探測機器人煤礦井下地圖創(chuàng )建
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礦井是一種人工開(kāi)采的地下建筑結構，以網(wǎng)狀狹長(cháng)巷道為體，主要包括主副井、通風(fēng)井、大巷、皮帶運輸巷、采煤工作面等具有不同結構、路面和環(huán)境特征的結構單元。
井下探測機器人主要是對井下的各種巷道進(jìn)行探測與環(huán)境參數采集，這些巷道首先是具有不同的路面特征，呈現出路面情況的復雜性和多樣性，如水泥路面等結構化平整路面，起伏不平但表面堅硬的土質(zhì)路面，沙地，階梯，鐵軌，泥濘路面以及因開(kāi)采施工等因素對方的雜物組成的更加復雜的地形條件等等。因此，用于井下機器人導航的環(huán)境地圖，首先需要能夠較為準確的表達出這些地形情況的起伏度、坡度等基本信息，從而使機器人可以在這種非平整路面環(huán)境下通過(guò)可通過(guò)性分析等手段完成基本的路徑規劃任務(wù)。
其次，由于井下各種巷道的結構條件以及巷道內設備、物料等堆放物以及自然形成的各種地質(zhì)結構多種多樣，其現場(chǎng)既存在確定性、結構化的特征，也存在不確定、非結構化的特征。在這些特征當中，有些是可以作為導航、定位的特征區域或特征點(diǎn)來(lái)使用的，如鐵軌、巷道的交叉口、階梯等；有些則是在遠程操作或自主路徑規劃中需要躲避的可能對機器人本身造成傷害的危險區域或危險環(huán)境，如較深的積水、泥潭等。因此，如何對可利用的結構化的特征以及可能對機器人造成傷害的特征進(jìn)行有效的識別與定位，并將這些目標的分類(lèi)、危險程度、穿越或翻越的可能性及代價(jià)等信息在地圖上進(jìn)行表示，也是在井下機器人地圖創(chuàng )建過(guò)程中的一個(gè)重要的目標。在本節接下來(lái)的內容里，將分別分析煤礦井下典型區域中各種人工或地質(zhì)結構的地形特征及其可能對井下機器人導航產(chǎn)生的影響。
大巷是地下采礦時(shí)，為采礦提升、運輸、通風(fēng)、排水、動(dòng)力供應等而掘進(jìn)的通道。一般情況下煤礦大巷內結構化的環(huán)境特征比較明顯，路面情況也比較好，多以平坦堅硬的路面為主，偶爾有階梯或其他物料堆積物。因而，大巷對于井下機器人來(lái)說(shuō)其導航的條件是比較理想的。
巷道交叉口，巷道交叉口一般為“Y”型結構，少數也有“+”型結構，對于交叉口的識別是井下導航一個(gè)非常實(shí)用的功能，可以用于局部地圖與先驗的井下拓撲地圖的融合，使局部路徑規劃與全局路徑規劃結合起來(lái)。
鐵軌是井下常見(jiàn)的一種結構特征，作為井下機器人來(lái)說(shuō)，鐵軌既可以被操作員利用作為保持機器人航向操作的參考；也可以直接被機器人的感知系統所采集并作為結構化特征為機器人的定位等任務(wù)提供必要的數據基礎。除此之外，由于在正常情況下，鐵軌因為經(jīng)常被維護從而基本不會(huì )有人為的堆放物或其他障礙物，因此在地形環(huán)境比較復雜的時(shí)候，在鐵軌中間行走不失為井下探測機器人一個(gè)理想的路徑規劃選擇。
階梯常出現在井底大巷或上下山巷道中，對于階梯結構DEEC_II機器人有一套相對自主的攀爬模式，通過(guò)視覺(jué)引導的方法實(shí)現機器人在階梯上的姿態(tài)保持，這部分內容將出現在論文的后續章節中。因此，如何準確的識別階梯及其走向和坡度等信息，并存儲到井下地圖中，從而使機器人可以啟動(dòng)階梯攀爬程序實(shí)現自主攀爬，也是很有意義的。
在井下積水是非常普遍的，只是因為大多數的礦井都會(huì )有地下水的滲入，甚至會(huì )由于大規模出水造成透水事故。這些積水區域有的只是淺淺的是一個(gè)小水坑，有的則很深。雖然DEEC_II機器人本體是按照IP67進(jìn)行設計的，其本體可以在不超過(guò)1米的水下短時(shí)間工作，但機器人所攜帶的環(huán)境氣體探測器等設備卻由于必須與空氣接觸而需要暴露在外面，這些設備進(jìn)水將造成其不可修復性損壞。對積水深度的判斷是比較復雜的一件事，這在很大程度上需要借助操作員本人的經(jīng)驗來(lái)實(shí)現判斷。對于機器人來(lái)說(shuō)，較大面積的積水則由于其情況不明作為路徑規劃中具有潛在威脅的目標來(lái)對待。
