一種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】一種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，包括傳感器處理層，局部算法處理層，錯(cuò)誤探測層和中心處理層；傳感器處理層包括若干個(gè)傳感器處理節(jié)點(diǎn)，局部算法處理層包括若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，錯(cuò)誤探測層用于探測系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤，確定上述傳感器處理節(jié)點(diǎn)和/或算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，屏蔽出現(xiàn)錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)；中心處理層對(duì)局部算法處理層中若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)的結(jié)果進(jìn)行全局優(yōu)化。本發(fā)明采用了非集中式的融合設(shè)計(jì)，極大提高了系統(tǒng)的魯棒性和容錯(cuò)性。
【專利說明】
一種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明屬于機(jī)器人和無人飛機(jī)自主避障導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種可根據(jù)外在環(huán)境的變化自動(dòng)選擇不同傳感器組合的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著科技的進(jìn)步，機(jī)器人和無人飛機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛。它們不僅可以提供各種服務(wù)(如家用服務(wù)型機(jī)器人，掃地機(jī)等)，還可以在復(fù)雜危險(xiǎn)的環(huán)境下執(zhí)行各種任務(wù)(如機(jī)器人進(jìn)入日本福島核電站事故現(xiàn)場探查內(nèi)部的破壞情況，無人機(jī)航拍災(zāi)后現(xiàn)場等)。然而，相當(dāng)多的應(yīng)用依然是在人工遠(yuǎn)程遙控下完成的。要想機(jī)器人和無人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境下完成復(fù)雜的任務(wù)，就必須要讓它們具備在未知環(huán)境下的自主避障導(dǎo)航能力。自上世紀(jì)60年代，美國斯坦福大學(xué)就開始研究人工智能技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器人的自主推理、規(guī)劃和控制，90年代以來，隨著各類高精度傳感器的產(chǎn)品化和信息處理技術(shù)的飛速發(fā)展，高適應(yīng)性的移動(dòng)機(jī)器人控制技術(shù)，真實(shí)環(huán)境下的自主導(dǎo)航等領(lǐng)域的研究進(jìn)入到了新的階段。進(jìn)入本世紀(jì)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)，多傳感器集成和控制技術(shù)的進(jìn)一步成熟，機(jī)器人和無人飛機(jī)在真實(shí)環(huán)境里的自主避障導(dǎo)航開始成為可能。
[0003]自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)可以分解為三個(gè)基本的子系統(tǒng):繪圖和定位子系統(tǒng)，避障子系統(tǒng)和路徑規(guī)劃子系統(tǒng)。繪圖和定位模塊是通過機(jī)器自身攜帶的各種傳感器來感知周圍的環(huán)境，快速繪制周圍環(huán)境的地圖，并計(jì)算出自身相對(duì)于環(huán)境地圖的位置，速度和姿態(tài)等運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的最佳估計(jì)。避障子系統(tǒng)可以通過機(jī)器所攜帶的傳感器來實(shí)時(shí)計(jì)算出自身到障礙物的距離，通過模糊邏輯或者人工智能的算法得到一個(gè)可靠的避障狀態(tài)估計(jì)。路徑規(guī)劃模塊有局部運(yùn)算和全局運(yùn)算兩個(gè)功能，局部運(yùn)算可以為機(jī)器如何繞開障礙物提供最佳的路徑，全局運(yùn)算則可以在周圍環(huán)境已知的情況下計(jì)算出到達(dá)目的地的最佳路徑。
[0004]機(jī)器人和無人機(jī)由于負(fù)載載荷，運(yùn)動(dòng)方式和使用環(huán)境不同，會(huì)采用不同的避障導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)，主要是繪圖和定位子系統(tǒng)的不同設(shè)計(jì)。比如，機(jī)器人上可以搭載較重的激光雷達(dá)，而無人飛機(jī)負(fù)載不夠。又比如在室外環(huán)境下，可以采用全球衛(wèi)星定位導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)來獲取絕對(duì)位置，而在室內(nèi)環(huán)境是無法使用的。同樣，在室內(nèi)環(huán)境里，可以采用射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)來定位，而在室外環(huán)境里，這種方案是不現(xiàn)實(shí)的。
[0005]主流的避障導(dǎo)航系統(tǒng)會(huì)采用激光雷達(dá)，視覺傳感器，慣性導(dǎo)航傳感器，超聲波傳感器和RGB-D傳感器等。但是，這些傳感器都存在一定的局限性。
[0006]激光雷達(dá)可以快速獲得周圍環(huán)境的三維信息，廣泛用于各種尺度的三維模型重建。近年來，激光雷達(dá)也被用于機(jī)器人避障定位導(dǎo)航?；诩す饫走_(dá)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)是通過連續(xù)幀的點(diǎn)云匹配，從而計(jì)算出相對(duì)運(yùn)動(dòng)變化。但是，由于每次點(diǎn)云匹配的時(shí)候總是會(huì)帶有一些誤差，經(jīng)過一段時(shí)間之后，這種累計(jì)誤差會(huì)導(dǎo)致定位精度嚴(yán)重降低。為了解決這種問題，往往需要采用閉環(huán)檢測糾正技術(shù)(Loop Closure)。另外，激光雷達(dá)可以快速大范圍掃描周圍的環(huán)境，從而直接獲得與前方障礙物的距離，避障算法簡單有效。然而，激光雷達(dá)設(shè)備往往價(jià)格昂貴，體積大，重量沉，這大大限制了它在機(jī)器人和無人機(jī)避障定位導(dǎo)航上的應(yīng)用。
