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              一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统的制作方法

              文档序号:29869956发布日期:2022-04-30 18:19来源:国知局
              一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统的制作方法

              1.本发明涉及机器人技术领域,且更具体地涉及一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统。


              背景技术:

              2.移动机器人是一种能够感知外部环境,并且在有障碍物的环境中能够实现动态决策与规划,从而完成避障等多种功能的综合系统?;魅讼低惩ǔ7治贡咎搴涂刂葡低沉讲糠?,控制系统的作用是根据用户的指令对机构本体进行操作和控制。随着机器人的智能化水平越来越高,控制器要有方便、灵活的操作方式,以及多种形式的控制方式和高度可靠性,还要有很高的实时性。
              3.巡检机器人应用领域较为广泛,从国内外研究现状可以看出其已被广泛用于变电站、校园、工厂、军工、船舶等涉及安全的各个场所。现有技术中,尤其是当机器人在行走过程中,当前面遇到前方障碍时,现有技术的机器人无法根据有效范围内的距离作出相应处理,也难以判别是否可越过障碍,导致机器人无法根据路面状况做出反映。


              技术实现要素:

              4.针对上述技术的不足,本发明公开一种能够自动载入和删除的面部识别智能考勤系统,能够实现用户数据信息的识别,并能够实现历史数据信息的自动化删除,未删除的数据信息通过区块链节点传递到区块链网络实现数据信息的永久性存储,智能化、自动化程度高,能够提高面部数据信息智能处理,使用方便,效率高。
              5.一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统,包括机器人本体,所述机器人本体内设置有机器人控制???;所述机器人控制??橛糜诳刂苹魅吮咎逶诵凶刺?,并接收或者发送上位机数据信息,以实现与远程控制中心的信息交互;其中所述机器人控制??椴捎玫氖腔趕tm32f103嵌入式arm系列cortex-m3内核控制器;所述机器人智能避障系统还包括:故障识别???,用于识别路面不同数据信息,并且所述故障识别??樯柚眉扑隳?橐约坝胨黾扑隳?榱拥拇衅髂?榛蚝焱獯衅骰蛲枷癫杉??;所述计算??槲诨依怯呕惴P偷墓收鲜侗鹉??;导航???,用于引导机器人行径,实现机器人位置行踪定位,其中所述导航??榱由柚糜卸ㄎ荒?楹退龆ㄎ荒?榱拥纳疃壬阆裢?,所述定位??槲W尤核惴ǖ木哂凶匪莨δ艿募す舛ㄎ荒??;所述深度摄像头为通过三角测距原理实现被测物体的深度信息;电机控制???,用于控制电机的运行状态,并且所述电机控制??槲趕tm32f103控制器的电机控制???,所述电机控制??榘ǖ缁德士刂颇?楹吐炙倏刂颇??,其中电机频率与轮速值之间换算公式为:
              其中f
              motor
              表示电机转速对应的霍尔频率输出,单位为hz;n
              motor
              表示电机转速,单位为r/min;其中p为三相无刷电机极对数;n
              wheel
              表示车轮转速,单位为r/min,则车轮转速和电机转速之间的关系为:;机器人驱动装置,用于驱动机器人本体,并且所述机器人驱动装置内置l298n芯片驱动电机;报警???,用于实现机器人本体遇到故障数据信息时的异常报警,所述报警??槲趎e555芯片的报警电路,并且所述ne555芯片还外设有无线数据端子和云数据端子;数据传递???,用于将接收到的机器人运行状态数据信息传递到上位机,通过上位机将接收到的运行状态信息传递到远程控制中心;数据存储???,用于存储机器人运行状态数据信息;上位机,用于接收机器人运行状态数据信息,发送机器人运行状态数据信息指令或者向远程控制中心发送数据信息;远程控制中心,用于接收上位机发送的机器人运行状态数据信息或者向上位机发送机器人运行状态数据指令;其中所述机器人控制??榉直鹩牍收鲜侗鹉??、电机控制???、数据传递???、数据存储??楹捅ň?榱?,所述导航??橛牍收鲜侗鹉?榱?,电机控制??橛牖魅饲爸昧?,所述数据传递??橛肷衔换迪质菪畔⒔换?,所述上位机与远程控制中心实现数据信息交互。
