一种机器人终端装置的制作方法

本实用新型提供了一种机器人终端装置，属于机器人装置领域。

背景技术：

机器人上的多源传感器信息融合处理是机器人自主感知、精确控制以及任务规划的关键，由于嵌入式平台具有体积小、功耗低和集成程度高等特点，嵌入式平台成为了机器人的主流研发平台。但目前的机器人一般情况下都需要定位、驱动和核心计算三个工控机以完成基本任务，因此现有机器人嵌入式平台普遍存在计算能力不足、硬件集成程度低、缺乏深度学习平台支持、缺乏环境智能感知能力条件等限制，因此很需要在硬件设备上进行改进。

技术实现要素：

本实用新型主要提供一种机器人终端装置，该装置集成程度高，为解决大规模环境下协同精密定位和智能感知问题提供了硬件平台基础。

本实用新型所采用的技术方案提供一种机器人终端装置，包括集成设置的核心处理单元Jetson芯片、FPGA芯片、嵌入式ARM模块和多种传感器，所述传感器包括GNSS卫星导航模块、IMU惯性导航模块、激光雷达和摄像头，核心处理单元Jetson芯片连接摄像头和激光雷达，FPGA芯片分别连接GNSS卫星导航模块和IMU惯性导航模块、嵌入式ARM模块；嵌入式ARM模块连接控制机器人的伺服电机。

而且，所述GNSS卫星导航模块采用司南K505芯片。

而且，所述核心处理单元Jetson芯片型号为Jetson TX1，通过USB接口连接激光雷达和摄像头。

而且，所述核心处理单元Jetson芯片连接设置风扇。

而且，所述FPGA芯片型号为Altera Cyclone III。

而且，所述IMU惯性导航模块采用ADIS16460芯片。

而且，嵌入式ARM模块连接设置LCD模块。

与现有技术相比，本装置集成程度高，接口丰富，能够通过高度集成的嵌入式平台为多传感器信息融合和深度学习提供硬件基础，因此相当于仅用一台工控机就可以支持向用户提供高精度、实时、智能化的自适应动态导航和定位，路径规划，避障和环境智能感知等功能，体积小，成本低，市场优势大，符合当前机器人产品微型化的趋势。

附图说明

图1为本实用新型实施例的装置框架图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本实用新型，下面结合附图及实施例对本实用新型作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。

本实用新型设计了一种高精度集成的机器人装置，提供各类接口用于接入各种传感器设备，实现多源传感器数据的接入。整个设置满足多元信号的采集、处理和输出，并且具备连续的高精度多传感器，支持融合自适应定位和深度学习能力。

参见图1，本实用新型实施例提供的一种机器人终端装置，集成了一个核心处理单元Jetson芯片，FPGA芯片，高精度的GNSS卫星导航模块，六轴的IMU惯性导航模块和STM32嵌入式ARM模块，还可挂载摄像头和激光雷达等其他传感器。核心处理单元Jetson芯片连接摄像头和激光雷达，FPGA芯片连接GNSS卫星导航模块和IMU惯性导航模块、嵌入式ARM模块，嵌入式ARM模块连接控制机器人的伺服电机。

使用本实用新型实施例装置时，可利用FPGA提供系统时钟并进行时钟同步，同时将GNSS卫星导航模块和惯性传感模块的观测量输入到核心处理单元Jetson芯片的ARM中，支持实现实时高精度定位结果的解算，并利用核心处理单元Jetson芯片中的串口和USB接口连接摄像头和激光雷达等传感器，支持实现机器人的环境感知和任务规划。

实施例的各个模块介绍如下：

所述高精度GNSS卫星导航模块芯片型号是司南K505，其支持RTK定位功能，因此它具有高精度北斗定位功能。GNSS卫星导航模块具有观测值输出并支持差分定位功能，提供卫星接收数据和地基增强系统接收数据，为机器人提供高精度GNSS定位。

