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        煤礦場景下基于RGBD 的視覺導(dǎo)航技術(shù)

        2022-12-01 08:53:02趙紅菊
        煤礦安全 2022年11期
        關(guān)鍵詞:煤礦規(guī)劃

        王 鵬,趙紅菊

        (1.國家能源集團(tuán)神東煤炭集團(tuán)有限公司,陜西 榆林 719135;2.中煤科工集團(tuán)沈陽研究院有限公司,遼寧 撫順 113122;3.煤礦安全技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧 撫順 113122;4.中煤科工機(jī)器人科技有限公司,廣東 深圳 518054)

        當(dāng)前,對于煤礦場景應(yīng)用機(jī)器人而言,具備一定環(huán)境信息采集功能的巡檢類機(jī)器人大致分2 種:軌道式巡檢機(jī)器人和輪式巡檢機(jī)器人[1-4]。相較于軌道式巡檢機(jī)器人的軌道鋪設(shè)困難、巡檢空間受限等問題,輪式巡檢機(jī)器人則具有應(yīng)用范圍廣、地面適應(yīng)性好等特點(diǎn)而成為煤礦巡檢類機(jī)器人的首選。

        自主導(dǎo)航功能是輪式巡檢機(jī)器人智能化的重要特征之一。由于煤礦井下場景具有低光照、大粉塵等復(fù)雜的半結(jié)構(gòu)化環(huán)境特征,進(jìn)而現(xiàn)有普通工業(yè)機(jī)器人的自主導(dǎo)航算法難以在實(shí)際應(yīng)用中取得良好的展示,因此,隨著近年來煤礦機(jī)器人的興起,越來越多的科研院所開始逐步探索煤礦機(jī)器人的自主導(dǎo)航研究[5-6]。目前,已經(jīng)在煤礦機(jī)器人自行走功能取得一定成績的導(dǎo)航技術(shù)有磁釘+慣性導(dǎo)航[7-8]、二維碼視覺導(dǎo)航[9]和激光雷達(dá)導(dǎo)航[10]。磁釘+慣性導(dǎo)航受限于煤礦場所的施工改造、短距離定位精準(zhǔn)長距離累積誤差大;同樣的二維碼視覺導(dǎo)航也是需要現(xiàn)場場地改造,增加施工及維修陳本;激光雷達(dá)導(dǎo)航則在巷道場景特征點(diǎn)少時(shí),低線束雷達(dá)建圖稀疏、高線束雷達(dá)成本昂貴;與前面導(dǎo)航技術(shù)方案相比,視覺導(dǎo)航因具有特征信息完備、地圖描述精準(zhǔn)、定位算法魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn),并且視覺所需的傳感器即深度相機(jī)相比激光雷達(dá)更加廉價(jià)穩(wěn)定,同時(shí)增加輔助高光照明系統(tǒng)解決低光照問題,可以較好地控制機(jī)器人完成在井下復(fù)雜環(huán)境中的巡檢任務(wù)。

        因此,結(jié)合現(xiàn)有礦用輪式巡檢機(jī)器人,研究了一種煤礦場景下基于RGBD 的視覺導(dǎo)航方法,建立一套完整的視覺導(dǎo)航設(shè)計(jì)流程,用于滿足機(jī)器人在煤礦井下環(huán)境的三維建圖、機(jī)器人自身的重定位以及到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的自主路徑規(guī)劃與導(dǎo)航等功能。

        1 總體架構(gòu)

        以Kinect v2 相機(jī)作為數(shù)據(jù)采集平臺(tái),基于極創(chuàng)Warthog-01-M 輪式機(jī)器人移動(dòng)底盤進(jìn)行視覺導(dǎo)航架構(gòu)設(shè)計(jì),從而實(shí)現(xiàn)輪式機(jī)器人在煤礦場景環(huán)境中的自動(dòng)建圖、自主定位以及面向目標(biāo)點(diǎn)的路徑規(guī)劃與導(dǎo)航等功能。依據(jù)現(xiàn)有煤礦輪式巡檢機(jī)器人的應(yīng)用環(huán)境與巡檢需求,采用模塊化設(shè)計(jì)思路對導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行功能定義和拆分,在明確各部分輸入輸出的基礎(chǔ)上,將獨(dú)立的功能模塊進(jìn)行模塊化開發(fā),然后通過模塊之間的配合完成全部的目標(biāo)任務(wù),加速系統(tǒng)的并行開發(fā)與測試時(shí)間,提升導(dǎo)航系統(tǒng)的開發(fā)效率,同時(shí)方便后續(xù)的階段化調(diào)試以及功能的迭代更新。

