[发明专利]一种水下攀爬机器人控制系统及故障恢复方法有效
申请号: | 202011549891.8 | 申请日: | 2020-12-24 |
公开(公告)号: | CN112748686B | 公开(公告)日: | 2021-12-24 |
发明(设计)人: | 梁旭;贾智琪;苏婷婷;梁骥宇;袁俊杰;何广平 | 申请(专利权)人: | 北方工业大学 |
主分类号: | G05B19/042 | 分类号: | G05B19/042 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 王爱涛 |
地址: | 100144 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 水下 攀爬 机器人 控制系统 故障 恢复 方法 | ||
1.一种水下攀爬机器人控制系统,其特征在于,包括:硬件部分和软件部分,
所述硬件部分包括主控板、PC机,所述主控板为具有多种接口形式的集成开发板,所述主控板和所述PC机采用局域网无线连接;
所述软件部分包括系统状态监控层、硬件接口层、控制算法层、数据中心层和主控层;
所述数据中心层分别与所述系统状态监控层、所述硬件接口层、所述控制算法层和所述主控层互联;
所述系统状态监控层用于对所述水下攀爬机器人运行时的外部环境、运行状态和故障情况进行实时监测,将监测数据传输至所述数据中心层,并在所述水下攀爬机器人发生故障后,对故障进行自主诊断和修复;
所述硬件接口层用于与接入所述控制系统的硬件设备进行数据交互,并将交互数据传输至所述数据中心层;
所述控制算法层用于对所述交互数据进行处理分析,为所述水下攀爬机器人运行时提供SLAM导航功能;
所述控制算法层包括信息融合模块,所述信息融合模块用于采用卡尔曼滤波算法或扩展卡尔曼滤波算法,对所述硬件接口层的信息采集设备接口模块优化处理后的数据进行信息融合,估算出所述水下攀爬机器人的状态信息;
在嵌入式ROS操作系统中安装robot_localization功能包,将传感器检测设备采集的状态数据分类为以下15种变量信息,发送到robot_localization节点订阅的话题中,并订阅该节点发布的话题,获取机器人在相对空间中的位置信息;
所述15种变量信息具体为:[x,y,z,alpha,beta,gama,dot_x,dot_y,dot_z,dot_alpha,dot_beta,dot_gama,ddot_x,ddot_y,ddot_z],以机器人启动位置作为坐标原点,在相对空间中的建立右手笛卡尔直角坐标系:其中[x,y,z]为该坐标系下沿三个直角坐标轴方向的移动位移;[alpha,beta,gama]为该坐标系下绕三个直角坐标轴方向的转动位移;[dot_x,dot_y,dot_z]为该坐标系下沿三个直角坐标轴方向的移动速度;[dot_alpha,dot_beta,dot_gama]为该坐标系下沿三个直角坐标轴方向的转动速度;[ddot_x,ddot_y,ddot_z]为该坐标系下沿三个直角坐标轴方向的移动加速度;
具体的,若状态信息和参数信息包括IMU惯性测量单元、水深传感测量单元以及电机编码器单元的监测数据,则采用卡尔曼滤波算法将[alpha,beta,gama,dot_alpha,dot_beta,dot_gama]、[z]与[x,y]数据进行融合,获得机器人在水下攀爬过程的相对空间中[x,y,z,alpha,beta,gama,dot_x,dot_y,dot_z,dot_alpha,dot_beta,dot_gama]数据;
若所述状态信息和所述参数信息包括IMU惯性测量单元、电机编码器单元的监测数据,则采用卡尔曼滤波算法将[alpha,beta,gama,dot_alpha,dot_beta,dot_gama]与[x,y]数据进行融合,获得机器人在水下攀爬过程的相对空间中[x,y,z,alpha,beta,gama,dot_x,dot_y,dot_z,dot_alpha,dot_beta,dot_gama]数据;
若所述状态信息和所述参数信息包括水深传感器单元、电机编码器单元的监测数据,则采用卡尔曼滤波算法将[z]与[x,y]数据以及相应的一阶微分数值进行融合,获得机器人在水下攀爬过程的相对空间中[x,y,z,dot_x,dot_y,dot_z]数据;
若所述状态信息和所述参数信息包括多个IMU惯性测量单元的监测数据,则采用平均滤波算法将多组[alpha,beta,gama,dot_alpha,dot_beta,dot_gama]数据进行数据融合,获得机器人在水下攀爬过程的相对空间中[x,y,z,alpha,beta,gama,dot_x,dot_y,dot_z,dot_alpha,dot_beta,dot_gama]数据;
所述数据中心层用于对所述水下攀爬机器人运行时产生的所有数据信息及日志文件进行存储和分析;
所述数据中心层包括数据分析模块,所述数据分析模块用于对所述参数信息和所述状态信息进行处理分析,获得所述水下攀爬机器人的运动特征,并采用强化学习的方式对所述运动特征进行强化改进,改善所述水下攀爬机器人在水下攀爬过程中的问题;
所述主控层用于对其他各层间的数据交互、运行时间以及所述硬件部分进行调度和资源分配,为各层间的数据交互指定通信协议。
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