨迹，并将运动轨迹信号传递给多自由度机械臂。步骤S9，多自由度机械臂的末端挂/摘接地线工具夹取接地线夹爪，并按照运动轨迹信号进行移动，将接地线夹爪***至挂摘点，从而使自动挂摘接地线机器人进行自主作业。
与现有技术相比，根据本发明的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人及其远程控制方法，具有如下有益效果：
1、本发明为模块化的组成，各个模块通过中间的控制箱通信连接，同时各模块之间可以协同完成工作；
2、本发明的机器人硬件基础强大，各个模块都有再开发的空间，在应对复杂工作条件时也可以快速做出调整；
3、本发明的机器人相对于传统人工进行导线工作，可以自由的移动，并能够全程自动化的目标导线进行挂/摘接地线作业，工作范围更大、效率更高；
4、本发明的机器人拥有完整的***架构，在图像处理算法、轨迹规划算法方面都有所创新，相对于当前的变电站挂/摘接地线机器人准确度和稳定性方面都有所提高，适应的作业工况更加广泛；
5、解决了现有自动挂/摘接地线控制***主要是通过相机拍摄的图片信息来指导检修人员操作，参考信息较为局限，对检修人员的操作水平要求较高的问题。
附图说明
图1是根据本发明一实施方式的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人的侧视结构示意图；
图2是根据本发明另一实施方式的远程控制方法的流程示意图；
图3是根据本发明一实施方式的远程控制方法的逻辑流程示意图；
图4是根据本发明一实施方式的远程控制方法的3D相机采集挂摘点位姿信息的流程示意图；
图5是根据本发明一实施方式的远程控制方法的相机标定板的示意图。
主要附图标记说明：
1-移动平台，2-升降平台，3-控制箱，4-多自由度机械臂，5-全景相机，6-3D相机，7-末端挂/摘接地线工具，8-接地线夹爪，9-连接固件，10-相机云台，11-工具支架。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
图1是根据本发明一实施方式的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人的侧视结构示意图。如图1所示，第一方面，根据本发明优选实施方式的一种基于光视觉的自动挂摘接地线机器人包括：升降平台2、控制箱3、工具支架11、多自由度机械臂4、末端挂/摘接地线工具7、第一拍摄机构以及第二拍摄机构。控制箱3固定于升降平台2上，且控制箱3能够控制升降平台2纵向移动。工具支架11固定于升降平台2上。多自由度机械臂4固定于工具支架11上，且控制箱3能够控制多自由度机械臂4进行作动。末端挂/摘接地线工具7固定于多自由度机械臂4的末端关节上，且控制箱3能够控制末端挂/摘接地线工具7进行作动。第一拍摄机构固定于工具支架11上，第一拍摄机构用以获取末端作业场景，且第一拍摄机构与控制箱3电性连接。第二拍摄机构固定于多自由度机械臂4的末端上，第二拍摄机构用以获取高空导线摘挂点位姿，且第二拍摄机构与控制箱3电性连接。
在本发明的一实施方式中，第一拍摄机构为全景相机5，且第二拍摄机构为3D相机6，且3D相机6用以近距离采集挂摘点的位姿信息。
在本发明的一实施方式中，基于光视觉的自动挂摘接地线机器人还包括：移动平台1、相机云台10以及接地线夹爪8。移动平台1通过连接固件9固定于升降平台2的下方，且控制箱3能够控制移动平台1进行移动。相机云台10固定于多自由度机械臂4的末端上，且3D相机6固定于相机云台10上。以及接地线夹爪8固定于工具支架11上。
在本发明的一实施方式中，控制箱3能够根据全景相机5获取的高空导线的位置信息，控制移动平台1和升降平台2向目标高空导线的摘挂位置移动。
在本发明的一实施方式中，控制箱3能够根据3D相机6获取的高空导线摘挂点位姿信息控制多自由度机械臂4移动，引导末端挂/摘接地线工具7挂接接地线夹爪8至高空导线摘挂点位置，从而对高空导线摘挂点进行操作。
在本发明的一实施方式中，末端挂/摘接地线工具7包括夹具和松紧螺栓机构，且控制箱3能够控制夹具和松紧螺栓完成挂摘接地线夹爪8的操作。
