[发明专利]一种基于GPS、5G以及视觉的石化巡检机器人导航定位方法

说明书

本发明涉及一种基于GPS、5G以及视觉的石化巡检机器人导航定位方法。它实现巡检机器人在各种复杂环境运行时的无缝精准定位。其技术方案：由GPS模块、5G模块、视觉模块、里程计模块、判断模块、滤波器、环境特征地图、分布式融合模块和融合信息定位模块组成，利用并行隐式等权粒子滤波定位算法建立机器人误差模型和量测模型，采用调节α和β两个参数对每个粒子进行更新，获得局部状态估计和局部协方差并分别传送到对应分布式多传感器融合模块，融合信息定位模块利用最优信息融合准则将组合状态估计进行融合，决策出全局最佳状态估计。本发明融入5G技术，采用多传感器数据融合，延时短，精度高，扩展了巡检机器人的应用场景。

技术领域

本发明涉及了一种基于GPS、5G以及视觉的石化巡检机器人导航定位方法，属于机器人导航定位领域。

背景技术

随着当前社会的发展和技术的进步，机器人自动巡检技术得到空前发展和广泛应用。很多场合需要用到自动巡检技术，诸如石化工厂、油田、天然气站场、输油场站等。这些场所兼具工作场地面积大、工作环境复杂、各种安全隐患不易排查等特点，给人工排查带来了极大的工作难度和工作强度。不仅如此，传统的人工巡检，不仅效率低，工作量大，而且由于不确定性因素的存在，甚至在某些特定场合具有一定的危险性。一方面，人工巡检会导致一些比较隐蔽的故障没有及时排查，很可能给公司和企业造成重大财产损失甚至人员伤亡。另一方面，人工排查效率较低。而对于这些工作场所的巡检，排查的内容可能存在于室内室外，工作环境复杂多样，会遇到阴雨雷雪等恶劣天气。对于上述问题，如果能用巡检机器人代替人工作业，不仅可以降低员工的工作难度和工作强度，而且可以在一定程度上避免因危险环境作业而导致的人员伤亡。由此可见，研究一种巡检功能强大，适用范围广，对环境有一定的适应能力，检测结果准确的智能巡检机器人势在必行。

自主导航定位问题是智能巡检机器人技术研究的关键所在，是在机器人实践作业中解决“我在哪儿”的问题，这不仅关系到巡检机器人能否按照预定方案完成作业，而且定位的精准和迅速已经成为移动机器人能否运用到实践中的决定性因素。

目前有很多与巡检机器人相关的理论和研究，并且已经取得了一定的应用和发展。下面介绍几种导航定位方法及其优缺点：

(1)基于激光雷达+SLAM技术导航定位方法：此类方法应用于室内移动机器人和变电站机器人，其主要缺点是巡检机器人观测范围有限，且对环境的适应能力不够，对特征稀疏的某些场合无法做到精准定位，且激光技术受天气影响较大，对于天气变化的适应性差。

(2)基于灯光追踪与红外图像的导航定位方法：该方法和磁条引导加射频识别RFID，尽管此方法导航定位精度较高，在一定范围内对环境适应性较好。但是需要预先布置导航灯，加大了工作难度，并且后期维护成本较高。再者只能在置有导航灯的环境中工作，在此之外，基本丧失导航定位能力或者导航精度将受到影响。

(3)基于北斗卫星的GPS轨迹定位方法：当前GPS轨迹定位方法均采用单频定位，且数据来源单一，在数据异常情况下容易出现定位精度的问题。

此外也有部分研究多传感器融合定位的方法，但大多只针对于特定场合，在大多数情况下，难以保证其信号稳定，对于一般场合的适应性较差。

采用多传感器数据融合，不仅可以加大导航定位的精度，而且对于普遍的工作环境有很好的适应性。目前我国5G技术飞速发展，相对于4G而言，5G具有高速、低功耗的、泛在网和低时延等优点，给通讯和导航定位等领域带来了极大的便利。与传统非线性滤波方法相比，粒子滤波直接采用非线性模型，使得粒子滤波具有更高灵活性和更优估计精度。因此粒子滤波技术逐渐在非线性研究和非高斯系统最优估计问题中取得独特地位，但由于粒子滤波仍然存在一些问题，诸如需要大量的样本数量，且大量的样本数量对应的算法复杂度高，而且重采样阶段会造成样本有效性和多样性的损失，导致样本贫化现象。为解决这类问题，我们提出一种基于并行隐式等权粒子滤波和5G等多传感器融合的导航定位方法。

发明内容：