[发明专利]智能巡检导航避障系统、方法、存储介质和巡检车

说明书

本发明提供了一种智能巡检导航避障系统、方法、存储介质和巡检车，属于巡检机器人领域，系统包括高精地图模块、全局代价地图形成模块、激光点云获取模块、局部代价地图形成模块、故障感知信息模块和规划模块；由所述系统实施的方法包括获取全局代价地图和局部代价地图、设定全局路径、设定局部路径，最后将局部路径融合进全局路径，形成实时监测避障的规划路径。方法和系统通过全局代价地图融合实时监测生成的局部代价地图合成规划路径，减少了防跌落组件和方法，节省了成本，提高了路径规划的智能化。

技术领域

本发明属于巡检机器人领域，具体涉及一种智能巡检导航避障系统、方法、存储介质和巡检车。

背景技术

随着社会和技术的发展，巡检机器人辅助/替代人工进行巡检得到广泛应用，也使得机器人巡检成为一种未来发展趋势。该应用特别在高危、恶劣、重复作业的环境，成为替代人工巡检的首要选择。巡检机器人具有运动速度快、运行噪声小及维护方便等优点，极大程度降低巡检人员的工作强度，提高巡检效率。

然而，当前的巡检机器人也存在一些问题，如建图、导航、路径、避障等技术不够成熟，尤其对于复杂环境如港口、电厂、野外等难以自主行走，需要人工辅助等问题。同时，路径规划比较程序化，缺乏智能性，因此，亟需一种智能化的自主导航避障巡检机器人。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种智能巡检导航避障系统、方法、存储介质和巡检车，其能解决上述问题。

一种智能巡检导航避障系统，系统包括高精地图模块、全局代价地图形成模块、激光点云获取模块、局部代价地图形成模块、故障感知信息模块和规划模块。

所述高精地图模块提供参考高精地图，提取所述参考高精地图的3D点云信息和经标注的矢量信息。

所述全局代价地图形成模块接收高精地图的3D点云信息和经标注的矢量信息，通过伪代码算法生成固定不变的全局代价地图。

所述激光点云获取模块包括激光雷达和GPS天线，其中，激光雷达实时扫描获取3D点云形式的环境信息，GPS天线同步获取激光雷达的扫描范围所处的全球地理位置信息。

所述局部代价地图形成模块接收所述环境信息和全球地理位置信息，并将二者融合后输出实时更新的局部代价地图。

所述故障感知信息模块包括传感器组件和/或视像组件，以实时获取当前帧图像信息和/或点云信息，提取障碍目标特征，并将障碍目标特征信息传输给全局代价地图形成模块、局部代价地图形成模块和规划模块。

所述规划模块接收全局代价地图、局部代价地图和障碍目标特征信息，根据预设起点和终点规划全局路径，根据障碍目标特征信息规划避开障碍的局部路径，两条路径综合输出避障的规划路径。

优选的，所述障碍目标包括静态道路障碍物和动态障碍物。

本发明还提供了一种智能巡检导航避障方法，方法包括以下步骤：

S1、获取全局代价地图和局部代价地图。

S2、设定全局路径，根据设置的起点和终点在全局代价地图上规划一条全局路径，以此规划无人巡检车的大致行进路线。

S3、设定局部路径，实时判定是否存在障碍目标，若不存在障碍目标，则无人巡检车按照全局路径行进，若监测并判定存在障碍目标，则提取障碍目标特征信息，规划避开障碍目标的局部路径，并进入下一步。

S4、形成避障的规划路径，将局部路径融合进全局路径，且局部路径的优先级大于全局路径的优先级，以此在全局路径上判定需避让的障碍目标时，调整为局部路径，待越过障碍目标完成局部路径则切换回全局路径行驶，以此形成实时监测避障的规划路径。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机指令，所述计算机指令适于由无人巡检车的处理器加载，并执前述方法。