[发明专利]面向可靠WIFI连接的移动机器人自主巡航方法有效

专利信息
申请号: 201510945537.X 申请日: 2015-12-16
公开(公告)号: CN105466421B 公开(公告)日: 2018-07-17
发明(设计)人: 钱堃;房芳;孙自飞;马陈强;高歌 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G01C21/00 分类号: G01C21/00;G01C21/20;G05D1/02
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 彭雄
地址: 211103 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 巡航 机器人 移动机器人 避障导航 高斯过程回归 机器学习算法 薄弱区域 导航遍历 二维分布 访问位置 概率模型 模型建立 强度分布 强度数据 实时无线 室内房间 网络连接 远程移动 栅格地图 最优路径 点数据 测点 绕开 估算 融合 监控 探索
【权利要求书】:

1.一种面向可靠WIFI连接的移动机器人自主巡航方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1,对于未知环境,机器人通过自主探索导航遍历整个未知环境,建立环境障碍物栅格地图与WIFI信号强度分布的混合地图,该混合地图为WIFI地图;

WIFI地图创建过程中,采用移动机器人搭载的控制计算机WIFI模块测量未知环境内的WIFI信号强度,在机器人探索未知环境的过程中采集WIFI信号强度并记录测点位置;根据WIFI信号强度和测点位置,通过高斯过程回归模型拟合WIFI信号强度的连续二维场概率分布,同时估计机器人未访问的任意位置上的WIFI信号强度测量值;

根据拟合得到的WIFI信号强度的连续二维场概率分布与环境障碍物栅格地图相融合,得到室内环境的WIFI地图;

步骤2,利用已建立的WIFI地图进行避障导航,从而在实现最优路径避障导航的同时确保机器人所经路径绕开WIFI信号薄弱区域。

2.根据权利要求1所述的面向可靠WIFI连接的移动机器人自主巡航方法,其特征在于:所述步骤1中的高斯过程回归模型为采用高斯过程回归拟合场的二维分布概率模型,其建立方法如下:将分散在室内各个点上的环境测量参数考虑为随机变量,根据移动机器人测量到的WIFI信号强度和测点位置,利用高斯过程回归方法,拟合连续的WIFI信号概率分布。

3.根据权利要求1所述的面向可靠WIFI连接的移动机器人自主巡航方法,其特征在于:所述步骤1中WIFI地图为将机器人通过自主探索导航遍历整个未知环境得到的环境障碍物栅格地图与WIFI信号强度的连续二维场概率分布通过概率方法进行融合,从而生成一种既描述环境障碍物几何信息又描述环境WIFI信号强度分布的混合地图;其中,每个栅格的概率值既能表达被障碍物占有的概率,又能表达当前点处WIFI信号强弱。

4.根据权利要求1所述的面向可靠WIFI连接的移动机器人自主巡航方法,其特征在于:在机器人在运行过程中,机器人以一定频率更新WIFI地图以适应障碍物变动及WIFI信号变化情况。

5.根据权利要求1所述的面向可靠WIFI连接的移动机器人自主巡航方法,其特征在于:所述步骤2中利用已建立的WIFI地图进行避障导航的方法如下:对于机器人工作在遥操作模式下的情况,机器人对进入WIFI信号薄弱区域的操作指令加以屏蔽,从而避免遥操作者将机器人驶入可能不存在WIFI连接的区域;对于机器人工作在自主导航模式下的情况,机器人利用已创建的WIFI地图并采用D*Lite导航算法进行自主导航,实现自主绕开WIFI信号薄弱区域且最终仍能到达设定目标点;若设定导航目标点为在WIFI信号薄弱区域内的情况,系统通过远程监控软件界面向操作者报警,提示其导航目标点不可达。

6.根据权利要求1所述的面向可靠WIFI连接的移动机器人自主巡航方法,其特征在于:所述步骤1中机器人通过自主探索导航遍历整个未知环境建立环境障碍物栅格地图的方法如下:

步骤111,机器人旋转360度扫描,更新传感器检测到的网格的占据概率,据此判断前沿部分;

步骤112,采用Dijkstra算法进行路径规划,从机器人当前位置开始,寻找到目标位置的最短的无障碍路径;

步骤113,选择最近可行并且没有访问过的前沿作为目标点并导航,导航过程中采用机器人的反应性避碰行为进行实时避障;

步骤114,如果机器人在一定时间之内不能够到达目的地,那么将这个位置添加到不可行空间,然后从步骤111重新开始;

步骤115,当检测不到前沿部分时,探索过程结束,此时通过地图保存节点保存通过GraphSLAM算法实时创建的栅格地图,进而得到环境障碍物栅格地图。

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