[发明专利]一种基于VSLAM算法的高炉风口平台巡检机器人控制方法

权利要求书

1.一种基于VSLAM算法的高炉风口平台巡检机器人控制方法，其特征在于，具体步骤如下：

第一步：建立巡检地图：

巡检机器人处于初始状态时位于主控室充电站上，启动机器人，自检、建立巡检地图，通过VSLAM算法提取巡检场所特征，若图像中某个像素点的灰度值与周围邻域足够多的像素点灰度值差别足够大，将其设检测区域中心像素点P，被检测的像素点为I，以3像素点为半径的离散圆共16个像素点形成检测范围，设灰度阈值为T，若被检测像素点的灰度值[I-P]≥T，表明采样出错重新采集，否则将采样点建立在模型图中；

第二步：路径规划：

巡检场所建模完成之后，机器人开始进行巡检任务；

所述巡检任务包括两种巡检模式；

模式一：主控室电脑可通过发送命令让巡检机器人自动开始预设的巡检任务；

模式二：主控室电脑遥控巡检机器人至指定地点进行巡检；

不论何种方式机器人都需要自主建立路径规划以到达准确的巡检位置；

采用最小二乘法的一元线性回归模型数学方法，

设样本回归模型为：其中：X_i表示第i点的自变量，Y_i表示与X_i相关的因变量，e_i为随机扰动项，为回归方程常数项；

残差平方和为：为因变量Y_i的对应估计值，有效说明了算法估计的路径；

为求出符合回归模型的极值，对其求偏导即可，求出回归模型方程即可根据实际情况，规划下一刻的路径；

第三步：特征匹配：

特征匹配可简单理解为两张在同一场景或相似场景下的图，设两张图所相关的对应节点为；

G₁＝(V₁，E₁)、G₂＝(V₁+d_u，E₁+d_v)，V表示点集合，E表示边集合，表示像素位移，节点个数为n₁，n₂，即|V₁|＝n₁，|V₂|＝n₂，通常情况下n₁＝n₂；

其中：V_k，E_k表示G₁图中第k个点的坐标； V_k+d_u，E₁+d_v表示G₁中第k个点与G₂中成对应关系点的坐标；

为保证像素位移即增量最少，减小计算负担，对上式求偏导，然后经过x次迭代后得

G′_1，u，G′_1，v表示求解对像素进行求导来求解[d_u，d_v]值，即找到最小的位移，表示经过x次迭代后的像素位移；

当迭代式足够小时，停止迭代，由此计算出像素的最小位移最后计算得出G₁＝(V₁，E₁)该点具有相对应关系的G₂＝(V₂，E₂)该点坐标；

第四步：定位：

通过严格、精确的路线规划和特征匹配，路线的准确性得到了保证，最后在通过真实运动轨迹与算法生成轨迹的均方根差(RMSE)对比与运动测量和传感器读数来确定是否正确，设机器人实际运动轨迹为X＝(x₁，x₂，x₃...x_k)，算法生成的运动轨迹为通过真实运动轨迹与算法生成轨迹的均方根差(RMSE)来判断定位是否精准；表示算法生成轨迹在第i点处偏移量，trans(x_i)表示实际运动轨迹在第i点处偏移量，n表示摄像头个数；

第五步：数据采集；

采用轮式工业机器人底盘，搭载各类传感设备，对高炉风口平台各类设备予以定时巡检，通过温度探测器采集各工作元器件表面温度及相关接线柱表面温度；通过红外传感器建立巡检场所热力图，并能够与温度探测器所采集的数据进行对比，形成闭环控制保证数据采集的准确性；通过噪音探测器采集现场噪音频谱数据；摄像头开始采集仪表数据，由于巡检机器人能精确定位巡检位置，因为实现了巡检位置的精确定位，故巡检机器人所采集信号的相关性、一致性和精确性能得到极大的保证，采集的数据通过智能控制主机经过信号交换器传递给主控室电脑，进行分析和处理。