[发明专利]一种室内移动机器人自主导航避障系统及方法无效

专利信息
申请号: 201110218625.1 申请日: 2011-08-01
公开(公告)号: CN102359784A 公开(公告)日: 2012-02-22
发明(设计)人: 张云洲;李夏;范冠廷;徐开勇 申请(专利权)人: 东北大学
主分类号: G01C21/00 分类号: G01C21/00;G01S5/30
代理公司: 沈阳东大专利代理有限公司 21109 代理人: 梁焱
地址: 110819 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 室内 移动 机器人 自主 导航 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种室内移动机器人自主导航避障系统,其特征在于:包括无线传感器网络和移动机器人, 无线传感器网络包括Cricket传感器锚节点、Cricket传感器接收节点和超声波传感器节点,以 Cricket传感器和超声波传感器为载体,组成无线传感器网络WSN进行室内机器人定位和避 障导航,具体地:将室内环境划分为若干网格,把超声波传感器节点按照划分好的网格均匀 部署在天花板上,超声波传感器节点自发自收超声波信号,用于探测环境障碍物信息;同时, 在天花板上随机部署大于等于四个Cricket传感器锚节点用于机器人定位,Cricket传感器接收 节点用于接收Cricket传感器锚节点发送的信号,移动机器人的主控单片机外接SCI串口通信 模块,单片机通过该模块与Cricket传感器接收节点相连,Cricket传感器接收节点收到信息后 通过SCI串口通信模块将信息送入单片机中,采用分段极大似然质心算法对移动机器人进行 定位,实时探测环境信息,建立三维环境地图和栅格地图,构造路径网格,基于膨胀算法和 Dijkstra算法进行全局路径规划。

2.一种室内移动机器人自主导航避障方法,其特征在于:按如下步骤实现自动导航避障:

步骤一:通过运行模式命令代码MD将Cricket模块设置为Beacon和Listener两种模式: Cricket工作在Beacon模式下,被设置成锚节点;Cricket工作在Listener模式下,被设置成 接收节点,其中锚节点的个数大于等于四,接收节点的个数为一;

步骤二:在天花板上随机部署Cricket传感器锚节点,并记录下各个锚节点的坐标值,用 于机器人定位;

步骤三:在天花板上按照划分好的网格均匀部署超声波传感器节点,用于探测障碍物信 息;

将室内环境划分为m×n的网格,每个网格的边长为L,把超声波传感器节点按照划分好 的网格均匀部署在天花板上,每个网格的中心对应一个传感器节点,打开传感器开关,则超 声波传感器与Cricket传感器共同组建成一个无线传感器网络,其中超声波传感器自发自收超 声波信号,Cricket传感器由Beacon节点发送超声波信号和无线电信号,由对应的Listener 节点接收;

步骤四:移动机器人平台放置在地面,Cricket传感器接收节点安放在移动机器人上,通 过SCI串口通信模块与移动机器人的主控单片机相连,启动机器人,实时测得的机器人到各 锚节点的距离就是该未知节点到各锚节点的距离;

步骤五:根据机器人自身高度、天花板与地面之间的距离以及步骤二中测得的机器人到 锚节点的距离,计算出机器人与各锚节点之间的距离投射在天花板二维平面上的投影;

步骤六:根据无线传感器网络中锚节点个数、各锚节点坐标值以及步骤五中的投影距离, 采用分段极大似然质心算法估算出机器人自身位置;

步骤七:由部署在天花板的各传感器节点返回的距障碍物距离得到障碍物实际高度的离 散数据,采用三次样条插值法建立三维环境地图;

步骤八:对环境信息即障碍物高度,进行二值化处理,建立网格模型,根据处理的结果 对栅格单元赋值,从而得到二值化的栅格地图;

步骤九:对步骤八中的栅格地图进行扩张,即把障碍物与其边界所在栅格逐步扩张到相 邻的自由栅格区域,直至满足扩张停止条件,从而构造路径网络;

障碍物扩张规则:

1)每次生长,障碍物所在栅格都按上下左右四个方向均匀生长;

2)每次障碍物扩张后所生长出来的栅格都被当成新的障碍物;

3)若在某个方向上满足停止条件,则此栅格在下一次扩张时,此方向上停止扩张,其他方 向继续扩张;

障碍物扩张停止的条件:

1)考虑到移动机器人的实际直径为(2/3)L,L为每个栅格边长,故两障碍物或障碍物与 边界之间的距离为一个栅格时,停止扩张;

2)若三个障碍物,或两个障碍与边界之间只有一个自由栅格时,停止扩张;

3)工作区域不存在自由栅格停止扩张;

满足以上前两个条件中的任意一个,该障碍物在此方向停止扩张,当满足第三个条件时, 所有障碍物停止扩张,障碍物扩张后由2个区域交会形成交线,3个或3个以上区域交会形 成交点,定义交线为机器人可行走的路径,所有交线的集合为路径网络,而交点则为路径网 络的基本节点;

步骤十:对步骤九中的路径网络标号、赋权值,构造带权图;

步骤十一:采用Dijkstra算法求得步骤十中带权图从起点到终点的最短路径,此路径即 为该系统机器人避障导航的最优路径;

步骤十二:根据规划出的最优路径和步骤六中采用分段极大似然质心算法估计出的机器 人自身位置,移动机器人自主控制自身的行进,从而实现机器人自主避障导航。

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