图2是根据本发明另一实施方式的远程控制方法的流程示意图。图3是根据本发明一实施方式的远程控制方法的逻辑流程示意图。如图2至图3所示，第二方面，本发明提供了一种远程控制方法，用于远程控制上述的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人。远程控制方法包括：步骤S1，机器人***上电进行初始化，并进行程序自检。步骤S2，全景相机5在远处识别获取目标高空导线的位置信息，并将该位置信息的信号传输给控制箱3。步骤S3，控制箱3根据该位置信息计算出需要行驶的路线，并将该路线的控制信号传输给移动平台1。步骤S4，移动平台1按照行驶路线进行移动，使自动挂摘接地线机器人移动至目标高空导线的位置下。步骤S5，控制箱3将全景相机5传输的最终位置信号转化为控制信号，并将控制信号传递给升降平台2，且升降平台2根据控制信号进行上升，从而使多自由度机械臂4到达合适的挂摘作业点。步骤S6，控制箱3发送控制信号给多自由度机械臂4，使自动挂摘接地线机器人进入自动挂摘模式。步骤S7，3D相机6开始自动拍摄目标导线的挂摘点位姿信息，并将挂摘点的精确点云信息传递给控制箱3。步骤S8，控制箱3根据精确点云信息计算出多自由度机械臂4的运动轨迹，并将运动轨迹信号传递给多自由度机械臂4。步骤S9，多自由度机械臂4的末端挂/摘接地线工具7夹取接地线夹爪8，并按照运动轨迹信号进行移动，将接地线夹爪8***至挂摘点，从而使自动挂摘接地线机器人进行自主作业。
在实际应用中，本发明的基于结构光视觉的自动挂/摘接地线机器人包括：控制箱3、移动平台1、多自由度机械臂4、升降平台2、末端挂摘接地线棒工具、接地线夹爪8、连接固件9、全景相机5、3D相机6、工具支架11及相机云台10。移动平台1与控制箱3电性连接。升降平台2固定在移动平台1上。多自由度机械臂4固定在升降平台2上，且多自由度机械臂4与控制箱3电性连接。末端挂摘接地线工具固定在多自由度机械臂4的末端，且末端挂摘接地线工具与控制箱3电性连接。连接固件9的下端部固定在移动平台1，上端部连接升降平台2，且全景相机5与控制箱3电性连接。工具支架11的一端固定到升降平台2的上端部。3D相机6固定在多自由度机械臂4末端，且3D相机6与控制箱3电性连接。末端挂摘接地线棒工具固定到在多自由度机械臂4一端，且末端挂摘接地线棒工具与控制箱3电性连接。相机云台10在3D相机6的下方，相机云台10的另一端连接末端挂摘接地线棒工具。接地线夹爪8固定于工具支架11上。其中，3D相机6用以近距离拍摄目标导线的挂摘点，并获得挂摘点的位姿信息；全景相机5用以远距离获得目标导线的位置信息。
自动挂/摘接地线机器人在进行作业前，先给机器人进行***上电，使机器人可以正常通讯。然后该基于结构光视觉的自动挂/摘接地线机器人将通过全景相机5在远处识别获取到目标导线的位置信息，并将该位置信息的信号传输给控制箱3，控制箱3根据该位置信息计算出本装置需要行驶的路线，然后将该路线的控制信号传输给移动平台1。最后移动平台1进行移动，使该挂摘接地线机器人移动到目标导线位置下。且在该过程当中，全景相机5实时的将位置信息传递给控制箱3，控制箱3能够根据相对位置做出实时的调整，使该挂摘机器人能够准确地移动到目标导线位置。
在装置移动到目标位置后，移动平台1即停止运动。紧接着控制箱3将全景相机5传输的最终位置信号转化为控制信号，并将该控制信号传递给多自由度机械臂4，然后多自由度机械臂4根据该控制信号进行运动，上升到合适的挂摘作业点。
当多自由度机械臂4达到合适挂摘作业点后，控制箱3接着发送控制信号给多自由度机械臂4，挂摘机器人进入自动挂摘模式。3D相机6开始主动拍摄目标导线的挂摘点位姿信息，并将挂摘点的精确点云信息传递给控制箱3。控制箱3根据该点云信息计算出多自由度机械臂4的运动轨迹，并将该运动轨迹信号传递给多自由度机械臂4。多自由度机械臂4末端挂摘接地线棒工具夹取接地线夹爪8，获得控制箱3传递的运动轨迹控制信号后，按照该控制信号进行移动，逐渐将多自由度机械臂4末端的接地线夹爪8***挂摘点。
在实施多自由度机械臂4***目标导线挂摘点过程中时，3D相机6实时的获得挂摘点位姿信息，并位姿信息传递给控制箱3。控制箱3根据该信息进行点云分割与姿态解算，计算出多自由度机械臂4的运动规划。
多自由度机械臂4成功***挂摘点后，基于结构光视觉的自动挂/摘接地线机器人开始对挂摘点进行自主作业。当作业完成后，多自由度机械臂4的末端挂摘接地线棒工具则开始停止作业，逐渐移开多自由度机械臂4，并恢复到初始位姿。
图4是根据本发明一实施方式的远程控制方法的3D相机采集挂摘点位姿信息的流程示意图。如图4所示，当3D相机到达合适拍照区域时，3D相机开始扫描，得到RGB图像和深度图像。RGB图像经过YoloV5识别得到感兴趣区域(ROI)，将深度图像和ROI图像进行融合得到ROI点云。采用限幅消抖滤波后的ROI点云通过姿态解算得到目标位姿，机械臂开始移动，前往目标位姿，完成挂-摘接地线任务。
为了得到相机坐标系相对于机械臂末端坐标系的转换矩阵
Figure BDA0003800195330000084
和工具端的中心(TCP)相对于机械臂末端的转换矩阵
