[發明專利]智能室外機器人及其機器人系統與控制方法

在審

• 申請號: 201610054884.8
• 申請日: 2016-01-27
• 公開（公告）號: CN105759815A
• 公開（公告）日: 2016-07-13
• 發明（設計）人: 陳越凡
• 申請（專利權）人: 邦鼓思電子科技（上海）有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G01S19/49;G01C21/16;G01C21/00
• 代理公司: 上海碩力知識產權代理事務所 31251
• 代理人: 王法男

技術領域

本發明涉及一種室外機器人及其機器人系統與控制方法，尤其涉及室外機器人的實時定位，實時涉及和處理路徑和障礙。

背景技術

機器人在室外運用已經相當普遍，但主要運用則仍然比較低端，無法智能控制和導航。隨著大規模智能硬件的誕生，人工智能已經逐漸成為趨勢。因而機器人也開始進入家庭生活。但市面上精確定位控制的機器人比較少，主要原因為高精度的儀器成本比較高，如激光定位器。成本低的設備精度比較低，如GPS接收器。通常民用級別都采用GPS接收器，機器人的運用上可以說效果比較差，一般精度在1米左右，無法有效的運行機器人控制系統以及規劃系統。

例如，GPS全球定位系統(GlobalPositioningSystem)是美國國防部研制和維護的中距離圓型軌道衛星導航系統。它可以為地球表面絕大部分地區(98％)提供準確的定位、測速和高精度的時間標準。全球定位系統可滿足位于全球任何地方或近地空間的軍事用戶連續精確的確定三維位置、三維運動和時間的需要。該系統包括太空中的24顆GPS衛星；地面上1個主控站、3個數據注入站和5個監測站及作為用戶端的GPS接收機。最少只需其中4顆衛星，就能迅速確定用戶端在地球上所處的位置及海拔高度；所能收聯接到的衛星數越多，解碼出來的位置就越精確。基于此GPS技術，機器人實時性會較差，定位精度也不高，且有環境場景限制，此時機器人要達到智能化還有很多差距。

此外，隨著衛星定位技術的快速發展，人們對機器人的快速高精度位置數據的需求也日益強烈。而目前使用最為廣泛的高精度定位技術就是RTK(實時動態定位：Real-TimeKinematic)，RTK技術的關鍵在于使用了定位技術的載波相位觀測量，并利用了參考站和移動站之間觀測誤差的空間相關性，通過差分的方式除去移動站觀測數據中的大部分誤差，從而實現高精度(分米甚至厘米級)的定位。

業界的定位系統已經有了長足的發展，GNSS(全球導航衛星系統：GlobalNavigationSatelliteSystem)，泛指所有的衛星導航系統，包括全球的、區域的和增強的，如美國的GPS、俄羅斯的Glonass、歐洲的Galileo、中國的北斗衛星導航系統，以及相關的增強系統，如美國的WAAS(廣域增強系統)、歐洲的EGNOS(歐洲靜地導航重疊系統)和日本的MSAS(多功能運輸衛星增強系統)等，還涵蓋在建和以后要建設的其他衛星導航系統。

遺憾的是，針對室外機器人，業界并未將定位技術擴展至全GNSS，精度較差，無法滿足實際的使用需求。

發明內容

本發明旨在克服現有低成本定位技術的精度限制，用現有GPS-RTK技術擴展運用到GLONASS、GALILEO與BEIDO等GNSS系統，提供高精度的路徑規劃和智能壁障等定位操作。

為了達成上述目的，提供了一種智能室外機器人，包括：運動機構，用于使得所述機器人進行物理運動；傳感機構，用于感測所述機器人的當前位置，包括GNSS接收器，慣性傳感器，無線收發模塊，及里程計，其通過所述GNSS接收器，慣性傳感器，及/或里程計測得所述當前位置，并通過所述無線收發模塊發送基于所述當前位置的當前位置數據及/或接收控制命令；控制機構，其根據所述控制命令控制所述運動機構運動從而使得所述機器人移動至目標位置；以及電源管理模塊，其為所述機器人的各個機構供電。

本發明的另一方面為一種智能室外機器人系統，包括：智能室外機器人；及參考基站，所述參考基站從所述機器人獲得所述機器人的當前位置數據，并根據所述參考基站的參考位置數據發出控制命令，從而使得所述機器人根據所述參考位置數據進行定位。

一些實施例中，所述參考基站包括：GNSS接收器，其根據GNSS衛星數據采樣得到參考基站GNSS數據；無線收發模塊，其將所述參考基站GNSS數據發送至所述機器人，并從所述智能機器人接收所述當前位置數據；處理單元，其控制數據接收并且對所述當前位置數據和所述GNSS數據進行計算，以規劃所述機器人的定位。

本發明的再一方面為一種智能室外機器人系統的控制方法，包括如下步驟：(1)所述機器人發送當前位置數據至所述參考基站，所述參考基站由所述無線收發模塊接收；(2)所述處理單元處理所述機器人的當前位置數據，給出定位命令；且(3)所述參考基站通過所述無線收發模塊發送所述下一步運行狀態和命令至所述機器人。

一些實施例中，步驟(1)，中所述控制機構先使用慣性傳感器與馬達里程計套入卡爾曼濾波器計算并估算所述當前位置以獲得初始當前位置數據。