              6.在本发明中,所述灰狼优化算法模型包括数据信息输入模型、数据处理模型、最优路径追溯模型和数据信息输出模型,其中所述数据信息输入模型输出端与所述数据处理模型输入端连接,所述数据处理模型输出端与数据信息输出模型输入端连接,所述最优路径追溯模型与所述数据处理模型连接。
              7.在本发明中,所述数据处理模型为金字塔型数据模型,从上至下依次设置为阿尔法模型、贝塔模型、德尔塔模型和欧米茄模型;其中所述阿尔法模型为最优模型。
              8.在本发明中,所述灰狼优化算法模型实现故障识别的方法包括以下步骤:步骤1:设置灰狼优化算法模型参数,将路面数据信息种类设置为灰狼优化算法模型的种群规模,机器人运行过程中当前位置设置为灰狼优化算法模型中灰狼当前的位置,将故障信息设置为灰狼优化算法模型中当前猎物的位置,设置最大迭代次数为100次;步骤2:将灰狼优化算法模型各种数据参数信息初始化处理,并将机器人运行数据信息转换为灰狼优化算法模型参数数据信息;步骤3:对灰狼优化算法模型各种数据参数信息的适应度求解,其中将阿尔法模型、贝塔模型、德尔塔模型和欧米茄模型分别转换为机器人运行过程中的不同位置的信息数据;步骤4:对构建的灰狼优化算法模型进行数据训练,建模过程包括地面故障数据信息搜索、地面故障数据信息包围和地面故障数据信息定位,转换为数学模型为:
              ????????????
              (1)
              ?????????????
              (2)
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              (3)
              ??????????????????????????
              (4)
              ???????????????????????
              (5)在公式(1)-(5)中,其中表示灰狼优化算法模型中的灰狼当前的位置,即机器人在路面巡检中的位置;表示灰狼优化算法模型中当前猎物的位置,即机器人在路面巡检中的故障位置;、表示机器人在路面巡检中的系数矢量;、为机器人在路面巡检中的受到外界数据信息影响的随机矢量,随机矢量介于[0,1]之间;表示机器人在路面巡检中全局搜索与局部搜索之间达到平衡时的更新参数;表示灰狼优化算法模型中灰狼与猎物之间的距离,即机器人在路面巡检过程中的当前位置与故障位置之间的距离;g
              max
              表示机器人在路面信息搜索中反复搜索最佳位置的最大迭代次数;在公式(1)-(5)中,其中表示灰狼优化算法模型训练的时间,在公式(6)-(8)中,表示数据在第次训练过程中机器人在路面巡检中的系数矢量;灰狼优化算法模型在次迭代计算过程中的机器人在路面巡检中的系数矢量;表示灰狼优化算法模型在次迭代计算过程中的灰狼当前的位置;其中的下标表示迭代次数;步骤5:计算灰狼优化算法模型中临近最优值点的位置;
              ????????
              (6)其中:、和分别为机器人在巡检过程中的三处位置计算方法;通过不断地迭代计算,通过100次迭代计算后,位置公式输出为:
              ?????????
              (7)通过公式(7)则输出经过不断迭代后的数据计算,为了提高机器人定位的精度,将经过100次迭代计算后的数据信息通过求平均值的方式实现高精度数据求解,则输出数据信息为:
              ???????
              (8)步骤6:判断是否达到终止条件,如果不满足终止条件,转到步骤3继续执行,否则结束,判断方法为:当所构建的灰狼优化算法模型的适应度等于100时,则满足终止条件,当小于100时,则不满足终止条件,继续返回步骤3,实现灰狼优化算法模型的迭代计算。
              [0009]
              在本发明中,所述激光定位??榈亩ㄎ痪任?br/>±
              0.01mm。
              [0010]
              在本发明中,所述粒子群算法为基础二进制粒子群算法模型,其中所述基础二进制粒子群算法模型的粒子速度更新公式为:
              ?
              (9)式(9)中,为第次迭代时间;,为1到中的整数,为种群数量;为惯性权重;,为学习因子,用来削弱全局最优或者局部最优在搜索中的影响;,为大小在0~1之间的随机数;为粒子在在第维上的第次迭代的速度;为粒子在第维上的第次迭代的位置;表示在次迭代时,粒子群算法模型的粒子速度更新的最佳时间点,表示在次迭代时,粒子群算法模型的粒子速度更新的最佳输出位置点,表示在次迭代时,粒子群算法模型的粒子速度更新的最佳速度;其中s型映射函数的公式为:
              ????????