所述核心处理单元型号为Jetson TX1，其包含一个四核ARM Cortex-A57处理器模块和一个256核低功耗GPGPU加速运行模块，GPGPU是通用计算图形处理器，专为图形计算设计，针对浮点运算做出优化，适用于密集的高度并行计算，主要可用于图像处理和深度学习。ARM处理器具有较强的处理能力，负责常规运算处理，此处作为主处理器。因此它拥有强大的运算功能，其核心处理单元满足实时深度学习运算需求，可以实现环境的智能感知和任务规划。本实用新型工作时，可用它来运行基于深度学习的目标识别和检测算法。同时Jetson自身携带多个外部接口，可以通过USB接口挂载激光雷达、摄像机等多种传感器进行环境的智能感知，支持构建带有精确距离信息的语义地图，并在此基础上进行任务规划。另外，它的外设还包括网口、高清晰度多媒体接口HDMI、串口硬盘SATA、其他备用的USB口，并安装了风扇来对系统进行降温。具体实施时，还可以根据需要设置SD卡。

所述FPGA型号为Altera Cyclone III，它不仅提供系统时钟，而且能进行时钟同步，因此可用于完成GNSS卫星导航模块芯片和IMU惯性导航模块芯片中量测数据的数据读取，并支持进行系统的任务调度。具体实施时，FPGA主要用于提供系统时钟并进行时钟同步，通过时延触发读取GNSS和IMU中的输出的量测数据，并进行转发。通过任务调度方式，用户可以利用它解决定制电路不够灵活和可编程器件门电路数量有限的问题，也可基于它进行各种机器人的应用开发。

所述IMU惯性导航模块芯片型号是(ADIS16460)，主要提供六轴惯性测量数据，为机器人提供里程信息，支持跟GNSS观测量进行组合导航定位解算。GNSS观测数据和IMU测量数据通过FPGA读取后转发输入到STM32嵌入式ARM模块中，支持进行组合导航位姿解算。

所述嵌入式ARM模块为STM32，其CPU为ARM Cortex 32架构，虽然其性能不如主处理器，但其功耗更低，适合作为协处理器。该芯片主要用来管理调度板上芯片输出和各种外围设备接入，既可以进行组合导航位置解算，也可以直接连接控制伺服电机，支持多路伺服电机串行控制，包括对机器人的底层驱动和机械臂的控制。具体实施时，可以连接设置用于支持显示的LCD显示屏模块、控制模块、COM接口和Mini USB接口。

本实用新型的目的在于提供一种高度集成的机器人终端装置，为机器人嵌入式系统开发提供一个高度集成、高性能、便捷的平台，以实现机器人的多传感器数据集成，支持多种方式高精度实时定位，并支持进行路径规划，进一步地可通过深度学习实现环境的感知，实现避障和语义级任务。

本实用新型仅提出硬件方面的设计和保护，是即将上市售卖的产品。具体实施时，用户可自行根据需要设定终端装置的工作方式，例如：

第一步：启动本实用新型提供的机器人终端装置。该装置不仅集成了包括嵌入式ARM模块、GNSS卫星导航模块、FPGA、核心处理模块Jetson TX1和IMU惯性导航模块等众多传感器，而且包含各类接口以接入各种传感器，拥有4G模块实现高速网络数据传输，可以挂在摄像头、激光雷达等传感器。

第二步：基于集成的高精度GNSS卫星导航模块和IMU惯性导航模块提供连续实时的室外高精度全局定位和路径规划。

第三步：结合IMU惯性导航模块、雷达和摄像头等传感器实现室内情况下的实时定位和路径规划。

第四步：通过激光雷达和摄像头等传感器实现环境的智能感知，基于摄像头和激光雷达构建带有精确距离信息的语义地图。具体实现如下：

1.通过单目摄像头采集的图像在核心处理模块Jetson TX1中进行深度学习训练，实现摄像头实时对图像目标的识别和语义分割；

2.通过激光雷达扫描得到的环境信息和图片中语义目标进行匹配，以得到带有精确距离信息的语义地图。

第五步：将局部规划的控制命令通过SMT32芯片发送给底层驱动，直接精确控制机器人的运动，以完成语义级任务。

根据需要，用户可以利用丰富的传感数据和强大的处理能力实现更多应用。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本实用新型专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本实用新型的启示下，在不脱离本实用新型权利要求所保护的情况下，还可以做出替换或变形，均落入本实用新型的保护范围之内，本实用新型的请求保护范围应以所附权利要求为准。