Figure BDA0003800195330000085
需要进行手眼标定和TCP标定操作。对于手眼(eye-in-hand)标定我们采用了如图5所示由白色圆点色底面构成的特殊标定盘，能够减小标定的重投影误差。而手眼标定算法是基于3D相机和机械臂***的自标定算法，是由Tsai等人所提出的方法，该算法已被证明在普通光照下具有良好的表现。
TCP标定算法是采用五点标定法，该算法需要将机械臂的TCP示教移动到一个固定的点上，转换不同的五个姿态，计算得出TCP相对于机械臂末端中心的位移。
Figure BDA0003800195330000081
其中，
Figure BDA0003800195330000082
表示第i个姿态下，机械臂末端坐标系相对于基坐标系的旋转矩阵，BPiE表示第i个姿态下，机械臂末端坐标系原点相对于基坐标系原点的位移矩阵，EPtcp表示TCP相对于机械臂末端坐标系原点的位移矩阵。在得到位移矩阵之后，利用4、5两个姿态，来标定工具端坐标系相对于机械臂末端坐标系的X轴方向和Z轴方向，即可完成姿态标定得到
Figure BDA0003800195330000083
为了完成感兴趣区域的识别，采用YOLOv5进行图像识别。YOLOv5网络目前一共有4个版本：Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x。本发明使用YOLOv5s，是YOLOv5系列中最小的网络，此网络模型参数量少、尺寸小，灵活性高，检测精度高速度快，能有效识别出被检测目标，同时满足目标检测的实时性。YOLOv5s的网络结构主要分为以下三部分：主干网络Dacknet-53、颈部网络PANet和预测网络。在模型训练阶段，YOLOv5s使用Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放等技术，极大的提升网络训练速度，降低模型内存。主干网络基于Focus模块、CSP1_X模块和SPP(空间金字塔池)模块从输入图像中提取特征，并将其传输到颈部网络。颈部网络使用FPN_PAN结构，通过底层空间特征和高层语义特征的双向融合，增强了对不同尺度目标的检测能力。最后预测网络对不同尺寸特征进行回归分析后，经NMS后得到分类结果、坐标位置和置信度。
YOLO v5能够直接对单个图像、批处理图像、视频甚至网络摄像头端口输入进行有效推理，识别速度高。
完成基于YOLO v5的图像识别后，获取感兴趣图像区域，通过融合得到感兴趣点云，将点云进行条件滤波，只保留坐标值大于零的点，并通过去除离群点得到目标点云。获取目标点云后求取目标6D位姿的步骤如式(2)-(4)所示：利用下式求取目标点云的中心P(xc,yc,zc)，其中xc，yc，zc分别为x三个坐标轴的中心值，计算公式如下：
Figure BDA0003800195330000091
Figure BDA00038001953300000910
Figure BDA0003800195330000092
根据条件滤波分别截取x>xc和x<xc部分，并求得对应点云的中心P1、P2及向量
Figure BDA0003800195330000093
从相机坐标系可知地面的法向量
Figure BDA0003800195330000094
由向量
Figure BDA0003800195330000095
和向量
Figure BDA0003800195330000096
可求得经过向量
Figure BDA0003800195330000097
且与地面垂直的平面的法向量
Figure BDA0003800195330000098
其中
Figure BDA0003800195330000099
×为向量叉乘。
由向量
Figure BDA0003800195330000101
和向量
Figure BDA0003800195330000102
可得向量
Figure BDA0003800195330000103
即
Figure BDA0003800195330000104
将目标物体的位置
Figure BDA0003800195330000105
姿态
Figure BDA0003800195330000106
联立可得目标点在相机坐标系下的6D位姿。
最终得到姿态标定
Figure BDA0003800195330000107
和导线抓取姿态，通过姿态变换得到最终抓取位姿，机械臂进行路径规划完成抓取。
总之，本发明的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人及其远程控制方法，具有如下有益效果：
