基于ROS的电力变电站巡检移动机器人

为了从电力变电站的日常巡检任务中释放人力资源,设计了一种用于监测变电站设施并收集所需信息的巡检移动机器人。该巡检移动机器人搭配HIK视觉平台、激光传感器和工业个人计算机(IPC),并可在机器人操作系统(ROS)中进行编程。通过预先设定在机器人中的变电站全局地图,一旦接收到巡检任务,该巡检移动机器人可以选择最短路径来完成任务,并且在巡检机器人中使用激光传感器导航方式控制运动方法。此外,还在控制器中添加了Kalman滤波器来排除导航传感器提供的异常位置信息。通过实验分析,结果表明:该巡检机器人能够在电力变电站中进行巡检工作且满足实际工况需求。     

基于SLAM的爬壁机器人自主移动研究

目前在研的爬壁机器人基本采用遥控模式进行控制，尚不具备全自主移动功能。针对大型钢结构外表面巡检、涂装等作业，提出了一种基于SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的自主移动模式。通过建立机器人相关模型，在完成SLAM建立环境地图的基础上，实现基于路径规划算法的自主移动，并通过试验表明在室内环境下，Cartographer算法得到的地图边缘和障碍物细节更加完整，建图准确度更高，其相对误差绝对值的最大值为2.67%，算法可信度高。自主移动试验中，爬壁机器人基本能够到达目的地，符合机器人进行巡检等工作的需要，表明基于SLAM的爬壁机器人应用于大型钢结构自主移动具有可行性。     

基于地图匹配的变电站巡检机器人激光导航系统设计

针对目前变电站巡检机器人导航方式存在的不足,设计了基于地图匹配的变电站巡检机器人激光导航系统。介绍了导航系统的系统组成结构,并着重对建图定位软件中的地图创建和定位结算模块的实现方法行了设计,同时也针对机器人的全局路径规划实现方法进行了简要介绍。通过变电站现场测试,本系统具有较高的重复定位精度,满足机器人巡检运行的要求。     

基于视觉伺服的巡检机器人返航路径确定方法

针对目前方法对机器人返航路径进行确定时,由于未能对巡检机器人的参数进行整定,导致该方法选定的路径存在迭代次数高、与实际轨迹误差大、避障效果差以及搜索路径长度短的问题,提出基于视觉伺服的巡检机器人返航路径确定方法。该方法首先利用视觉伺服控制方法对巡检机器人的速度进行控制,采集速度数据并规整成小组对其进行离散化处理;再依据处理结果构建非线性函数,对巡检机器人的机械参数进行参数整定处理;最后以整定后的参数为基础,对巡检机器人的全局路径和局部路径进行规划处理,从而实现巡检机器人返航的路径确定。实验结果表明,运用该方法选定的路径迭代次数少、与实际轨迹误差小、避障效果好以及搜索的路径长度短。     

基于改进人工势场法的电力巡检机器人自动避障轨迹规划

为了使巡检机器人在电力系统中避开障碍物,顺利完成电力巡检工作,提出基于改进人工势场法的电力巡检机器人自动避障轨迹规划方法。构建了电力巡检机器人的被控对象模型,分析电力巡检机器人的避障运动学,根据分析结果采用栅格法获取环境参数,实现环境建模,获取电力巡检机器人工作环境信息;引入改进人工势场法,叠加斥力势场和引力势场获得合力势场,判断环境中的障碍物并规划避障路线,完成电力巡检机器人自动避障轨迹的规划。实验结果表明,所提方法的避障准确率高、规划效果好、规划效率高。     

激光SLAM在AGV平台构建地图及处理异常的应用

为提高激光SLAM在AGV平台在线建地图的效率,提高建图准确性和建图精度,对激光SLAM在工厂实际进行系列应用及研究。着重研究激光SLAM在线建图方法、建图结果评价、建图异常环境评估及以及激光SLAM航算法异常处理措施。应用研究结果总结了激光SLAM典型在线建图方法及步骤;强调地图一致性检验在激光SLAM建地图中的评价的重要地位;总结了激光SLAM建地图环境典型异常原因及典型应多措施。结果表明,激光SLAM导航算法异常的主因是环境变化频繁或激光发射面区域附近轮廓差异大,并提出通过规范措施可以避免导航算法异常,以及不适合用激光SLAM的应用场景。研究结果表明,应用改善效果明显,环境因素导致的建地图异常比例下降约90%;通过改善或改变工厂环境可以避免环境因素激光SLAM导航算法异常。此外,改善激光SLAM在AGV平台在线建地图的措施可以从实施技术、组织管理、技术推广培训等多方面入手。研究表明,技术提升是激光SLAM建图质量及效率的根本保障,管理提升也是激光SLAM建图质量及效率的重要抓手。     