[0007]視覺傳感器由于造價(jià)便宜，體積小，重量輕，被廣泛用于機(jī)器人和無人機(jī)的定位導(dǎo)航。視覺定位導(dǎo)航是通過對(duì)連續(xù)幀上的特征點(diǎn)跟蹤匹配，從而計(jì)算出相機(jī)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)。這類基于視覺的運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)又稱為視覺里程計(jì)技術(shù)，主要包括了單目視覺和雙目視覺。單目視覺的問題在于無法無法提供絕對(duì)的尺度信息，僅能計(jì)算出相對(duì)的運(yùn)動(dòng)，無法獲得實(shí)際的周圍環(huán)境的深度信息。雙目視覺中兩個(gè)相機(jī)間的基線提供了絕對(duì)尺度信息，從而可以計(jì)算出真實(shí)的深度信息，但其運(yùn)算往往復(fù)雜。視覺里程計(jì)技術(shù)的關(guān)鍵在于可以穩(wěn)定可靠地跟蹤特征點(diǎn)，這就要求環(huán)境的光線條件穩(wěn)定和物體表面有豐富的紋理。這種要求大大限制了視覺里程計(jì)技術(shù)的應(yīng)用場景。
[0008]慣性導(dǎo)航傳感器的價(jià)格變化范圍很大，在機(jī)器人和無人機(jī)上采用的往往是價(jià)格便宜，重量輕，體積小的MEMS慣性傳感器。慣性傳感器可以在短時(shí)間里提供可靠的加速度和角速度信息，從而計(jì)算出機(jī)器人和無人機(jī)的位置，速度和姿態(tài)。然而MEMS慣性傳感器也存在較大的隨機(jī)系統(tǒng)誤差和時(shí)間漂移量，因此必須和其它傳感器的測量值通過濾波技術(shù)來進(jìn)行融合，以改正誤差，提尚運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的估計(jì)精度。
[0009]超聲波傳感器價(jià)格便宜，體積小，重量輕，廣泛用于機(jī)器人和無人機(jī)避障。它是靠發(fā)射聲波信號(hào)，利用物體界面上超聲反射來檢測障礙物的。超聲波是具有一定方向性的波束，當(dāng)超聲波傳感器和障礙物形成一定角度的時(shí)候，會(huì)發(fā)生鏡面反射，反射而產(chǎn)生所謂的幻影，這種多路徑效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致機(jī)器以為自身和障礙物還很遠(yuǎn)，從而發(fā)生誤判。此外，聲波在空氣中傳播衰減很快，有效探測距離一般只有5-10米。聲波速度比光速慢許多，響應(yīng)速度也較慢。
[0010]RGB-D傳感器是一種新型視覺設(shè)備，可以同時(shí)獲得周圍環(huán)境的彩色圖像和深度信息。它相對(duì)于激光雷達(dá)設(shè)備，價(jià)格便宜(大約是最便宜的激光雷達(dá)的1/20)，體積小，重量輕，這些優(yōu)勢推動(dòng)其逐步取代激光雷達(dá)用于機(jī)器人和無人機(jī)的避障定位導(dǎo)航系統(tǒng)。近幾年來，RGB-D傳感器的室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人避障定位導(dǎo)航研究論文發(fā)表。不過這些研究，還基本沿用了激光雷達(dá)定位導(dǎo)航的思路，相當(dāng)于用了一個(gè)便宜的激光雷達(dá)。雖然有些論文里談到采用RGB相機(jī)輔助發(fā)現(xiàn)閉合路徑，總體來說，當(dāng)前的RGB-D定位導(dǎo)航算法并沒有更深入地挖掘RGB傳感器和D傳感器的融合。
[0011]目前基于不同類型的傳感器，發(fā)展出了多種場景的繪圖定位技術(shù)，并用于不同的場景中。其中，最常用的就是二維柵格地圖。然而，二維柵格地圖有其局限性，它只包含了場景內(nèi)某高度上的橫截面信息，信息缺失將影響到機(jī)器人避障功能，并限制了機(jī)器人的自動(dòng)導(dǎo)航。此外，這種地圖幾乎無法應(yīng)用在無人機(jī)上。
[0012]當(dāng)前，自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)及方法的設(shè)計(jì)往往都局限于應(yīng)用的場合，每個(gè)不同的應(yīng)用場合，根據(jù)傳感器種類及搭配的不同，具體避障導(dǎo)航系統(tǒng)及方法也相應(yīng)有區(qū)別，這樣導(dǎo)致需要設(shè)計(jì)多種不同的避障導(dǎo)航系統(tǒng)及方法;同時(shí)，如果某個(gè)傳感器故障，會(huì)導(dǎo)致避障導(dǎo)航系統(tǒng)及方法無法很好地適應(yīng)，使得整個(gè)系統(tǒng)魯棒性較差。目前還沒有適應(yīng)性好、容錯(cuò)性高的通用自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)及方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0013]本發(fā)明針對(duì)當(dāng)前自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)的局限性，首次提出一種容錯(cuò)性高的自適應(yīng)環(huán)境變化的自主導(dǎo)航避障系統(tǒng)設(shè)計(jì)及方法。該系統(tǒng)采用非集中融合設(shè)計(jì)，包括傳感器數(shù)據(jù)處理層，局部算法處理層和主算法處理層。傳感器數(shù)據(jù)處理層，按每個(gè)傳感器的計(jì)算任務(wù)設(shè)計(jì)運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，所有的運(yùn)算節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，可并行運(yùn)算。局部算法處理層，針對(duì)所有可能的傳感器組合設(shè)計(jì)了不同的算法節(jié)點(diǎn)，各局部算法節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，可并行處理。局部算法器的結(jié)果傳遞給主算法器，做全局優(yōu)化。硬件上，本系統(tǒng)可以采用多個(gè)小型單機(jī)版電腦，比如樹莓派零，來執(zhí)行各節(jié)點(diǎn)的運(yùn)算。本系統(tǒng)可以自動(dòng)探測傳感器的硬件錯(cuò)誤和軟件錯(cuò)誤，從而選擇最可靠的傳感器組合和局部算法。這種設(shè)計(jì)具有高度可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性，便于根據(jù)需要添加和去除某些傳感器，也能確保在某些傳感器失靈的情況下，依然完成自主避障導(dǎo)航的任務(wù)。
[0014]針對(duì)以上自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)的局限性，本發(fā)明提供了靈活的容錯(cuò)性高的系統(tǒng)設(shè)計(jì)?；诒景l(fā)明，增加和去除傳感器變得容易，即便在部分傳感器失靈情況下，系統(tǒng)仍然可以完成任務(wù)，這大大拓展了機(jī)器人與無人機(jī)自主避障系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域。
[0015]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下的技術(shù)方案:
[0016]—種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，包括
