[发明专利]一种机器人导航系统及导航方法有效

专利信息
申请号: 200710119868.3 申请日: 2007-08-02
公开(公告)号: CN101126808A 公开(公告)日: 2008-02-20
发明(设计)人: 姚庆明;艾云峰;王飞跃 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G01S11/06 分类号: G01S11/06;G01C21/00;H04Q7/20
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 代理人: 周国城
地址: 100080北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 机器人 导航系统 导航 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于机器人技术领域,涉及一种机器人导航系统,用于可安装无线访问点环境下的机器人定位和自动导航。

背景技术

移动机器人导航是实现在复杂环境下机器人系统依靠传感器技术和人工智能技术,从出发点运动到目的点的系统和方法。常见的导航方式有电磁导航、光反射导航、视觉导航、味觉导航等。

电磁导航也称为地下埋线导航,其原理是在路径上连续埋设多条引导电缆,分别流过不同频率的电流,通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息。该技术成本高,布置、改造和维护困难;光反射导航的原理是在路径上连续铺设光反射条,虽然成本较低,但与电磁导航一样,系统布置、改造和维护困难,不利于实现大面积范围内的导航;视觉导航方式具有信号探测范围宽、获取信息完整等优点,但由于要处理大量的实时视频信息,对处理器计算能力要求非常高,不利于设备的小型化,同时,视频信号受光线影响非常大,必须在光照良好的环境下进行;味觉导航是指机器人通过化学传感器感知气味,根据气味浓度和气流方向来控制机器人的运动,但该导航方式是在特定气味环境下才能工作,如搜寻空气污染和化学品药物泄漏等,普适性不强。

目前还没有一种导航技术能够同时实现复杂环境下不受温度、湿度、气流、光纤等因素影响,同时满足布置、改造和维护成本低廉,也不要求高性能处理器等要求。

发明内容

现有技术存在复杂环境下受温度、湿度、气流、光纤等因素影响,维护成本高,由于条件限制需要高性能处理器等问题,为了解决现有技术的问题,本发明的目的是能够同时实现复杂环境下不受温度、湿度、气流、光线等因素影响,同时满足布置、改造和维护成本低廉,也不要求高性能处理器等要求,为此提供一种机器人导航系统及导航方法。

本发明涉及的机器人导航系统以无线电信号强度在空间不同位置呈现不同分布特征(也称射频指纹)为原理,将物理空间的位置映射到多个无线访问点的无线电信号强度分布构成的数字逻辑空间,通过寻找逻辑空间的匹配序列进而反推出物理空间坐标。因此,本发明系统包含四个关键部分:一个支持数据路由的、由无线访问点构成的导航网络;加装在移动机器人上的无线通信模块;加装在移动机器人上的环境传感器;一个处于导航网络中的位置服务器。

随着集成电路和通信技术的发展,构建一个支持数据路由、成本低廉的无线电导航网络成为可能;自动产生通信中数据帧平均信号强度已是大多数无线通信芯片的基本功能;无线信号的空间衰落特性表明,在布置了多个无线访问点的导航区域内,可以分割出很多栅格,在每个栅格内与无线访问点通信的平均信号强度统计特性与该栅格的位置点有确定的关系。以上要素保证了本发明的理论正确性和实际可行性。同时,无线点信号不易受温度、湿度、气流、光线等环境影响,说明了本发明优越的抗干扰性能。

为了实现本发明的目的,本发明的第一方面提供一种机器人导航系统,其中包括:

一个导航网络,由多个无线访问点组成,无线访问点天线采用全向天线,多个无线访问点覆盖整个导航区域,导航网络通过无线访问点路由进行数据传输;

一个加装于机器人上的无线通信模块,其天线为全向天线,用于采集其与导航网络中各无线访问点通信的无线电信号强度以及与导航网络交互;

多个加装在机器人的传感器,用于感知机器人是否遇到障碍物,机器人记录并标定遇到障碍物时的当前位置;

一个位置服务器,用来存储导航区域内各位置点上与无线访问点通信的无线电信号强度数据,位置服务器与一个无线通信模块连接,用于实现与导航网络的交互。

根据本发明的实施例,所述在所要导航区域的不同位置设置多个无线访问点,使在导航区域内的任何位置点上,都有两个以上无线访问点覆盖,即在任何位置上,机器人能够同时通过两个以上无线访问点接入导航网络。

根据本发明的实施例,所述无线通信模块安装在机器人的具有360度自由旋转或者摆动的机械臂上,当机械臂触及障碍物时,能够反方向旋转或摆动,实现机器人无需移动就能探测当前位置点机械臂半径范围内的无线电信号强度。

根据本发明的实施例,所述机器人上加装的传感器检测机器人是否遇到障碍物,以以下三个判断条件为依据:

检测到与障碍物接触时受到的阻力;

检测到与障碍物的距离小于设定阈值;

检测到当前速度等于0,而加速度不等于0;

当机器人遇到障碍物后,记录并标定当前位置,防止机器人再次进入该区域,并自动退回到上一位置,实现导航中的智能学习。

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