面向变电站多机器人智能协同巡检系统的研究分析

变电站巡检机器人长期面临高温、高电压、强风雷电等外部环境,严重影响巡检机器人的工作质量。为提高变电站巡检机器人系统的稳定性、可靠性及精度,对多机器人智能巡检系统的构建及关键技术进行分析,基于ROS系统的多机器人创新开发平台对巡检机器人模型构建、巡检路径动态规划、避障控制算法、环境建模、人-机-环境交互感知等进行实验分析,形成一套面向变电站多机器人智能协同巡检系统的研究方法,为变电站巡检机器人后续的研究提供一定的参考。     

基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法设计

针对机器人进行避障路径规划时存在收敛速度差、规划路径长、迭代次数多以及规划时间长的问题,提出基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法。首先使用栅格法划分巡检机器人工作环境,通过对像素矩阵等指标的分析,构建栅格地图模型;基于人工势场法提出蚁群路径规划算法,使蚁群适应子空间的搜索;最后在模型中利用该算法,寻找该模型的最佳路径。实验结果表明,运用该方法进行路径规划时,收敛速度高、规划路径短、迭代次数少以及规划时间短。     

基于自动化交互行为的电力机房巡检机器人系统设计

目前设计的电力机房巡检机器人系统响应时间较慢,导致巡检精度较低。为解决上述问题,基于自动化交互行为设计一种新的电力机房巡检机器人系统,对系统的硬件和软件进行设计,巡检机器人系统硬件由驱动器、处理器、传感器、红外热成像测温器组成。利用驱动器实现信息驱动,驱动器的控制信号的引脚分别为GND、ALM、PG、EN,分别控制驱动器的报警、以及驱动信号的接收和输出、电机方向的确定。采用TUIS-8689处理器,TUIS-8689处理器的核心是8核智能芯片处理器的芯片为Xilinx芯片,具有超强的计算能力和处理能力,传感器采用14vdc供电模块,传感器的振动速度和位移具有关联,实现巡检机器人运动的校验。选用PI 400型红外热成像仪测温器实现温度测量。通过数据获取、特征值提取、确定巡检路线实现软件流程。实验结果表明,基于自动化交互行为的电力机房巡检机器人系统能够有效缩短响应时间,提高巡检精度。     

浅谈激光点云数据在机器人定位上的应用

为了使电力巡检机器人重复定位误差的测试更加规范、合理化,本文提出了一种基于激光点云数据在电力巡检机器人定位上的应用方法。该方法通过激光雷达对机器人的工作环境进行扫描,将取得的激光距离数据进行处理后转为激光点云数据,通过对地面的定位标志和机器人点云重心进行数据提取,得出机器人相对定位标志物在两个方向上的一维偏差,测量机器人的定位精度。     

基于Kinect传感器的移动机器人自主导航研究

未知环境移动机器人自主导航是当前的研究热点.同步定位与建图是实现移动机器人自主导航的关键环节.目前,许多学者通过激光测距仪、声呐、相机等设备来研究同步定位与建图.本文提出了由一台笔记本控制携带Kinect传感器移动机器人获取信息,再通过独立工作站创建未知环境全局地图的方案.其中,笔记本获取的信息(深度数据)通过无线传输给工作站.Gmapping(一种高效的Rao-Blackwellized粒子滤波器将激光扫描数据生成栅格地图)参数被优化来提高地图创建质量和激光扫描数据精度.通过Turtlebot进行实验验证了本文所提方案的有效性.     

基于GIS和SLAM的机器人大范围环境自主导航

机器人自主导航技术的基础是其自定位能力,同时同步定位与建图(SLAM)是实现机器人自定位的重要方法。目前由于大规模SLAM技术发展的限制,机器人很难实现在大范围环境下进行建图和导航,并且尚没有结合SLAM和实际地理空间信息指导大范围机器人导航的完整自主导航系统。提出基于GIS和SLAM的机器人大范围环境自主导航方法,利用真实的城市空间路网信息,以地理信息系统(GIS)空间数据库的存储和计算能力为数据支撑,基于提出的大范围导航算法,实现了一套包含空间数据库、SLAM、导航算法的完整系统,具有良好的可复用性和可扩展性,符合实际生活场景,可以指导机器人进行大范围条件下的导航和建图行为。同时通过对机器人激光建图信息的存储,使得再次经过本区域的机器人可以在户外精确定位,实现在室外GPS缺失或误差条件下自身位置的修正。此外地图信息的存储可以实现多机器人对地图信息的复用,为多机器人的规划提供支撑。同时将人类世界的空间信息与机器人建图信息相结合,细化和丰富了原有的空间信息。     

