林〓欢
                                     (亿嘉和科技股份有限公司，江苏 南京〓210012)
摘要：针对变电站稀疏环境下智能巡检机器人易丢失定位并迷路的问题，提出了一种基于里程计的巡检机器人定位恢复方法。该方法采用行走回溯法来解决定位丢失的问题。系统在确定定位丢失后，触发定位恢复流程，使机器人逐步回退到里程计中记录的位置点，在回退过程中利用周期纠正流程对机器人进行速度控制，提高定位恢复的几率。实验结果显示，该方法能顺利完成定位恢复，保障机器人的续航能力，并具有较好的鲁棒性。
关键词：〖里程计；巡检机器人；定位丢失；定位恢复
中图分类号：TP24〓文献标识码：A〓文章编号：2095-509X(2018)07-0050-05

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    传统变电站的巡检由专门巡检人员完成，但由于主观因素的存在，会导致对检测标准的理解发生偏差，进而影响到检测质量。近年来，智能巡检机器人实现了对室外变电站全时段、全方位、全自主的巡检，机器人通过对采集到的图像进行视觉分析，能及时地发现变电站设备存在的隐患，从而为智能变电站提供创新性的技术检测手段和全方位的安全保障。定位导航是巡检机器人最底层的技术，同时也是核心、关键。在已知精确初始定位的前提下，确定巡检机器人在移动过程中的实时位置并由此规划运动轨迹，已经成为当前自主式移动机器人研究领域的关键问题。巡检机器人的定位不丢失，能够顺利导航并且返回充电，是室外机器人持续稳定运行的保障。
    智能巡检机器人采用激光定位扫描的方式辅助机器人进行行走控制。但是在实际运行中，激光定位方式会受到变电站真实环境变化等因素的影响，造成机器人稳定性的降低。同时，当路段环境较为相似、便于机器人记忆的参照物较少时，机器人容易出现迷路的情况，并且有一定几率丢失定位，进而造成机器人无法行走，直至电量耗尽，很大程度上影响了机器人运行的续航能力及稳定性，并增加了用户的运营维护成本，因此需要对巡检机器人进行定位恢复。
    目前大部分研究都是关注对实时定位算法的改进，但由于系统误差的存在，定位丢失不可避免，因此需要提出新的定位恢复方法。王炜通过建立粒子滤波观测模型，并与实际环境模型比较，用修正粒子滤波的方法实现了定位恢复，但是该方法所需模型复杂，计算量大。薛瑞范采用“双编码器+陀螺仪”实现了自身航迹推算的定位恢复功能，但成本较高，所采用的卡尔曼滤波组合较为复杂。伊星星基于外观的位置辨识算法，通过词袋模型实现了系统的回环检测，从而纠正增量式系统的漂移误差，但是同样存在模型复杂，不利于实际使用的问题。
   针对上述定位恢复模型复杂、计算量大、无法适应动态环境变化等问题，本文提出了基于里程计的巡检机器人定位恢复方法，主要依靠记录机器人行走距离的里程计数据，同时为了控制机器人以平稳的速度回退到里程计中记录的位置点，采用了周期纠正流程。该方法对提高定位精度、保障机器人的续航能力有非常重要的意义。

1〓巡检机器人里程计模型
   里程计模型采用光电编码器来获得当前时刻巡检机器人在地图坐标系下的位姿。通常情况下，光电编码器安装在机器人的两个差速主动轮上，随车轮同步转动。
通过光电编码器的检测，可以得到主动轮在Δt时间内转过的弧度，从而计算出机器人车轮.....


基金项目：南京市高端人才团队引进计划（10085048）
作者简介：林欢（1987—），男，广东汕头人，亿嘉和科技股份有限公司高级软件开发工程师，博士，主要研究方向为人工智能、机器视觉、移动机器人导航。

（文章来源《机械设计与制造工程》杂志如需详细资料请联系江苏机械门户网客服QQ:2980918915,电话025-83726289）

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