申请/专利权人：常州工程职业技术学院

申请日：2021-06-10

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113589685B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.11.19#实质审查的生效;2021.11.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的挪车机器人控制系统及其方法，其针对挪车机器人运动控制场合，用于控制其准确且快速地到达指定车辆底盘中心位置。所述控制方法首先建立挪车机器人控制系统与差速运动模型，然后建立地图模型与规划路径，并采用pure‑pursuit跟踪路径到达车辆底盘下方，之后采集RGB相机与二维激光雷达获取图像与点云信息，根据所述车辆中心定位网络输出准确的中心位置坐标，应用差速PID点到点位置跟踪算法控制机器人到达指定位置，从而实现挪车机器人的准确定位。

主权项：1.一种基于深度神经网络的挪车机器人控制方法，其特征在于步骤包括：1根据挪车机器人实现功能，建立机器人整体控制系统与机器人运动数学模型；2基于机器人操作系统中Move_base软件包，采集二维激光雷达点云信息，规划机器人到车辆的路径，并采用pure-pursuit算法跟踪路径，实现机器人导航功能；3机器人到达车辆下方后，采集RGB相机彩色图像与激光雷达点云信息，通过车辆中心提取神经网络，获取车辆正中心的坐标信息；4根据车辆中心坐标信息，采取点对点PID算法控制机器人准确到达车辆下方正中心位置；所述机器人导航功能基于机器人操作系统中Move_base软件包，采用pure-pursuit算法跟踪路径，所述机器人导航功能首先采用gmapping包构建二维地图，然后基于蒙特卡洛定位方法估计机器人在二维地图中的位置和姿态，并通过A※算法进行全局路径规划与本地实时规划，最后采用pure-pursuit算法跟踪路径，所述pure-pursuit算法是一种用几何关系确定曲率的方法，该曲率将驱动车辆到达选定的路径点，即为目标点，该目标点是轨迹上与当前车辆位置偏离一个视距ld的点；车辆中心点按照一定的转弯半径r行驶抵达预瞄点，然后根据ld，转弯半径r，车辆坐标系下预瞄点的朝向角α之间的几何关系来确定前轮转角；根据上述几何关系，得出底盘瞬时曲率 根据该曲率，将底盘中心速度分解为两轮速度，从而使底盘实时跟踪路径，到达车辆下方位置；所述挪车机器人使用差速履带式底盘，建立其运动学模型表示为 式中，x,y为大地坐标系下的机器人坐标，θ为机器人姿态角，vl为左轮速度，vr为右轮速度，l为左右轮间距；所述车辆中心提取神经网络采用卷积神经网络提取RGB彩色图像与点云特征信息，输出车辆正中心位置坐标；所述车辆中心提取神经网络输入二维点云彩色图像信息，经过卷积层提取特征，检测图片中轮胎所在位置，输出轮胎瞄框在图像上的坐标，并结合激光雷达点云信息，将提取轮胎图像坐标与点云输入全连接层，训练网络，从而输出车辆中心坐标；所述点对点PID算法准确控制机器人运动到车辆正中心位置，所述点对点PID算法以传统单输入单输出PID控制算法为基础，控制机器人由当前点移动到指定目标点，其核心是令机器人在控制器作用下持续地朝向目标点运动，针对差速移动底盘二输入三输出的数学模型，底盘实时位姿为[xt,yt,θt]，目标位置为[xG,yG,θG]，设定机器与目标点间实时的距离差为 式中e1为距离差，将e1作为PID控制算法的输入，PID控制算法的输出为线速度vc，即距离决定速度，距离远速度大，距离近速度小；设定实时角度差为 式中e2为角度差，将e2作为PID控制算法的输入，PID控制算法的输出为角速度ωc，即偏角误差决定转速，正偏左转，负偏右转；偏多转快，偏少转慢，根据上述公式得出底盘中心线速度与角速度后，根据运动学模型，解出所需的左右轮转速，控制底盘跟踪相应轨迹；上述步骤应用于一种基于深度神经网络的挪车机器人控制系统，包括单片机和工控机，所述单片机与工控机双向连接，所述单片机分别与行走电机和回转与抬升电机双向连接，所述工控机分别与RGB彩色相机、超声波传感器、遥控器和激光雷达双向连接；以工控机与单片机作为整个系统的主控部分，采用激光雷达与RGB彩色相机感知外界信息，单片机作为机器人的动力控制器，工控机处理各传感器数据，运行相应算法，并通过串口与单片机发送和接收数据，互相协同工作，完成对应的任务。

全文数据：

权利要求：

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