[发明专利]一种农业温室环境的机器人定位系统

说明书

本发明公开了一种农业温室环境的机器人定位系统，由SLAM机器人、远程控制台、云监测平台和移动监控端，所述SLAM机器人包括机器人主体及动力设备，所述机器人主体内部设有中控单元，所述动力设备由中控单元实现控制，所述中控单元由树莓派3B和STM32相结合组成，树莓派3B和STM32中分别烧写ROS系统和驱动程序，运行SLAM机器人的中控端程序，树莓派3B主要负责运行EFK多传感器姿态融合算法、激光雷达构建地图算法、实时避障算法以及基于深度摄像头的图像处理，本发明能实现避障，具有路径规划功能，对位置、障碍物的检测具备足够的精度，能达到在温室大棚等常见农业环境中的定位需求。

技术领域

本发明涉及一种农业温室环境的机器人定位系统。

背景技术

在传统农业环境定位系统中，通常采用自动寻线、无线定位等导航系统，通过部署系统固定的监测节点，在一定的农业温室范围内部署大量定位节点，实时监测农业环境关键位置或随机选取的样本点定位数据，最终汇聚至服务器以实现定位功能。各个节点之间通过无线射频技术进行数据通信，使用Wi-Fi等无线通信协议组网，定位节点将所测数据发送到后台服务器，进行后续的数据处理等工作。但在农业温室环境下，自动寻线以及无线定位导航系统会受到覆盖面积限制和农作物信号干扰，无法适应多变的农业环境。且系统运行时，为实现农业温室大棚的完整覆盖，通常需铺设大量节点(包括一系列锚节点)以满足定位需求，因此会导致成本迅速攀升。

当前研发的定位机器人主要应用于科研领域，搭载高精度传感器、高精度雷达等设备，设备复杂成本高昂，多用于科研、军事等领域。由于运行在野外农田等复杂环境中，有在恶劣条件下运行需求，因此设计的定位机器人体积大、马力强、转速快，增加了大量额外能耗，需要搭载高功率电池模组以保证机器人的长时间稳定运行，增加了机器人的制造成本，同时也降低了定位过程中的灵活性，因此需要对现有的方式进行改进，重新研发一款农业温室环境的机器人定位系统。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能实现避障，具有路径规划功能，总体成本低，对位置、障碍物的检测具备足够的精度，能达到在温室大棚等常见农业环境中的定位需求，具有实用性和使用广泛性的农业温室环境的机器人定位系统。

为解决上述问题，本发明采用如下技术方案：

一种农业温室环境的机器人定位系统，由SLAM机器人、远程控制台、云监测平台和移动监控端，所述SLAM机器人包括机器人主体及动力设备，所述机器人主体内部设有中控单元，所述动力设备由中控单元实现控制，所述中控单元由树莓派3B和STM32相结合组成，树莓派3B和STM32中分别烧写ROS系统和驱动程序，运行SLAM机器人的中控端程序，树莓派3B主要负责运行EFK多传感器姿态融合算法、激光雷达构建地图算法、实时避障算法以及基于深度摄像头的图像处理，STM32则作为大负载驱动电机的外接板，主要负责ROS里程反馈、动态PID参数调整、电机PID调整、IMU自动校正；所述中控单元包括定位信息采集单元、深度信息采集单元、障碍物检测单元、行驶辅助单元、信号收发单元，中控端负责汇总定位信息采集单元、深度信息采集单元、障碍物检测单元、行驶辅助单元、信号收发单元回传数据，并向发送端发送输出结果，并实时运算机器人状态，向动力设备发送后续行进命令。

优选的，所述定位信息采集单元用于SLAM机器人运行过程中采集实时环境信息，定位信息采集单元由激光雷达模块、电流传感器、电压传感器组成，电流传感器、电压传感器监测自身的运行状态，并采集到土壤环境等数据后返回给中控单元进行进一步的数据处理，中控单元计算传感器返回值，并记录入本地数据库，以供后续对温室环境的查询与分析。

优选的，所述深度信息采集单元包括深度摄像头模组，采集前方实时的深度图像，并在本地存储，同时将深度图像实时推送给远程监测单元，对前方深度状态进行实时监控；同时，在SLAM机器人的中控单元运行即时图像处理算法，结合改进的深度视觉分析算法，对采集到深度图像进行实时图像分析，发现前方障碍物时返回给中控单元，对路径进行重新规划。