[发明专利]基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法

权利要求书

1.基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法，其特征在于,所述方法包括有,

S1.获取激光点云模型，根据激光点云模型获得作业边界线，作业边界线首尾相连闭合形成作业区域；

S2.根据所述作业区域的等高线高度数值以及分布情况确定作业区域所属地形；

S3.根据激光点云模型中所需检测的设备设施的坐标与位置，在所属不同地形的作业区域内搜索可行路线，所述可行路线包括直线路径和拐点；

S4.获取机器人坐标与位置作为初始位置，根据机器人所处初始位置在可行路线中挑选其距离所需检测的设备设施的坐标与位置之间的最短可行路线作为行进路线；

S5.获取三维激光点云模型中所需检测设备设施的坐标与高度，根据所需检测设备设施的坐标与高度调整机器人的相机拍摄角度和变焦倍数，规划预置与拍摄效果校验。

2.根据权利要求1所述的基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法，其特征在于，确定S5中相机拍摄成图的分辨率，确定机器人是否需要停靠。

3.根据权利要求1所述的基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法，其特征在于，获取激光点云模型，根据激光点云模型获得作业边界线，作业边界线首尾相连闭合形成作业区域，包括以下步骤：

S11.根据所获取的激光点云模型，获取由立方体堆叠而来的简单模型；

S12.根据相邻立方体之间所形成的落差判断是否为作业边界线，若相邻立方体之间所形成的落差高于0.5m则为作业边界线，若相邻立方体之间所形成的落差低于0.5m则不为作业边界线；

S13.若所有作业边界线均收尾相连形成闭合的图形，则作业区域绘制工作结束。

4.根据权利要求1所述的基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法，其特征在于，根据所述作业区域的等高线高度数值以及分布情况确定作业区域所属地形，所述地形包括山地、丘陵以及平原。

5.根据权利要求1所述的基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法，其特征在于，所述S3中的拐点分为可旋转拐点和不可旋转拐点，当拐点上相邻两个直线路径之间的夹角大于预设角度为可旋转拐点，当拐点上相邻两个直线路径之间的夹角小于预设角度为不可旋转拐点。

6.根据权利要求1所述的基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法，其特征在于，所述S4中的最短可行路线的长度值可以通过人工输入来确定。

7.根据权利要求1所述的基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法，其特征在于，所述S4中若机器人所行最短可行路线坡度大于10%，则切换至坡度小于10%，且机器人距离所需检测的设备设施的坐标与位置之间的最短可行路线作为行进路线。

8.根据权利要求1所述的基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法，其特征在于，在S4中获取机器人传感器的实时探测数据，探测机器人行进路线中是否存在障碍物，并调整路线。

9.根据权利要求1所述的基于激光点云模型的巡检机器人自动航线预置规划方法，其特征在于，获取机器人传感器的实时探测数据，探测机器人行进路线中是否存在障碍物，并调整路线，包括以下步骤：

若未侦测到障碍物，则继续根据机器人所处初始位置在可行路线中挑选其距离所需检测的设备设施的坐标与位置之间的最短可行路线作为行进路线；

若侦测到障碍物，则将障碍物于行进路线所形成的投影作为作业边界线，根据作业边界线确定可行路线，根据机器人所处初始位置在可行路线中挑选其距离所需检测的设备设施的坐标与位置之间的最短可行路线作为行进路线。