一种基于人机协同系统的巡检机器人控制方法与流程

本发明涉及机器人领域，尤其是涉及一种基于人机协同系统的巡检机器人控制方法。

背景技术：

目前，智能电网建设和增强供电可靠性已上升为国家战略，电力设备状态检测、监测作为近几年发展起来的新兴行业，呈现出巨大的成长潜力和发展空间。智能电网建设规划将极大地推动智能巡检机器人的市场需求，成为巡检机器人行业持续增长的长期推动力。室内机器人需求分析以室外机器人为例，其主要应用于变电站内。变电站是电力系统中变换电压、接受和分配电能、控制电力的流向和调整电压的电力设施。另根据国家能源局公布的《配电网建设改造行动计划(2015-2020年)》，至2020年，国内配电自动化覆盖率将达到90％。若假设20％的自动化配电站采用智能化巡检设备，则五年内，国内室内机器人年需求量超过10，000台。

然而，现有技术的巡检机器人都是经用户一次性输入参数而工作，但是面对现场环境复杂以及多变的情况，往往机器人会按照旧的参数工作，而没有根据环境的改变而改变，使机器人工作动作不够完善、可靠。尤其在完成一些大型关键设施的巡检任务时，对巡检机器人的准确性和安全性要求更高。目前无人工干预的巡检机器人执行巡检任务的安全性和可靠性以及及时纠错的灵活性尚难以完全保障。

技术实现要素：

针对现在技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种基于人机协同系统的巡检机器人控制方法，包括任务级和指令级控制，具体步骤为：

一种基于人机协同系统的巡检机器人控制方法，其特征在于，包括任务级和指令级控制，具体步骤为：

用户在任务级向机器人系统进行任务描述，基于任务描述量并通过推理机制得到机器人系统的目标状态，从目标状态中获取机器人当前的特征参数，作为目标指令存贮在后台；

在指令级，用户根据任务级规划中的反馈结果，自行规划任务的执行过程，系统在后台判断用户规划的合理性，并给出提示和推荐的任务规划；

用户对所推荐的任务规划进行确认后，系统控制机器人执行任务。

进一步的，所述用户在任务级向机器人系统进行任务描述，包括：

导入包含有任务中所涉及的场景物体模型信息和巡检机器人模型信息的场景文件，在虚拟空间中构建机器人仿真环境；

设置任务实体，用以确定系统操作的实体器件；

设置任务本体，区分任务本身的定性描述与定量描述。

进一步的，所述用户对机器人设置任务实体的步骤，包括：

设置主动实体，对具有一定程度的自主性，能主动发出交互的实体进行设置，用以明确具体的实施器件；

设置被动实体，对主动实体所操作的对象且自身不能主动发出交互的实体进行设置，用以明确实施动作的器件。

进一步的，所述用户对机器人设置任务本体的步骤，包括：

设置任务属性，对任务的多维定性描述和静态约束条件的呈现，设置任务目标、任务规则、当前状态；

设置任务参数，对任务本身的定量描述，在任务属性确定的前提下对任务结果产生显著影响的量。

进一步的，所述用户对机器人设置的任务参数的步骤，包括：

设置输入参数，对任务执行过程的约束，限制运动速度、时间或路径；

设置输出参数，对系统当前状态的反馈，包括底盘电机角度、末端位姿参数和云台关节角。

进一步的，所述导入的场景文件中，包括任务场景与空间布局：

所述的任务场景与任务目标无关，是对任务的执行过程产生影响的外部因素，包括障碍物、空间限制；

所述的空间布局是任务执行中所涉及的实体对象在空间位置的信息集合，包括机器人的站立位置坐标、工具的初始位置、任务对象的空间位置和障碍物的位置；

所述的任务空间信息中的各实体的相对位置关系用齐次变换矩阵来描述。

进一步的，所述用户在指令级向机器人系统进行规划任务的执行过程，包括：

设置控制方式，对多种控制方式下达不同的运动指令实现对机器人的精确控制，以完成指定的任务；

设置控制参数，对不同控制方式下的参数进行设置，包括输入指定的关节角度、末端位姿参数等；

设置时序关系，用来描述不同控制方式间的先后顺序，使机器人遵循规划的顺序执行，以保证动作的准确性。

进一步的，所述用户对机器人设置时序关系，分为并行关系和串行关系两种，处于并行关系的控制方式可以同时控制机器人，下达执行指令，而处于串行关系的控制方式必须遵循先后顺序依次执行。