[0017]傳感器處理層，局部算法處理層，錯(cuò)誤探測層和中心處理層；
[0018]傳感器處理層包括若干個(gè)傳感器處理節(jié)點(diǎn)，每個(gè)傳感器處理節(jié)點(diǎn)對(duì)多個(gè)傳感器中的一個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;每個(gè)傳感器處理節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別處理不同的傳感器數(shù)據(jù)；
[0019]局部算法處理層包括若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，所述若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)分別基于兩個(gè)或多個(gè)所述傳感器處理節(jié)點(diǎn)中的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算;每個(gè)局部算法節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別基于不同的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算；
[0020]錯(cuò)誤探測層用于探測系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤，確定上述傳感器處理節(jié)點(diǎn)和/或算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，屏蔽出現(xiàn)錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)；
[0021]中心處理層對(duì)局部算法處理層中若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)的結(jié)果進(jìn)行全局優(yōu)化。
[0022]—種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，具有定位繪圖子系統(tǒng)，所述定位繪圖子系統(tǒng)包括:傳感器處理層，局部算法處理層；
[0023]傳感器處理層包括若干個(gè)定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)，每個(gè)定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)對(duì)多個(gè)定位傳感器中的一個(gè)定位傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;每個(gè)定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別處理不同的定位傳感器數(shù)據(jù)；
[0024]局部算法處理層包括若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，所述若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)分別基于兩個(gè)或多個(gè)所述定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)中的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算;每個(gè)局部算法節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別基于不同的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。
[0025]所述定位傳感器包括圖像傳感器、深度傳感器和慣導(dǎo)傳感器。
[0026]所述定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)包括基于慣性傳感器和圖像傳感器數(shù)據(jù)的擴(kuò)展卡爾曼濾波器、基于慣性傳感器和深度傳感器數(shù)據(jù)的擴(kuò)展卡爾曼濾波器，以及基于圖像傳感器和深度傳感器數(shù)據(jù)的擴(kuò)展卡爾曼濾波器。
[0027]所述定位繪圖子系統(tǒng)還包括錯(cuò)誤探測層和中心處理層;錯(cuò)誤探測層用于探測定位繪圖子系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤，確定上述定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)和/或算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，屏蔽出現(xiàn)錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)；中心處理層，基于局部算法處理層中若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)的結(jié)果產(chǎn)生多個(gè)點(diǎn)云，并對(duì)多個(gè)點(diǎn)云進(jìn)行融合，獲得三維地圖。
[0028]—種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，具有避障子系統(tǒng)，所述避障子系統(tǒng)包括:傳感器處理層，局部算法處理層；
[0029]傳感器處理層包括若干個(gè)障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)，每個(gè)障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)對(duì)多個(gè)障礙感知傳感器中的一個(gè)障礙感知傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;每個(gè)障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別處理不同的障礙感知傳感器數(shù)據(jù)；
[0030]局部算法處理層包括若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，所述若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)分別基于兩個(gè)或多個(gè)所述障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)中的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算;每個(gè)局部算法節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別基于不同的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。
[0031]所述障礙感知傳感器包括若干個(gè)紅外傳感器，若干個(gè)超聲波傳感器和深度傳感器。
[0032]所述障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)包括基于慣性傳感器和圖像傳感器數(shù)據(jù)的模糊邏輯控制器、基于慣性傳感器和深度傳感器數(shù)據(jù)的模糊邏輯控制器，以及基于圖像傳感器和深度傳感器數(shù)據(jù)的模糊邏輯控制器。
