移动机器人自主回充技术理论与实践_自动回充技术原理-程序员宅基地

技术标签: 机器人  充电座识别  自主回充  

移动机器人自主回充技术理论与实践

1、前言

随着移动机器人的发展,工业界的移动机器人的产品层出不穷,在大家关注感知定位、路径规划、自主避障的同时,也有不少玩家注意到了机器人的充电问题。

移动机器人的充电?当然是要实现自主回充,不然的话还好意思说自己是机器人产品。

没错,我今天就要给大家提供一种移动机器人自主回充的实现方法:简单、可复现、提供源码。

2、常见的移动机器人自主回充技术

下面,我们简单介绍一下最常见的两种移动机器人的自主回充方案:

  • 基于红外的自主回充

基于红外的自主回充,常见于扫地机器人,市面上常见的小米、石头、追觅等扫地机器人厂商均有使用该方案。

该方案移动一般仅有运动控制人员就可实现。

  • 基于激光雷达的自主回充

    img

    基于激光雷达的自主回充,常见于大型移动机器人平台上使用,本篇主要介绍这种方案。

    主要介绍的功能为基于突变点检测的方法对特征充电座进行识别。

3、基于2D激光雷达的回充方案

3.1、特征充电座的识别方案

3.1.1、说明

本篇充电座识别方案是参考如下论文的如下章节的,代码是复现论文的方法,论文会和代码一起打包给大家,这里感谢作者。

屏幕截图 2021-12-26 145408

3.1.2、基于突变点检测的充电桩识别算法

在这里插入图片描述

屏幕截图 2021-12-26 150733

屏幕截图 2021-12-26 150839

3.2、充电座特征参数(参考)

  • 充电座主题外观

  • 充电座具体参数

3.3、移动机器人自主回充方案实现

3.3.1、自主回充方案如下

屏幕截图 2021-12-26 151439

3.3.2、充电桩识别

和上面论文描述的过程一致,这里过一下算法步骤:

屏幕截图 2021-12-26 152040

3.3.3、自动对准过程

![屏幕截图 2021-12-26 152323](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/aa593bff22ba906da96843879bc5c1c1.png #pic_center)

3.3.4、充电座识别代码实现

该源码为我自己手写的一个基于ROS的特征充电座的识别程序,仅订阅Scan,发布充电座的相对于机器人的角度信息、甚至是姿态信息,和论文理论对应。

核心代码如下所示:

void laserScanCallback(const sensor_msgs::LaserScan &msg)
{
    // std::cout << "laser_ok" << std::endl;
    char mutation_point_count(0);
    std::vector<int> mutation_point_index;
    mutation_point_index.resize(4);    

    laser_ranges.resize(MAX_RANGES_INDEX - MIN_RANGES_INDEX);

    //1.数据筛选
    for(size_t i = MIN_RANGES_INDEX ; i < MAX_RANGES_INDEX; i++) //在指定范围内筛选数据
    {
        if(std::isinf(msg.ranges[i]) || msg.ranges[i] > MAX_RANGES_FROM_CHANGE) 
            laser_ranges[i - MIN_RANGES_INDEX] = 0;
        else
            laser_ranges[i - MIN_RANGES_INDEX] = msg.ranges[i];
    }
    // std::cout<<"1.ok"<<std::endl;
    
    //2.数据补全
    for(size_t i = 1; i < laser_ranges.size()-2; i++) 
    {
        if(laser_ranges[i] < 0.0000001 && (fabs(laser_ranges[i+1] - laser_ranges[i-1]) < 0.02))//注意使用fabs,这里不要用abs
            laser_ranges[i] = (laser_ranges[i+1] + laser_ranges[i-1]) / 2.0;
        else if(laser_ranges[i] < 0.0000001 && laser_ranges[i+1] < 0.0000001 && (fabs(laser_ranges[i+2] - laser_ranges[i-1]) < 0.02))
            laser_ranges[i] = laser_ranges[i+1] = (laser_ranges[i+2] + laser_ranges[i-1]) / 2.0;
    }
    // std::cout<<"2.ok"<<std::endl;

    //3.突变点标定,寻找突变点
    int mutation_point_num = 0;
    mutation_point.resize(laser_ranges.size());
    for(size_t i = 0; i < laser_ranges.size()-2; i++) 
    {
        if((fabs(laser_ranges[i] - laser_ranges[i+1]) > 0.025) && (fabs(laser_ranges[i] - laser_ranges[i+1]) < 0.065)) //和自己标志物的形状有关
        {
            mutation_point_num++;
            mutation_point[i] = 1;
        }
        else
        {
            mutation_point[i] = 0;
        }
    }
    // std::cout<<"突变点个数:"<<mutation_point_num<<std::endl;