        視覺導(dǎo)航系統(tǒng)架構(gòu)的主要功能模塊以及模塊間運(yùn)行的邏輯關(guān)系如圖1。

        圖1 總體架構(gòu)原理框圖Fig.1 Principle block diagram of overall architecture

        視覺導(dǎo)航系統(tǒng)架構(gòu)共包含3 個(gè)核心功能模塊,即建圖模塊、定位模塊以及路徑規(guī)劃與導(dǎo)航模塊,通過這3 個(gè)功能模塊的銜接,實(shí)現(xiàn)從深度相機(jī)信息采集到輪式巡檢機(jī)器人路徑規(guī)劃與導(dǎo)航的全過程。

        1)建圖模塊?;贠RB_SLAM2 算法,將Kinect v2 相機(jī)采集到的RGB 圖片信息以及對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)化為三維點(diǎn)云地圖,構(gòu)建出平面柵格地圖用于實(shí)現(xiàn)后續(xù)的重定位。

        2)定位模塊。采用蒙特卡羅方法,對當(dāng)前幀在已構(gòu)建地圖中的局部位置已經(jīng)估計(jì),從而實(shí)時(shí)產(chǎn)生當(dāng)前位置。

        3)路徑規(guī)劃與導(dǎo)航。在明確環(huán)境地圖和機(jī)器人自身位置的情況下,對輸入的目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行路徑規(guī)劃,通過全局路徑規(guī)劃產(chǎn)生優(yōu)化路徑、局部路徑規(guī)劃實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)避障,最終引導(dǎo)機(jī)器人完成自主導(dǎo)航任務(wù)。

        2 關(guān)鍵技術(shù)

        煤礦井下環(huán)境復(fù)雜,機(jī)器人視覺導(dǎo)航研究需重點(diǎn)解決其應(yīng)用環(huán)境如低照度、開放環(huán)境場景特征點(diǎn)稀疏等帶來的導(dǎo)航可靠性、穩(wěn)定性問題。在三維建圖設(shè)計(jì)中,地圖創(chuàng)建的精度直接影響機(jī)器人自主導(dǎo)航的定位精度,構(gòu)建細(xì)節(jié)信息完備的稠密地圖,采用幀間匹配算法來逐幀的進(jìn)行地圖拼接,同時(shí)設(shè)計(jì)回環(huán)算法來消除幀間匹配所產(chǎn)生的累計(jì)誤差,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的三維地圖構(gòu)建。對于機(jī)器人重定位需求而言,以明確機(jī)器人所處的局部區(qū)域?yàn)橹行?,縮小參與匹配的范圍,并基于特征匹配算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的精準(zhǔn)定位,完成魯棒性良好的視覺里程計(jì)構(gòu)建。路徑規(guī)劃與自主導(dǎo)航功能的研究則需要實(shí)時(shí)跟蹤機(jī)器人當(dāng)前位置并規(guī)劃路徑,在實(shí)時(shí)獲取視覺里程計(jì)信息的同時(shí),基于二維柵格地圖進(jìn)行平面路徑規(guī)劃,完成準(zhǔn)確的導(dǎo)航任務(wù),最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主行走功能。

        2.1 地圖創(chuàng)建

        地圖創(chuàng)建是實(shí)現(xiàn)煤礦場景下視覺導(dǎo)航的重要研究內(nèi)容之一,其主要是對Kinect v2 相機(jī)傳感器輸入的RGBD 信息進(jìn)行處理,生成包含環(huán)境完備信息的RGBD 三維點(diǎn)云地圖,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步獲得可供定位和導(dǎo)航的平面柵格地圖。地圖創(chuàng)建過程采用ORB_SLAM2 算法來實(shí)現(xiàn),算法組成包括ORB 和SLAM 2 部分,其中ORB 算法是一種快速特征點(diǎn)提取和描述的算法,包括圖像梯度特征點(diǎn)的提取以及描述子的設(shè)計(jì);SLAM 算法則是基于ORB 特征進(jìn)行連續(xù)幀之間的地圖配準(zhǔn)以及后續(xù)導(dǎo)航過程中的重定位。由于ORB 特征穩(wěn)定且可以高速獲取,因此,ORB_SLAM2 算法具有良好的實(shí)時(shí)性,并通過BA 實(shí)現(xiàn)回環(huán)檢測來保證其建圖的可靠性,使得此算法在室內(nèi)室外環(huán)境中都有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。