[0033]所述避障子系統(tǒng)還包括錯(cuò)誤探測層和中心處理層;錯(cuò)誤探測層用于探測避障子系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤，確定上述障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)和/或算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，屏蔽出現(xiàn)錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)；中心處理層，對(duì)局部算法處理層中若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理。
[0034]—種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，包括上述定位繪圖子系統(tǒng)和上述避障子系統(tǒng)。
[0035]—種無人機(jī)或機(jī)器人，包括上述基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)。
[0036]以上所述的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)的發(fā)明點(diǎn)在于:
[0037](I)對(duì)定位繪圖子系統(tǒng)和避障子系統(tǒng)采用了非集中式的融合設(shè)計(jì)，將傳感器數(shù)據(jù)處理和局部算法運(yùn)算分開，極大提高了系統(tǒng)的魯棒性和容錯(cuò)性。
[0038](2)在傳感器數(shù)據(jù)處理層，各傳感器數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn)可以并行運(yùn)算。在局部算法處理層，各局部算法節(jié)點(diǎn)可以并行運(yùn)算。
[0039](3)在錯(cuò)誤探測層，系統(tǒng)可以自動(dòng)探測到硬件和算法的錯(cuò)誤，并及時(shí)屏蔽不可靠的局部節(jié)點(diǎn)，保證主算法處理層能夠正常運(yùn)行。
[0040]本發(fā)明的有益效果為:采用了非集中式的融合設(shè)計(jì)，極大提高了系統(tǒng)的魯棒性和容錯(cuò)性。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)靈活，添加或去掉某個(gè)傳感器時(shí)，只需要添加或去除對(duì)應(yīng)的傳感器處理節(jié)點(diǎn)和算法節(jié)點(diǎn)即可。當(dāng)傳感器信號(hào)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，也能夠自動(dòng)方便地屏蔽掉該傳感器節(jié)點(diǎn)，而不影響系統(tǒng)正常運(yùn)行，從而可以自適應(yīng)不同的環(huán)境(例如，室內(nèi)室外白天黑夜的環(huán)境)，極大提高了機(jī)器人和無人機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域。
【附圖說明】
[0041 ]下面根據(jù)附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0042]圖1為本發(fā)明的非集中式融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖
[0043]圖2為本發(fā)明的定位繪圖子系統(tǒng)的一種硬件俯視圖
[0044]圖3為本發(fā)明的一種可能的定位繪圖子系統(tǒng)示意圖
[0045]圖4(a)為本發(fā)明定位繪圖子系統(tǒng)所實(shí)現(xiàn)的MEMS+RGB的擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)的流程圖
[0046]圖4(b)為本發(fā)明定位繪圖子系統(tǒng)所實(shí)現(xiàn)的MEMS+D的擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)的流程圖
[0047]圖4(c)為本發(fā)明的定位繪圖子系統(tǒng)所實(shí)現(xiàn)的RGB+D的擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)的流程
[0048]圖5為本發(fā)明的避障子系統(tǒng)的一種硬件俯視圖
[0049]圖6為本發(fā)明的一種可能的避障子系統(tǒng)示意圖
【具體實(shí)施方式】
[0050]—種自適應(yīng)環(huán)境的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法，包括基于非集中式融合設(shè)計(jì)的定位繪圖子系統(tǒng)，避障子系統(tǒng)和路徑規(guī)劃子系統(tǒng)。
[0051 ]定位繪圖子系統(tǒng)用RGB-D傳感器和MEMS慣性導(dǎo)航傳感器快速繪制三維地圖并定位。該子系統(tǒng)可以探測MEMS傳感器，RGB即彩色相機(jī)和D即深度相機(jī)的硬件故障和數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，依此選擇合適的組合算法來實(shí)現(xiàn)定位繪圖。
[0052]避障子系統(tǒng)用紅外傳感器，超聲波傳感器和D傳感器來獲取自身到障礙物的距離。該子系統(tǒng)可以探測到各傳感器的硬件故障和數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，依此選擇合適的策略來確定自身與障礙物的距離狀態(tài)。
[0053]路徑規(guī)劃子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了多個(gè)不同的算法，比如人工勢場路徑規(guī)劃。該子系統(tǒng)會(huì)根據(jù)自身位置與所用地圖的狀態(tài)來確定所采用的算法。
[0054]定位繪圖子系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案包括:
[0055]步驟一:傳感器數(shù)據(jù)處理層的實(shí)現(xiàn)，以每個(gè)傳感器的計(jì)算任務(wù)為基本數(shù)據(jù)處理單元，設(shè)計(jì)若干運(yùn)算節(jié)點(diǎn)。在本實(shí)例中，采用了MEMS慣性導(dǎo)航傳感器，RGB即彩色相機(jī)和D即深度傳感器。
[0056]步驟二:局部濾波器處理層的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)三個(gè)局部的擴(kuò)展卡爾曼濾波器節(jié)點(diǎn)，SPMEMS+RGB，MEMS+D和RGB+D三個(gè)局部濾波器。每個(gè)濾波器都獨(dú)立并行計(jì)算，并得到運(yùn)動(dòng)模型的參數(shù)估計(jì)，即相對(duì)的位置移動(dòng)和姿態(tài)變化。
