一种智能机器人两栖式作业方法与流程

1.本发明属于智能机器人水下作业领域，具体涉及水陆两栖智能机器人水下遍历作业。


背景技术：

2.近年来，海洋在经济发展和国防安全方面地位越发突出，海洋与陆地衔接的浅滩带也成为科学研究、技术开发等方面的重点关注区域之一，具有自主作业能力的水陆两栖智能机器人作为一种较为实用的浅滩作业机器人，在水下搜索、资源勘测、渔业养殖、军事、水下安保监测等任务中应用前景广泛。其中，如何实现智能机器人自主遍历搜索作业，对自主作业能力开发至关重要。
3.水下机器人包括水下有线遥控机器人rov和智能水下机器人auv，研究方向以无人化为主，使其可在高危险、低可见度等水域环境下工作，目前国内较为成熟的水下机器人技术应用仍停留在有线遥控阶段，但沉重的线缆降低了水下机器人的便携性和应用体验。
4.水下机器人的关键技术一般分为7类，分别为设计制造技术、能源系统、推进技术、水下通信技术、水下导航定位技术、环境感知技术、自动与智能技术。水下的无线通信技术主要包括水声通信、水下光通信，水声通信设备体积重量大，数据传输速率低，光通信水下吸收和散射严重，水下通信技术是目前制约智能水下机器人发展的瓶颈之一。水下导航定位技术分为基于外部信息的导航和基于自身传感器的导航两类，基于外部信息的导航需要预先设置基站、应答器等基础设施，基于自身传感器的导航在精度、可靠性方面存在不足。
5.所述智能机器人是一种作业于拍岸浪区和甚浅水区的自主式水下或水陆两栖机器人，具有体积小、能耗低、行动灵活等特点。智能机器人实现自主遍历搜索作业，定位导航是基础，浅滩海域环境特征复杂，水下环境gnss定位信号传输受限，基于imu等传感器的惯性定位误差随时间累积，水声设备、光纤陀螺和多普勒设备体积重量较大，浮标天线易受风浪影响随机漂移且天线牵扯、缠绕等破坏机器人运动特征，因此，水下定位导航问题仍然是智能机器人水下作业面临的主要技术挑战之一。