基于变分贝叶斯的自适应 PF-SLAM 方法研究

针对移动机器人即时定位与地图构建中时变观测噪声及粒子位置分布对SLAM精度的影响,本文提出基于变分贝叶斯的自适应PF-SLAM算法,采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,并通过变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权值将粒子划分为固定粒子和优化粒子,通过粒子间的近邻拓扑位置关系调整粒子分布,处理时变观测噪声与优化粒子的位置分布,使得优化的粒子集可以更好地表示机器人位置概率分布,实现观测噪声及粒子位置分布自适应。仿真实验表明本算法对比传统PF-SLAM算法定位与地图构建误差降低了76.45%。实际实验表明本算法处理下的环境轮廓误差对比传统PF-SLAM算法的环境轮廓误差减小了61.87%。该算法有效提高了移动机器人的状态估计精度,为移动机器人即时定位与地图构建提供了新的参考。     

BIM 校正累计误差的激光里程计求解方法

建筑机器人室内作业过程中,如何实现里程计精确求解对后续的定位建图及精准作业有着至关重要的影响。针对传统同步定位与地图构建(SLAM)方法由于回环检测导致的准确性问题,提出了一种以建筑信息模型(BIM)数据校正激光里程计累计误差实现精准定位的方法。首先求解机器人初始时刻在BIM中的全局初始定位,其次提取三维点云关键点并转换其为二维点云,然后以轮式里程计数据为预测值求解帧间运动,最后结合BIM数据消除累计误差得到高精度里程计定位。实验表明：本方法在机器人初始定位、激光点云处理和消除累计误差的运动求解上具有良好的稳定性和准确性,初始定位误差小于2 mm,里程计偏移量误差控制在0.09%内,为建筑机器人精确建图提供了有力保障。     

新型自由曲面三维激光扫描系统

从机械结构、控制系统及操作系统结构等几个角度介绍一种三维激光扫描系统设计方案。系统集成了先进的数据处理技术、激光扫描技术、先进控制技术及机器人技术,有效地借助于光机电一体化技术实现了表面检测及三维表面模型重构智能化及自动化。系统由具有电驱动装置的激光测头、C形滑臂、升降旋转台、电控系统及主控计算机组成。通过所设置测量参数,系统能够对不同的被测物体进行扫描路径规划,进而通过激光测头、C形滑臂及转台的全自动协调控制完成无盲点三维表面测量任务。试验结果表明,该三维激光扫描系统的扫描精度达到0.1 mm,速度为10 000点/s,能够应用于小型工件及模型、模具表面数据检测及模型重构。     

变电站轮式巡检机器人机械臂避障路径规划方法

变电站工作环境特殊且复杂,为保证巡检机器人在执行巡检任务的同时,能更好、更安全地进行作业,提出面向轮式巡检机器人的机械臂避障路径规划方法。利用八叉树结构建模技术,架构巡检机器人工作环境的三维模型与环境更新模型。确定机械臂与环境关系,建立机械臂运动学模型,根据末端执行器位姿的已知与未知情况,完成运动学模型的正解与反解计算。基于关节位姿的三维坐标,设定机械臂连杆不碰撞障碍物为必要条件,依据六次多项函数式解得的关节角速度与角加速度连续轨迹,通过更改非固定参数值,调整机械臂的移动轨迹,最后,利用贝塞尔曲线平滑处理路径。仿真试验结果表明,所提方法路径精度更优越,避障效果更理想,符合变电站巡检的实时性需求。     

移动机器人基于激光点云定位建图的汽车宽度与方位估计

在移动机器人抓取搬运作业中,识别待操作目标物体的宽度和方位是成功的关键。针对室外环境下停放的汽车搬运作业需求,提出一种识别待搬运汽车宽度和方位的方法。该方法基于三维激光传感器,先构建整个环境的三维点云地图,然后从地图中分离出目标汽车点云,最后将汽车点云向地面投影,根据投影的点云包围盒进行汽车的宽度和方位估计。采用室外实验验证了该方法的识别效果,其精度满足应用要求。     

Acquisition and optimization of weld trajectory and pose information for robot welding of spatial corrugated web sheet based on laser sensing

Robot welding provides us a new inexpensive technology to fabricate corrugated web H-beam compared to traditional mill process. The key and challenged technology to realize the intelligent welding of the spatial curve seam is to acquire the trajectory and pose information. A practically viable and robust method based on laser sensing was proposed to solve the aforementioned key problem. Firstly, robot, laser sensor, CCD camera, encoder, working station, and computer to control the robot were integrated into a system. Next, the trajectory information was acquired by laser distance ranging sensor and encoder based on triangulation theory. The filtering and smoothing algorithm was developed to accurate the web data. The posture was established based on the trajectory information. The interactive communication between the computer and robot was established to in time control the moving of the robot. Lastly, the data which were processed by the improved amplitude-limiting filtering algorithm were transmitted to the robot. The robot executed the program files in order to complete the welding process. The results show that this method has a high practicality in robot automatic welding of corrugated web H-beam.