[0057]步驟三:探測該子系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤。硬件錯(cuò)誤一般在傳感器數(shù)據(jù)讀取的時(shí)候就會(huì)發(fā)現(xiàn)。軟件錯(cuò)誤是指數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn)和局部濾波器節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤。
[0058]步驟四:根據(jù)錯(cuò)誤檢測的結(jié)果，來選擇合適的局部濾波器，把結(jié)果傳遞給主處理器做全局優(yōu)化。這里會(huì)最終確定最佳的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)，即位置和姿態(tài)的估計(jì)?；诖?，構(gòu)建和更新三維地圖。
[0059]避障子系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案包括:
[0060]步驟一:傳感器數(shù)據(jù)處理層的實(shí)現(xiàn)，在本實(shí)例中，采用了紅外傳感器，超聲波傳感器和D傳感器。
[0061]步驟二:本實(shí)例對(duì)每個(gè)傳感器實(shí)現(xiàn)一個(gè)局部模糊控制器。對(duì)基于距離的隸屬函數(shù)，設(shè)置輸入的語言集合。對(duì)輸出數(shù)據(jù)的隸屬函數(shù)，設(shè)置輸出的語言集合。根據(jù)模糊邏輯控制理論，基于輸入和輸出的語言集合設(shè)計(jì)模糊邏輯規(guī)則。將不同傳感器的最佳探測距離范圍，轉(zhuǎn)化為一種可靠性(即概率)一并帶入到輸出數(shù)據(jù)。
[0062]步驟三:探測該子系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤。
[0063]步驟四:根據(jù)錯(cuò)誤探測的結(jié)果，把有效的輸出發(fā)送到主處理器，主處理根據(jù)輸出到可靠性做加權(quán)平均獲得最終的機(jī)器人和無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制命令。
[0064]路徑規(guī)劃子系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案
[0065]對(duì)局部路徑規(guī)劃采用標(biāo)準(zhǔn)人工勢能算法(已知算法)。它的基本思想是將機(jī)器在周圍環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)，設(shè)計(jì)成一種抽象的人造引力場中的運(yùn)動(dòng)。該經(jīng)典算法的優(yōu)勢在于運(yùn)算速度快，規(guī)劃出來的路徑平滑且安全。當(dāng)全局的三維地圖和目的地已知的情況下，直接采用基于最短路徑的柵格法(已知算法)。它的基本思想是把已知三維地圖抽象為一個(gè)二維的平面柵格，然后在該柵格上標(biāo)記出目的地，再通過經(jīng)典的最短路徑算法來規(guī)劃路徑。
[0066]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳述。
[0067]本發(fā)明中的定位繪圖子系統(tǒng)和避障子系統(tǒng)都采用了非集中式融合設(shè)計(jì)。圖1為非集中式融合的設(shè)計(jì)圖，整個(gè)系統(tǒng)分為四個(gè)層，分別是傳感器處理層，局部算法處理層，錯(cuò)誤探測層和中心處理層。傳感器處理層內(nèi)實(shí)現(xiàn)了若干個(gè)傳感器處理節(jié)點(diǎn)，用于對(duì)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這些運(yùn)算節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，可并行處理。局部算法處理層內(nèi)實(shí)現(xiàn)了若干個(gè)不同的算法，每個(gè)算法實(shí)現(xiàn)都是一個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，這些局部算法節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，可并行處理。錯(cuò)誤探測層主要是自動(dòng)探測系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤，一旦確定某個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)錯(cuò)誤，可以及時(shí)屏蔽該節(jié)點(diǎn)而不至于影響整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。中心處理層實(shí)現(xiàn)了一個(gè)中心算法，中心算法會(huì)對(duì)各局部子算法的結(jié)果做全局的優(yōu)化。下面具體介紹如何實(shí)施定位繪圖子系統(tǒng)和避障子系統(tǒng)。
[0068]定位繪圖子系統(tǒng)具體實(shí)施方案
[0069]圖2給出了一種可能的定位繪圖子系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)，包括了RGB傳感器I，D深度傳感器2和MEMS慣導(dǎo)傳感器3。圖3給出了一種可能的非集中式融合的定位繪圖子系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。
[0070]首先是傳感器的數(shù)據(jù)處理層的設(shè)計(jì)，以每個(gè)傳感器的計(jì)算任務(wù)為基本數(shù)據(jù)處理單元，設(shè)計(jì)若干運(yùn)算節(jié)點(diǎn)。MEMS運(yùn)算節(jié)點(diǎn)任務(wù)是通過對(duì)加速度和角速度的積分獲得運(yùn)動(dòng)的速度，位置和姿態(tài)。RGB運(yùn)算節(jié)點(diǎn)任務(wù)是執(zhí)行特征提取和跟蹤，并計(jì)算出相對(duì)運(yùn)動(dòng)的位置變化和姿態(tài)變化。D運(yùn)算節(jié)點(diǎn)的任務(wù)是對(duì)連續(xù)深度幀的點(diǎn)云數(shù)據(jù)做ICP運(yùn)算，從而獲得相對(duì)運(yùn)動(dòng)的位置變化和姿態(tài)變化。
