基于决策树的机器人自动爬塔方法

使用爬塔机器人进行铁塔检修维护作业,要求机器人具备高效的自动攀爬能力。提出了一种基于决策树的自动爬塔方法。依据目标铁塔与机械结构分析了机器人攀爬过程中的步态方式,结合控制与感知系统设计了机器人的自动爬塔决策树。决策树运行的关键在于不同环境下步态运动的选择与执行：根据环境模型分析了影响步态选择的主要因素并设计了其量化指标,通过将机器人随机放置在常规铁塔上收集主要因素的样本数据并将此作为条件属性建立决策表,生成步态选择决策树;为了降低任务冗余性提高系统协调能力,在执行步态期间结合运动机构设计视觉调度决策树与绝对高度更新方法,实现步态选择与步态执行的并行处理。室内铁塔攀爬实验表明该方法能够有效地指导机器人的自动爬塔过程。