本申请实施例提供一种列车底检机器人底检控制方法、装置、机器人和存储介质，涉及机器人控制技术领域。该方法首先设定底检机器人的预设停车点位和预设停车点位下的底检机器人的机械臂的预设采集拍照点位；当底检机器人到达预设停车点位时，采集当前坑道信息和当前车底信息，并与预先采集的坑道模型和车底模型通过点云配准算法进行配准，以获取机械臂当前所在坑道和车底的空间变换矩阵RT；将坑道模型和车底模型经空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到机械臂的规划空间中，以获得机械臂基于避障的最优规划路径；根据预设采集拍照点位和最优规划路径，进行对列车的底检。通过本申请，大大提高了工作效率、时间成本和后续的维护成本。的维护成本。的维护成本。
【技术实现步骤摘要】
列车底检机器人底检控制方法、装置、机器人和存储介质
[0001]本申请涉及机器人控制
，具体地，涉及一种列车底检机器人底检控制方法、装置、机器人和存储介质。
技术介绍
[0002]当前，对列车底部进行检修一般通过人工检修、轨道式列车底检机器人检修或非轨道式列车底检机器人检修等方式。其中，底检机器人的检修环境是在列车底部的坑道内对列车进行检测。
[0003]非轨道式列车底检机器人是通过距离传感器进行实时地图构建和导航定位，到达指定停车点位。人工控制机器人到达列车底部检修位置，通过底部磁条记录当前底盘位置距离车头的距离，然后通过机械臂示教的方式，记录机械臂的运动轨迹生成工作文件。当列车再次到达检修点，由于列车每次在铁轨上停止的位置不同，底检机器人首先得通过人工方式移动到列车的头部，然后通过预先记录好的检修停车点位置，移动底检机器人底盘到达指定的位置，机械臂执行预先示教好的运动轨迹的工作文件，进行运动采集需要拍照的点位，保存对应点位的2D图片和3D点云信息，传送给算法进行列车不合格检修。
[0004]对于非轨道式的机器人，由于导航算法依赖IMU里程计、激光雷达等外部设备，受定位设备的标定误差、环境的影响，以及坑道路面不齐的平影响、小车底盘本身的计算误差等，最终的停车点位仍存在一定的偏移，无法保证精准的到达停车点位。机械臂如果按照人工示教的方式运行，因为误差导致的机械臂周围的环境和人工示教路径的环境不一致，极有可能发生碰撞。
技术实现思路
[0005]为了解决上述技术缺陷之一，本申请实施例中提供了一种列车底检机器人底检控制方法、装置、机器人和存储介质。
[0006]根据本申请实施例的第一个方面，提供了一种列车底检机器人底检控制方法，该方法包括：
[0007]设定底检机器人的预设停车点位和预设停车点位下的底检机器人的机械臂的预设采集拍照点位；
[0008]当底检机器人到达预设停车点位时，采集当前坑道信息和当前车底信息，并与预先采集的坑道模型和车底模型通过点云配准算法进行配准，以获取机械臂当前所在坑道和车底的空间变换矩阵RT；
[0009]将坑道模型和车底模型经空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到机械臂的规划空间中，以获得机械臂基于避障的最优规划路径；
[0010]根据预设采集拍照点位和最优规划路径，进行对列车的底检。
[0011]在本申请一个可选的实施例中，该方法中将坑道模型和车底模型经空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到机械臂的规划空间中，以获得机械臂基于避障的最优规
划路径的步骤进一步包括：
[0012]通过膨胀算法将车底模型进行膨胀，并将坑道模型和膨胀后的车底模型经空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到机械臂的规划空间中。
[0013]在本申请一个可选的实施例中，该方法中通过膨胀算法将车底模型进行膨胀的步骤进一步包括：
[0014]遍历车底模型的点云，对其中每个点进行点云体素滤波后，对每个点以该点为球心，以预设膨胀安全距离为半径，计算半径的球内的点云是否满足预设膨胀需求，若不满足，则随机生成点云以达到预设膨胀需求。
[0015]在本申请一个可选的实施例中，该方法中将坑道模型和车底模型经空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到机械臂的规划空间中，以获得机械臂基于避障的最优规划路径的步骤进一步包括：
[0016]在机械臂的规划空间中，判断非障碍区的位置，生成一个随机点，并进行生长；
[0017]生长包括：
[0018]以随机点为目标，遍历生长树上的现存节点，计算每个现存节点到随机点的距离，以筛选出最近点；
[0019]以最近点和随机点的连线为生长方向，从最近点向目标点生长并生成生长点，判断生长点是否与障碍物发生碰撞；若未发生碰撞，则将生长点添加到生长树上；若发生碰撞，则将生长点剔除；
[0020]完成生长点的添加或剔除后，生成新的随机点，并根据新的随机点进行生长，以获得最优规划路径。
[0021]在本申请一个可选的实施例中，该方法中生长进一步包括：生长的步长为固定值。
[0022]在本申请一个可选的实施例中，该方法中采集当前坑道信息和当前车底信息，与预先采集的坑道模型和车底模型通过点云配准算法进行配准的步骤进一步包括：
[0023]通过贪心的方式找到当前坑道信息和坑道模型、当前车底信息和车底模型两对点云上点的对应关系，并进一步计算旋转关系参数R和平移关系参数t，根据旋转关系参数R和平移关系参数t进行点云配准。