泥濘的路面環(huán)境在井下也是非常普遍的，履帶式移動(dòng)機器人對泥濘道路具有一定的適應能力，但對于大面積過(guò)度飽和的泥濘路面，特別是具有一定深度的泥潭，將會(huì )使機器人深陷其中，從而無(wú)法繼續完成探測任務(wù)。因此，機器人同樣需要能夠檢測較為飽和的大面積泥濘路面，并作為一種有危害的特征在井下地圖中進(jìn)行標注。
綜上所述，無(wú)論是用于對操作員的遠程操作進(jìn)行現場(chǎng)地形和環(huán)境信息的支持，還是作為移動(dòng)機器人井下導航的基礎數據，用于井下地形環(huán)境的地圖不僅要具有描述井下復雜的不平整路面的能力，還應該能夠進(jìn)一步描述一些典型的景物特征，如鐵軌、階梯、巷道交叉口、大面積泥濘、積水等。
2移動(dòng)機器人常用地圖表達方式
移動(dòng)機器人環(huán)境空間的表示方法主要包括幾何地圖(GeometricalMap)和拓撲地圖(TopologicalMap)兩大類(lèi)。其中，柵格地圖(Grid-basedMap)和特征地圖(LandmarkMap)是比較常見(jiàn)的幾何地圖表達形式。這些地圖表示方法分別具有其各自的特點(diǎn)，因而被應用于不同的場(chǎng)合，或者通過(guò)不同類(lèi)型地圖的組合實(shí)現其環(huán)境空間更為適當的表達。
(l)柵格地圖
柵格地圖表示法最早由Moravec和Elfes于1985年提出，其原理是將環(huán)境分解成若干相同大小的柵格，每一單元代表環(huán)境的一部分，并包含一個(gè)表示該單元格被占據可能性的概率值。相比之下，柵格地圖易于創(chuàng )建、表示和維護，每個(gè)柵格單元的信息直接與環(huán)境對應用于表示空閑或障礙物信息，因而方便聲納等低成本傳感器實(shí)現這種地圖的創(chuàng )建。借助于柵格地圖，機器人可以方便地完成自定位、路徑規劃等。柵格地圖是一種用于近似表達環(huán)境信息的地圖，它對特定感知系統的假設參數不敏感，因而具有較好的魯棒性。然而在大規模環(huán)境或環(huán)境復雜需要詳細劃分時(shí)，柵格數量將會(huì )增大，這就導致維護地圖所需的計算量增加從而導致地圖處理的實(shí)時(shí)性變差。然而從另一方面考慮，由于傳統的柵格地圖僅僅表達了相應位置的“空閑”(可通過(guò)區域)或“占據”(障礙物區域)，因而更多的應用于室內或結構化特征明顯的室外平整路面導航中，對于非平整路面或非結構化特征很強的環(huán)境，傳統的柵格地圖就由于信息量不足而顯得無(wú)能為力了。
經(jīng)過(guò)眾多研究人員多年的努力，柵格地圖表示法也在不斷的發(fā)展和改進(jìn)當中得到了越來(lái)越廣泛的應用，逐漸形成了四叉樹(shù)等改進(jìn)的模型結構。Burgard采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對感知數據進(jìn)行學(xué)習，然后映射到地圖中。Angelo提出基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的柵格概率計算方法，從而可以有效的減少傳感器鏡面反射、隨機性誤差等的影響。Ribo對Bayesian概率模型、D-S證據理論、模糊集三種算法更新柵格地圖模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了深入的分析。針對非平整路面機器人導航問(wèn)題，Moravec，Rankin等提出并應用了多種形式的2.5D柵格地圖，進(jìn)而加強了柵格地圖的表達能力，解決了柵格地圖信息量不足的問(wèn)題。
(2)特征地圖
