一种基于粒子滤波算法校正巡检机器人的巡检点的方法与流程

1.本发明属于智能计算技术领域，涉及一种基于粒子滤波算法校正自动巡检机器人巡检点的优化方法。


背景技术：

2.随着科技的不断发展，巡检机器人代替人工巡检实现无人值守已经成为所有行业发展趋势。但是无人值守的巡检准确率就会尤为重要，在巡检机器人执行任务中，目前最大的问题是因为巡检机器人执行任务中自动导航到巡检点的位置总会有各种各样的偏差，最终影响巡检结果的准确率和可靠性，怎么样提高自动巡检的可靠性和准确率，首要解决的问题就是提高巡检机器人巡检点执行的准确率。
3.目前，解决巡检点准确度主要有两种办法：一、使用之前，对巡检机器人移动的巡检点做大批量的训练。将机器人每次到达的巡检点做统计，然后对机器人的巡检点进行平均计算，求出一个平均值，将此平均值作为机器人以后的标准巡检点。但这种方法计算出来的巡检点并不能够完全保证所求的平均值巡检点是足够准确的。二、在使用途中对于巡检点不准确的情况做人工校正。如果机器人移动的巡检点有不准的情况发生。在人工干涉的情况下使其到达相对准确的位置。但这种方法耗费的人力成本更为严重，并且机器人也不能算是智能。
4.机器人任务执行是一个需要24小时实时服务型的工作，是整个监控的重要环节。由于在实际的监控中，如果使用人工监控会产生非常多的人力成本，使用机器人来代替人工作业已经成为了重中之重。单纯使用人工作业，已经不能适用监控行业的整体的健康发展。


技术实现要素：

5.本发明目的是发明一种基于粒子滤波算法对机器人巡检点执行的准确性的优化解决办法。
6.本发明的目的是这样实现的，基于粒子滤波算法，巡检机器人执行巡检点提取样本，使用巡检机器人对某个巡检点执行若干次，计算出若干个偏差系数，将若干该巡检点的偏差系数作为样本，根据粒子滤波优化计算出校正系数，然后在使用若干个机器人执行该巡检点若干次，进行粒子滤波优化计算出最终的校正系数，巡检机器人在执行时使用校正系数对巡检巡检点进行校正后再执行，巡检机器人执行准确率提高到有效范围内，进一步提高巡检机器人的任务执行的准确率。具体步骤如下：
7.步骤一：巡检点确定；
8.步骤二：初始化；
9.步骤三：巡检点为执行n次；
10.步骤四：重要性采样；
11.步骤五：似然函数计算权值更新；
12.步骤六：归一化权值；
13.步骤七：重采样；
14.步骤八：计算校正系数
15.步骤九：校正巡检点。
附图说明
16.图1是本发明一种基于粒子滤波算法校正巡检机器人的巡检点的方法中巡检导航机器人巡检点分散图。
17.图2是本发明一种基于粒子滤波算法校正巡检机器人的巡检点的方法中巡检导航机器人执行流程图。
18.图3是本发明一种基于粒子滤波算法校正巡检机器人的巡检点的方法中粒子滤波算法流程图。
19.图4是本发明一种基于粒子滤波算法校正巡检机器人的巡检点的方法中实际应用系统示意图。
具体实施方式
20.上述步骤中，具体操作方法如下：
21.1.巡检点确定：
22.巡检机器人执行任务p(x，y)，现在已知巡检点p0(x0，y0)，采集初始点位p(x，y)。
23.2.初始化：
24.取点p0，按p0＝(x0，y0)利用一个机器人执行n次巡检点p0抽取n个的巡检点执行数据样本点pi＝(xi，yi)，i＝1，.....n；。(x，y 为平面坐标系的巡检点数值)
25.其中xi＝f(x
k-1
，ωk)，yi＝f(y
k-1
，ωk)
26.3.巡检点执行n次：
27.取k＝0，根据执行的数据计算获取n个初始样本δpi，i＝1，......n，δpi＝(δxi，δyi)
28.pk＝f(p
k-1
，ωk)
29.其中xi＝fi(x
k-1
，v
k-1
)，yi＝fi(yi，vk)
30.运动方程具体化
[0031][0032]
4.重要性采样：
[0033]
令其中i＝1，...，n
[0034]
令其中i＝1，...，n
[0035]
5.似然函数计算权值更新：
[0036]ht
[u]代表目标的直方图，hk[u]代表候选粒子的直方图；根据 bhattachatyya距离
计算似然函数
[0037][0038][0039]
式中σ是似然函数和的方差经过实验得σ＝1；根据似然函数更新权值为：
[0040][0041]
6.归一化权值
[0042]
粒子的权值归一化后为：
[0043][0044]
7.判断权值是否小于阈值重采样
[0045]
从粒子集合i＝1，...，n}和i＝1，...，n}中根据归一化后的权值和进行重采样，舍弃权有效值n
eff
大于阈值的粒子，选取权值n
eff
小于阈值的粒子，粒子的有效权值计算公式如下：
[0046][0047]
根据候选粒子集合和用于重采样得到的粒子。
[0048]
8.计算校正系数
[0049]
根据得到的最优粒子集xk，k＝1......m和yk，k＝1......m计算校正系数λx，λy：
[0050][0051]
9.校正巡检点
[0052]
xtk＝λxk·
x
0 ytk＝λyk·
y0[0053]
ptk＝(xtk，ytk)
[0054]
校正后执行的巡检点ptk和准确定位的巡检点p0偏差计算δptk，δptk＝p
0-ptk[0055]
根据以上计算求平均误差，δptk，k＝0.......n
[0056]
δxtk＝xt
k-x0[0057]
δytk＝yt
k-y0[0058]
[0059][0060]
计算平方误差δ：
[0061][0062][0063]
根据δxtk，δytk以上计算得出
[0064]
根据计算的残差δxtk，δytk计算平方误差及平均误差，经过机器人大量的试验验证，计算得出
[0065][0066][0067][0068]
误差平均值如果这两个误差有一个不在规定范围内，则认为巡检点校正失败，进行重新校正计算，如果在范围内，则继续执行下一个巡检点进行校正执行。


