一种爬坡机器人的制作方法
本发明涉及巡检机器人领域，具体涉及一种爬坡机器人。
背景技术：
机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
巡检机器人是帮助人类进行巡检的机器装置。巡检机器人在工作的过程中，遇到非平面路面的时候就会遇到行走障碍，因此，现有的巡检机器人通常只能在平坦的路面上行走，遇到阶梯的坡面，就会出现停滞不前的问题。为此，有必要提出一种爬坡机器人。
技术实现要素：
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种爬坡机器人，不仅能在平坦的地面上行走，还能进行爬坡。
为了解决上述技术问题，采用如下技术方案：
一种爬坡机器人，包括基座、安装于所述基座底部的支架、安装于所述支架上的多组轮组总成，每组所述的轮组总成包括人字轮架、安装在人字轮架尖端顶部的转角电机、安装在人字轮架底部的两个车轮、每个车轮各自连接的伺服电机以及每个伺服电机各自连接的伺服驱动器，所述的基座内安装有控制器，每个所述的伺服驱动器均与所述的控制器通信连接，所述的基座上安装有电动云台，所述的电动云台上安装有摄像头，所述的电动云台和摄像头均与控制器通信连接，所述的基座内还设置有蓄电池，所述的蓄电池通过控制器为转角电机、伺服电机、电动云台和摄像头提供工作电压；
所述控制器接收所述摄像头采集的外部场景图像，对所述外部场景图像进行障碍物识别，根据障碍物识别的结果输出控制信号至所述伺服电机驱动器，使所述伺服电机驱动器驱动所述伺服电机运转；
其中，所述控制信号通过以下步骤计算获得：
第一步，接收所述摄像头采集的外部场景图像p(x,y)，1≤x≤x，1≤y≤y，所述外部场景图像的像素量为x×y，提取其中代表障碍物边缘的特征点，获取所述特征点的坐标为t(x,y)；
第二步，计算由所述各特征点t(x,y)包围的图像区域占所述外部场景图像中的位置；
第三步，获取所述摄像头采集的上一外部场景图像p′(x′,y′)中的各特征点t′(x′,y′)，计算第二步中所述各特征点t(x,y)相对上一外部场景图像p′(x′,y′)中各特征点t′(x′,y′)的位移量
第四步，根据所述位移量δt计算控制信号的占空比
第五步，当所述各特征点t(x,y)包围的图像区域占所述外部场景图像的位置偏向所述外部场景图像的左侧时，输出所述控制信号至左侧车轮所对应的所述伺服电机驱动器；当所述各特征点t(x,y)包围的图像区域占所述外部场景图像的位置偏向所述外部场景图像的右侧时，输出所述控制信号至右侧车轮所对应的所述伺服电机驱动器。
进一步，所述的第一步中，所述特征点的坐标t(x,y)由如下步骤计算获得：
步骤a1，对所述外部场景图像p(x,y)进行高斯滤波，所述高斯滤波的尺度为σ；
步骤a2，对高斯滤波后的外部场景图像计算其对应的各像素点所对应的特征矩阵
步骤a3，查找所述图像信息中各像素点p(x,y)所对应的特征矩阵h(x,y,σ)，判断所述特征矩阵h(x,y,σ)是否满足dxx(x,y,σ)dyy(x,y,σ)-eσ(dxy(x,y,σ)2>0，若满足则记该像素点p(x,y)为一个备选点；否则，继续查找所述图像信息中其余各像素点p(x,y)；
步骤a4，根据所述外部场景图像p(x,y)构建与之对应的多尺度空间；
步骤a5，在所述多尺度空间内，比较所述各个备选点及其在所述多尺度空间邻域内所对应的26个点，当判断所述备选点为多尺度空间邻域内的最小或最大的极值点时，标记该备选点为一个所述特征点t(x,y)。
进一步，所述的支架由矩形底板和四根分别焊接于所述矩形底板四角处的弯杆构成，所述的基座通过多个紧固件与矩形底板固定连接，每根所述弯杆的底部固定一所述的转角电机，所述转角电机的电机轴与人字轮架的尖端顶部固定连接，每个所述的转角电机通过一电机驱动器与控制器通信连接。
进一步，每根所述的弯杆的外侧均安装一障碍物感应器，所述的障碍物感应器均与控制器连接。
进一步，每组所述的轮组总成中，两个车轮各通过轴承分别安装在人字轮架的两分支末端，并且人字轮架的两分支末端还各固定安装一所述伺服电机，所述的伺服电机的电机轴与安装在同人字轮架分支末端的车轮传动连接。
