[发明专利]一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法在审
申请号: | 201810442988.5 | 申请日: | 2018-05-10 |
公开(公告)号: | CN108508900A | 公开(公告)日: | 2018-09-07 |
发明(设计)人: | 何斌;桑宏锐;王志鹏;周艳敏;沈润杰 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 汤东凤 |
地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 环境地图 待测区域 栅格地图 壁面移动机器人 人工势场法 四叉树分割 移动机器人 墙壁检测 非均匀 建筑物维护 安全指标 高度限制 目标位置 数据基础 算法计算 位置数据 自主避障 最优路径 规划 不均匀 全覆盖 检测 构建 墙体 建筑物 分割 评估 | ||
本发明涉及一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法,包括以下步骤:S1:获取待测区域的环境地图;S2:采用四叉树分割法对待测区域的环境地图进行不均匀分割,得到待测区域的非均匀栅格地图;S3:计算所述移动机器人在所述非均匀栅格地图中的位置数据,确定检测路径的起点及终点,根据人工势场法算法计算出移动机器人下一步的目标位置。本发明能够生成环境地图,环境地图的构建实时可靠;能够通过四叉树分割法得到栅格地图,实现待测区域的全覆盖或者定点检测,为后续评估墙体安全指标和建筑物维护提供了真实可靠的数据基础;通过人工势场法规划出最优路径,可以自主避障、且不受建筑物高度限制。
技术领域
本发明涉及智能建造技术领域,尤其涉及一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法。
背景技术
随着经济的高速发展和人们生活水平的快速提高,越来越多的高楼大厦拔地而起。所有的高层建筑物外墙,由于建造误差和常年日晒风吹,以及大气中有害的气体和油烟等污染和化学反应的侵蚀,使得建筑物墙面产生了渗水、老化和裂纹甚至发生倾斜和移位。因此,检测建筑物墙体对判断建筑物的安全指标和建筑物维护具有很强的实际意义。
然而,目前对于建筑物墙体检测主要还是采用人工方式完成,即:检测人员通过从建筑物内部对墙体抽样检测,这种方式不到那存在整个过程检测效率不高、耗费大量人力等问题,而且由于抽样检测的覆盖范围小,存在很大的偶然性,同时对于高层建筑物甚至无法直接检测外部墙面真实情况。采用壁面移动机器人搭载墙壁检测装置进行墙壁全覆盖的或者定点检测是一个可行的方案,其最大优势在于可以全范围覆盖、不受建筑物高度限制,避免了人工检测的偶然性。
采用移动机器人进行墙体检测,墙体的环境地图是先验信息。在缺乏环境地图信息的室外墙体条件下采用移动机器人进行墙体探测,构建环境地图的需求是必要的。首先,需要地图来支持路径规划或提供可视化操作等任务。其次,地图可以限制机器人状态估计的误差。再次,如果给定一个地图,机器人可以再次访问之前走过的区域重置位置误差,即回环闭合。但是目前在面向智能建造领域的墙壁检测环节中缺乏一种可靠的环境地图构建和路径规划方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种能够自主避障的壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法。
为解决上述技术问题,本发明的技术方案是:一种壁面移动机器人墙壁检测路径自主规划方法,包括以下步骤:
S1:获取待测区域的环境地图;
S2:获取非均匀栅格地图:确定最小分割值,采用四叉树分割法对所述待测区域的环境地图进行不均匀分割,得到由若干个栅格构成的待测区域的非均匀栅格地图,所述栅格包括空白栅格、障碍物栅格和部分包含障碍物的混合栅格三种属性值;
S3:规划检测路径:计算所述移动机器人在所述非均匀栅格地图中的位置数据,确定检测路径的起点及终点;判断与当前栅格相连通的空白栅格是否是所述终点所在的栅格,若是,所述移动机器人的下一目标位置是所述终点所在的栅格,检测路径规划结束;否则,根据人工势场法算法分别计算与当前栅格连通的空白栅格在势能场作用下受到的合力,计算合力的公式是:
Fatt(q)=ηρg;
Ftotal=Fatt(q)+Frep(q)=Fatt(q)nRG+Freq1(q)nOR+Freq2(q)nRG;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于同济大学,未经同济大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810442988.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种无人驾驶车辆轨迹跟踪控制行驶系统
- 下一篇:一种石油化工厂智能巡检机器人