技术实现要素：

6.为了解决智能机器人浅滩海域遍历搜索作业任务中，因水下信号传输受限带来的定位、通信问题，本发明提出了一种两栖式水下作业方法，将组合定位方法与智能机器人浅滩作业运动过程相结合，满足机器人水下遍历、搜索等作业的需求。
7.本发明还提出一种智能机器人浅滩作业水下运动方法。
8.一种智能机器人两栖式水下作业方法，所述智能机器人搭载gnss定位系统，可提供高精度的三维位置、速度和精确时钟等导航信息。
9.进一步地，所述智能机器人搭载imu、地磁传感器、深度计，可获得作业过程角速度、加速度、倾角、航向、水下深度等数据信息。
10.进一步地，所述智能机器人搭载搜索作业工具系统，如：前向、侧向声纳等设备，并
搭配与遍历需求相适应的运动控制系统。
11.所述两栖式作业方法主要包括三个阶段：机器人作业初始化、水下遍历作业阶段和水面信息更新阶段，具体如下：
12.步骤1：智能机器人开机启动，进入机器人作业初始化阶段，该阶段在陆地或水面上进行，主要完成三个方面的初始化：(1)机器人获得必要的传感器定位信息，包括但不限于gnss精确定位、机器人姿态信息、航向信息等；(2)机器人与上位机或其他机器人组网通信，通过网络报告本机状态信息、获取指令信息；(3)作业参数初始化，包括确定运动模式、水平路径、下潜深度、周期时间、周期路径、运行速度等。
13.步骤2：准备就绪后，智能机器人进入水下遍历作业阶段，本阶段机器人完成如下任务：(1)机器人按照预设运动模式行进，期间依据深度计、imu、地磁传感器等惯性测量单元获取实时状态信息，解算位置、姿态信息。(2)机器人运动的同时，作业工具系统进行水下遍历作业。
14.步骤3：当机器人在水下遍历一段时间后，机器人进入水面信息更新阶段，具体任务为：
15.(1)接入通信网络，完成数据交换；(2)接收gnss信号，进行位置校准；(3)依据预设参数以及实际运行时间、gnss定位、惯性定位等数据信息，反馈修订机器人运行模型、初始参数等。
16.决定步骤3遍历时间的因素包括但不限于：惯导累积误差达到最大误差界限；规定的最大通信时长已到。
17.从智能机器人第一次进入水下遍历作业到回到水面完成信息更新，机器人完成了首个两栖式作业周期。
18.如果作业没有完成，机器人再次进入水下遍历作业阶段，开始新的两栖式作业周期。重复步骤2和步骤3。
19.机器人按照上述周期交替往复，在水下区域依托惯性定位导航开展作业，在水面区域接收水上信号，进行精确定位和通信，直至完成区域遍历要求。
20.机器人水下遍历运动模式依据作业工具系统配置、运动控制、遍历需求、水下环境特征等进行设定，包括但不限于模拟正弦波、折线等周期运动曲线。
21.有益效果：
22.本发明提供一种智能机器人作业方法，将高精度gnss定位与惯性导航相结合，在保持水陆两栖智能机器人自主灵活性的基础上，满足机器人作业需求。
23.本发明提供一种智能机器人作业运动方法，将水平路径与垂直运动相结合，循环往复，实现机器人周期组网通信和立体遍历方式，满足机器人作业通信需求。
24.本发明将智能机器人作业定位、通信和运动策略有机结合，实现一种浅滩海域水下遍历作业方法。
25.所述智能机器人配置传感器说明如下：
26.gnss：全球卫星导航系统。
27.imu：惯性测量单元，测量物品三轴角速率以及加速度，并以此解算出物体导航坐标系下姿态角度、三维速度信息。
28.地磁传感器：检测地球磁力的传感器，也被称为“电子罗盘”，可以通过检测地磁来
检测方向。
29.深度计：测量机器人水下垂直方向深度的传感器。
附图说明
30.图1为本发明提供的一种智能机器人两栖式作业方法流程图。
31.图2为本发明提供的一种智能机器人作业初始化示意图。
32.图3、图4为本发明提供的一种智能机器人运动轨迹主视图示例。
33.图5、图6为本发明提供的一种智能机器人运动轨迹俯视图示例。
具体实施方式
34.本发明为一种水陆两栖智能机器人两栖式作业方法，下面结合附图对本发明的实施例进行阐述，对具体实施方式作进一步说明。
35.图1为智能机器人两栖式作业方法流程图，从作业开始到作业结束至少包括三个阶段：智能机器人(001)作业初始化、水下遍历作业阶段和水面信息更新阶段，其中水下遍历作业阶段和水面信息更新阶段组成一个两栖式作业周期，如果作业没有完成，则重复作业周期，直到作业完成。
36.图2为智能机器人作业初始化示意图，智能机器人(001)通过组合定位系统、网络通信，获取自身初始位置、水平路径、运动模式等信息，从而确定作业过程不同时间水平、垂直方向速度。
37.图3、图4为智能机器人作业运动轨迹主视图示例，图3智能机器人(001)纵切面运动模式为正弦波，图4智能机器人(001)纵切面运动模式为折线，通过控制不同深度水平、垂直方向速度比实现。
38.图5、图6为智能机器人作业运动轨迹俯视图示例，图5智能机器人(001)俯视运动为牛耕式，图6智能机器人(001)俯视运动为螺旋式，通过智能机器人作业路径规划确定。
39.智能机器人初始化，设置周期作业时间阈值t
max
,惯性定位可信时长t及最大偏移量l，运动模式m0,最大遍历深度h0，最小遍历深度h1，唤醒深度hg,水平路径path,周期步长step,预设为m0模式下遍历深度h0运行80％可信时长t的理论运动距离，目标点偏移offset，初始为0。
40.gnss位置标定位置[latgnss,longnss]、海拔信息。
[0041]
imu、地磁传感器标定姿态信息、航向角θ。
[0042]
组网模块联网，与上位机或其他组网设备进行信息交互。
[0043]
机器人开始遍历作业执行阶段，按照预设模式运动，作业工具系统开启。
[0044]
机器人水下作业依托传感器数据，解算获取机器人位置[latsins,lonsins]、姿态、航向等信息。
[0045]
机器人作业周期内包括下潜和上浮两个过程，当深度h>hg，组网模块、gnss系统进入休眠状态，当深度h<hg,组网模块、gnss系统开始唤醒，进行组网和搜星定位。
[0046]
当深度h<h1同时机器人完成gnss定位[latgnss,longnss]，周期遍历作业结束，保存惯性定位[latsins,lonsins]、运行时间等状态信息，判断是否达到整体作业完成标准，如果是，则作业结束，否则，机器人进入作业准备阶段。
[0047]
作业准备阶段开始，进行参数初始化,确定运动模式m0,最大遍历深度h0，水平路径path。
[0048]
imu、地磁传感器标定姿态信息、航向角θ。
[0049]
将gnss定位结果在path方向作投影，作为上一周期实际步长，将预设步长和实际步长按一定比例求和，作为下一周期预设步长step；
[0050]
根据惯性定位与gnss定位在path垂直方向的投影，作为误差预测并确定一定比例的目标点偏移量offset。
[0051]
作业准备完毕后，继续两栖式周期遍历，直至达到遍历作业结束标准，退出作业。
[0052]
本发明列举运动模式是对垂直切面的运动的形象化表述，可根据水下遍历重点和运行精度要求，对运行参数和路径形式作出相应的调整和变形，但这些相应的改变都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。