进一步的，所述系统在后台判断用户规划的合理性，并给出提示和推荐的任务路径的步骤，包括：

系统根据用户在指令级上输入的参数，检验每一步的规划的合理性，并同时做出判断规划是否合理；

如果判断不合理，则给出提示和推荐的任务路径，反馈给用户重新设置参数后再次执行判断；

如果判断合理，则将编辑的相应参数存入后台；

系统判断任务所需的所有参数是否完成设置；

如果判断没有完成设置，则提示用户通过拖动控制模式至规划区进行参数设置并连接前后模式，用户完成参数设置后，系统继续执行规划合理性的判断动作；

如果判断完成设置，则将存入后台的全部参数，形成任务流程文件。

进一步的，所述系统对规划的合理性判断的依据是用户编辑的参数应当逐步接近目标指令参数。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

1)按照人巡机巡特点划分工作内容，充分发挥各自特点，界定协同巡视工作内容，避免巡检不足或巡检过剩。

2)与生产业务的融合，可实现输变电设备状态检修系统、生产管理系统的业务闭环，特别地按照巡检设备及巡检内容作任务分类，在检修业务闭环的基础上实现任务反馈，将任务作调度分配优化。

3)实现“巡检任务下达”-“采集数据的自动上传”-“巡检数据实时分析”-“自动生成检修策略”业务流和信息流的整合，建立人机协同配合信息模型。

4)将人的规划和决策能力与人形机器人的自主规划相结合，使得机器人具有能够适应环境变化的能力，任务级参数和指令级参数的结合使用，使得机器人的运动轨迹更准确，智能化任务的完成更为精确可靠。

附图说明

图1：基于人机协同的系统结构；

图2：实施例中控制方法的步骤流程。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种基于人机协同系统的巡检机器人控制方法，包括任务级和指令级控制，具体步骤为：