              (10)式(10)中,为取1的概率。
              [0011]
              根据式(10),可以得到粒子位置的更新公式为:
              ??????
              (11)在公式(11)中,表示粒子位置在更新过程中的自由度。
              [0012]
              在本发明中,所述深度摄像头为通过三角测距原理实现被测物体的深度信息。
              [0013]
              在本发明中,所述报警??榛股柚糜斜ň斓坪驼9ぷ魇钡穆痰?。
              [0014]
              积极有益效果本发明通过设置一套自动化、智能化的机器人智能避障系统,在stm32f103嵌入式arm系列cortex-m3内核控制器的控制下,能够实现与远程控制中心的信息交互,通过构建一体化、智能化的系统,大大提高了机器人智能避障能力。
              [0015]
              本发明通过设置导航???,能够实现机器人行径的自动化引导,实现机器人位置行踪定位,在应用定位??槭?,采用了具有追溯功能的粒子群算法模型,实现了导航的自动化索引,提高了故障识别能力,通过灰狼优化算法模型的故障识别??槭迪致访嫘畔⒌淖远焖骱透?。
              [0016]
              本发明还能够实现机器人本体遇到异常事故时异常报警,通过 ne555芯片实现异常事故警示,在实现机器人报警时,能够将接收到的机器人运行状态数据信息传递到上位机,通过上位机将接收到的运行状态信息传递到远程控制中心; 本研究大大提高了机器人故障避险能力。
              附图说明
              [0017]
              为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图,其中:
              图1为本发明一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统的整体架构示意图;图2为本发明一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统中深度摄像头的工作原理示意图;图3为本发明一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统中灰狼优化算法模型的结果示意图;图4为本发明一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统中灰狼优化算法模型工作流程示意图;图5为本发明一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统中报警??槭疽馔?。
              具体实施方式
              [0018]
              以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
              [0019]
              如图1-图5所示,一种能够根据路面信息进行处理的机器人智能避障系统,包括机器人本体,所述机器人本体内设置有机器人控制???;所述机器人控制??橛糜诳刂苹魅吮咎逶诵凶刺?,并接收或者发送上位机数据信息,以实现与远程控制中心的信息交互;其中所述机器人控制??椴捎玫氖腔趕tm32f103嵌入式arm系列cortex-m3内核控制器;所述机器人智能避障系统还包括:故障识别???,用于识别路面不同数据信息,并且所述故障识别??樯柚眉扑隳?橐约坝胨黾扑隳?榱拥拇衅髂?榛蚝焱獯衅骰蛲枷癫杉??;所述计算??槲诨依怯呕惴P偷墓收鲜侗鹉??;导航???,用于引导机器人行径,实现机器人位置行踪定位,其中所述导航??榱由柚糜卸ㄎ荒?楹退龆ㄎ荒?榱拥纳疃壬阆裢?,所述定位??槲W尤核惴ǖ木哂凶匪莨δ艿募す舛ㄎ荒??;所述深度摄像头为通过三角测距原理实现被测物体的深度信息;电机控制???,用于控制电机的运行状态,并且所述电机控制??槲趕tm32f103控制器的电机控制???,所述电机控制??榘ǖ缁德士刂颇?楹吐炙倏刂颇??,其中电机频率与轮速值之间换算公式为:其中,f
              motor
              表示电机转速对应的霍尔频率输出,单位为hz;n
              motor
              表示电机转速,单位为r/min;其中p为三相无刷电机极对数;n
              wheel
              表示车轮转速,单位为r/min,则车轮转速和电机转速之间的关系为:;机器人驱动装置,用于驱动机器人本体,并且所述机器人驱动装置内置l298n芯片驱动电机;报警???,用于实现机器人本体遇到故障数据信息时的异常报警,所述报警??槲趎e555芯片的报警电路,并且所述ne555芯片还外设有无线数据端子和云数据端子;数据传递???,用于将接收到的机器人运行状态数据信息传递到上位机,通过上位机将接收到的运行状态信息传递到远程控制中心;
