[发明专利]一种基于ROS操作系统的机器人自主导航方法在审

专利信息
申请号: 201610139869.3 申请日: 2016-03-11
公开(公告)号: CN105676848A 公开(公告)日: 2016-06-15
发明(设计)人: 钟辉 申请(专利权)人: 湖南人工智能科技有限公司
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 410116 湖南省长沙市雨花区万*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 ros 操作系统 机器人 自主 导航 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种机器人自主导航方法,具体是一种基于ROS操作系统的机器人自主导航方法,属于机器人操作系统应用技术领域。

背景技术

目前,随着机器人领域的快速发展和复杂化,代码的复用性和模块化的需求原来越强烈,而已有的开源机器人系统又不能很好的适应需求,导航技术是移动机器人的一项核心技术之一,它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动。大多数移动机器人主要的导航方式包括:磁导航、惯性导航、视觉导航等,视觉导航通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。但是由于受室内外环境尤其是家庭环境的限制,很多导航方法在室内移动机器人上很难或根本无法应用,比如电磁导航、GPS导航等等;另外,一些导航方法由于成本或精度等原因,亦很难应用在商业化的室内移动机器人中,比如激光定位导航系统需要相当高的成本,而基于RFID的导航系统精度低是有待解决的问题。当前机器人导航大多采用单一的导航技术,而一种导航方法往往存在其固有的局限性,路标地图描述比较粗略,几何地图使用起来一般计算复杂度高,当前的视觉导航技术往往在对视觉数据进行简单处理后就用于导航任务,因而只能从图像中提取有限的信息,很容易导致导航任务的失败,因此,针对上述问题提出一种基于ROS操作系统的机器人自主导航方法。

发明内容

针对上述现有技术存在问题,本发明提供一种基于ROS操作系统的机器人自主导航方法,利用了大量的小工具去编译和运行多种多样的ROS组建,ROS机器人操作系统支持C++、Python、Octave和LISP多种语言,还使多种语言混合使用,这简化开发者的工作,其可靠性也会更高,体积更小,可以有效的解决背景技术中的问题。

为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种基于ROS操作系统的机器人自主导航方法,包括主机,所述主机内部设置ROS模块,且所述主机顶端连接信号接收转化模块;所述信号接收转化模块内部设有手柄、键盘、蓝牙耳机和app模块;所述主机通过局域网模块连接机器人,且所述机器人内部设置编码器、语音模块、IMV惯性导航模块、摄像头、激光扫描仪、电压传感器、蓝牙模块和数据处理模块。

作为本发明优化的技术方案:导航步骤如下:

步骤一:将主机B接通电源,主机B被激活,主机B内部的ROS模块5激活;

步骤二:主机B远程连接机器人C,通过局域网模块6将ROS模块5与机器人C内部连通;

步骤三:通过机器人C内部的编码器7、IMV惯性导航模块9、摄像头10、激光扫描仪11、电压传感器12、蓝牙模块14获取传感器数据;

步骤四:步骤三中获取的传感器数据发布制图命令进行制图;

步骤五:步骤四中制图结束后,保存地图,然后利用所制地图进行路径规划与导航。

进一步的,还包括信号转换模块,所述ROS模块内部设置信号转换模块,且所述信号转换模块与所述手柄、键盘、蓝牙耳机和app模块连接。

进一步的,所述主机一侧设置有若干个均匀分布的所述机器人。

进一步的,所述ROS模块支持C++、Python、Octave和LISP语言。

本发明的有益效果是:ROS机器人操作系统支持C++、Python、Octave和LISP多种语言,还使多种语言混合使用,这简化开发者的工作,其可靠性也会更高,体积更小,适合嵌入式设备,另外,ROS是一种分布式处理框架,单独设计可执行文件,不同节点的进程能接收、发布各种信息例如传感,控制,状态,规划等等;提高了代码复用率,这使可执行文件能被单独设计,并且在运行时松散耦合,这些过程封装到数据包和堆栈中,方便共享和分发,ROS还支持代码库的联合系统,使得协作亦能被分发,这种从文件系统级别到社区一级的设计让独立地决定发展和实施工作成为可能,利用了大量的小工具去编译和运行多种多样的ROS组建,从而设计成了内核,而不是构建一个庞大的开发和运行环境,ROS所有的源代码都是公开发布的有利于它的推广和使用,提高了机器人在自主导航时的定位精度,将视觉系统与本系统机器人平台中的超声波传感器、光电传感器及声音传感器在空间、时间及数据上进行融合以提高系统的适应性和环境识别能力,从而使得机器人能够按照正确的轨迹运动,从而快速的实现机器人自主导航,工作效率高。

附图说明

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