一种全向铁路巡检机器人的制作方法

本实用新型涉及机器人领域，特别是涉及一种全向铁路巡检机器人。

背景技术：

随着城市设施的建设和快速发展，国内的交通、安防、隧道等设施也发挥着越来越大的作用，这些设施的安全运行也直接影响着国家的运行的可靠性和稳定性，所以对一些交通、安防、隧道等设施的巡检就显得十分重要了，因此巡检机器人也就应运而生。

在一些情况下，巡检机器人必须得跟随巡检人员进行巡检。但是，一般地，巡检机器人采用电葫芦行走机构，由两个主动轮、两个从动轮、传动齿轮和电机组成，功能单一且不能够良好的跟随巡检人员，给巡检人员造成了一定的不便。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本实用新型的目的是提供一种全向铁路巡检机器人，可以良好的跟随巡检人员。

基于此，本实用新型提供了一种全向铁路巡检机器人，所述机器人包括：

机器人本体，功能电路；

所述功能电路位于所述机器人本体内部；

所述功能电路包括：激光测距装置，红外识别装置，处理器，移动底盘，底盘控制器；

所述激光测距装置、红外识别装置、处理器、底盘控制器分别与所述处理器相连，所述底盘控制器与所述移动底盘相连，所述移动底盘包括至少两个万向轮。

其中，所述红外识别装置用于判断是否为预设人体。

其中，所述激光测距装置用于对预设人体进行测距，获取所述机器人与预设人体之间的距离信息。

其中，所述处理器用于获取所述红外识别装置发送的是否为预设人体的判断信息，还用于获取所述激光测距装置发送的所述机器人与预设人体之间的距离信息。

其中，所述处理器接收到所述激光测距装置发送的所述机器人与预设人体的距离信息后，所述处理器控制所述移动底盘根据所述距离信息向所述预设人体移动。

其中，所述机器人还包括避障装置，所述避障装置与所述处理器相连，所述避障装置用于使所述机器人避开障碍物。

其中，所述红外识别装置包括深度相机。

其中，所述机器人还包括全景相机和无线收发模块，所述无线收发模块、全景相机与所述处理器相连，所述无线收发模块用于将所述全景相机拍摄的图像信息发送至外部移动终端。

其中，所述万向轮包括麦克纳姆轮。

其中，所述机器人还包括语音播报装置，所述语音播报装置与所述处理器相连，所述语音播报装置在接收到所述处理器发出的语音播报信号后发出预设语音。

采用本实用新型，全向铁路巡检机器人的红外识别装置可以识别巡检人员，激光测距装置可以确定所述巡检人员的位置，然后根据所述巡检人员的位置信息，所述全向铁路巡检机器人向着所述巡检人员趋近，当所述全向铁路巡检机器人的周围还存在其他人员，所述全向铁路巡检机器人在趋近巡检人员的过程中会发出语音，用来提醒其他人员进行避让。所述铁路巡检机器人的全景相机拍摄到的周围环境的图像信息还可以通过外部移动终端设备进行查看，可以作为移动相机使用。

附图说明

为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本实用新型的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本实用新型实施例提供的全向铁路巡检机器人的示意图；

图2是本实用新型实施例提供的功能电路20的示意图。

具体实施方式

下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型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实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，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，都属于本实用新型保护的范围。

图1是本实用新型实施例提供的全向铁路巡检机器人的示意图，所述机器人包括：

机器人本体10，功能电路20；

所述功能电路20位于所述机器人本体10内部；

所述功能电路20包括：激光测距装置，红外识别装置，处理器，移动底盘，底盘控制器；

所述激光测距装置、红外识别装置、处理器、底盘控制器分别与所述处理器相连，所述底盘控制器与所述移动底盘相连，所述移动底盘包括至少两个万向轮。

所述红外识别装置用于判断是否为预设人体。

所述红外识别装包括红外线ccd摄像机、设置于红外线ccd摄像机镜头旁的红外线主动光源和pci图像采集卡，所述红外线ccd摄像机的镜头上设置有带通滤波器；红外线ccd摄像机的输出端与pci图像采集卡的输入端连接，pci图像采集卡的输出端与处理器连接。

在本实施例中，作为优选，所述红外线主动光源的中心波长为940nm，所述带通滤波器的中心波长为940nm，半带宽为10nm。

在本实施例中，作为优选，所述处理器包含用于人脸检测的adaboost检测模块和用于人脸识别的pca识别模块。

本实用新型的工作原理为：红外线主动光源对巡检人员面部照明，照明强度根据成像的对比度自动调节，减少环境光照变化造成的影响，带通滤波器滤除了大部分外界干扰光线。红外线ccd摄像机实时采集所述巡检人员的脸部图像信号，所述视频图像信号通过pci图像采集卡将所述巡检人员的脸部图像送入处理器，运行在处理器上的身份识别系统软件开始对所述巡检人员的面部图像进行预处理，进行人脸检测、分割后，采用pca识别模块进行人脸识别，从而实现人体身份认证。