        經(jīng)過模擬井下巷道和現(xiàn)場實(shí)際測試,采用該算法完成的三維地圖創(chuàng)建可以滿足下一步的定位需求。系統(tǒng)環(huán)境建圖流程如圖2。

        圖2 系統(tǒng)環(huán)境建圖流程Fig.2 System environment mapping process

        地圖創(chuàng)建依據(jù)ORB_SLAM2 算法原理,采用3個(gè)并行線程:跟蹤、局部建圖和閉環(huán)檢測。每個(gè)線程實(shí)現(xiàn)的功能描述如下:

        1)跟蹤。提取圖像幀的ORB 特征,然后查找其與局部地圖匹配的位置,并通過BA 實(shí)現(xiàn)最小化投影誤差,從而跟蹤每一幀對相機(jī)進(jìn)行定位。

        2)局部建圖。將篩選出的關(guān)鍵幀插入地圖,構(gòu)建新的地圖點(diǎn),同時(shí)通過局部BA 去除冗余的局部關(guān)鍵幀。

        3)閉環(huán)檢測。在機(jī)器人運(yùn)行途中,將當(dāng)前幀與關(guān)鍵幀進(jìn)行對比,若發(fā)現(xiàn)機(jī)器人經(jīng)過了重復(fù)的環(huán)境,則通過前后位姿構(gòu)建起關(guān)鍵幀和當(dāng)前幀之間的閉環(huán),通過圖優(yōu)化的方式添加約束并去除累計(jì)誤差。

        在完成上述3 個(gè)線程后,可以實(shí)現(xiàn)對該環(huán)境的建圖,地圖包括地圖點(diǎn)、關(guān)鍵幀、共視圖以及生成樹。但是此方法生成的地圖為稀疏的特征點(diǎn)地圖,而非細(xì)節(jié)全面的稠密地圖,因此利用ORB_SLAM2方法生成的連續(xù)幀間位姿變換關(guān)系,通過逐幀的RGBD 點(diǎn)云拼接,獲得了稠密的點(diǎn)云地圖以供后續(xù)的定位和導(dǎo)航。整個(gè)地圖在ROS 端的構(gòu)建過程描述如下:①將輪式巡檢機(jī)器人置于需要建圖的環(huán)境中,根據(jù)機(jī)器人的初始位置和朝向定義坐標(biāo)原點(diǎn)和坐標(biāo)軸;②在ROS 中啟動(dòng)Kinect v2 相機(jī)節(jié)點(diǎn),對其RGB 圖像和Depth 圖像進(jìn)行消息發(fā)布;③在ROS 中啟動(dòng)ORB_SLAM2 建圖節(jié)點(diǎn),訂閱Kinect v2 發(fā)布的圖像話題,根據(jù)當(dāng)前幀進(jìn)行地圖初始化;④開啟Rviz節(jié)點(diǎn),實(shí)時(shí)觀測地圖構(gòu)建情況;⑤啟動(dòng)輪式巡檢機(jī)器人底盤的鍵盤控制節(jié)點(diǎn),給定機(jī)器人的移動(dòng)速度和旋轉(zhuǎn)速度,然后通過鍵盤控制機(jī)器人在場景中移動(dòng),直至完成整個(gè)場景的建圖。

        2.2 自主定位

        自主定位功能主要利用已經(jīng)構(gòu)建的場景地圖以及當(dāng)前圖像幀的RGBD 點(diǎn)云信息,采用蒙特卡羅定位方法,對輪式巡檢機(jī)器人在當(dāng)前場景中所處的位置進(jìn)行估計(jì),實(shí)現(xiàn)煤礦井下復(fù)雜結(jié)構(gòu)化環(huán)境的精準(zhǔn)定位。系統(tǒng)自主定位流程如圖3。

        圖3 系統(tǒng)自主定位流程Fig.3 Independent positioning process of system

        首先利用高斯分布作為巡檢機(jī)器人位置信息的噪聲,在此分布下通過大量粒子去表征機(jī)器人的可能位置;在此基礎(chǔ)上,通過觀測值去計(jì)算每個(gè)粒子運(yùn)動(dòng)后的位置可能性大小即評分;然后根據(jù)評分對粒子群進(jìn)行重采樣;重復(fù)進(jìn)行權(quán)重的計(jì)算和粒子群的重采樣,從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中的連續(xù)定位。

