一种基于SLAM架构的节能型水下机器人探测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于SLAM架构的节能型水下机器人探测方法及系统，包括基于时变方向场的三维场景扫描，对目标场景进行分割重建；针对较为关键的识别目标，利用机械手臂进行交互，进一步收集信息；在物体识别的价值函数和回环检测模块的指导下，水下机器人进行物体引导式扫描的同时，可以确保路线规划的合理性；最后收集太阳能将其转换为电能的方式，可以实现机器人的远程巡航。本发明专利技术以时变方向场代替向量场的方法，有效减少航行边界线奇异点的干扰，使航行器姿态调整更加顺利；基于物体识别的价值函数以及闭环检测模块则可以使机器人进行物体引导式扫描时，收集航行数据，定期校正航行轨迹，能够大幅提高物体识别的准确性。能够大幅提高物体识别的准确性。能够大幅提高物体识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SLAM架构的节能型水下机器人探测方法及系统


[0001]本专利技术属于人工智能及路径规划领域，具体涉及一种基于SLAM架构的节能型水下机器人探测方法及系统。

技术介绍

[0002]迫于对海洋的开发利用形势，水下机器人的需求也大为增加。随着人们的探测需求不断增加，机器人也普遍存在图像处理不够清晰，导航技术不够成熟，航行累积误差不能很好消除，水下航行时间不能满足任务需求等问题。
[0003]当今基于向量场的机器人的自动导航方式已有很多，其缺点在如今的水下导航领域较为突出：(1)因为向量场自带的朝向，使得机器人在行进路线中会产生二义性，也会产生更多的奇异点，过多的奇异点则会使所扫描场景无法形成一个拓扑结构，也就相对更难实现机器人的全局导航；(2)向量场并非二阶连续场，这会使得综合计算后得到的路径不够平滑，进而会使机器人在水下行进过程中不免发生方向突变，给导航定位带来巨大误差。
[0004]机器人在定位构图过程中，采用的大都仍是卡尔曼滤波器的数学模型，机器人可看作一个位姿的序列，地图则是一个路标的集合。这种基于卡尔曼滤波器的数学建模，其前提条件中的线性滤波假设，导致其必须要存储协方差矩阵，否则无法进行收敛，这会给处理器带来很大的资源消耗，而且水下环境是一个动态环境，一些路标会随时间发生改变，这种模型便显得愈加不适合。其次随着科技的发展，传感器在不断更新，如何使得新兴传感器能够很好适用于相对成熟的SLAM架构，便又是一个亟待解决的问题，例如新兴传感器的安装方式，以及实时图像传输方式等。
[0005]为了实现机器人的主动物体识别功能，目前采用的大都是字典训练法，其中训练分类器需要花费大量的时间，不仅要求机器人能够记住纷杂繁多的物体，而且水下特殊环境中的地理局限性和最佳观测点的选取都会使物体的识别过程愈加困难，甚至难以进行。为了解决上述问题，可以有针对性地获取每帧图像中的关键信息，挑选每帧图像中可利用信息较多的物体进行识别，由此可以有效减少处理器的工作量，进而减少芯片的功耗。
[0006]水下导航过程中图像的噪声问题也较为突出，导航器材中的惯性测量设备以及渐进式的匹配方式，都会使噪声累积，当帧与帧之间的误差累积到一定值后，也就使原来所谓的导航失去了实际意义。而且水下高压低温的特殊环境，地理状况复杂，光线偏暗，图像模糊，且色调主要为蓝绿色，有各种水下生物，浮游物体，以及产生的散射光，都会对成像产生干扰。这针对机器人的自身素质方面，又是一个不小的难题。
[0007]机器人水下作业时间宝贵，而传统的机器人需要返回基站来进行能源的补充，建立海中能源基站的成本偏高，加之在来回的路径上也会消耗机器人一部分能源，缩减了机器人可供水下作业的时间。且此种机器人尤其不适合离岸较远，工期较长的工作。为了减小来回路途上能源的消耗，可以在机器人顶部安装光伏电池板，从而延长机器人的工作时间。
[0008]近些年来，人们对生态环境的保护意识尤为警惕，对节能型海洋探测器的要求便有所提高，希望做到节能减排的同时，尽可能帮助海洋提高碳汇能力。

