巡检机器人行驶轨迹定位方法

针对机器人在架空地线上的无人监控的自动巡检,提出了一种在杆塔档间测绘巡检机器人行驶路径轨迹并定位的方法,为自动巡检任务奠定了基础。依赖优化后的里程计及倾角传感器实时测量由重力或张力引起的具有悬链线附加弧垂的行走里程与倾角数据并融合,得到机器人在悬链线上运行时不同时刻不同位置相对于杆塔基准点的位姿关系。为了提高定位精度,根据地线的悬链线特征对倾角数据进行平滑处理,降低外在因素对定位的影响程度。通过多次模拟实验以及现场实际运行结果发现该定位方法满足现场自动巡检的应用。     

基于直流电流二倍频分量抑制的电流源型 PWM 整流器控制策略

锅炉爬壁机器人在实际应用中存在轮式编码器与惯性测量单元(IMU)使用受限,车轮与金属水冷壁之间容易打滑等问 题。 针对以上因素导致机器人全局定位与位姿跟踪性能下降,提出一种基于激光里程计与改进自适应蒙特卡洛(AMCL)的全 局定位方法。 首先,使用基于 PL-ICP 方法的激光里程计替代传统轮式、惯性里程计;然后将遗传学中 DNA 交叉变异的思路引 入 AMCL 的粒子迭代过程中,提出一种遗传算法改进的自适应蒙特卡洛定位方法,缓解 AMCL 粒子贫化导致位姿跟踪性能下降 和恢复定位速度慢的问题。 经实验验证,该方法的绝对定位误差控制在 12. 7 cm,精度较普通 AMCL 方法提升 32. 4% ;该方法 在机器人发生轻微打滑时定位结果几乎不受影响,发生较大滑动时恢复定位的速度较普通 AMCL 方法提升 35% 。     

多功能巡检救援机器人系统设计及定位导航

设计了一种针对核环境场合的多功能巡检救援机器人系统,可多通道远程遥操作执行巡检救援任务。结合机器人功能特性及作业要求,提出了一种适用于狭小多障碍环境下的不变姿态直角转弯电磁导航方法。通过EKF方法融合里程计和惯性测量单元,并以激光雷达数据为观测量,在ROS上采用FastSLAM方法实现了机器人基于多传感器的建图和定位。介绍了机器人的系统设计及其电磁导航、建图定位实现方法,并进行电磁导航巡线实验和同时定位,实验结果证明了导航算法和定位方法的可行性和正确性。     

一种基于多信息融合的室内移动机器人定位方法

对室内移动机器人定位技术进行研究,提出了一种麦克风阵列测量数据与里程计测量数据相融合的机器人定位新方法。给出了定位算法流程,通过实验分析证明该方法有效。     

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。     

基于激光SLAM技术的电力巡检机器人交互控制

提出基于激光SLAM技术的电力巡检机器人交互控制方法,利用激光SLAM技术在地图模型、运动学模型、里程计观测模型以及多传感器观测模型的基础上绘制机器人的巡检地图,通过Dijkstra算法根据巡检地图获得最短巡检路径,并采用DWA滑动窗口法对选取的巡检路径进行评分,选择评分最高的路径作为机器人的巡检路径,完成电力巡检机器人的交互控制。实验结果表明,所提方法的避障效果好、路径规划效果好、控制精度高。     

变电站室内巡检机器人关键技术研究

变电站室内巡检机器人面临的巡检空间环境较为复杂且多变,同时容易受到强电磁干扰的影响,造成室内巡检机器人定位和图像检测识别困难。针对该问题,提出利用视觉定位的方式解决机器人的自定位问题,并利用维纳滤波的方法对机器人拍摄图像中的噪声分量进行抑制,以提升后续图像检测和识别的正确率。采用实测数据对上述方法进行了试验验证,结果表明所提方法满足实际使用要求。     

结合视觉里程计的微小型空中机器人SLAM研究

经典的基于“平滑摄像机模型”的单目视觉同步定位与地图构建方法无法适用于具有复杂飞行模式的微小型空中机器人.针对这个问题,提出一种结合视觉里程计的单目视觉同步定位与地图构建方法.该方法通过视觉里程计直接估计机器人机载摄像机相对位姿变化,并将这些位姿信息嵌入基于EKF的单目视觉同步定位与地图构建算法中.同时,在采用视觉里程计进行位姿估计时,针对可能出现的退化问题,采用特征分类的策略,提高了估计的鲁棒性.将方法应用于一套真实的微小型智能无人直升机系统上,实验数据验证了方法具有良好的适用性和实用性.     

基于模糊控制算法的变电站巡检机器人路径规划

针对变电站巡检机器人位姿调整时的车体姿态振荡、摆尾行驶的问题,通过分析变电站巡检机器人的运动规律和巡检路径,利用磁轨迹导航和RFID定位技术,提出一种基于模糊控制算法的变电站巡检机器人路径规划的方法,实现了变电站巡检机器人的稳定、可靠、高精度巡检作业,并对该算法利用Simulink进行了仿真,验证了其有效性与可行性。     

基于导线纹理的架空导线巡检机器人视觉定位

为了提高架空导线巡检机器人的定位精度,精确反馈输电线路缺陷位置,文中提出了一种基于导线纹理的架空导线巡检机器人视觉定位方法.针对架空导线巡检机器人的作业中环境特征单一的特点,首先通过直线检测检测导线位置,其次提取导线纹理特征用于光流跟踪.为防止因跟踪失败而导致位置信息的丢失,提出基于跟踪背景特征实现机器人相对导线的运动...     