        2.3 路徑規(guī)劃

        路徑規(guī)劃功能主要分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃,依據(jù)煤礦井下場景特征,在路徑規(guī)劃研究中,全局路徑規(guī)劃基于Dijkstra 算法,采用優(yōu)先廣度搜索和貪心策略路徑求解;局部路徑規(guī)劃采用DWA動(dòng)態(tài)窗口算法,在短時(shí)間內(nèi)對沒有碰撞區(qū)域進(jìn)行搜索,同時(shí)優(yōu)化算法使輪式巡檢機(jī)器人在短時(shí)間內(nèi)回避障礙物。系統(tǒng)全局路徑規(guī)劃流程如圖4。系統(tǒng)局部規(guī)劃流程如圖5。

        圖4 系統(tǒng)全局路徑規(guī)劃流程Fig.4 Global path planning process of system

        圖5 系統(tǒng)局部規(guī)劃流程Fig.5 Local planning process of system

        全局路徑規(guī)劃采用Dijkstra 算法,主要通過貪心和廣度搜索優(yōu)先路徑解算方法來實(shí)現(xiàn),在巡檢機(jī)器人初始位置時(shí),算法首先通過廣度優(yōu)先算法對未訪問節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷,循環(huán)計(jì)算未遍歷節(jié)點(diǎn)和此時(shí)節(jié)點(diǎn)最短距離;當(dāng)計(jì)算出最短路徑節(jié)點(diǎn)時(shí),將此節(jié)點(diǎn)視為下一個(gè)路徑點(diǎn);循環(huán)迭代此過程,由此可以得到起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的1 條全局最優(yōu)路徑。

        局部路徑規(guī)劃采用動(dòng)態(tài)窗口算法,主要目的在于實(shí)現(xiàn)避障功能,針對全局路徑的局部區(qū)域進(jìn)行二次路徑規(guī)劃,主要通過在短時(shí)間內(nèi)對巡檢機(jī)器人周圍區(qū)域進(jìn)行碰撞搜索,檢測巡檢機(jī)器人是否發(fā)生碰撞,同時(shí)優(yōu)化算法使巡檢機(jī)器人在短時(shí)間內(nèi)回避障礙物。

        3 試驗(yàn)驗(yàn)證

        針對煤礦井下環(huán)境狀況,設(shè)計(jì)工廠環(huán)境下模擬光照良好和暗黑樓道模擬巷道低光照場景,對提出的地圖構(gòu)建方法、路徑規(guī)劃進(jìn)行驗(yàn)證。巡檢機(jī)器人運(yùn)行速度設(shè)定為0.6 m/s,并采樣10 處目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行定位跟蹤測量。巡檢機(jī)器人導(dǎo)航功能相關(guān)指標(biāo)測試結(jié)果見表1。

        表1 巡檢機(jī)器人導(dǎo)航功能相關(guān)指標(biāo)測試結(jié)果Table 1 Navigation function related index test results of inspection robot

        根據(jù)測試結(jié)果可知:采用該導(dǎo)航技術(shù)得到的地圖構(gòu)建與實(shí)際環(huán)境一致,巡檢機(jī)器人活動(dòng)區(qū)域內(nèi)沒有存在未掃描到空間;定位導(dǎo)航精度良好,通過對多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行功能驗(yàn)證測試,重復(fù)定位精度最大6.8 cm,定位偏差小于14 cm,角度誤差小于12°,驗(yàn)證了該視覺導(dǎo)航架構(gòu)及算法流程具有較好的穩(wěn)定性和魯棒性,能夠適用于煤礦井下巷道開放性場景環(huán)境下的機(jī)器人自行走功能。

        4 結(jié) 語

        針對井下巷道等具有特征點(diǎn)稀疏、低光照等環(huán)境的開放性環(huán)境,設(shè)計(jì)了一種適用于煤礦機(jī)器人的基于RGBD 的視覺導(dǎo)航系統(tǒng),建立視覺導(dǎo)航架構(gòu)流程,并根據(jù)流程進(jìn)行了輪式巡檢機(jī)器人的導(dǎo)航效果測試。實(shí)際測試結(jié)果表明:該導(dǎo)航流程可以準(zhǔn)確地完成視覺地圖的建立,并且可以實(shí)現(xiàn)很好的回環(huán)效果;路徑規(guī)劃后,機(jī)器人能夠有效地完成從起始點(diǎn)到規(guī)劃目標(biāo)點(diǎn)的自主運(yùn)動(dòng)。

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