特征地圖又稱(chēng)為幾何特征地圖，它是通過(guò)機器人從環(huán)境的感知信息中提取更為抽象的幾何特征，這些特征由若干包含環(huán)境位置信息的特征組成，例如線(xiàn)段、角點(diǎn)、目標邊緣、規則曲線(xiàn)、平面等均可作為地圖特征，這些特征通過(guò)特定的表達形式存儲在地圖中，并且易于被機器人觀(guān)測到，方便用于位置估計和目標識別。幾何特征地圖也有著(zhù)較為廣泛的應用，如Ayache通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取環(huán)境中的直線(xiàn)段信息作為特征，Ip等人通過(guò)對原始聲納數據的處理獲得線(xiàn)段信息作為特征，Choset等采用ATM模型精確提取環(huán)境中的點(diǎn)特征。多傳感器信息融合是提高特征檢測能力的重要手段，Castellanos對激光和攝像機數據進(jìn)行特征級數據融合以提高識別準確度。特征地圖缺點(diǎn)是特征的提取需要對感知信息作額外的處理，需要一定數量的感知數據才能得到結果，而且特征地圖的更新比柵格地圖復雜很多。
(3)拓撲地圖
拓撲地圖，首先由Kuipers在1978年提出，是一種緊湊的環(huán)境表示方法，通常以圖(Graph)的結構形式表現一個(gè)環(huán)境的連通性。拓撲地圖描述法是對真實(shí)世界的一種近似描述，它并沒(méi)有一個(gè)明顯的尺度概念，而是選用一些特定的地點(diǎn)來(lái)描述環(huán)境空間信息。一般來(lái)說(shuō)拓撲地圖把環(huán)境表示為帶節點(diǎn)和相關(guān)連接線(xiàn)的拓撲結構圖，其中節點(diǎn)表示環(huán)境中的重要位置，如墻角、門(mén)等有一定可檢測特征的結構，拓撲地圖的邊表示節點(diǎn)之間的連接通道，如環(huán)境中的走廊、通道等。相對而言拓撲地圖非常便于實(shí)現路徑規劃，適用于基于行為的導航；而更大的優(yōu)勢在于，拓撲地圖可以直接使用諸多成熟高效的圖形搜索和推理算法;這種地圖以描述環(huán)境的拓撲結構為主要目標，因而對環(huán)境沒(méi)有精確的位置要求；并且對存儲空間和計算資源要求相對較低，因此，基于拓撲地圖的計算效率較高。盡管拓撲地圖在很多方面具有優(yōu)勢，但它要求機器人可以準確地觀(guān)測到拓撲節點(diǎn)，對拓撲節點(diǎn)的定義是拓撲地圖創(chuàng )建的難點(diǎn)，在很多情況下往往會(huì )造成節點(diǎn)定義的失??；特別是在相似性較強的環(huán)境中，很容易使系統陷入節點(diǎn)混淆的狀態(tài)。因此，拓撲地圖對于結構化的環(huán)境，特別是對于不是很復雜的大尺寸結構化環(huán)境，是一種高效的表示方法。然而，對于非結構化環(huán)境，節點(diǎn)的識別將變得非常復雜從而使地圖創(chuàng )建的難度增大。拓撲地圖的節點(diǎn)定義一般采用三種方式:第一種是人為預定節點(diǎn)標志的方式，第二種是特定位置法，即根據特定位置的環(huán)境信息定義節點(diǎn)。Kuipers采用爬山法尋找局部唯一特征點(diǎn)，利用外部傳感器感知的信息定義節點(diǎn)，第三種是傳感器的觀(guān)測數據的相似性特征進(jìn)行節點(diǎn)定義，Nehmzow直接根據柵格直方圖信息進(jìn)行節點(diǎn)定義。
井下環(huán)境是一個(gè)大尺度的空間環(huán)境，并且具有一定的先驗知識，這些先驗知識可以較為容易的轉換為以巷道口、巷道交叉點(diǎn)、井下重要設備或場(chǎng)所為節點(diǎn)的拓撲地圖。以這個(gè)地圖作為全局路徑規劃的拓撲地圖，可以初步規劃出機器人在井下當前位置通往目的點(diǎn)進(jìn)行探測的全局路徑信息。但由于這些地圖僅僅提供了井下理想情況下的連通性信息，而實(shí)際的井下環(huán)境復雜多變，即使是很短的一段巷道的通行都需要一個(gè)包含有更加詳細信息的局部地圖進(jìn)行路徑規劃。對這樣復雜的地形環(huán)境，本文提出一種能夠存儲和表達更加詳細信息的2.5D柵格地圖，用于表示地形及附著(zhù)在地形以上的各種物體，從而為移動(dòng)機器人路徑規劃提供更加充分的地圖信息。
3基于雙目視覺(jué)的井下2.5維柵格地圖創(chuàng )建
3.1一種2.5D柵格地圖