(1)导入任务模型，将场景文件导入在虚拟空间中构建机器人仿真环境；

(2)输入任务实体、任务本体参数等信息，在后台数据库中检索并生成目标指令参数；

(3)机器人系统通过解析用户输入的数据自主推理任务完成时的目标状态，并反馈给用户；

(4)用户通过拖动控制方式并编辑动作参数的方式自主规划任务的执行流程；

(5)机器人系统在后台对用户输入的参数进行判断用户规划的合理性，如果不合理，则反馈信息提示重新输入动作参数；如果合理，则给出提示和推荐的任务路径；

(6)判为合理后，用户将编辑的相应参数存入后台，以xml文件的形式存储，形成任务流程文件；

(7)巡检机器人读取任务流程文件执行动作。

如图1、图2所示，将控制任务划分为任务级和指令级两级，任务级规划是在一定抽象水平上对任务的宏观规划，不涉及机器人底层的运动指令；而指令级规划则是对机器人可执行指令的整合。两级并不是孤立的，任务级规划指导并约束着指令级规划，而指令级规划是在更细粒度上对任务级规划的具体实现。在任务级，用户负责向系统输入自己的意图，表达所要执行的任务及相关约束，机器人系统通过解析用户意图，自主推理任务完成时的目标状态，并反馈给用户；在指令级，用户根据任务级规划中的反馈结果，自行规划任务的执行过程，系统在后台判断用户规划的合理性，并给出提示和推荐的任务路径，通过用户和机器人系统两者的协作，共同完成指令级的规划全过程。用户在任务级向人形机器人系统描述所要执行的任务和场景，指定任务对象、任务目的等，通过场景文件构建虚拟场景，基于任务描述量并通过推理机制得到机器人系统的目标状态，从目标状态中获取机器人当前的特征参数，作为目标指令存贮在后台。在指令级，用户组合控制方式、设置控制参数、连接前后的控制方式，用户通过规划每种控制方式向机器人下达中间运动指令，经过指令解析、预判，对中间指令、目标指令及机器人系统当前状态进行综合分析，判断中间指令的合理性。合理的含义是指所有的中间指令应以某种方式不断趋向于目标指令，否则规划结果是不合理的；判断结果为合理时，机器人可以执行运动指令。

在实施例中，任务实体包含任务中的主动实体与被动实体，机器人作为任务系统中的主动实体在控制者的控制下与被动实体之间产生交互，改变被动实体的状态或属性等。机器人所操作的对象即为被动实体，如机器人执行巡视任务时，仪表是被动实体。任务本体包含任务参数和任务属性两个要素集，旨在区分任务本身的定性描述与定量描述。任务属性是任务的固有特性，对任务的多维定性描述和静态约束条件的呈现，包括任务目标、任务规则、当前状态等。任务参数是对任务本身的定量描述，包括输入和输出参数，是在任务属性确定的前提下对任务结果产生显著影响的量，比如运动速度、运动时间等，输入参数是对任务执行过程的约束，限制运动速度、时间或路径等；而输出参数是对系统当前状态的反馈，包括底盘电机角度、末端位姿参数和云台关节角。任务空间包含任务场景与空间布局两个集合。任务环境与任务目标无关，是对任务的执行过程产生影响的外部因素，比如障碍物、空间限制等。空间布局是任务执行中所涉及的实体对象在空间位置的信息集合，包括机器人的站立位置坐标、工具的初始位置、任务对象的空间位置和障碍物的位置。任务空间信息全部在场景文件中记录，各实体的相对位置关系用齐次变换矩阵来描述。

任务级规划通过向系统输入宏观的任务参数以获得能够完成任务的目标指令级参数，为指令级规划提供依据，以任务实体、任务本体和任务空间三个任务要素集为输入量，用逻辑符号＞t表示，以任务完成时机械臂的状态参数为最终输出量，用逻辑符号t＜表示，具体表示为：

＞t＝e∪b∪l；t＜＝{ja，ep，fj}，

式中：e，b和l分别为任务实体、任务本体和任务空间；ja，ep和fj分别代表底盘电机角度、末端位姿参数和云台关节角指令。

机器人系统将用户输入的任务参数以谓词逻辑的语言形式存储在后台，通过解析谓词逻辑，由场景文件获得场景中各实体的位置，通过任务对象的位置计算机械臂的关节角度信息等。以右手抓取扳手简单任务为例，谓词逻辑表示为巡视仪表读数，由巡视这一动作判断涉及到的运动主体为底盘与云台，根据位置信息集合可以获得巡检机器人在地图上位置和位姿，及云台角度。

指令级规划采用模块化的规划方式，按照机器人的运动指令类型的不同，划分出各个规划模块.指令级规划是将各模块进行图形组态式的整合，构成任务的可执行指令序列。

再有式子：t＝{c，p，s}，

式中：c为控制方式集合；p为控制方式对应的参数集合；s为控制方式间的时序关系。

在实施例中，关节角度控制须要用户输入指定的关节角，而末端位姿控制则须要输入指定的末端位姿参数。由于单一的控制方式只能实现有限的功能，因此有必要将多个控制方式组合起来以达到完成任务的目的。时序关系用来描述不同控制方式间的先后顺序，大致分为并行和串行两种，处于并行关系的控制方式可以同时控制机器人，下达执行指令，而处于串行关系的控制方式必须遵循先后顺序依次执行。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。