[发明专利]基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统及方法

权利要求书

1.基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统，其特征在于，包括：

ROS机器人管理单元：用于对各模块单元之间建立通讯机制，使各模块单元之间能够协调运行；

惯性测量单元：用于测得所述巡检机器人的加速度和位姿，以及坐标系的比例分量，并将所述比例分量转换到导航坐标系中，得到所述机器人在导航参考坐标系中的位置；

SLAM算法构图单元：用于实现对所述巡检机器人所处未知环境的2D地图构建；

目标检测单元：用于对所述巡检机器人捕获的图片经过目标检测算法处理后以视频的形式传送处理结果；

网络通信单元：用于与移动终端进行通信；

自主导航单元：根据ROS机器人管理单元结合惯性测量单元的加速度和位姿及坐标变换树、目标检测单元的实时检测结果、SLAM算法构图单元构建的地图和网络通信单元的控制信号，为所述巡检机器人输出目标位置及安全速度,使巡检机器人能够动态避障、规划路线、自主导航；

所述自主导航单元与所述ROS机器人管理单元连接，所述ROS机器人管理单元分别与所述惯性测量单元、SLAM算法构图单元、网络通信单元连接和所述目标检测单元连接。

2.根据权利要求1所述的基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统，其特征在于，所述ROS机器人管理单元包括若干巡检机器人，所述巡检机器人通过串口收到控制信息后，控制电机驱动电路对底盘进行驱动，完成机器人的机械移动，并搭载激光雷达结合所述SLAM算法构图单元对位置环境构建2D地图。

3.根据权利要求2所述的基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统，其特征在于，所述激光雷达通过激光三角测距技术，对所述激光雷达的测距核心进行顺时针旋转，用于实现对所述巡检机器人周围环境的扫描测距，获得周围环境的轮廓图。

4.根据权利要求3所述的基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统，其特征在于，所述惯性测量单元用于反馈巡检机器人的运动状态和位姿，将在加速度状态下测得的所述巡检机器人坐标系比例分量转换到导航坐标系中，得到坐标转换关系数据，基于积分求解比例方程，得到巡检机器人相对于地球的速度，在所述导航参考坐标系下，通过载体速度积分得到所述巡检机器人的位置。

5.根据权利要求4所述的基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统，其特征在于，所述SLAM算法构图单元通过开源的SLAM算法，利用所述激光雷达扫描数据和所述坐标转换关系数据，发布占据栅格地图数据，实现对所述巡检机器人所处未知环境的2D地图构建。

6.根据权利要求1所述的基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统，其特征在于，所述目标检测单元基于yolov4-tiny的目标检测模型，对所述巡检机器人捕获的图片经过目标检测算法处理后，用矩形框出目标在图片的位置以及显示其置信程度，并以视频的形式传送处理结果。

7.根据权利要求1所述的基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统，其特征在于，所述网络通信单元基于Flask微型Python web开发框架实现巡检机器人与移动终端的通信，其中所述巡检机器人与移动终端通信的内容包括目标检测视频流和控制信号。

8.根据权利要求1所述的基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统，其特征在于，所述自主导航单元还包括概率定位模块和路径规划模块，所述概率定位模块用于跟踪在已知地图中所述巡检机器人的位置，所述路径规划模块用于提供规划路径和代价地图，生成速度指令并发送至所述巡检机器人。

9.一种基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统的检测方法，其特征在于，包括：

S1、基于ROS机器人管理单元、惯性测量单元和SLAM算法构图单元，确定巡检机器人的位置并对未知环境构建2D地图；

S2、通过自主导航单元，确定所述巡检机器人在所述2D地图中的位置并进行路径规划，对标定点进行巡查；

S3、基于目标检测单元对所述巡检机器人采集到的图像进行处理，并以视频形式传输给网络通信单元；

S4、操作人员通过所述网络通信单元对所述巡检机器人进行控制，通过移动终端实时捕捉前方画面或者将巡检机器人建图结果传回移动终端，同时，操作人员能够使用移动终端上的虚拟摇杆控制巡检机器人的运动状态。