[发明专利]基于北斗导航系统的智能巡检机器人定位方法

说明书

本发明提供了一种基于北斗导航系统的智能巡检机器人定位方法，包括确定参考基准站、计算差分校正量、校正巡检机器人的定位位置、建立工作坐标系并确定工作坐标系原点、计算巡检机器人的实时定位位置以及参考基准站定位位置到工作坐标系的转换矩阵、计算最优巡检路径并进行巡检导航六个基本步骤，在此过程中，由中央处理器对北斗模块、编码器和惯性测量单元传输的数据进行扩展卡尔曼滤波融合，同时结合蒙特卡罗定位算法，将融合位姿作为粒子参照进行采样。本发明不仅使智能巡检机器人在空旷环境下能够完成精确的自主导航，而且确保智能巡检机器人在一些遮挡环境下的定位精度要求，从而满足复杂环境下的导航需求。

技术领域

本发明属于变电站智能巡检技术领域，具体涉及一种基于北斗导航系 统的智能巡检机器人定位方法。

背景技术

近年来，随着我国具有完全自主知识产权的北斗导航系统的广泛应用 和人工智能技术的迅猛发展，智能巡检机器人凭借其强大而可靠的定位导 航和智能识别技术，逐渐取代人力成为变电站巡检的主要方式，在此过程 中，越来越多的变电站采用了基于北斗导航系统的智能巡检机器人定位方 法。

基于北斗导航系统的智能巡检机器人定位方法的具体实施方式甚多， 但一般说来，均包括以下六个基本步骤：

步骤一，确定参考基准站，通常是在变电站内选取一个具有精密坐标 值的固定点作为参考基准站；

步骤二，通过安装在参考基准站的北斗接收单元计算出参考基准站的 测量坐标值，再由参考基准站精密坐标值和测量坐标值，计算出差分校正 量；

步骤三，根据北斗卫星信号计算出巡检机器人的定位位置，并由参考 基准站传送过来的差分校正量校正巡检机器人的定位位置，从而得到巡检 机器人实时定位位置；

步骤四，建立工作坐标系，并确定工作坐标系原点，通常以巡检机器 人充电站坐标位置作为其工作坐标系原点；

步骤五，计算出巡检机器人的实时定位位置以及参考基准站定位位置 到工作坐标系的转换矩阵；

步骤六，将巡检路径坐标信息通过转换矩阵转换成巡检机器人工作坐 标系，计算出最优巡检路径并进行巡检导航。

上述六个基本步骤的实施效果依赖于相应的算法。目前，智能巡检机 器人的主流定位方案为激光雷达扫描(Lidar-scan)，亦即通过当前帧点云 数据与地图数据配准来解算机器人实时位姿(位置与姿态)，相应的算法 可统称为激光配准算法，主要包括迭代最近邻点(iterative closest point， ICP)算法及其变种算法，如点对线迭代最近邻点算法(point-to-lineICP)， 点对面迭代最近邻点算法(point-to-plane ICP)，正态分布变换算法(normal distribution transformation，NDT)，以及基于特征匹配算法等。除此之外，还有很多基于深度学习来改善匹配速度与稳定性的算法，如蒙特卡洛定位 算法(MonteCarlo localization，MCL)凭借稳定性与重定位成为现最为流 行的定位方案。

上述算法可以在周围环境特征丰富且智能巡检机器人行使平稳的情 况下给出最优位姿估计，但是，上述算法也存在一些缺陷，例如，智能巡 检机器人行进过程中因转弯角度大、行驶速度快、移动物体与透明物体干 扰而导致的误匹配等情况，又如，在开阔环境下，周围环境特征较少，也 会直接导致智能巡检机器人的估计位姿错误。

发明内容

本发明的目的旨在克服上述现有技术的缺陷，提高智能巡检机器人在 空旷环境、复杂环境下的定位精度。该发明目的是通过下述技术方案实现 的：

一种基于北斗导航系统的智能巡检机器人定位方法，其使用的定位系 统包括集成安装在智能巡检机器人的机体内或机体上的中央处理器、数 据转换模块、数据库、时钟模块、网关模块、信息显示模块、有线互联 网模块、北斗模块、编码器、惯性测量单元，还包括设置在智能巡检机 器人云台上的激光摄像仪；