自主導(dǎo)航能力是評價煤礦移動機器人智能化程度的重要指標(biāo)。隨著計算機技術(shù)、傳感器技術(shù)和機器人技術(shù)的快速發(fā)展，具有自主導(dǎo)航能力的移動機器人的研究成果和產(chǎn)品應(yīng)用已經(jīng)出現(xiàn)。然而，關(guān)于煤礦特殊環(huán)境下移動機器人自主導(dǎo)航的討論較少，仍有許多關(guān)鍵問題有待研究和解決。面對煤礦移動機器人自主導(dǎo)航問題，應(yīng)優(yōu)先考慮任務(wù)執(zhí)行過程中的現(xiàn)場性和實時性。

提出了一種煤礦井下移動機器人的深度視覺自主導(dǎo)航方法。在該方法中，機器人配備RGB-D相機作為深度視覺數(shù)據(jù)采集傳感器，通過地圖創(chuàng)建和自主操作兩個階段實現(xiàn)自主導(dǎo)航任務(wù)。在地圖創(chuàng)建階段，通過深度視覺數(shù)據(jù)的特征提取和匹配構(gòu)建深度視覺數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的ICP模型，利用圖優(yōu)化理論構(gòu)建并求解ICP-BA圖模型。在自主運行階段，使用Octomap作為機器人的導(dǎo)航地圖，利用PNP原理進行實時重定位. 在此基礎(chǔ)上，自主導(dǎo)航運動規(guī)劃采用路徑規(guī)劃進行無人機運動執(zhí)行，算法流程如圖1所示 。

圖1 無人機深度視覺自主導(dǎo)航過程

平臺設(shè)計

1.硬件

構(gòu)建的多旋翼無人機平臺包括M300 RTK飛控板、視覺傳感器、低功耗機載主控計算機、電機和14.8V鋰電池。可滿足基本負載要求，最大附加負載2.7kg，滿載續(xù)航31min，對稱電機軸距895mm，圖2顯示了無人機平臺。

圖2 自主無人機平臺

機載計算機是多旋翼無人機視覺定位、地圖構(gòu)建和自主飛行控制的核心。機載計算機搭載英特爾酷睿i7處理器，可滿足定位、地圖構(gòu)建、障礙物檢測和路徑規(guī)劃等高級任務(wù)的要求。采用Ubuntu 12.04操作系統(tǒng)，搭載Hydro機器人操作系統(tǒng)。車載計算機的優(yōu)點是其尺寸僅為25mm ×103mm ×113mm，質(zhì)量為0.270 kg。飛行控制面板是自主指揮和飛行控制的樞紐。它有一個16位陀螺儀、14 位加速度計和磁力計，以及ms5611氣壓計。提供多種接口連接外部傳感器，適用于各類無人機。為了增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴展性，還連接了數(shù)據(jù)傳輸和GPS模塊。飛控板的串行通訊接口與主控電腦的USB接口相連，建立了主控電腦與飛控板之間的數(shù)據(jù)橋梁。單目視覺傳感器通過USB接口直接與主控電腦相連。

2. 軟件

該軟件主要基于機器人操作系統(tǒng)的ROS框架，建立各模塊的通信，采集傳感器數(shù)據(jù)，設(shè)計自主位置控制。機器人操作系統(tǒng)是一種新穎的軟件框架，主要應(yīng)用于機器人平臺操作和控制系統(tǒng)。其優(yōu)點可以歸結(jié)為點對點設(shè)計、豐富的工具包、高代碼重用率、多語言支持、簡化和集成、系統(tǒng)模塊化、免費源代碼和易于測試。