进一步，所述的基座包括底座和安装于所述底座上的盖板，所述的底座的四壁上开设有若干散热孔，并且在散热孔分布区域的内壁上磁吸附有防尘网，所述的底座还在蓄电池设置位置所对应的侧壁上安装一充电接口，并且充电接口与蓄电池连接；所述的盖板上设置有圆口，所述的电动云台的顶部延伸出圆口用于固定摄像头。
进一步，所述的电动云台的顶部还安装一辅助照明射灯，所述的辅助照明射灯与控制器电性连接。
进一步，所述的基座内还设置有远程通讯装置，所述的控制器通过所述远程通讯装置与网络层通信。
由于采用上述技术方案，具有以下有益效果：
本发明为一种爬坡机器人，每根弯杆通过转角电机与人字轮架连接，行驶过程中遇到前方有障碍物的时候，通过转角电机驱动使人字轮架发生转动，进而达到越过障碍物的目的，采用人字轮架，并且人字轮架的两分支末端的车轮各通过一伺服电机驱动，确保了在人字轮架发生转动的过程中，始终有一个车轮进行有效工作，行走过程中，摄像头实时进行监控拍摄，并将采集的数据发送给控制器，通过远程通讯装置发送至互联网云端，终端设备联网后就能在云端查看到巡检情况。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步说明：
图1为本发明中一种爬坡机器人的主视图；
图2为本发明中一种爬坡机器人的结构示意图；
图3为图2中a向结构示意图；
图4为本发明中防尘网安装在基座内壁上的示意图。
图中：1-基座、11-底座、111-散热孔、12-盖板、121-圆口、13-防尘网、14-充电接口、2-支架、21-矩形底板、22-弯杆、3-轮组总成、31-人字轮架、32-车轮、33-伺服电机、34-伺服驱动器、35-转角电机、36-电机驱动器、4-电动云台、5-摄像头、6-控制器、7-蓄电池、8-辅助照明射灯、9-远程通讯装置、10-障碍物感应器。
具体实施方2-式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
如图1至图4所示，一种爬坡机器人，包括基座1、安装于所述基座1底部的支架2、安装于所述支架2上的多组轮组总成3，每组所述的轮组总成3包括人字轮架31、安装在人字轮架31尖端顶部的转角电机35、安装在人字轮架31底部的两个车轮32、每个车轮32各自连接的伺服电机33以及每个伺服电机33各自连接的伺服驱动器34，所述的基座1内安装有控制器6，每个所述的伺服驱动器34均与所述的控制器6通信连接，所述的基座1上安装有电动云台4，所述的电动云台4上安装有摄像头5，所述的电动云台4和摄像头5均与控制器6通信连接，所述的基座1内还设置有蓄电池7，所述的蓄电池7通过控制器6为转角电机35、伺服电机33、电动云台4和摄像头5提供工作电压；
所述控制器6接收所述摄像头5采集的外部场景图像，对所述外部场景图像进行障碍物识别，根据障碍物识别的结果输出控制信号至所述伺服电机驱动器34，使所述伺服电机驱动器34驱动所述伺服电机33运转；
其中，所述控制信号通过以下步骤计算获得：
第一步，接收所述摄像头5采集的外部场景图像p(x,y)，1≤x≤x，1≤y≤y，所述外部场景图像的像素量为x×y，提取其中代表障碍物边缘的特征点，获取所述特征点的坐标为t(x,y)；
第二步，计算由所述各特征点t(x,y)包围的图像区域占所述外部场景图像中的位置；
第三步，获取所述摄像头5采集的上一外部场景图像p′(x′,y′)中的各特征点t′(x′,y′)，计算第二步中所述各特征点t(x,y)相对上一外部场景图像p′(x′,y′)中各特征点t′(x′,y′)的位移量
第四步，根据所述位移量δt计算控制信号的占空比
第五步，当所述各特征点t(x,y)包围的图像区域占所述外部场景图像的位置偏向所述外部场景图像的左侧时，输出所述控制信号至左侧车轮所对应的所述伺服电机驱动器34；当所述各特征点t(x,y)包围的图像区域占所述外部场景图像的位置偏向所述外部场景图像的右侧时，输出所述控制信号至右侧车轮所对应的所述伺服电机驱动器34。
进一步，所述的第一步中，所述特征点的坐标t(x,y)由如下步骤计算获得：
步骤a1，对所述外部场景图像p(x,y)进行高斯滤波，所述高斯滤波的尺度为σ；
步骤a2，对高斯滤波后的外部场景图像计算其对应的各像素点所对应的特征矩阵