基于惯性传感器和视觉里程计的机器人定位

针对机器人快速运动下,由运动模糊而导致视觉里程计定位估计精度下降的问题,结合惯性传感器和视觉里程计提出一种定位算法.该方法以扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)为框架,利用惯性传感器的航位推算构建EKF的过程模型,视觉里程计作为相对线速度和相对角速度传感器用来建模观测方程,同时考虑到机器人运动在平面上,在垂直方向和侧向方向不会产生跳动和滑动,利用这两个方向上瞬时速度为零的约束构建另外一个观测方程.提出的定位方法能够克服视觉定位和惯性定位的缺点,提高了定位精度.基于机器人实测数据进行实验,结果表明提出的算法优于单独采用惯性传感器和视觉里程计.     

输电线巡检机器人障碍物定位与识别

针对巡检机器人运行中对线路障碍物的自主定位与识别,分析了巡检机器人自主运行中对障碍物信息感知的精度和实时性要求,提出了一种用于线路障碍物定位与识别的多传感器集成结构,并介绍了各个阶段的障碍物定位与识别算法。实验表明该方法可以实现机器人稳定自主行驶、可靠定位与识别障碍物,满足各阶段机器人对障碍物信息感知的精度和实时性要求,从而为机器人制定自主越障策略提供信息。     

基于STM32的轨道式巡检机器人控制系统的设计

为了满足地下综合管廊智能化巡检的需求及弥补传统人工巡检作业的缺陷,设计了一种基于STM32的轨道式巡检机器人控制系统。该系统采用STM32F407ZGT6作为微处理器,通过AD采样、光耦隔离、RS485通信等模块对传感器及里程计信号进行处理。采用速度-位置双模式匹配运动控制方法与模糊控制器提高定位精度与响应速度。同时用QT开发框架设计了上位机监控界面,可实时监控机器人的运动状态与传感器数据。实验表明,使用该系统控制的机器人具有定位精度高,响应速度快等优点。     

输电线路巡检机器人越障控制研究

介绍了超高压输电线路巡检机器人越障控制方法。根据巡检作业任务的要求，采用遥控与局部自主控制相结合的方法,实现了巡检机器人沿线行走及跨越障碍的功能。采用基于单目摄像头定位和视觉伺服的方法，实现了巡检机器人的自主越障控制。实验结果表明，该机器人可沿线行走并自主跨越障碍，从而验证了控制系统设计的有效性与合理性。     

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ROS的室内变电站设备巡检机器人定位技术

在我国经济不断发展的形势下,对电力系统的供电质量要求也越来越高,也推进了电力系统的现代化自动化进程,对于变电站设备巡检机器人的要求也有所提升。室内变电站设备巡检机器人要想完成巡检任务就需要定位准确。而巡检机器人在巡检工作中还存在一定的问题.文中就围绕室内变电站设备巡检机器人的定位问题进行研究,并且对ROS系统软件以及室内定位技术进行分析。     

基于粒子滤波的壁面爬行机器人位姿跟踪研究

为提高壁面爬行机器人的智能化水平,提出一种利用粒子滤波算法进行机器人位姿跟踪的方法。所述方法在机器人身上安装了发声器,将机器人位姿跟踪问题转换为声源跟踪问题处理。设计了一个声阵列传感器,采用可控波束形成定位技术观测机器人位姿,利用里程计描述机器人的位姿变换动态模型,并最终建立了基于贝叶斯估计的粒子滤波位姿跟踪算法。搭建了实验平台进行现场实验,结果表明该方法可行并有实际应用价值。     

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。     

UWB与里程计融合的室内移动机器人定位设计

为进一步提高UWB技术在室内移动机器人定位方面的定位精度与可靠性,设计了一种基于UWB与里程计融合的定位系统.针对UWB测距过程中产生的随机误差问题,采用卡尔曼滤波算法进行抑制.针对UWB非视距误差问题,引入NLOS误差鉴别方法鉴别现场环境,借助里程计航迹推演算法获得机器人定位数据进行补偿.针对里程计定位过程中由于长时间、长距离所产生的累积误差问题,采用UWB高精度的定位数据进行误差矫正.实验结果表明,融合UWB与里程计的定位系统有效地抑制了UWB定位的随机误差与非视距误差,尤其在UWB信号受到障碍物的严重遮挡时,移动机器人仍能获得精确可靠地定位数据.     

基于惯性测量单元辅助的激光里程计求解方法

在同步定位与建图(SLAM)问题中,里程计部分的求解精度对后续建图起着至关重要的作用,惯性测量单元(IMU)可以为SLAM中里程计求解提供良好辅助。在考虑平面移动机器人运动特点及室内环境特征的基础上提出一种基于IMU松耦合的激光里程计求解方法,实现里程计部分的精准定位。第1阶段,机器人运动过程中实时处理点云信息,将地面点分割并提取有效关键点;第2阶段,将IMU信息引入卡尔曼滤波器,为帧间匹配提供位姿先验;第3阶段,滤波器输出位姿估计值后,利用非线性优化方法进行点云帧间匹配,实现里程计运动的求解。实验表明,所提方法在激光点云处理、运动求解,具有良好的稳定性和准确性,可将偏移量误差控制在0.4%以内,为后续建图提供有力数据保障。