[发明专利]带电作业机器人及多传感器识别定位方法

权利要求书

1.一种带电作业机器人，其特征在于，所述带电作业机器人包括激光雷达、全局双目相机、多轴转台、机械臂、局部双目相机、工作台及控制器；所述激光雷达、所述全局双目相机、所述多轴转台、所述机械臂、所述局部双目相机分别与所述控制器通信连接；所述激光雷达及所述全局双目相机的位置相对固定，所述激光雷达及所述全局双目相机通过所述多轴转台设置于所述工作台；所述局部双目相机固定于所述机械臂的末端；所述机械臂的底座固定于所述工作台；

所述多轴转台用于带动所述激光雷达及所述全局双目相机运动至预设位置；

所述激光雷达用于采集所述预设位置对应的全局范围的点云数据；

所述全局双目相机用于采集所述全局范围的第一图像数据；

所述控制器用于根据所述点云数据、所述第一图像数据及所述多轴转台的角度数据，确定所述机械臂的运动数据；

所述机械臂用于带动局部双目相机运动至所述运动数据对应的局部位置；

所述局部双目相机用于采集所述局部位置对应的局部范围的第二图像数据；所述第二图像数据包括待作业物体的图像；

所述控制器用于基于所述第二图像数据及所述局部位置对应的所述机械臂的多轴数据，确定所述待作业物体与所述机械臂的相对位姿关系；基于相对位姿关系，更新所述机械臂的运动数据，以使所述机械臂运动至预期的作业位置，并对待作业物体进行作业。

2.根据权利要求1所述的带电作业机器人，其特征在于，所述控制器还用于基于所述角度数据、所述第一图像数据以及预先获取的标定数据，将所述第一图像数据对齐至预设的基准坐标系中；基于预设的标定数据，对点云数据、对齐后的第一图像数据以及角度数据进行融合，生成所述机械臂的运动数据。

3.根据权利要求1所述的带电作业机器人，其特征在于，所述控制器还用于基于第二图像数据及预设的深度学习模型获取所述待作业物体的特征点；基于极线约束进行所述特征点的匹配，得到所述待作业物体的目标位置；根据所述目标位置及所述多轴数据，确定待作业物体与所述机械臂的相对位姿关系。

4.根据权利要求1所述的带电作业机器人，其特征在于，所述控制器还用于根据所述第二图像数据，判断所述机械臂是否完成作业；如果完成，则停止作业。

5.根据权利要求1所述的带电作业机器人，其特征在于，当所述机械臂运动至预期的作业位置，所述机械臂用于安装零部件或者卸载零部件。

6.根据权利要求1所述的带电作业机器人，其特征在于，所述机械臂包括第一机械臂及第二机械臂；所述局部双目相机包括第一局部双目相机及第二局部双目相机；所述第一局部双目相机设置于所述第一机械臂的末端；所述第二局部双目相机设置于所述第二机械臂的末端。

7.一种多传感器识别定位方法，其特征在于，所述方法应用于如权利要求1-6任一项所述的带电作业机器人；所述带电作业机器人包括激光雷达、全局双目相机、多轴转台、机械臂、局部双目相机、工作台及控制器；所述激光雷达、所述全局双目相机、所述多轴转台、所述机械臂、所述局部双目相机分别与所述控制器通信连接；所述激光雷达及所述全局双目相机的位置相对固定，所述激光雷达及所述全局双目相机通过所述多轴转台设置于所述工作台；所述局部双目相机固定于所述机械臂的末端；所述机械臂的底座固定于所述工作台；所述方法包括：

所述多轴转台带动所述激光雷达及所述全局双目相机运动至预设位置；

所述激光雷达采集所述预设位置对应的全局范围的点云数据；

所述全局双目相机采集所述全局范围的第一图像数据；

所述控制器根据所述点云数据、所述第一图像数据及所述多轴转台的角度数据，确定所述机械臂的运动数据；

所述机械臂带动局部双目相机运动至所述运动数据对应的局部位置；

所述局部双目相机采集所述局部位置对应的局部范围的第二图像数据；所述第二图像数据包括待作业物体的图像；

所述控制器基于所述第二图像数据及所述局部位置对应的所述机械臂的多轴数据，确定所述待作业物体与所述机械臂的相对位姿关系；基于相对位姿关系，更新所述机械臂的运动数据，以使所述机械臂运动至预期的作业位置，并对待作业物体进行作业。