[0024]在本申请一个可选的实施例中，该方法中设定底检机器人的预设停车点位和预设停车点位下的底检机器人的机械臂的预设采集拍照点位的步骤进一步包括：
[0025]设定底检机器人的预设停车点位时，记录底检机器人的底盘相对于底检机器人的充电桩的位置，以进行预设停车点位的设定。
[0026]根据本申请实施例的第二个方面，提供了一种列车底检机器人底检控制装置，该装置包括预设点位设定模块、点云配准模块、避障路径规划模块和底检模块；其中，
[0027]预设点位设定模块，用于设定底检机器人的预设停车点位和预设停车点位下的底检机器人的机械臂的预设采集拍照点位；
[0028]点云配准模块，用于当底检机器人到达预设停车点位时，采集当前坑道信息和当前车底信息，并与预先采集的坑道模型和车底模型通过点云配准算法进行配准，以获取机械臂当前所在坑道和车底的空间变换矩阵RT；
[0029]避障路径规划模块，用于将坑道模型和车底模型经空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到机械臂的规划空间中，以获得机械臂基于避障的最优规划路径；
[0030]底检模块，用于根据预设采集拍照点位和最优规划路径，进行对列车的底检。
[0031]根据本申请实施例的第三个方面，提供了一种底检机器人，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，计算机程序存储在存储器中，并被配置为由处理器执行以实现如本申请实施例的第一个方面任一项方法的步骤。
[0032]根据本申请实施例的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；计算机程序被处理器执行以实现如本申请实施例的第一个方面任一项方法的步骤。
[0033]采用本申请实施例中提供的列车底检机器人底检控制方法，具有以下有益效果：
[0034]1、通过本申请的方法，对于非轨道式机器人来说，后期采集过程中不需要人工移动机器人，机器人的灵活性大大提升，可活动范围不在受限于铁轨，理论上可在整个车间进行作业。大大提高了工作效率、时间成本和后续的维护成本；
[0035]2、通过本申请的方法，可以使得非轨道式的机器人在复杂的环境下以安全距离工作，可以让机械臂在复杂的环境下安全自由的运动。不需要人工干预，大大提高了劳动力成本和时间成本。
附图说明
[0036]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种列车底检机器人底检控制方法，其特征在于，包括：设定底检机器人的预设停车点位和所述预设停车点位下的所述底检机器人的机械臂的预设采集拍照点位；当所述底检机器人到达所述预设停车点位时，采集当前坑道信息和当前车底信息，并与预先采集的坑道模型和车底模型通过点云配准算法进行配准，以获取所述机械臂当前所在坑道和车底的空间变换矩阵RT；将所述坑道模型和所述车底模型经所述空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到所述机械臂的规划空间中，以获得所述机械臂基于避障的最优规划路径；根据所述预设采集拍照点位和所述最优规划路径，进行对列车的底检。2.根据权利要求1所述的列车底检机器人底检控制方法，其特征在于，将所述坑道模型和所述车底模型经所述空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到所述机械臂的规划空间中，以获得所述机械臂基于避障的最优规划路径的步骤进一步包括：通过膨胀算法将所述车底模型进行膨胀，并将所述坑道模型和膨胀后的所述车底模型经所述空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到所述机械臂的规划空间中。3.根据权利要求2所述的列车底检机器人底检控制方法，其特征在于，通过膨胀算法将所述车底模型进行膨胀的步骤进一步包括：遍历所述车底模型的点云，对其中每个点进行点云体素滤波后，对所述每个点以该点为球心，以预设膨胀安全距离为半径，计算所述半径的球内的所述点云是否满足预设膨胀需求，若不满足，则随机生成点云以达到所述预设膨胀需求。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的列车底检机器人底检控制方法，其特征在于，将所述坑道模型和所述车底模型经所述空间变换矩阵RT并通过三维空间网格形式加载到所述机械臂的规划空间中，以获得所述机械臂基于避障的最优规划路径的步骤进一步包括：在所述机械臂的规划空间中，判断非障碍区的位置，生成一个随机点，并进行生长；所述生长包括：以所述随机点为目标，遍历生长树上的现存节点，计算每个所述现存节点到所述随机点的距离，以筛选出最近点；以所述最近点和所述随机点的连线为生长方向，从所述最近点向目标点生长并生成生长点，判断所述生长点是否与障碍物发生碰撞；若未发生碰撞，则将所述生长点添加到所述生长树上；若发生碰撞，则将所述生长点剔除；完成所述生长点的添加或剔除后，生成新...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵勇，李栋梁，龚月，
申请(专利权)人：北京格灵深瞳信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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