[发明专利]基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统及方法，系统包括：ROS机器人管理单元、惯性测量单元、SLAM算法构图单元、目标检测单元、网络通信单元、自主导航单元；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。本申请通过深度学习技术来进行危险区域的巡检，以解决人工巡检中存在的消耗人力巨大、巡检速度慢等一系列的问题，能够保障工作人员的人身安全。

技术领域

本发明涉及人工智能与机器人技术领域，特别是涉及一种基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统及方法。

背景技术

随着人工智能和机器人技术快速发展，移动机器人在生产车间、物流仓库、变电站等场合的应用逐渐增加。由于机器人所处的工作环境较为复杂，其建图导航和运动控制的难度也相应增加。

当前，国内机器人巡检一直作为人工巡视的补充手段，与人工巡视同步开展，如变电站采用人工巡检的方式，一次至少花费2-3个小时，每次巡视至少两名运维人员，需要耗费大量的人力。巡检人员在设备巡检的过程中需要严格按照安全规程，及时发现、及时消除事故隐患。但是例如高压管道漏气、设备外形改变、声响异常这种渐变的物理现象，如果巡检人员没有及时发现，或发现处理不够及时，就会造成严重的事故。

智能移动机器人在自主性地执行外部任务时，往往需要自主导航系统或者定位技术的辅助，使得机器人能够根据系统地图提升移动至目的地，从而执行任务。然而对于目前常用的定位系统，例如GPS，在存在遮挡条件或者在室内执行任务时，往往会出现定位不准，无法识别区域位置等问题，这使得机器人在移动过程中无法正确地进行判断，很可能无法移动至目的地。

因此，机器人的定位与导航逐渐成为该领域研究的热点问题，解决该问题的关键是同时定位和地图构建(SimultaneousLocalization and Mapping，SLAM)技术。SLAM技术可以分为激光SLAM和视觉SLAM两大类，目前激光雷达SLAM在全向移动机器人平台上的应用还比较少见，存在较大的发展空间。

发明内容

本发明采用激光SLAM搭配视觉摄像头，解决室内环境的物体定位及地图构建问题，采用开源ROS机器人操作平台来设计智能小车的控制系统，具备易掌握，易修改，易控制以及功能可扩展性强等特点。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

基于目标检测和SLAM构图的智能巡检系统，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。