技术特征：
1.一种基于粒子滤波算法校正巡检机器人的巡检点优化方法，其特征在于，将巡检机器人所行走的区域看作为一个二维平面坐标系，巡检机器人所要定点巡检的巡检点看做为二维平面坐标系中的一个点，用(x，y)来表示。通过对此巡检点大批量的训练，利用粒子滤波算法求得一个偏差值，将偏差值再进行粒子滤波计算赋予机器人第一次的定点的巡检点。最后实现机器人巡检点优化调整的一个方法。2.如权利要求1所述的基于粒子滤波算法的巡检导航机器人的巡检点优化方法，其特征在于，具体步骤如下：基于粒子滤波算法，巡检机器人执行巡检点提取样本，使用巡检机器人对某个巡检点执行若干次，计算出若干个偏差系数，将若干该巡检点的偏差系数作为样本，根据粒子滤波优化计算出校正系数，然后在使用若干个机器人执行该巡检点若干次，进行粒子滤波优化计算出最终的校正系数，巡检机器人在执行时使用校正系数对巡检巡检点进行校正后再执行，巡检机器人执行准确率提高到有效范围内，进一步提高巡检机器人的任务执行的准确率具体步骤如下：步骤一：巡检点确定；步骤二：初始化；步骤三：巡检点为执行n次；步骤四：重要性采样；步骤五：似然函数计算权值更新；步骤六：归一化权值；步骤七：重采样；步骤八：计算校正系数步骤九：校正巡检点。上述步骤中，具体操作方法如下：1.巡检点确定：巡检机器人执行任务p(x，y)，现在已知巡检点p0(x0，y0)，采集初始点位p(x，y)。2.初始化：取点p0，按p0＝(x0，y0)利用一个机器人执行n次巡检点p0抽取n个的巡检点执行数据样本点p
i
＝(x
i
，y
i
)，i＝1，......n；。(x，y为平面坐标系的巡检点数值)其中x
i
＝f(x
k-1
，ω
k
)，y
i
＝f(y
k-1
，ω
k
)3.巡检点执行n次：取k＝0，根据执行的数据计算获取n个初始样本δpi，i＝1，......n，δpi＝(δx
i
，δy
i
)p
k
＝f(p
k-1
，ω
k
)其中x
i
＝f
i
(x
k-1
，v
k-1
)，y
i
＝f
i
(y
i
，v
k
)运动方程具体化4.重要性采样：
计算平方误差δ：计算平方误差δ：根据δxt
k
，δyt
k
以上计算得出根据计算的残差δxt
k
，δyt
k
计算平方误差及平均误差，经过机器人大量的试验验证，计算得出算得出算得出误差平均值如果这两个误差有一个不在规定范围内，则认为巡检点校正失败，进行重新校正计算，如果在范围内，则继续执行下一个巡检点进行校正执行。

技术总结
本发明公开一种基于粒子滤波算法校正巡检机器人的巡检点执行的准确性的优化解决办法。基于粒子滤波算法，巡检机器人执行巡检点提取样本，使用巡检机器人对某个巡检点执行若干次，计算出若干个偏差系数，将若干该巡检点的偏差系数作为样本，根据粒子滤波优化计算出校正系数，然后在使用若干个机器人执行该巡检点若干次，进行粒子滤波优化计算出最终的校正系数，巡检机器人在执行时使用校正系数对巡检巡检点进行校正后再执行，巡检机器人执行准确率提高到有效范围内，进一步提高巡检机器人的任务执行的准确率。任务执行的准确率。任务执行的准确率。


技术研发人员：王晓军 张龙星 刘扬 马秀娟 初健
受保护的技术使用者：西安忒亚电子科技有限公司
技术研发日：2021.08.20
技术公布日：2022/1/28