[0071]然后，實(shí)現(xiàn)了 3個(gè)局部的擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)，分別是MEMS+RGB，MEMS+D和RGB+DJEMS+RGB的擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)的流程圖如圖4(a)所示，采用算法是單目相機(jī)和MEMS的擴(kuò)展卡爾曼濾波。在RGB傳感器連續(xù)幀上提取和跟蹤特征點(diǎn)完成相對(duì)定向，即確定連續(xù)幀間的位置和姿態(tài)相對(duì)變化?；贛EMS傳感器數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn)提供的位置和姿態(tài)信息可以有效縮小連續(xù)幀上特征點(diǎn)的搜索空間，從而提高運(yùn)算的效率。濾波器輸出的是對(duì)位置和姿態(tài)的最佳估計(jì)。MEMS+D的擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)的流程圖如圖4(b)所示。首先，通過D傳感器的連續(xù)幀產(chǎn)生連續(xù)點(diǎn)云，然后通過ICP算法(已知算法)對(duì)連續(xù)點(diǎn)云進(jìn)行匹配，其中MEMS傳感器數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn)所獲得的位置和姿態(tài)信息可以幫助提供ICP算法的初始條件，從而提高ICP算法的成功率。濾波器輸出的是對(duì)位置和姿態(tài)的最佳估計(jì)。RGB+D的擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)的流程如圖4(c)所示。首先，RGB傳感器和D傳感器之間的幾何關(guān)系必須通過嚴(yán)格的檢較來確定，SP通過雙目相機(jī)檢較的方式來確定RGB和D傳感器之間的相對(duì)位移和姿態(tài)。通過這個(gè)關(guān)系，就確定了 RGB像平面空間和D像平面空間的映射關(guān)系。基于深度圖像的點(diǎn)云提取的特征(不局限于點(diǎn)特征)可以通過映射關(guān)系變換到RGB的像空間去，從而輔助RGB連續(xù)幀上對(duì)特征的提取和跟蹤，即深度信息輔助的特征融合?；诖耍梢杂?jì)算出連續(xù)幀的位置和姿態(tài)的相對(duì)變化，即對(duì)位置和姿態(tài)的估計(jì)。這3個(gè)局部算法器的輸出都是相對(duì)的位置變化和姿態(tài)變化。
[0072]接下來，探測錯(cuò)誤層需要對(duì)傳感器數(shù)據(jù)處理層和局部算法處理層探測錯(cuò)誤。硬件錯(cuò)誤往往可以直接通過數(shù)據(jù)包錯(cuò)誤來發(fā)現(xiàn)。軟件錯(cuò)誤包括了原始數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn)中的錯(cuò)誤和濾波器錯(cuò)誤。RGB處理節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤可能是無法提取和跟蹤特征點(diǎn)，比如在黑暗的環(huán)境里或者周圍物體表面沒有任何紋理。D處理節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤可能獲得無效的深度信息，比如在戶外強(qiáng)烈陽光直射的情況下。這一類的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤可以通過閥值檢測來探測。
[0073]RGB數(shù)據(jù)錯(cuò)誤可能的檢測方法:
[0074]對(duì)每幅影像灰度值做直方圖，對(duì)直方圖進(jìn)行分析，其理想分布應(yīng)該接近于平均分布。如果其分布過于集中于某個(gè)狹窄區(qū)域，比如全黑或者全白，則認(rèn)為數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。
[0075]RGB圖像無法提取和跟蹤足夠的特征點(diǎn)，則認(rèn)為數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。
[0076]基于RGB圖像的相對(duì)定向結(jié)果的協(xié)方差矩陣分析，方差過大，則認(rèn)為數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。
[0077]D傳感器數(shù)據(jù)錯(cuò)誤可能的檢測方法:
[0078]對(duì)每幀深度圖像的紅外灰度值做直方圖，與RGB直方圖測錯(cuò)方法一樣。
[0079]ICP算法無法收斂，則認(rèn)為數(shù)據(jù)出錯(cuò)。
[0080]另外一類軟件錯(cuò)誤是濾波器錯(cuò)誤，濾波器錯(cuò)誤的探測方法是基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法。這里僅結(jié)合本實(shí)例，給出一種基于x~2的檢測方法，并解釋。每個(gè)局部的擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)是基于兩個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)融合。結(jié)合本實(shí)例，觀測方程的觀測量就是由位置，速度和姿態(tài)組成的觀測向量。一般的觀測方程如下:
[0081 ] y_k = H.x_k+v_k，v_k?N(0，R_k)
[0082]在濾波器運(yùn)行正常的情況下，殘差V應(yīng)該是符合高斯正態(tài)分布，其數(shù)學(xué)期望為0，方差R，且協(xié)方差為O。
[0083]設(shè)計(jì)一個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)如下:
[0084]基于殘差的方差D{v_k}計(jì)算統(tǒng)計(jì)量:
[0085]Ω: =v_k'T D{v_k}' (-1 )v_k
[0086]假設(shè)檢驗(yàn):
[0087]H_0:E{v_k} =(W$H_a:E{v_k} #0
[0088]在假設(shè)條件H_0下，統(tǒng)計(jì)量Ω應(yīng)該符合x~2—分布，據(jù)此，可判斷濾波器是否運(yùn)行正常。
[0089]Ω>χ_(η，αΓ2 濾波器錯(cuò)誤
[0090]Ω〈χ_(η，α)~2 濾波器正常
[0091]最后，根據(jù)錯(cuò)誤檢測的結(jié)果，把有效的局部算法器的結(jié)果傳遞給主算法器做全局優(yōu)化。在沒有發(fā)生錯(cuò)誤的情況下，三個(gè)局部算法器會(huì)把位置和姿態(tài)的最佳估計(jì)，傳遞給主算法器。主算法器會(huì)基于局部算法器的結(jié)果來產(chǎn)生3組不同的點(diǎn)云，并對(duì)它們?cè)俅瓮ㄟ^ICP算法融合，從而獲得最終的三維地圖。當(dāng)系統(tǒng)局部失靈的情況下，主算法器依然可以通過其它正常的局部算法器獲得位置和狀態(tài)的估計(jì)，并產(chǎn)生三維環(huán)境地圖。另外，無論采用哪種組合，總會(huì)有誤差存在，這種累積的誤差會(huì)導(dǎo)致整個(gè)三維地圖的精度隨著時(shí)間而下降。這個(gè)問題可以通過閉環(huán)路徑糾正來解決。在本實(shí)例中，主算法器會(huì)保留關(guān)鍵幀的數(shù)字影像和點(diǎn)云，通過比對(duì)當(dāng)前幀的數(shù)據(jù)和關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)，來判斷是否發(fā)現(xiàn)閉合路徑。一單發(fā)現(xiàn)閉合路徑，則采用ELCH算法(已知算法)做全局優(yōu)化，并更新地圖。
[0092]避障子系統(tǒng)具體實(shí)施方案
[0093]圖5給出了一種可能的避障子系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)方案，包括了紅外傳感器陣列I，D深度傳感器2，超聲波傳感器陣列3和MEMS慣導(dǎo)傳感器4。紅外傳感器陣列包括了放置在機(jī)器人和無人機(jī)頭部左側(cè)，中間和右側(cè)的三個(gè)紅外傳感器。超聲波陣列包括了同樣位置放置的三個(gè)超聲波傳感器。D傳感器放置在中間的部位。這樣放置的目的是使整個(gè)前部的探測扇面角度可以達(dá)到180度。
