[发明专利]基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法及系统有效

专利信息
申请号: 202110502179.0 申请日: 2021-05-08
公开(公告)号: CN113359701B 公开(公告)日: 2023-03-28
发明(设计)人: 耿涛;孙晨曦;施虎;梅雪松 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 房鑫
地址: 710049 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 基于 激光雷达 数据 喷涂 机器人 导航 运动 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法,其特征在于,包括以下步骤:

对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理;

所述对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理的具体步骤包括:

读取激光雷达的扫描周期、扫描频率、角度分辨率、线数以及最大扫描距离和最小扫描距离;驱动机器人移动至初始作业位置,获取机器人移动过程中的速度,通过激光雷达扫描获取机器人当前所处位置处的点云信息;确定点云数据中符合墙面特征的数据角度范围,舍弃数据角度范围中的无效数值点和突变杂乱点,在数据角度范围中选取连续角度范围内的数据点,得到符合墙面特征的角度范围内的连续激光雷达扫描数据,该角度范围取30°~45°;根据机器人当前运动速度与激光雷达扫描频率之间的关系,对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正,减小激光雷达发射激光束与接收激光束之间移动位置变化造成的数据动态误差;

按照如下方式对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正:

判断机器人移动速度与激光扫描频率之间的关系,如果机器人移动速度大于激光雷达扫描频率乘以修正因子K1,则认为激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成了动态角度误差,由激光雷达扫描速度、机器人移动速度以及扫描距离,根据三角形正余弦定理计算出激光雷达激光束修正后的真实扫描值,从而对激光雷达的原始扫描数据进行修正,得到连续激光扫描墙面距离的修正值;如果机器人移动速度小于激光雷达的扫描频率乘以修正因子K1,则忽略激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成的动态误差,直接将激光束的扫描数据作为修正后的结果;所述的修正因子K1取值为0.2~0.5;

对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断;

所述对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断的具体步骤包括:

将修正后的连续激光雷达扫描数据以面向墙面的方向将数据点按照从左向右的顺序,以数据间隔a两两相减,判断t-a组扫描数据两两相减后的结果为大于0、小于0还是等于0;

记录数据点相减后结果大于零的个数为A、小于零的个数为B,将大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值记为C,如果C小于设定阈值ε,则判断此时机器人与墙面平行;如果C大于设定阈值,且AB,则判断机器人向右倾斜;如果C大于设定阈值,且AB,则判断机器人向左倾斜;所述的数据间隔a为5~8,设定阈值ε为2~5;

估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度;

所述估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度的具体步骤包括:

以角度修正系数K2乘以大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值C,再乘以相减的数据间隔a,表达式为:β=K2×C×a;式中的角度修正系数K2为0.7~1.5;

实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行。

2.根据权利要求1所述的基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法,其特征在于,机器人的初始作业位置在激光雷达的最大扫描范围和最小扫描范围之间,且机器人与待喷涂墙面的距离不超过机器人的最大喷涂作业范围。

3.根据权利要求1所述的基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法,其特征在于,墙面特征判断通过随机抽样一致算法对点云数据进行处理实现,根据墙面由直线平面与圆弧面构成的基本属性,设置随机抽样一致算法的迭代次数,迭代完成后,提取算法得到的最终匹配模型,进行墙面为直线平面或为圆弧面的数学表征判断,得到准确的墙面特征。

4.根据权利要求1所述的基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动方法,其特征在于,所述实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行的具体步骤包括:

根据机器人当前时刻与墙面的位姿关系判断结果,以及机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度估算值,向着相反于倾斜方向实现闭环反馈式驱动机器人调整位姿。

5.一种基于激光雷达数据的喷涂机器人沿墙导航运动系统,其特征在于,包括:

数据选择与处理模块,用于对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理;

所述对激光雷达扫描得到的数据按照符合墙面特征进行选择与处理的具体步骤包括:

读取激光雷达的扫描周期、扫描频率、角度分辨率、线数以及最大扫描距离和最小扫描距离;驱动机器人移动至初始作业位置,获取机器人移动过程中的速度,通过激光雷达扫描获取机器人当前所处位置处的点云信息;确定点云数据中符合墙面特征的数据角度范围,舍弃数据角度范围中的无效数值点和突变杂乱点,在数据角度范围中选取连续角度范围内的数据点,得到符合墙面特征的角度范围内的连续激光雷达扫描数据,该角度范围取30°~45°;根据机器人当前运动速度与激光雷达扫描频率之间的关系,对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正,减小激光雷达发射激光束与接收激光束之间移动位置变化造成的数据动态误差;

按照如下方式对得到的连续激光雷达扫描数据进行修正:

判断机器人移动速度与激光扫描频率之间的关系,如果机器人移动速度大于激光雷达扫描频率乘以修正因子K1,则认为激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成了动态角度误差,由激光雷达扫描速度、机器人移动速度以及扫描距离,根据三角形正余弦定理计算出激光雷达激光束修正后的真实扫描值,从而对激光雷达的原始扫描数据进行修正,得到连续激光扫描墙面距离的修正值;如果机器人移动速度小于激光雷达的扫描频率乘以修正因子K1,则忽略激光雷达发射激光束与接收激光束的时间差造成的动态误差,直接将激光束的扫描数据作为修正后的结果;所述的修正因子K1取值为0.2~0.5;

位姿分析与判断模块,用于对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断;

所述对机器人当前时刻与墙面的位姿关系进行分析与判断的具体步骤包括:

将修正后的连续激光雷达扫描数据以面向墙面的方向将数据点按照从左向右的顺序,以数据间隔a两两相减,判断t-a组扫描数据两两相减后的结果为大于0、小于0还是等于0;

记录数据点相减后结果大于零的个数为A、小于零的个数为B,将大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值记为C,如果C小于设定阈值ε,则判断此时机器人与墙面平行;如果C大于设定阈值,且AB,则判断机器人向右倾斜;如果C大于设定阈值,且AB,则判断机器人向左倾斜;所述的数据间隔a为5~8,设定阈值ε为2~5;

倾斜角度估算模块,用于估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度;

所述估算机器人当前时刻相对于墙面的倾斜角度的具体步骤包括:

以角度修正系数K2乘以大于零的个数与小于零的个数之差的绝对值C,再乘以相减的数据间隔a,表达式为:β=K2×C×a;式中的角度修正系数K2为0.7~1.5;

实时调整模块,用于实时调整机器人相对于墙面的位姿角度直至平行。

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