              数据存储???,用于存储机器人运行状态数据信息;上位机,用于接收机器人运行状态数据信息,发送机器人运行状态数据信息指令或者向远程控制中心发送数据信息;远程控制中心,用于接收上位机发送的机器人运行状态数据信息或者向上位机发送机器人运行状态数据指令;其中所述机器人控制??榉直鹩牍收鲜侗鹉??、电机控制???、数据传递???、数据存储??楹捅ň?榱?,所述导航??橛牍收鲜侗鹉?榱?,电机控制??橛牖魅饲爸昧?,所述数据传递??橛肷衔换迪质菪畔⒔换?,所述上位机与远程控制中心实现数据信息交互。
              [0020]
              在本发明的具体实施例中,通过故障识别??槟芄皇迪致访媸菪畔⒌氖侗?,通过机器人位置行踪定位能够实现路面不同数据信息定位和引导,通过电机控制??槟芄皇迪值缁脑诵凶刺目刂?,基于stm32f103控制器进而实现电机的控制,通过机器人驱动装置,进而实现机器人本体的驱动,通过内置l298n芯片驱动电机,进而实现机器人在路面不同位置的巡逻。通过报警??槭迪只魅吮咎逵龅焦收鲜菪畔⑹钡囊斐1ň?,通过报警进而实现机器人巡检过程中异常数据信息的预警。
              [0021]
              在本发明中,所述报警??槲趎e555芯片的报警电路,并且所述ne555芯片还外设有无线数据端子和云数据端子;在本发明中,数据传递??橛糜诮邮盏降幕魅嗽诵凶刺菪畔⒋莸缴衔换?,通过上位机将接收到的运行状态信息传递到远程控制中心;在本发明中,数据存储??橛糜谑迪质菪畔⒌拇娲?,能够实现机器人避障数据信息的存储。
              [0022]
              在本发明中,上位机用于接收机器人运行状态数据信息,发送机器人运行状态数据信息能够传递到远程控制中心。
              [0023]
              在本发明中,所述灰狼优化算法模型包括数据信息输入模型、数据处理模型、最优路径追溯模型和数据信息输出模型,其中所述数据信息输入模型输出端与所述数据处理模型输入端连接,所述数据处理模型输出端与数据信息输出模型输入端连接,所述最优路径追溯模型与所述数据处理模型连接。
              [0024]
              在本发明中,所述数据处理模型为金字塔型数据模型,从上至下依次设置为阿尔法模型、贝塔模型、德尔塔模型和欧米茄模型;其中所述阿尔法模型为最优模型。
              [0025]
              在本发明中,所述灰狼优化算法模型实现故障识别的方法包括以下步骤:步骤1:设置灰狼优化算法模型参数,将路面数据信息种类设置为灰狼优化算法模型的种群规模,机器人运行过程中当前位置设置为灰狼优化算法模型中灰狼当前的位置,将故障信息设置为灰狼优化算法模型中当前猎物的位置,设置最大迭代次数为100次;步骤2:将灰狼优化算法模型各种数据参数信息初始化处理,并将机器人运行数据信息转换为灰狼优化算法模型参数数据信息;步骤3:对灰狼优化算法模型各种数据参数信息的适应度求解,其中将阿尔法模型、贝塔模型、德尔塔模型和欧米茄模型分别转换为机器人运行过程中的不同位置的信息数据;步骤4:对构建的灰狼优化算法模型进行数据训练,建模过程包括地面故障数据信
              息搜索、地面故障数据信息包围和地面故障数据信息定位,转换为数学模型为:
              ????????????
              (1)
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              (2)
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              (3)
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              (4)
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              (5)在公式(1)-(5)中,其中表示灰狼优化算法模型中的灰狼当前的位置,即机器人在路面巡检中的位置;表示灰狼优化算法模型中当前猎物的位置,即机器人在路面巡检中的故障位置;、表示机器人在路面巡检中的系数矢量;、为机器人在路面巡检中的受到外界数据信息影响的随机矢量,随机矢量介于[0,1]之间;表示机器人在路面巡检中全局搜索与局部搜索之间达到平衡时的更新参数;表示灰狼优化算法模型中灰狼与猎物之间的距离,即机器人在路面巡检过程中的当前位置与故障位置之间的距离;g
              max
              表示机器人在路面信息搜索中反复搜索最佳位置的最大迭代次数;在公式(1)-(5)中,其中表示灰狼优化算法模型训练的时间,在公式(6)-(8)中,表示数据在第次训练过程中机器人在路面巡检中的系数矢量;灰狼优化算法模型在次迭代计算过程中的机器人在路面巡检中的系数矢量;表示灰狼优化算法模型在次迭代计算过程中的灰狼当前的位置;其中的下标表示迭代次数;步骤5:计算灰狼优化算法模型中临近最优值点的位置;
              ??????????