通信接口節(jié)點是主控計算機與M300 RTK飛控板之間的信息傳輸樞紐。是實現(xiàn)主控計算機實時獲取飛行狀態(tài)和自主控制飛行狀態(tài)的關(guān)鍵。節(jié)點主要通過Mavlink協(xié)議接收多旋翼飛行器的心跳包、姿態(tài)角包和位置包，并將數(shù)據(jù)按類別以特定消息格式發(fā)布到不同主題。然后將主體數(shù)據(jù)以Mavlink協(xié)議的形式發(fā)送給飛控板，獲取外部傳感器的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自主飛行控制。自主控制節(jié)點的設(shè)計原理可以概括為訂閱飛行器當(dāng)前位置主題，提供位置反饋，然后將位置控制命令發(fā)布到通信節(jié)點的主題中。最后，通過實時監(jiān)控?zé)o人機狀態(tài)來調(diào)整位置控制信息。

視覺定位和地圖構(gòu)建

主要研究一種實時、高精度的視覺同步定位與建圖（SLAM）算法。單目視覺定位和地圖構(gòu)建方法可以在地下實時運行。它可以完成閉環(huán)檢測和重定位，包括自動地圖初始化，并選擇最合適的方法來選擇特征點和關(guān)鍵幀。根據(jù)其特點，對該算法進行改進并成功應(yīng)用于自主四旋翼無人機平臺。在沒有其他定位方法的情況下，完成了四旋翼無人機的視覺定位和地圖構(gòu)建。

路徑規(guī)劃

  運動規(guī)劃中的路徑規(guī)劃是通過一定的搜索策略，在導(dǎo)航地圖中找到一條從起點到終點不發(fā)生碰撞的連續(xù)路徑。煤礦深度視覺無人機自主作業(yè)階段的路徑規(guī)劃是在構(gòu)建的Octomap導(dǎo)航地圖中尋找一條無碰撞路徑。時效性在煤礦無人機任務(wù)執(zhí)行中尤為重要，因此搜索策略應(yīng)遵循最短路徑原則。A*算法是一種廣泛使用的高效最短路徑規(guī)劃方法。基于A*算法的搜索策略如圖3所示。

圖3 A*算法的成本函數(shù)

實驗分析

通過開展無人機視覺導(dǎo)航實驗，驗證自主導(dǎo)航的控制精度，完成地下環(huán)境的地圖構(gòu)建。因為ROS中的命令一次只能運行一個節(jié)點，實驗平臺需要同時運行多個節(jié)點并完成相關(guān)參數(shù)設(shè)置，所以使用launch文件來安排啟動節(jié)點和初始化參數(shù)， ROS內(nèi)核也可以運行。圖4顯示了節(jié)點關(guān)系，其中圓圈代表主題。

圖4 節(jié)點圖

地圖初始化后，無人機從初始化位置（0，0）起飛，自主控制節(jié)點根據(jù)定點飛行的要求設(shè)計導(dǎo)航任務(wù)。圖5為水平位置精度，圖 6為三維位置精度。從數(shù)據(jù)可以看出，DAV完成了設(shè)定的地下導(dǎo)航飛行任務(wù)，沿y軸飛行時位置波動較大。主要原因是飛機滾動時傳感器水平朝向一側(cè)的視野波動，以及傳感器視野環(huán)境的更新和變化引起的定位誤差。實驗中導(dǎo)航飛控精度在±0.15m以內(nèi)。

圖5?自主導(dǎo)航的三個方向定位精度

圖6 自主導(dǎo)航的三維定位精度

機器人搭載RGB-D攝像頭作為深度視覺數(shù)據(jù)采集傳感器，可實現(xiàn)地圖創(chuàng)建和自主操作的自主導(dǎo)航任務(wù)。多旋翼無人機機動靈活，可廣泛應(yīng)用于煤礦巡查救援。實驗結(jié)果表明，本系統(tǒng)可以在完全未知的環(huán)境下，利用視覺方法獨立完成精確的導(dǎo)航飛控和地圖構(gòu)建任務(wù)，不需要其他輔助定位系統(tǒng)，具有較高的導(dǎo)航飛控精度。