智能扫地机器人开发方案-导航清扫方案
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能扫地机器人方案设计
基于SLAM定位导航系统
Contents
1 SLAM简介 2 系统建模 3 定位与导航（SLAM方法） 4 清扫策略
SLAM
❖SLAM :Simultaneous Localization and Mapping
▪ 即时定位与地图构建，指机器人在自身位置 不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图, 同时利用地图进行自主定位和导航位.
SLAM
❖SLAM问题可以描述为: 机器人在未知环境 中从一个未知位置开始移动,在移动过程中 根据位置估计，利用自身携带的传感器识 别未知特征路标,递增建立环境导航地图,利 用已建立的地图来同步刷新自身位置。
SLAM ❖SLAM核心问题：
系统建模 ❖坐标系统
机器人位置描述： X = (x,y,θ)
清扫策略
直线 运动
SLAM
避障
识别进入 未清扫区域
全面清扫
清扫策略
❖ 典型的清扫策略如下图所示：
❖ 机器人起始位置为A点
❖ 在清扫过程中，不断进行SLAM地图建立。碰到障碍物掉头直行，并 记录障碍点
❖ 清扫流程按照： A->B->C->D->E 的路线进行。
❖ B点，C点清扫完毕 后，自动计算未清 扫区域，导航进入 为 清扫区域
即：X,Y轴的坐标，和方向 角，就能表述出机器人的方 位。
系统建模 ❖运动模型
传感器
陀螺仪 加速度计 电子罗盘
传感器
码盘 红外 摄像头
感知自身运动状态和外部路标、障碍
传感器
❖内部传感器
内部传感器用于测量机器人的本身 的参数： 位置、速度、方向。主要包括： 编码器、加速度 计，陀螺仪、电子罗盘等。编码器可以测量出机器 人的行程，加速度可以计算出机器人的速度，陀螺 仪、电子罗盘计算出机器人的运动方向。
环境特征提取
摄像头实时采集图片数 据，对获得的信息进行 分析提取环境特征并保 存，在下一步通过对环 境特征的比较对自身位 置进行校正.
SLAM方法
❖SLAM环境特征提取 ❖摄像头采集的图像，采用霍夫变换，提取
特征，霍夫变换(Hough Transform)是图像 处理中的一种特征提取技术，它通过一种 投票算法检测具有特定形状的物体。
SLAM方法
栅格法 建立坐标系
建立坐标系
运动模型 运动计算
视觉提取特征 定位
位置计算
定位
SLAM方法
❖ 用栅格表示室内空间，将室内空间划分为一系列的栅格，建立坐标系。 用栅格表示障碍物。
❖ 以机器人初始位置作为坐标原点，机器人运行，运动模型提供位置估 计百度文库姿态解算。
❖ 用摄像头进行图像信息采集，提取特征物，基于灰度图探查直线，从 而计算行程、再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位 置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。
传感器
❖外部传感器
外部传感器用于探测机器人外部的环境信息， 主要包括：红外传感器、碰撞传感器、摄像头等。
红外传感器、碰撞传感器用于探测障碍物，避 障、建立地图的障碍点等。
摄像头通过拍摄环境图像，进行视觉导航与定 位，识别目标与建立地图
SLAM方法
SLAM 核心问题
定位
根据内部传感器，计算 机器人姿态：方位、速 度，行程等，结合环境 特征的坐标，融合数据 ，实现机器人自身定位
基于SLAM定位导航系统
Contents
1 SLAM简介 2 系统建模 3 定位与导航（SLAM方法） 4 清扫策略
SLAM
❖SLAM :Simultaneous Localization and Mapping
▪ 即时定位与地图构建，指机器人在自身位置 不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图, 同时利用地图进行自主定位和导航位.
SLAM
❖SLAM问题可以描述为: 机器人在未知环境 中从一个未知位置开始移动,在移动过程中 根据位置估计，利用自身携带的传感器识 别未知特征路标,递增建立环境导航地图,利 用已建立的地图来同步刷新自身位置。
SLAM ❖SLAM核心问题：
系统建模 ❖坐标系统
机器人位置描述： X = (x,y,θ)
清扫策略
直线 运动
SLAM
避障
识别进入 未清扫区域
全面清扫
清扫策略
❖ 典型的清扫策略如下图所示：
❖ 机器人起始位置为A点
❖ 在清扫过程中，不断进行SLAM地图建立。碰到障碍物掉头直行，并 记录障碍点
❖ 清扫流程按照： A->B->C->D->E 的路线进行。
❖ B点，C点清扫完毕 后，自动计算未清 扫区域，导航进入 为 清扫区域
即：X,Y轴的坐标，和方向 角，就能表述出机器人的方 位。
系统建模 ❖运动模型
传感器
陀螺仪 加速度计 电子罗盘
传感器
码盘 红外 摄像头
感知自身运动状态和外部路标、障碍
传感器
❖内部传感器
内部传感器用于测量机器人的本身 的参数： 位置、速度、方向。主要包括： 编码器、加速度 计，陀螺仪、电子罗盘等。编码器可以测量出机器 人的行程，加速度可以计算出机器人的速度，陀螺 仪、电子罗盘计算出机器人的运动方向。
环境特征提取
摄像头实时采集图片数 据，对获得的信息进行 分析提取环境特征并保 存，在下一步通过对环 境特征的比较对自身位 置进行校正.
SLAM方法
❖SLAM环境特征提取 ❖摄像头采集的图像，采用霍夫变换，提取
特征，霍夫变换(Hough Transform)是图像 处理中的一种特征提取技术，它通过一种 投票算法检测具有特定形状的物体。
SLAM方法
栅格法 建立坐标系
建立坐标系
运动模型 运动计算
视觉提取特征 定位
位置计算
定位
SLAM方法
❖ 用栅格表示室内空间，将室内空间划分为一系列的栅格，建立坐标系。 用栅格表示障碍物。
❖ 以机器人初始位置作为坐标原点，机器人运行，运动模型提供位置估 计百度文库姿态解算。
❖ 用摄像头进行图像信息采集，提取特征物，基于灰度图探查直线，从 而计算行程、再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位 置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。
传感器
❖外部传感器
外部传感器用于探测机器人外部的环境信息， 主要包括：红外传感器、碰撞传感器、摄像头等。
红外传感器、碰撞传感器用于探测障碍物，避 障、建立地图的障碍点等。
摄像头通过拍摄环境图像，进行视觉导航与定 位，识别目标与建立地图
SLAM方法
SLAM 核心问题
定位
根据内部传感器，计算 机器人姿态：方位、速 度，行程等，结合环境 特征的坐标，融合数据 ，实现机器人自身定位