1、本发明为模块化的组成，各个模块通过中间的控制箱通信连接，同时各模块之间可以协同完成工作；
2、本发明的机器人硬件基础强大，各个模块都有再开发的空间，在应对复杂工作条件时也可以快速做出调整；
3、本发明的机器人相对于传统人工进行导线工作，可以自由的移动，并能够全程自动化的目标导线进行挂/摘接地线作业，工作范围更大、效率更高；
4、本发明的机器人拥有完整的***架构，在图像处理算法、轨迹规划算法方面都有所创新，相对于当前的变电站挂/摘接地线机器人准确度和稳定性方面都有所提高，适应的作业工况更加广泛；
5、解决了现有自动挂/摘接地线控制***主要是通过相机拍摄的图片信息来指导检修人员操作，参考信息较为局限，对检修人员的操作水平要求较高的问题。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (7)

1.一种基于光视觉的自动挂摘接地线机器人，其特征在于，包括：
升降平台；
控制箱，固定于所述升降平台上，且所述控制箱能够控制所述升降平台纵向移动；
工具支架，固定于所述升降平台上；
多自由度机械臂，固定于所述工具支架上，且所述控制箱能够控制所述多自由度机械臂进行作动；
末端挂/摘接地线工具，固定于所述多自由度机械臂的末端关节上，且所述控制箱能够控制所述末端挂/摘接地线工具进行作动；
第一拍摄机构，固定于所述工具支架上，所述第一拍摄机构用以获取末端作业场景，且所述第一拍摄机构与所述控制箱电性连接；以及
第二拍摄机构，固定于所述多自由度机械臂的末端上，所述第二拍摄机构用以获取高空导线摘挂点位姿，且所述第二拍摄机构与所述控制箱电性连接。
2.如权利要求1所述的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人，其特征在于，所述第一拍摄机构为全景相机，且所述第二拍摄机构为3D相机。
3.如权利要求2所述的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人，其特征在于，还包括：
移动平台，通过连接固件固定于所述升降平台的下方，且所述控制箱能够控制所述移动平台进行移动；
相机云台，固定于所述多自由度机械臂的末端上，且所述3D相机固定于所述相机云台上；以及
接地线夹爪，固定于所述工具支架上。
4.如权利要求3所述的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人，其特征在于，所述控制箱能够根据所述全景相机获取的高空导线的位置信息，控制所述移动平台和所述升降平台向目标高空导线的摘挂位置移动。
5.如权利要求4所述的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人，其特征在于，所述控制箱能够根据所述3D相机获取的高空导线摘挂点位姿信息控制所述多自由度机械臂移动，引导所述末端挂/摘接地线工具挂接所述接地线夹爪至高空导线摘挂点位置，从而对高空导线摘挂点进行操作。
6.如权利要求5所述的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人，其特征在于，所述末端挂/摘接地线工具包括夹具和松紧螺栓机构，且所述控制箱能够控制所述夹具和所述松紧螺栓完成挂摘所述接地线夹爪的操作。
7.一种远程控制方法，用于远程控制如权利要求1至6所述的基于光视觉的自动挂摘接地线机器人，其特征在于，包括：
步骤S1，机器人***上电进行初始化，并进行程序自检；
步骤S2，全景相机在远处识别获取目标高空导线的位置信息，并将该位置信息的信号传输给控制箱；
步骤S3，控制箱根据该位置信息计算出需要行驶的路线，并将该路线的控制信号传输给移动平台；
步骤S4，移动平台按照行驶路线进行移动，使自动挂摘接地线机器人移动至目标高空导线的位置下；
步骤S5，控制箱将全景相机传输的最终位置信号转化为控制信号，并将控制信号传递给升降平台，且升降平台根据控制信号进行上升，从而使多自由度机械臂到达合适的挂摘作业点；
步骤S6，控制箱发送控制信号给多自由度机械臂，使自动挂摘接地线机器人进入自动挂摘模式；
步骤S7，3D相机开始自动拍摄目标导线的挂摘点位姿信息，并将挂摘点的精确点云信息传递给控制箱；
步骤S8，控制箱根据精确点云信息计算出多自由度机械臂的运动轨迹，并将运动轨迹信号传递给多自由度机械臂；
步骤S9，多自由度机械臂的末端挂/摘接地线工具夹取接地线夹爪，并按照运动轨迹信号进行移动，将接地线夹爪***至挂摘点，从而使自动挂摘接地线机器人进行自主作业。
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