所述红外识别装置采用红外照明的主动成像技术，全天候获得高质量的图象；并采用图像预处理方法提高成像质量。采用adaboost检测模块进行人脸检测，计算简单，识别率高。使用pca识别模块对图像中人脸姿态、光照、表情、饰物、背景、时间跨度等因素的变化具有较好的鲁棒性。

本实用新型的红外识别装置判别工作流程：

(1)图像获取及增强；

人脸图像数据源包括运动图像序列(视频流)和静止图像。主要可以通过扫描仪，数码照相机，摄像头等数字输入设备获取。图像预处理：预处理的主要作用在于尽可能的使得人脸图像处于同一尺度和标准，最终为后续处理提供高质量的输入图像。通常这部分需要完成对抽取图像的尺度归一化、灰度归一化、降噪、去光照、白平衡等功能。

(2)人脸检测定位；

所述人脸检测定位用来分析输入的图像，判断其中是否有人脸，如果有，则找出人脸的位置，并把人脸图像从背景图像中分离出来。

首先对预处理后的人脸图像按照某种策略抽取出用于识别的特征，将原始的脸空间映射到新的特征空间。在此步骤中，不仅注重如何提取具有良好分离性能的特征数据，还必须考虑到整体算法的鲁棒性和处理效率等应用指标。

然后进行分类器的设计，此过程主要生成可用于识别的参数。通常，在已有的样本训练集基础上确定某个判定规则，使得按此规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或者结果期望最大。

最后进行人脸提取，通过比对获得的未知人脸参数和训练所得的参数完成人脸的分类和判别，给出识别结果。

(3)通过pca识别模块人脸识别

完整的pca识别模块的应用包括几个步骤：

人脸图像预处理；

读入人脸库，训练形成特征子空间；

把训练图像和测试图像投影到上一步骤中得到的子空间上；

选择一定的距离函数进行识别。

所述全向铁路巡检机器人识别到预设人体后，所述激光测距装置获取所述激光测距装置发送的所述机器人与预设人体的距离信息，所述激光测距装置可以包括激光测距仪。

所述激光测距仪可以安装在所述全向铁路巡检机器人的头部，所述激光测距仪包括壳体，置于壳体上的激光发射口和激光接收口，以及分别连接所述激光发射口和所述激光接收口的激光发射器和激光接收器；所述激光发射器和所述激光接收器与所述处理器电连接；

所述激光发射器包括激光发射源，扩束准直系统和空间光调制器，所述激光发射源的输出端与所述扩束准直系统的输入端连接，且所述扩束准直系统的输出端与所述空间光调制器的输入端连接，所述空间光调制器的输出端与所述处理器的输入端连接；

所述激光接收器包括光波滤波模块和光电转换器，所述光波滤波模块的输出端与所述光电转换器的输入端连接，且所述光电转换器的输出端与所述处理器的输入端连接。

所述全向巡检机器人还包括声光报警器，所述声光报警器包括语音报警器，以及安装在所述机器人尾部的灯光报警器，且语音报警器和灯光报警器分别与所诉处理器电连接，其中语音报警器用于提供声音预警，而灯光报警器用于提供灯光预警。

本实用新型在工作时，激光发射源开始发射的激光会分别通过扩束准直系统和空间光调制器进行校准和调制，当发射的激光遇到前方的人体时，会反射回来，反射回来的激光会先经过光波滤波模块进行滤波，再经过光电转换器转换成电信号传送至处理器中，然后处理器会分别对传送来的人的步行速度、距离和时间数值进行分析处理，从而计算出所述机器人与巡检人员之间的相对距离值，并将计算出来的相对距离值与报警阈值进行比较，若比较的结果低于报警阈值，表示所述机器人与巡检人员之间的相对距离值过小，处理器控制语音报警器和灯光报警器开始报警，当巡检人员的步速过快没有反应过来时，所述机器人与巡检人员之间的相对距离会越来越小，若计算出来的相对距离值低于碰撞阈值时，表示所述机器人与巡检人员之间的相对距离值十分的小，会有相撞的情况发生，处理器控制所述全向铁路巡检机器人的刹车控制器和电源切断控制器进行刹车并切断电源，避免所述机器人与前方人员或障碍物碰撞产生事故，提高所述全向巡检机器人的安全性能。

图2是本实用新型实施例提供的功能电路20的示意图，所述功能电路20包括：

所述功能电路20包括：激光测距装置201，红外识别装置202，处理器203，移动底盘205，底盘控制器204；

所述激光测距装置201、红外识别装置202、处理器203、底盘控制器204分别与所述处理器203相连，所述底盘控制器204与所述移动底盘205相连，所述移动底盘205包括至少两个万向轮。

所述机器人还包括全景相机和无线收发模块，所述无线收发模块、全景相机与所述处理器203相连，所述无线收发模块用于将所述全景相机拍摄的图像信息发送至外部移动终端。

其中，所述万向轮包括麦克纳姆轮。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述仅是本实用新型的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本实用新型的保护范围。