[0094]圖6給出了一種可能的非集中式融合設(shè)計(jì)的避障子系統(tǒng)設(shè)計(jì)圖。
[0095]首先，是傳感器數(shù)據(jù)處理層的實(shí)現(xiàn)，3個(gè)紅外和3個(gè)超聲波傳感器分別測量自身到障礙物左側(cè)，中間和右側(cè)的距離。D深度傳感器可以給出整個(gè)前方覆蓋范圍的深度值，即到障礙物表面的距離(該實(shí)施例僅僅是為了說明的舉例，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，上述傳感器可以是其他類型傳感器，傳感器的數(shù)量也可以根據(jù)需要變化，并不限于此)。一共實(shí)現(xiàn)7個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，它們可以并行運(yùn)算，并提供出機(jī)器到障礙物的距離信息。
[0096]由于機(jī)器人和無人機(jī)的避障環(huán)境可以非常復(fù)雜，很難像定位繪圖子系統(tǒng)那樣基于運(yùn)動(dòng)模型建立精確的各種濾波器，采用模糊邏輯控制算法是更合適的選擇?；诜羌惺綌?shù)據(jù)融合的設(shè)計(jì)思路，對(duì)每一種傳感器會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)模糊邏輯控制器。按本實(shí)例，對(duì)紅外傳感器，超聲波傳感器和D傳感器設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)3個(gè)局部的模糊邏輯控制器。模糊控制器的輸入是距離信號(hào)，輸出的是移動(dòng)機(jī)器人或者無人機(jī)的動(dòng)作，暫規(guī)定前進(jìn)或旋轉(zhuǎn)兩種運(yùn)動(dòng)模式。根據(jù)一定的控制策略，建立輸入輸出的模糊語言集合和模糊控制規(guī)則。根據(jù)輸入的距離數(shù)據(jù)建立隸屬度函數(shù)，其輸入模糊語言集合為{近，中，遠(yuǎn)}。模糊控制器的輸出為移動(dòng)機(jī)器人或者無人機(jī)的前進(jìn)或者旋轉(zhuǎn)的運(yùn)動(dòng)命令，建立輸出變量的隸屬度函數(shù)，輸出的語言集合為{右轉(zhuǎn)，前進(jìn)，左轉(zhuǎn)}。紅外傳感器根據(jù)其CCD的分辨率存在一個(gè)最近探測距離，對(duì)中遠(yuǎn)距離的障礙物有比較高的測距精度。超聲波傳感器的探測距離在5-10米，因此比較適合中等距離的障礙物探測。D傳感器的有效范圍在3米以內(nèi)，適合近距離的障礙物探測。這些傳感器的特性需要充分體現(xiàn)在模糊控制器的設(shè)計(jì)中。即在設(shè)定規(guī)則的時(shí)候，會(huì)根據(jù)每個(gè)傳感器的最佳測距范圍，加權(quán)輸出，即對(duì)輸出的控制參數(shù)附加一個(gè)取值范圍在O到I間的可信度。
[0097]接下來，探測錯(cuò)誤層探測硬件和軟件錯(cuò)誤。硬件錯(cuò)誤可以通過數(shù)據(jù)包錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)。軟件錯(cuò)誤主要就是由于各個(gè)傳感器的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)所引起的模糊控制器錯(cuò)誤。假設(shè)不存在軟件錯(cuò)誤的情況下，各模糊控制器所輸出的運(yùn)動(dòng)參數(shù)應(yīng)該是非常接近的，如果彼此間的輸出出現(xiàn)較大區(qū)別的時(shí)候，以輸出的可信度為標(biāo)準(zhǔn)決定模糊控制器的錯(cuò)誤。
[0098]最后，將各局部模糊控制器的輸出信息發(fā)送給主控制器，主控制會(huì)加權(quán)平均出合適的輸出信息。同時(shí)會(huì)結(jié)合由定位繪圖子系統(tǒng)所構(gòu)建的三維地圖來驗(yàn)證該輸出運(yùn)動(dòng)命令是否可行。
[0099]在本實(shí)例中，路徑規(guī)劃子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了人工勢場方法的局部路徑規(guī)劃和基于三維地圖的全局路徑規(guī)劃(已知算法)。
[0100]以上所描述的僅為本發(fā)明的一種實(shí)現(xiàn)實(shí)例，僅用于解釋本發(fā)明，而非針對(duì)本發(fā)明的限制。本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此。具體算法和所采用的傳感器都可以改變和優(yōu)化，但凡是基于本專利所提的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和算法框架都因?qū)儆诒緦＠谋Ｗo(hù)范疇。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:包括 傳感器處理層，局部算法處理層，錯(cuò)誤探測層和中心處理層； 傳感器處理層包括若干個(gè)傳感器處理節(jié)點(diǎn)，每個(gè)傳感器處理節(jié)點(diǎn)對(duì)多個(gè)傳感器中的一個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;每個(gè)傳感器處理節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別處理不同的傳感器數(shù)據(jù)； 局部算法處理層包括若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，所述若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)分別基于兩個(gè)或多個(gè)所述傳感器處理節(jié)點(diǎn)中的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算;每個(gè)局部算法節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別基于不同的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算； 錯(cuò)誤探測層用于探測系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤，確定上述傳感器處理節(jié)點(diǎn)和/或算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，屏蔽出現(xiàn)錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)； 中心處理層對(duì)局部算法處理層中若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)的結(jié)果進(jìn)行全局優(yōu)化。2.