[发明专利]自主巡查机器人及其移动监测方法、装置、自主巡查系统有效

专利信息
申请号: 202010751253.8 申请日: 2020-07-30
公开(公告)号: CN111993415B 公开(公告)日: 2022-04-19
发明(设计)人: 彭凌西;李泽轩;邵楚越;吕滨雄 申请(专利权)人: 广州大学
主分类号: B25J9/16 分类号: B25J9/16;B25J13/08
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 郭浩辉;麦小婵
地址: 510006 广东省广*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 自主 巡查 机器人 及其 移动 监测 方法 装置 系统
【权利要求书】:

1.一种自主巡查机器人移动监测方法,其特征在于,包括:

通过数据节点获取服务器发送的巡查路线;其中,所述巡查路线上设置有至少一个目标监测点,每个目标监测点对应一个传感器信息,所述自主巡查机器人携带有各个目标监测点对应的传感器;

根据所述巡查路线以及所述至少一个目标监测点的坐标进行移动,并在移动过程中使用预先训练好的移动策略进行避障,直至移动到目标监测点;

在移动到所述目标监测点后,获取与所述目标监测点对应的传感器信息;

根据所述传感器信息将对应的传感器放置在所述目标监测点;在放置时,机械臂移动需要移动的传感器,并在每移动一次传感器监测次数据,若获取数据正确则记录对应地点的移动数据若获取数据失败则继续尝试移动传感器,直到获取至正确的数据,则这个位置即为所述传感器的放置位置;

获取所述传感器采集的监测数据,并将所述监测数据通过数据节点传送至所述服务器;

根据所述巡查路线以及所述至少一个目标监测点的坐标进行移动,并在移动过程中使用预先训练好的移动策略进行避障,直至移动到目标监测点,具体为:

获取位于所述巡查路线上的当前目标监测点的坐标,并根据所述坐标进行移动;在移动过程中调用摄像头采集前方的图像数据,并加载预先的训练数据集进行障碍物识别;

在识别到障碍物后,测量识别到的所述障碍物的宽度;查找与所述宽度对应的移动策略;

当存在与所述宽度对应的移动策略时,根据所述移动策略进行移动;当不存在与所述宽度对应的移动策略时,依次循环进行转向、前进,再转向回预设路线的操作,直至前进方向上不存在所述障碍物;

将本次移动过程记录为与所述宽度对应的移动策略;

获取所述传感器采集的监测数据,并将所述数据通过数据节点传送至所述服务器,具体包括:

在监测过程中搜索在信号范围内的数据节点;

当判断在信号范围内存在数据节点时,将获得的监测数据通过无线通讯的方式传到最近的数据节点,由数据节点上传至服务器;

当在信号范围内无法搜索到数据节点,在本地保存监测数据;在监测结束后,在移动过程中不断搜索数据节点,并在搜索到数据节点后,将保存的监测数据上传至数据节点,由数据节点上传至服务器。

2.根据权利要求1所述的自主巡查机器人移动监测方法,其特征在于,根据所述传感器信息将对应的传感器放置在所述目标监测点,具体包括:

通过机械臂移动所述传感器并监测对应变量的数据;

在机械臂移动传感器过程中,基于Q-Learning的算法,将传感器的移动定义为Action,将检测的传感数据定义为States,将监测的变量的数据与正确数据的相近程度定义为Reward,在机械臂每一次移动传感器都计算一次Reward,直到训练至最大的Reward后记录对应的参数。

3.根据权利要求1所述的自主巡查机器人移动监测方法,其特征在于,所述巡查路线包括重点巡逻区域,则还包括:

在对所述重点巡逻区域进行监测时,加快巡逻速度,并对该重点巡逻区域内的目标监测点进行重复监测。

4.根据权利要求3所述的自主巡查机器人移动监测方法,其特征在于,当判断监测得到的数据存在异常时,将该目标监测点对应的区域标记为重点巡逻区域。

5.一种自主巡查机器人移动监测装置,其特征在于,包括:

巡查路线获取单元,用于通过数据节点获取服务器发送的巡查路线;其中,所述巡查路线上设置有至少一个目标监测点,每个目标监测点对应一个传感器信息,所述自主巡查机器人携带有各个目标监测点对应的传感器;

移动单元,用于根据所述巡查路线以及所述至少一个目标监测点的坐标进行移动,并在移动过程中使用预先训练好的障碍物标记模型进行避障,直至移动到目标监测点;

传感器获取单元,用于在移动到所述目标监测点后,获取与所述目标监测点对应的传感器信息;

传感器放置单元,用于根据所述传感器信息将对应的传感器放置在所述目标监测点;

监测数据获取单元,用于获取所述传感器采集的监测数据,并将所述监测数据通过数据节点传送至所述服务器。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

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广州大学,未经广州大学许可,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/202010751253.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top