一种基于三自由度视觉平台的移动机器人及其控制方法与流程

本发明涉及机器人及控制领域，尤其涉及一种基于三自由度视觉平台的移动机器人及其控制方法。

背景技术：

随着科学技术的进步，移动机器人在工业、军事等领域的应用越来越广泛。在很多情况下，移动机器人的作业空间的信息是复杂未知的。移动机器人想要实现自主导航，首先要求能够对未知的作业环境能进行详细地探测，掌握周围环境信息，然后根据作业环境周围图像信息进行规划路径、自动避障和导航。视觉系统是移动机器人关键的组成部分，并且发挥着不可替代的作用。

如今移动机器人视觉系统结构化单一，通常在移动机器人外部放置多个视觉传感器去获取周围环境信息，或者采用全景摄像头等单个视觉传感器获取局部信息。同时现有移动机器人缺乏监测自身安全状况的视觉设备，不能够定期自动监测移动机器人外观结构的安全状况。除此之外，现有移动机器人控制方法落后，不能将移动机器人形状模型动态化，实时与障碍物信息进行匹配。不能充分利用移动机器人视觉平台与机器人执行任务、路径规划、自动避障相结合。

为此，设计含三自由度视觉平台的移动机器人及其控制方法，移动机器人包含三自由度视觉平台、移动机器人主体、激光雷达、arduino板、工控机、惯性测量单元imu。所述三自由度视觉平台包含伸缩、旋转、俯仰三个自由度，只包含一个rgb-d相机。移动机器人通过调整三自由度视觉平台结构来观测所处周围立体空间环境状况，构建三维环境地图同时对移动机器人进行精确定位。根据初始化障碍物模型，识别障碍物信息，同时根据程序设置定期监测移动机器人安全状况。在路径规划过程中，当遇到特殊障碍物可以通过调整移动机器人视觉平台结构，达到自动避障和调整移动机器人重心的目的。

技术实现要素：

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于三自由度视觉平台的移动机器人及其控制方法，移动机器人能够通过三自由度视觉平台观测移动机器人所处立体空间和识别特殊目标，同时可定期监测移动机器人主体状况。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于三自由度视觉平台的移动机器人，包括三自由度视觉平台、移动机器人主体、激光雷达、arduino板、工控机、惯性测量单元；其中：

所述三自由度视觉平台置于机器人主体上，三自由度视觉平台包括伸缩平台、旋转平台、俯仰平台，所述俯仰平台上安装有rgb-d相机，伸缩平台、旋转平台、俯仰平台分别用于rgb-d相机实现伸缩、旋转、俯仰三个自由度；

所述移动机器人主体的底部设置有车轮；所述激光雷达固定于机器人主体前端，arduino板、工控机、惯性测量单元安装于机器人主体上；

所述rgb-d相机、激光雷达、惯性测量单元均与工控机进行信息传输。

进一步的，所述伸缩平台包括箱体、伸缩电机、二级斜齿轮减速器、一级套筒、二级套筒、丝杠；所述箱体安装于底座上，底座固定在机器人主体的上表面；二级斜齿轮减速器设置于箱体内，且固定在底座上；所述一级套筒安装在箱体上，二级套筒安装在丝杠上，且二级套筒位于丝杠上方，二级套筒与丝杠均设置在一级套筒内，丝杠与所述二级斜齿轮减速器的输出轴连接；所述伸缩电机的输出端通过联轴器与二级斜齿轮减速器的输入轴相连，伸缩电机上安装有第一编码器。

进一步的，所述一级套筒的底部通过螺栓及螺母安装在箱体上。

进一步的，所述螺母的中心线、丝杠的中心线、一级套筒与二级套筒的中心线相重合。

进一步的，所述旋转平台包括第一壳体、旋转电机、旋转云台；所述第一壳体固定在二级套筒上端，第一壳体的内安装有第一蜗轮蜗杆减速器，第一蜗轮蜗杆减速器的上方为输出轴；旋转云台为平板状，且固定在第一蜗轮蜗杆减速器的输出轴上；所述旋转电机的输出端与所述第一蜗轮蜗杆减速器的输入轴连接，旋转电机固定在第一壳体上，旋转电机上还安装有第二编码器。

进一步的，所述第一壳体的一个侧面设置有一个台阶，旋转电机放置在该台阶上，且与第一壳体的侧面固定。

进一步的，所述俯仰平台包括第二壳体、俯仰电机、俯仰云台，所述第二壳体安装在旋转云台上，俯仰电机固定在第二壳体的侧面，并且俯仰电机的输出端与设置在第二壳体内的第二蜗轮蜗杆减速器的输入轴相连，第二蜗轮蜗杆减速器的输出轴与俯仰云台相连，俯仰云台上固定有rgb-d相机；俯仰电机上还安装有第三编码器。