              (6)其中:、和分别为机器人在巡检过程中的三处位置计算方法;通过不断地迭代计算,通过100次迭代计算后,位置公式输出为:
              ?????????
              (7)通过公式(7)则输出经过不断迭代后的数据计算,为了提高机器人定位的精度,将经过100次迭代计算后的数据信息通过求平均值的方式实现高精度数据求解,则输出数据信息为:
              ???????
              (8)步骤6:判断是否达到终止条件,如果不满足终止条件,转到步骤3继续执行,否则结束,判断方法为:当所构建的灰狼优化算法模型的适应度等于100时,则满足终止条件,当小于100
              时,则不满足终止条件,继续返回步骤3,实现灰狼优化算法模型的迭代计算。
              [0026]
              在上述实施例中,向量并不是线性减小的,而是[0,2]之间的一个随机系数,可以将向量看成灰狼在捕食猎物过程中的一个难度系数,可以随机加强()灰狼与猎物之间的距离或者随机削弱()灰狼与猎物之间的距离,由于向量是一个随机值,有助于灰狼优化算法在寻优过程中跳出局部极值,尤其有助于算法在迭代后期出现停滞而陷入局部极值。智能算法需要在探索操作和开发操作之间保持良好的平衡,才能有效地实现全局搜索和局部搜索?;依怯呕惴ù嬖谔剿髂芰涂⒛芰α街植僮?,探索能力指的是灰狼优化算法的全局搜索,开发能力指的算法的局部搜索。由公式(3)可知,是由的值决定的,的取值范围为,是用来调节灰狼优化算法的局部搜索与全局搜索能力的,在灰狼优化算法中,当系数大于1时,灰狼正在扩大范围搜索猎物,此时算法正在进行全局搜索,而当系数小于1时,灰狼会缩小包围圈并攻击猎物,此时灰狼优化算法正在进行局部搜索。在灰狼优化算法模型中,参数是由参数决定的,性能的好坏在很大程度上依赖于控制参数,有必要改进灰狼优化算法的参数,以防止被困在局部位置。根据公式(5)可知,参数是由2线性减小到0,但是灰狼优化算法是一个非线性的优化过程,线性的收敛因子并不能准确的模拟整个优化过程。
              [0027]
              灰狼优化算法(gwo)是继蝙蝠算法(ba)、人工鱼群算法(afsa)、萤火虫算法(ffa)、布谷鸟搜索(cs)算法、花卉授粉算法(fpa)、人工蜂群(abc)算法、独狼搜索算法(wsa)又一种应用于优化问题的群智能算法,由于该算法参数少,不易受参数影响,简单易实现,已应用在微电网、特征提取、图像分割、车间调度、预测系统等领域,目前还未应用于移动机器人避障路径规划领域,以移动机器人路径规划为研究对象,以路径最短为目标函数,以环境为约束条件,应用灰狼优化算法进行移动机器人避障路径规划研究,针对灰狼优化算法在求解移动机器人避障路径规划问题上存在易陷入局部极值、稳定性差及其后期局部搜索能力差等缺陷,进而将改进更新因子的改进灰狼优化算法用于移动机器人避障路径规划。
              [0028]
              在本发明中,所述激光定位??榈亩ㄎ痪任?br/>±
              0.01mm。
              [0029]
              在具体应用中,在一种实施例中,可以选择skg12ur 定位模组,集成单频算法,同时支持 bds、gps 双星系统,可以达到实时的分米级定位精度。在其它实施例中,skg12ur 是一款高性能的、特殊定制的多系统导航定位???,??榘咝阅艿哪芡敝С直倍?、gps 和glonass 的卫星接收机芯片;??榫哂行幸盗煜鹊?167dbm 导航灵敏度和a-gnss 服务,以实现最佳的性能。skg12ur ??橥庑纬叽缃舸?,采用smt 焊盘,支持波峰焊和回流焊接,与主流 gps ??橛布?pin-to-pin 兼容,大大节省终端产品设计时间。
              [0030]
              在本发明中,所述粒子群算法为基础二进制粒子群算法模型,其中所述基础二进制粒子群算法模型的粒子速度更新公式为: (9)式(9)中,为第次迭代时间;,为1到中的整数,为种群数量;为惯性权重;,为学习因子,用来削弱全局最优或者局部最优在搜索中的影响;,为大小在0~
              1之间的随机数;为粒子在在第维上的第次迭代的速度;为粒子在第维上的第次迭代的位置;表示在次迭代时,粒子群算法模型的粒子速度更新的最佳时间点,表示在次迭代时,粒子群算法模型的粒子速度更新的最佳输出位置点,表示在次迭代时,粒子群算法模型的粒子速度更新的最佳速度;其中s型映射函数的公式为:
              ????????