面對復雜的井下環(huán)境，探測機器人要想成功的實(shí)現井下探測中的路徑規劃與導航，不僅需要對地形環(huán)境的可靠感知，更需要對各種地形環(huán)境的準確而全面的表達。在井下探測過(guò)程中，一個(gè)可靠的地形表達形式對于探測機器人能夠規劃出一條安全的路徑，并最終順利到達預設的目標點(diǎn)起著(zhù)至關(guān)重要的作用。一般來(lái)說(shuō)，地形環(huán)境的表達主要依靠安裝于移動(dòng)機器人本體上的具有測距功能的傳感器來(lái)實(shí)現，如激光掃描儀、毫米波雷達等設備，但這些設備或者體積較大或者價(jià)格昂貴；影像傳感器也是一種重要的感知器件，如可見(jiàn)光攝像機、多光譜攝像機、熱成像儀、偏振光相機等等，這些傳感器本身或它們的組合也可以較為方便的實(shí)現地形信息的獲取。
經(jīng)歷了近20年的發(fā)展，各種各樣的直角坐標系柵格地圖被應用在移動(dòng)機器人導航的研究當中，到底采用2D,2.5D還是3D柵格地圖，取決于地形環(huán)境的復雜情況以及移動(dòng)機器人所需的運算和動(dòng)作速度。如前所述，2D柵格地圖是一種典型的占有格形式，它主要存儲每個(gè)柵格區域的不可通過(guò)、可通過(guò)以及未知這幾種狀態(tài)，即當一個(gè)障礙物被探測到位于其中一個(gè)占有格當中的時(shí)候，該占有格則被設置為不可通過(guò)狀態(tài)。2D柵格地圖主要應用于障礙物相對簡(jiǎn)單而分散，且地形環(huán)境不太復雜的情況下，因而多用于室內或其他平坦地面環(huán)境下。對于更加復雜的環(huán)境，則需要更高維的柵格地圖來(lái)表達。2.5D柵格地圖的基本形式是一種數字高程地圖形式，它將相應柵格的高程信息存儲在所表達的柵格數據當中。對于工作在野外等非平整路面的移動(dòng)機器人來(lái)說(shuō)，更加常用的2.5D柵格地圖是一種存儲有高程信息以及地形特征等信息的地形地圖。當然，3D柵格地圖也是一種可選擇的方式，3D柵格地圖可以用來(lái)描述立體的空間信息，其主要應用于空間、水下等機器人的三維路徑規劃的實(shí)現。但相比較而言，對于地面移動(dòng)機器人來(lái)說(shuō)2.5D地圖在存儲效率和計算復雜度方面的優(yōu)勢都是比較明顯的。
本文提出一種方便井下機器人導航的2.5D柵格地圖結構，該地圖是由一系列局部地圖與含有井下地形環(huán)境先驗信息的全局地圖融合后形成，其中每一個(gè)局部地圖是立體視覺(jué)相機的一次采集的信息處理后形成的數據，有些研究人員把它稱(chēng)作單幀地圖(SingleFrameMap)，這些地圖根據其位置和姿態(tài)被匹配到全局地圖當中。每個(gè)地圖柵格由高度、地形分類(lèi)、起伏度、可通過(guò)性代價(jià)以及可信度等元素組成?？紤]到機器人的外形尺寸、越障能力等因素，該地圖的水平柵格尺寸定為10cm，而高度分辨率根據立體視覺(jué)精度的平均值，定位2cm。由于機器人跨越陡直障礙物的能力為30cm，因此2cm的分辨率足以滿(mǎn)足障礙物翻越算法的要求。根據前述機器人基于視覺(jué)的定位于姿態(tài)估算算法，機器人的姿態(tài)在每次立體視覺(jué)采集后都需要重新計算一次，因此每個(gè)單幀地圖都需要根據機器人本身位姿的數據計算出地圖與全局地圖之間的位置和方向關(guān)系，從而保證其在全局地圖中位姿的正確性，這也是保證實(shí)現地圖融合的前提條件。
該結構的每個(gè)地圖單元由4個(gè)字節組成，第1位到第9位用于柵格高度的存儲，其中第1位是符號位，后8位表示與機器人觀(guān)測點(diǎn)平面的絕對高度差；第9-11位用于表達該單元格的起伏度信息，用于描述該單元格內部及其與相鄰單元格之間高度變化的平均幅度；第12-14位表達地形分類(lèi)，表征該單元格屬于哪種特定的地形特征，如可通過(guò)地形、階梯、鐵軌、泥濘、積水、未知等等；15-16位表示可通過(guò)性代價(jià)，是通過(guò)起伏度、地形特征等數據計算出來(lái)的可直接應用于井下機器人路徑規劃及遠程操作參考的數據，如圖1所示。
圖1地圖單元組成 三維掃描儀相關(guān)文章:三維掃描儀原理 熱成像儀相關(guān)文章:熱成像儀原理
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