[发明专利]一种工业类巡检机器人多传感器融合避障系统

说明书

本发明公开了一种工业类巡检机器人多传感器融合避障系统，该系统包括：超声避障模块，用于利用超声波反射检测并获取障碍物信息；双目避障模块，用于获取视差图像、深度图像及及光线，并建立世界坐标系；导航避障模块，用于动态计算机器人前方范围数据，指定障碍物在导航的分布，实现软避障。有益效果：通过采用三种传感器模块的融合作用，使机器人能够根据采集的障碍物的状态信息，以及导航算法信息，在行走过程中通过这些信息感知到妨碍其通行的静态或动态物体，然后按照一定的方法进行有效避障，最终到达目标点，从而使得机器人在巡检过程中自动的规避障碍物，实现智能化，避免人工巡检的局限性，大大提高巡检质量与效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体来说，涉及一种工业类巡检机器人多传感器融合避障系统。

背景技术

当前工业生产设备巡视主要是依靠人工进行；受人员审理状态、心理素质、工作经验、技术水平等因素印象，经常出现工作量大、效率低下、容易出现巡检不到位等方面的问题。由于人工巡检的局限性，缺乏多设备统一集中管理，无法对机房各个设备及环境等情况准确掌握，导致设备故障不能及时发现和处理，严重影响了信息机房的安全。

针对此现象，智能巡检机器人应运而生，替代人工对机房进行智能化自动巡检，从而避免出现上述诸多问题。但是，巡检机器人同样存在着弊端，如机房情况复杂，障碍物较多，若不在人工监控与操作情况下，机器人难以自动躲避障碍物，进而影响巡检的有效流畅运行。即使装配有单一的避障系统，也难以应对多变的环境，对机器人工作造成影响。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种工业类巡检机器人多传感器融合避障系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

为此，本发明采用的具体技术方案如下：

一种工业类巡检机器人多传感器融合避障系统，该系统包括：

超声避障模块，用于利用超声波反射检测并获取障碍物信息；

双目避障模块，用于获取视差图像、深度图像及及光线，并建立世界坐标系；

导航避障模块，用于动态计算机器人前方范围数据，指定障碍物在导航的分布，实现软避障。

进一步的，所述视差图像指双目立体视觉融合两只眼睛获取的图像并观察它们之间的区别，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来所产生的差别。

进一步的，所述视差图像可通过绝对差值图进行表示，所述绝对差值图计算方法为：

D＝|L-R|；

其中，L代表左视图，R代表右视图，D代表对应的绝对差值图的亮度值。

进一步的，所述深度图像指将从图像采集器到场景中各点的距离值作为像素值的图像。

进一步的，所述深度图像的获取方法包括激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像法、坐标测量机法、莫尔条纹法及结构光法。

进一步的，所述深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据，且有规则及必要信息的点云数据可以反算为深度图像。

进一步的，所述光线指连接图像上一点到光心形成的一条射线，并通过结合多条光线在所述世界坐标系中形成的相交关系，获取基础矩阵F和本质矩阵E。

进一步的，所述基础矩阵F计算方法为通过找到像素坐标系上的一个像素点在另一视图上的对极线，采用相机内参信息将相机坐标系与像素坐标系联系起来。

进一步的，所述动态计算机器人前方范围数据的计算公式为：

x₀＝r cosα