    // std::cout<<"3.ok"<<std::endl;
    //4.确定充电桩中心位置
    //先找到前四个突变点
    for(size_t i = 0; i < mutation_point.size(); i++) 
    {
        if(mutation_point[i] == 1)
        {
            mutation_point_index[mutation_point_count] = i;//把突变点代表的序号,放入
            mutation_point_count++;
        }
        if(mutation_point_count == 4) break;
    }

    //依次遍历,直到找到符合要求的连续四个突变点
    if(mutation_point_count == 4)//前提是至少有四个突变点,否则没有继续计算的必要
    {
        static bool find_mutation_flag = 0;
        for(size_t i = 0; i < mutation_point.size(); i++)
        {
            //特征点的距离大小特征                    
            if(laser_ranges[mutation_point_index[0]] < laser_ranges[mutation_point_index[1]] &&
                laser_ranges[mutation_point_index[2]] < laser_ranges[mutation_point_index[3]] )                   
            {
                // std::cout<<" 满足特征限制0 "<<std::endl;
                //特征点的距离大小特征 
                if(laser_ranges[mutation_point_index[0]] < laser_ranges[mutation_point_index[0] - 5] &&
                    laser_ranges[mutation_point_index[3]] < laser_ranges[mutation_point_index[3] + 5] )
                {
                    // std::cout<<" 满足特征限制1 "<<std::endl;
                    //特征点的间隔特征
                    if(abs(mutation_point_index[0] - mutation_point_index[1]) < 7 &&
                        abs(mutation_point_index[2] - mutation_point_index[3]) < 7 )
                    {
                        // std::cout<<" 满足特征限制2 "<<std::endl;
                        //特征点距离相差特征
                        if( fabs(laser_ranges[mutation_point_index[0]] - laser_ranges[mutation_point_index[1]]) < 0.08 &&
                            fabs(laser_ranges[mutation_point_index[2]] - laser_ranges[mutation_point_index[3]]) < 0.08 )
                        {
                            // std::cout<<" 满足特征限制3 "<<std::endl;  
                            find_mutation_flag  = 1;//找到突变点

                            angle_left_charge   = MIN_RANGES_INDEX + mutation_point_index[3];
                            angle_right_charge  = MIN_RANGES_INDEX + mutation_point_index[0];

                            ranges_left_charge  = laser_ranges[mutation_point_index[3]];
                            ranges_right_charge = laser_ranges[mutation_point_index[0]] + 0.06;//因为突变点的厚度0.06m

                            //虽然理论上不在中间,但是可以这样简单的用
                            angle_centre_charge = (int)(0.5 + (angle_left_charge + angle_right_charge)/ 2.0);
                            ranges_centre_charge= msg.ranges[angle_centre_charge];
                            
                            charge_info.data.resize(6);
                            charge_info.data[0]=angle_left_charge;
                            charge_info.data[1]=ranges_left_charge;
                            charge_info.data[2]=angle_right_charge;
                            charge_info.data[3]=ranges_right_charge;
                            charge_info.data[4]=angle_centre_charge;
                            charge_info.data[5]=ranges_centre_charge;

                            break;
                        }
                    }
                }
            }
            
            //更新突变点序号
            mutation_point_index[0]=mutation_point_index[1];
            mutation_point_index[1]=mutation_point_index[2];
            mutation_point_index[2]=mutation_point_index[3];

            for(size_t j = mutation_point_index[3] + 1; j < mutation_point.size(); j++)//这里要从下一个开始,而不是当前
            {
                if(mutation_point[j] == 1)
                {
                    mutation_point_index[3] = j;
                    break;
                }
            }
        }
        //找到突变点
        if(find_mutation_flag == 1)
        {
            find_mutation_flag = 0;
        }
        else
        {
            //不满足情况数据清零
            charge_info.data.clear();
    }
    else
    {  
        //不满足情况数据清零
        charge_info.data.clear();                    
    }
    // std::cout<<"4.ok"<<std::endl;
}

4、分享

在公众号小白学移动机器人,发送:自主回充,即可获得源码以及论文等相关资料。

在这里插入图片描述
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版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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