技术实现思路

[0009]专利技术目的：为了解决机器人的航行时间较短，巡航曲线不够平滑的问题，同时达到物体引导式扫描，节能减排，保护水面及水下环境的目的，本专利技术提供了一种基于SLAM架构的节能型水下机器人系统及探索方法。
[0010]技术方案：本专利技术提供一种基于SLAM架构的节能型水下机器人探测方法，具体包括以下步骤：
[0011](1)水下机器人利用姿态传感器获取自身定位的同时，对场景中三维数据进行收集并进行场景搭建；
[0012](2)水下机器人对收集到的水下画面进行图像处理，并调用预先导入的物体数据库模型对场景中的物体进行主动识别；
[0013](3)综合物体识别的环境和时间因素，并基于价值函数和回环检测算法，水下机器人计算出一条耗费能源和时间相对较少，对机器损伤较小，收获信息较多的路径，实现物体引导式扫描；
[0014](4)当水下机器人检测到自身能源不足时，即刻保存自身工作数据，上行到水面，打开光伏电池板，将吸收的太阳能转换为电能，为自身充能。
[0015]进一步地，所述步骤(1)包括以下步骤：
[0016](11)调用水下机器人的视觉传感器对所处环境进行探测，并将感知到的实时画面传输至中央处理器，处理器对导入的实时数据进行利用，对所处三维场景进行初步构建；
[0017](12)对构建的三维场景进行投影，以投影边界为约束，计算三维场景的方向场的分割熵与重建熵，进一步将构建的三维场景完善。
[0018]进一步地，所述步骤(2)包括以下步骤：
[0019](21)在描述三维场景方向场的点云图中，针对其中稠密或者模糊不清的地方，调用机器人手臂对该区域进行交互式触摸，以确定探测物表面的具体情况；
[0020](22)中央处理器对收集到的物体进行分类；所述收集到的物体包括路标、障碍物、海底生物及目标物；
[0021](23)水下机器人对目标物进行主动观测，对物体进行分类，确定物体的名称、尺寸等外在特征，使水下场景的显示更加直观，并将以数据库的形式将物体信息归档。
[0022]进一步地，所述步骤(3)包括以下步骤：
[0023](31)利用场景扫描中路标在运动图像中分布的稀疏性，对每帧图像的处理过程进行优化，探测摄像头随时比较前后两帧图像之间的差异，记录水下机器人的位移大小，并利用本体感受传感器和环境感知传感器，实现对本体位姿估计和外部环境位姿估计；中央处理器实时通过对前后关键帧之间的图像进行对比，将最近点进行迭代，提取图像特征，再而匹配，最后对匹配后的图像进行错误剔除；
[0024](32)根据物体识别价值函数的大小，即点云图中单片点云与独立物体的匹配程度和该物体在机器人视野中的显著程度，来确定场景中各物体的扫描次序，以初步确定一条航行路线；
[0025](33)中央处理器基于回环检测算法，在水下机器人按路线巡航的同时，对此时场景与先前场景进行对比扫描，若检测到该帧画面与先前某帧画面吻合度很高，并根据所记录路线来判断此处是否为航行经过点，若确实为航行经过点，则以此点为出发点进行扫描；
同时在路标间增加局部回环，使相邻帧之间添加约束。
[0026]进一步地，所述步骤(4)包括以下步骤：
[0027](41)当电量探测器显示电量不足时，主动发出预警信号，水下机器人开启节能模式，并快速将自身工作数据传输至存储器；
[0028](42)水下机器人启动升力机，上浮至水面，打开安全气垫和光伏电池板，通过漂浮在水面吸收太阳能，进而转换为电能的方式，为自身后续航行补充能源。
[0029]进一步地，步骤(4)所述的光伏电池板密封于由防腐材料制作的密封盒中。
[0030]本专利技术还提供一种基于SLAM架构的节能型水下机器人探测系统，包括传感器模块、中央处理器模块、电源模块、存储器模块、服务器模块、外部设备；所述传感器模块负责收集水下机器人所处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SLAM架构的节能型水下机器人探测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)水下机器人利用姿态传感器获取自身定位的同时，对场景中三维数据进行收集并进行场景搭建；(2)水下机器人对收集到的水下画面进行图像处理，并调用预先导入的物体数据库模型对场景中的物体进行主动识别；(3)综合物体识别的环境和时间因素，并基于价值函数和回环检测算法，水下机器人计算出一条耗费能源和时间相对较少，对机器损伤较小，收获信息较多的路径，实现物体引导式扫描；(4)当水下机器人检测到自身能源不足时，即刻保存自身工作数据，上行到水面，打开光伏电池板，将吸收的太阳能转换为电能，为自身充能。2.根据权利要求1所述的基于SLAM架构的节能型水下机器人探测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：(11)调用水下机器人的视觉传感器对所处环境进行探测，并将感知到的实时画面传输至中央处理器，处理器对导入的实时数据进行利用，对所处三维场景进行初步构建；(12)对构建的三维场景进行投影，以投影边界为约束，计算三维场景的方向场的分割熵与重建熵，进一步将构建的三维场景完善。3.根据权利要求1所述的基于SLAM架构的节能型水下机器人探测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤：(21)在描述三维场景方向场的点云图中，针对其中稠密或者模糊不清的地方，调用机器人手臂对该区域进行交互式触摸，以确定探测物表面的具体情况；(22)中央处理器对收集到的物体进行分类；所述收集到的物体包括路标、障碍物、海底生物及目标物；(23)水下机器人对目标物进行主动观测，对物体进行分类，确定物体的名称、尺寸等外在特征，使水下场景的显示更加直观，并将以数据库的形式将物体信息归档。4.根据权利要求1所述的基于SLAM架构的节能型水下机器人探测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括以下步骤：(31)利用场景扫描中路标在运动图像中分布的稀疏性，对每帧图像的处理过程进行优化，探测摄像头随时比较前后两帧图像之间的差异，记录水下机器人的位移大小，并利用本体感受传感器和环境感知传感器，实现对本体位姿估计和外部环境位姿估计；中央处理器实时通过对前后关键帧之间的图像进行对比，将最近点进行迭代，提取图像特征，再而匹配，最后对匹配后的图像进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄浩乾，李凯，王冰，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：