              (10)式(10)中,为取1的概率。
              [0031]
              根据式(10),可以得到粒子位置的更新公式为:
              ??????
              (11)在公式(11)中,表示粒子位置在更新过程中的自由度。
              [0032]
              在本发明中,将种群粒子的进化过程表示为种群粒子的成长过程,这是自适应学习因子的二进制粒子群算法的核心思想。首先需要设计粒子的成长的因子,通过粒子的成长因子来判断种群的成长状态;然后根据种群的成长状态来自适应调整成长因子,从而实现全局搜索与局部搜索的平衡,提高了算法的精度。自适应学习因子的更新方式是参考粒子的成长状态和迭代次数,使得粒子在不同的成长状态下具有不同的学习因子更新方式,实现不同状态下都具有最优的学习因子。因此,学习因子的更新方式显得尤为重要,自我学习因子的更新方式为:
              ?????????????????????
              (9)社会学习因子的更新方式为:
              ????????????????
              (10)从公式中可以看出,学习因子的大小会受到成长因子的影响,式(9)中的大小随着的增加而增加;式(10)中的大小随着的增加而减小,而的大小又能反映出种群的成长状态[16]。当的值较小时,则说明粒子距离最优解的距离越远,这时需要增加的值,减小的值,提高算法的全局搜索能力;当的值较大时,则说明粒子距离最优解的距离较近,这时需要减小的值,增加的值,提高算法的局部寻优能力。
              [0033]
              在本发明中,所述深度摄像头为通过三角测距原理实现被测物体的深度信息。
              [0034]
              (a,b,c)坐标系是为了存储深度摄像机获得的深度信息。(d,e,f)与(a,b,c)的关系如下:
              ?????????????????????????????
              (8)
              ???????????????????????
              (9)
              ????????????????????????????
              (10)如图2所示,图2中的坐标点可以解释为在深度摄像机空间范围内实现上下、左右等不同方位的变换,在坐标轴上包括x轴方向、y轴方向和z轴方向的移动,在一种实施例中,比如在z轴方向上,深度摄像机穿透路面巡检过程中的故障点一端时,可以记作h(a,b,c), 深度摄像机穿透路面巡检过程中的故障点另一端时,可以记作h(d,e,f),则:深度摄像机坐标系与图像坐标系的转换关系为:
              ??????
              (11)在公式(11)中,x,y,z为相机坐标系,和为焦距,i为深度摄像机采集深度信息时的单位,为角度。在使用多个深度摄像头对机器人位置进行定位时,定位位置不可避免的会与实际中有一些偏差,所以如何保证定位的精确性是很重要的,所以要利用算法来确定机器人在二次设备巡检中的位移变化和偏移变化。k表示具体的时刻,和表示k时刻x方向和y方向的移动量,表示k时刻角度的变化量。
              [0035]
              在本发明中,所述报警??榛股柚糜斜ň斓坪驼9ぷ魇钡穆痰?。
              [0036]
              在一种具体实施例中,报警??橹饕墒被傻缏穒c,电极片a,电阻r10,电阻r8,二极管d3,电容c1,报警电路,放大电路,单稳态电路以及抗干扰电路组成。本发明整体结构简单,其制作和使用非常方便;通过采用的ne555集成芯片结合外围的单稳态电路、抗干扰电路以及报警电路,能有效地的滤除干扰信号,即可减少误报警的情况发生。
              [0037]
              虽然以上描述了本发明的具体实施方式,但是本领域的技术人员应当理解,这些具体实施方式仅是举例说明,本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下,可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如,合并上述方法步骤,从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此,本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
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