一种上述的基于三自由度视觉平台的移动机器人的控制方法，包括以下步骤：

步骤一、将移动机器人主体的三维模型、移动机器人自身监测轨迹和已有训练障碍物模型导入工控机程序作为初始化，同时建立移动机器人动态三维模型，移动机器人动态三维模型仅与伸缩电机、旋转电机、俯仰电机三个电机的转角变量相关；

步骤二、rgb-d相机采集的图像信息传输至工控机，工控机对图像进行处理识别障碍物位置坐标；同时利用pcl库将图像信息转换成点云信息，在ros操作系统下通过slam算法实时构建移动机器人周围环境的三维栅格地图，同时计算出移动机器人实时位姿；

步骤三、激光雷达采集的环境信息以及惯性测量单元采集的位置信息传输至工控机；利用ros操作系统，将激光雷达采集的环境信息以及惯性测量单元采集的位置信息以及步骤二得到的移动机器人实时位姿进行校正，得到移动机器人的精准位姿；

步骤四、参照步骤一建立的移动机器人动态三维模型、步骤二实时构建的移动机器人周围环境的三维栅格地图、步骤三得到的移动机器人的精确位姿，根据执行任务利用全局改进人工势场法和局部蚁群算法对路径进行规划；

步骤五、根据工控机设置内部程序，按照步骤一设置好的移动机器人自身监测轨迹，驱动三自由度视觉平台伸缩电机、旋转电机、俯仰电机，对移动机器人主体进行观测；利用步骤二实时构建的移动机器人周围环境的三维栅格地图，与步骤一中的移动机器人主体的三维模型进行对比，监测移动机器人安全状况。

进一步的，在步骤四的路径规划中，在ros操作系统下将移动机器人动态模型与障碍物位姿进行匹配，当遇到拱形障碍物时，计算出是否能够通过调整三自由度视觉平台结构使移动机器人在不改变路径条件下通过。

进一步的，在步骤四的路径规划中，当遇到斜坡路面时，能够根据当前环境驱动三自由度视觉平台伸缩电机、旋转电机、俯仰电机，改变移动机器人重心。

有益效果：本发明提供的基于三自由度视觉平台的移动机器人及其控制方法，移动机器人通过调整三自由度视觉平台结构能够观测移动机器人周围立体空间环境，识别环境中的障碍物信息和移动机器人的精准定位，同时能够定期监测移动机器人安全状况。利用ros操作系统将rgb-d相机与其他传感器数据相融合，实时构建三维环境地图，同时建立移动机器人整体动态模型，实时与周围环境相比配，根据现有路径规划方案做出包含三自由度视觉平台结构调整在内的新的路径规划和自动避障方案。工控机能够将相机与其他传感器数据相融合，实时构建三维环境地图，通过移动机器人动态模型与障碍物信息进行匹配，做出包含三自由度视觉平台结构调整在内的新的路径规划和自动避障方案。将视觉平台结构调整和路径规划、自动避障相结合，为研究复杂环境下移动机器人路径规划和避障提供非常有效果的实验平台。

附图说明

图1为本发明的移动机器人整体结构示意图；

图2为本发明的三自由度视觉平台结构示意图；

图3为本发明的三自由度视觉平台部分结构位置示意图；

图4为本发明的移动机器人控制框架示意图。

图中：1-三自由度视觉平台，2-移动机器人主体，3-激光雷达，4-arduino板，5-工控机，6-惯性测量单元imu，7-伸缩电机，8-第一编码器，9-联轴器，10-二级斜齿轮减速器，11-箱体，12-底座，13-螺母，14-丝杠，15-一级套筒，16-二级套筒，17-第一壳体，18-旋转电机，19-第二编码器，20-第一蜗轮蜗杆减速器，21-旋转云台，22-第二壳体，23-俯仰电机，24-第三编码器，25-第二蜗轮蜗杆减速器，26-俯仰云台，27-rgb-d相机。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

如图1-4，一种基于三自由度视觉平台的移动机器人，包括三自由度视觉平台1、移动机器人主体2、激光雷达3、arduino板4、工控机5、惯性测量单元imu6；其中：

三自由度视觉平台1置于机器人主体2上，三自由度视觉平台1包括伸缩平台、旋转平台、俯仰平台，俯仰平台上安装有rgb-d相机27，伸缩平台、旋转平台、俯仰平台分别用于rgb-d相机27实现在伸缩、旋转、俯仰三个自由度；

