[发明专利]一种适用于变电站智能巡检机器人的激光导航系统在审

专利信息
申请号: 201610067580.5 申请日: 2016-02-01
公开(公告)号: CN105698807A 公开(公告)日: 2016-06-22
发明(设计)人: 张晨民;赵慧琴;彭天强 申请(专利权)人: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
主分类号: G01C21/34 分类号: G01C21/34;G05D1/10
代理公司: 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 代理人: 陈大通
地址: 450000 河南省郑州市*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 适用于 变电站 智能 巡检 机器人 激光 导航系统
【说明书】:

技术领域

该发明涉及一种机器人的激光导航方法,,特别是涉及一种适用于变电站智能巡检机器人的激光导航系统。

背景技术

随着科技进步和电力体制改革的不断深入和发展,电力系统自动化程度已有了很大提高,许多变电站实现了遥测、遥信、遥控、遥调功能,但一定程度上都还存在因无人在现场及时监视、巡视而导致的一系列安全隐患。为此,变电站智能巡检机器人正逐渐成为少人或无人值班变电站中的重要成员。

目前,变电站智能巡检机器人主要有两种导航方式,磁轨迹导航和激光导航。磁导航方式虽然具有导航定位重复精度好、抗干扰能力强等特点,但其缺点也异常明显,比如磁轨迹铺设时地面施工复杂工作量大、机器人运行路线不灵活、机器人底盘高度受限于磁传感器检测距离等等。激光导航系统运行时,无需复杂的地面处理,并且能提供机器人精确的位置和航向信息;机器人导航控制都在机器人运动控制器内完成,有利于提高机器人导航控制的响应时间和精度。

另一方面,随着机器人领域的快速发展和复杂化,代码的复用性和模块化的需求越来越强烈,而已有的开源机器人系统又不能很好的适应需求。2010年WillowGarage公司发布了遵从BSD协议的开源机器人操作系统ROS(robotoperatingsystem),很快在机器人研究领域展开了学习和使用ROS的热潮。目前,ROS已经逐渐成为机器人研发领域中的通用软件平台。

现有技术采用的磁轨迹导航采用磁轨迹引导外加RFID标签定位,导航系统由磁传感器阵列、运动控制器(含电机驱动器,下同)、工控机以及RFID读卡器组成;工作流程是:由安装于机器人底盘前端的磁传感器阵列检测机器人相对于磁轨迹的偏移,运动控制器按照该偏移量调整机器人两侧驱动轮的差速,从而使机器人沿预先铺设的磁轨迹运行;机器人上的RFID读卡器与工控机连接,当RFID读卡器检测到预先埋设的RFID标签标识的路径点并上报信息至工控机后,工控机再下发指令控制机器人停靠或转向。

激光导航方式采用激光导航传感器定位,导航系统由激光导航传感器、运动控制器及工控机组成。专利号zL200420040968.9,名称为“变配电设备巡检机器人”的专利中提出了一种采用机器人自动巡检变电站中变配电设备运行状况的技术方案。该方案采用GPS全球定位系统和激光测距传感器组成导航信息传递单元,其动态定位精度最高可达厘米级,理论上可以精确地得到变电站内任意位置的坐标。但在变电站强电磁环境中,GPS设备易受变电站内强电磁场干扰,导致其导航定位精度降低甚至失效,影响机器人完成巡检工作质量。

现有技术存在以下缺点:1、磁轨迹导航导航定位方式虽然具有导航定位重复精度好、抗干扰能力强等特点,但实际使用中也面临一些问题,比如磁轨迹铺设时地面施工复杂工作量大、机器人运行路线不灵活、机器人底盘高度受限于磁传感器检测距离、停靠精度的提高受限于工控机与运动控制器之间通信延迟等,这些问题在磁导航方式下较难解决。

2、结合GPS的激光导航采用GPS全球定位系统和激光测距传感器组成导航信息传递单元,但在变电站强电磁环境中,该导航信息传递单元中的GPS设备易受变电站内强电磁场干扰,导致其导航定位精度降低甚至失效,影响机器人完成巡检工作质量。

3、现有变电站巡检机器人多采用预置位的方式执行电力设备的检测任务,不仅需要事先校正每个任务点处各个电力设备对应的相机云台参数,作为预置位数据记录下来,示教任务繁重;更要确保机器人在每个任务点的精准停靠,否则就无法完成检测。

发明内容

本发明克服了现有技术中,机器人导航控制定位精度仍需改进的问题,提供一种运行可靠、定位精度较高的适用于变电站智能巡检机器人的激光导航系统。

本发明的技术解决方案是,提供一种具有以下步骤的适用于变电站智能巡检机器人的激光导航系统:含有以下步骤:步骤1、机器人配置;步骤2、环境地图创建;步骤3、激光导航定位测试;步骤4、停靠点任务执行。

所述步骤1中的机器人配置主要包括以下步骤:步骤1:机器人建模;步骤2:传感器数据发布;步骤3:里程信息计算;步骤4:tf坐标系变换等。

所述步骤2环境地图创建中的hector_mapping包利用激光传感器感知到的周围环境信息绘制环境地图,并计算机器人当前位置信息。

所述步骤3中激光导航定位测试中的move_base包利用机器人位置信息和激光传感器感知到的实时障碍信息在地图上做路径规划,并将规划速度信息发布给底层的运动控制器,使机器人安全到达指定的目标位置。

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