—種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:具有定位繪圖子系統(tǒng)，所述定位繪圖子系統(tǒng)包括:傳感器處理層，局部算法處理層； 傳感器處理層包括若干個(gè)定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)，每個(gè)定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)對(duì)多個(gè)定位傳感器中的一個(gè)定位傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;每個(gè)定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別處理不同的定位傳感器數(shù)據(jù)； 局部算法處理層包括若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，所述若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)分別基于兩個(gè)或多個(gè)所述定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)中的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算;每個(gè)局部算法節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別基于不同的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。3.一種如權(quán)利要求2所述的基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述定位傳感器包括圖像傳感器、深度傳感器和慣導(dǎo)傳感器。4.一種如權(quán)利要求2所述的基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)包括基于慣性傳感器和圖像傳感器數(shù)據(jù)的擴(kuò)展卡爾曼濾波器、基于慣性傳感器和深度傳感器數(shù)據(jù)的擴(kuò)展卡爾曼濾波器，以及基于圖像傳感器和深度傳感器數(shù)據(jù)的擴(kuò)展卡爾曼濾波器。5.一種如權(quán)利要求2-4中所述的基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述定位繪圖子系統(tǒng)還包括錯(cuò)誤探測層和中心處理層;錯(cuò)誤探測層用于探測定位繪圖子系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤，確定上述定位傳感器處理節(jié)點(diǎn)和/或算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，屏蔽出現(xiàn)錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)；中心處理層，基于局部算法處理層中若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)的結(jié)果產(chǎn)生多個(gè)點(diǎn)云，并對(duì)多個(gè)點(diǎn)云進(jìn)行融合，獲得三維地圖。6.一種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:具有避障子系統(tǒng)，所述避障子系統(tǒng)包括:傳感器處理層，局部算法處理層； 傳感器處理層包括若干個(gè)障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)，每個(gè)障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)對(duì)多個(gè)障礙感知傳感器中的一個(gè)障礙感知傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;每個(gè)障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別處理不同的障礙感知傳感器數(shù)據(jù)； 局部算法處理層包括若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，所述若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)分別基于兩個(gè)或多個(gè)所述障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)中的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算;每個(gè)局部算法節(jié)點(diǎn)彼此獨(dú)立，且分別基于不同的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。7.一種如權(quán)利要求6所述的基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述障礙感知傳感器包括若干個(gè)紅外傳感器，若干個(gè)超聲波傳感器和深度傳感器。8.一種如權(quán)利要求6所述的基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)包括基于慣性傳感器和圖像傳感器數(shù)據(jù)的模糊邏輯控制器、基于慣性傳感器和深度傳感器數(shù)據(jù)的模糊邏輯控制器，以及基于圖像傳感器和深度傳感器數(shù)據(jù)的模糊邏輯控制器。9.一種如權(quán)利要求6-8中所述的基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述避障子系統(tǒng)還包括錯(cuò)誤探測層和中心處理層;錯(cuò)誤探測層用于探測避障子系統(tǒng)的硬件和軟件錯(cuò)誤，確定上述障礙感知傳感器處理節(jié)點(diǎn)和/或算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，屏蔽出現(xiàn)錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)；中心處理層，對(duì)局部算法處理層中若干個(gè)算法運(yùn)算節(jié)點(diǎn)的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理。10.—種基于多傳感器的自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:包括定位繪圖子系統(tǒng)、避障子系統(tǒng);所述定位繪圖子系統(tǒng)與權(quán)利要求2-5中任意一項(xiàng)自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)中的定位繪圖子系統(tǒng)相同；所述避障子系統(tǒng)與權(quán)利要求6-9中任意一項(xiàng)自主避障導(dǎo)航系統(tǒng)中的避障子系統(tǒng)相同。
【文檔編號(hào)】G01C21/20GK105910604SQ201610351904
【公開日】2016年8月31日
【申請(qǐng)日】2016年5月25日
【發(fā)明人】李金輝, 巨輝, 胡進(jìn)
【申請(qǐng)人】武漢卓拔科技有限公司