移动机器人主体2的底部设置有车轮；激光雷达3固定于机器人主体2前端，arduino板4、工控机5、惯性测量单元6安装于机器人主体2上；激光雷达3用于采集环境信息，惯性测量单元6用于采集位置信息；

rgb-d相机27、激光雷达3、惯性测量单元6均与工控机5进行信息传输。

伸缩平台包括箱体11、伸缩电机7、二级斜齿轮减速器10、一级套筒15、二级套筒16、丝杠14；箱体11安装于底座12上，底座12固定在机器人主体2的上表面；二级斜齿轮减速器10设置于箱体11内，且固定在底座12上；一级套筒15安装在箱体11上，二级套筒16安装在丝杠14上，且二级套筒16位于丝杠14上方，二级套筒16与丝杠14均设置在一级套筒15内，丝杠14与二级斜齿轮减速器10的输出轴连接；伸缩电机7的输出端通过联轴器9与二级斜齿轮减速器10的输入轴相连，伸缩电机7上安装有第一编码器8。伸缩电机7驱动二级斜齿轮减速器10，并通过联轴器9与丝杠14传动，二级套筒16在丝杠14的带动下，进行上下伸缩运动，实现伸缩自由度。

一级套筒15的底部通过螺栓及螺母13安装在箱体11上。螺母13的中心线、丝杠的中心线14、一级套筒15与二级套筒16的中心线相重合。

旋转平台包括第一壳体17、旋转电机18、旋转云台21；第一壳体17固定在二级套筒16上端，第一壳体17的内安装有第一蜗轮蜗杆减速器20，第一蜗轮蜗杆减速器20的上方为输出轴；旋转云台21为平板状，且固定在第一蜗轮蜗杆减速器20的输出轴上；旋转电机18的输出端与第一蜗轮蜗杆减速器20的输入轴连接，旋转电机18固定在第一壳体17上，旋转电机18上还安装有第二编码器19。旋转电机18驱动第一蜗轮蜗杆减速器20，旋转云台21在第一蜗轮蜗杆减速器20的带动下，进行水平方向的旋转运动，实现旋转自由度。

第一壳体17的一个侧面设置有一个台阶，旋转电机18放置在该台阶上，且与第一壳体17的侧面固定。

俯仰平台包括第二壳体22、俯仰电机23、俯仰云台26，第二壳体22安装在旋转云台21上，俯仰电机23固定在第二壳体22的侧面，并且俯仰电机23的输出端与设置在第二壳体22内的第二蜗轮蜗杆减速器25的输入轴相连，第二蜗轮蜗杆减速器25的输出轴与俯仰云台26相连，俯仰云台26上固定有rgb-d相机27；俯仰电机23上还安装有第三编码器24。俯仰电机23驱动第二蜗轮蜗杆减速器25，俯仰云台26在第二蜗轮蜗杆减速器25的带动下，进行俯仰运动，实现俯仰自由度。

上述的基于三自由度视觉平台的移动机器人的控制方法，包括以下步骤：

步骤一、将移动机器人主体2的三维模型、移动机器人自身监测轨迹和已有训练障碍物模型导入工控机5程序作为初始化，同时建立移动机器人动态三维模型，移动机器人动态三维模型仅与伸缩电机7、旋转电机18、俯仰电机23三个电机的转角变量相关；

步骤二、rgb-d相机27采集的图像信息传输至工控机5，工控机5对图像进行处理识别障碍物位置坐标；同时利用pcl库将图像信息转换成点云信息，在ros操作系统下通过slam算法实时构建移动机器人周围环境的三维栅格地图，同时计算出移动机器人实时位姿；

步骤三、激光雷达3采集的环境信息以及惯性测量单元6采集的位置信息传输至工控机5；利用ros操作系统，将激光雷达3采集的环境信息以及惯性测量单元6采集的位置信息以及步骤二得到的移动机器人实时位姿进行校正，得到移动机器人的精准位姿；

步骤四、参照步骤一建立的移动机器人动态三维模型、步骤二实时构建的移动机器人周围环境的三维栅格地图、步骤三得到的移动机器人的精确位姿，根据执行任务利用全局改进人工势场法和局部蚁群算法对路径进行规划；

在步骤四的路径规划中，在ros操作系统下将移动机器人动态模型与障碍物位姿进行匹配，当遇到拱形障碍物时，计算出是否能够通过调整三自由度视觉平台结构使移动机器人在不改变路径条件下通过；

在步骤四的路径规划中，当遇到斜坡路面时，能够根据当前环境驱动三自由度视觉平台伸缩电机7、旋转电机18、俯仰电机23，改变移动机器人重心；

步骤五、根据工控机设置内部程序，按照设置好的按照步骤一设置好的移动机器人自身监测轨迹，驱动三自由度视觉平台伸缩电机7、旋转电机18、俯仰电机23，对移动机器人主体2进行观测；利用步骤二实时构建的移动机器人周围环境的三维栅格地图，与步骤一中的移动机器人主体2三维模型进行对比，监测移动机器人安全状况。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。