步骤a3，查找所述图像信息中各像素点p(x,y)所对应的特征矩阵h(x,y,σ)，判断所述特征矩阵h(x,y,σ)是否满足dxx(x,y,σ)dyy(x,y,σ)-eσ(dxy(x,y,σ)2>0，若满足则记该像素点p(x,y)为一个备选点；否则，继续查找所述图像信息中其余各像素点p(x,y)；
步骤a4，根据所述外部场景图像p(x,y)构建与之对应的多尺度空间；
步骤a5，在所述多尺度空间内，比较所述各个备选点及其在所述多尺度空间邻域内所对应的26个点，当判断所述备选点为多尺度空间邻域内的最小或最大的极值点时，标记该备选点为一个所述特征点t(x,y)。
上述的方法根据摄像头5所采集的外部场景图像，根据外部场景图像中障碍物边缘的位置变化关系相应的输出控制信号控制不同车轮运转，由此，本发明能够智能的识别障碍并且相应以特定的占空比信号驱动车轮使之跨越障碍，使得机器人能够自主的爬坡。
尤其，本发明在提取外部场景图像中障碍物边缘的时候，对备选点的筛选条件根据高斯差分的尺度进行特异化的筛选，由此获得的备选点其精确度更高，因而基于该备选点进一步筛选获得的特征点也更能反映外部场景图像的真实情况。
在本发明实施例中，接线情况均未示出，所述的支架2由矩形底板21和四根分别焊接于所述矩形底板21四角处的弯杆22构成，所述的基座1通过多个紧固件与矩形底板21固定连接，每根所述弯杆22的底部固定一所述的转角电机35，所述转角电机35的电机轴与人字轮架31的尖端顶部固定连接，每个所述的转角电机35通过一电机驱动器36与控制器6通信连接。
进一步，每根所述的弯杆22的外侧均安装一障碍物感应器10，所述的障碍物感应器10均与控制器6连接；每组所述的轮组总成3中，两个车轮32各通过轴承分别安装在人字轮架31的两分支末端，并且人字轮架31的两分支末端还各固定安装一所述伺服电机33，所述的伺服电机33的电机轴与安装在同人字轮架31分支末端的车轮32传动连接。
在本发明实施例中，所述的基座1包括底座11和安装于所述底座11上的盖板12，所述的底座11的四壁上开设有若干散热孔111，并且在散热孔111分布区域的内壁上磁吸附有防尘网13，所述的底座11还在蓄电池7设置位置所对应的侧壁上安装一充电接口14，并且充电接口14与蓄电池7连接；所述的盖板12上设置有圆口121，所述的电动云台4的顶部延伸出圆口121用于固定摄像头5；所述的电动云台4的顶部还安装一辅助照明射灯8，所述的辅助照明射灯8与控制器6电性连接；所述的基座1内还设置有远程通讯装置9，所述的控制器6通过所述远程通讯装置9与网络层通信。
进一步地，基座1还在充电接口14的旁侧设置有低电量指示灯，低电量指示灯与控制器6通信连接，一旦蓄电池7电量过低，低电量指示灯显示红色，提示进行充电，当蓄电池7充满电时，低电量指示灯显示绿色，提示充电已满。
本发明一种爬坡机器人的工作原理：
在直线行驶过程中，控制器6通过伺服驱动器34控制每个车轮32同步转动，保持直线行驶，在前行的过程中，一旦行驶方向前方的障碍物感应器10感应到有障碍物时，则控制器6通过电机驱动器36控制转角电机35转动，使人字轮架31沿着转角电机35向前方转动，越过障碍物，障碍物感应器10未应到有障碍物时，转角电机35反转至人字轮架31恢复水平。
在需要右转弯时，控制器6通过控制右侧的伺服电机33转速低于左侧的伺服电机33转速。
在需要左转弯时，控制器6通过控制左侧的伺服电机33转速低于右侧的伺服电机33转速。
在行驶过程中，摄像头5实时进行监控拍摄，拍摄过程中，摄像头5能通过电动云台4带动旋转，对周边的情况进行巡检，并将采集的数据发送给控制器6，控制器6对采集的数据转换为数字信号后，通过远程通讯装置9发送至互联网云端，终端设备联网后就能在云端查看到巡检情况；终端设备也能通过互联网发送执行命令给控制器6，进行远程操控。
本发明一种爬坡机器人，不仅能在平坦的地面上行驶，还能在阶梯式坡上爬行，有助于提高巡检全面性。
以上仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此。任何以本发明为基础，为解决基本相同的技术问题，实现基本相同的技术效果，所作出地简单变化、等同替换或者修饰等，皆涵盖于本发明的保护范围之中。
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