基于北斗‑GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法与流程

本发明涉及智能移动设备技术领域，尤其涉及一种基于北斗-GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法。

背景技术：

目前，在移动平台等可以智能移动的设备中，多具备动力系统，以支持自身行走；但多需使用者利用遥控器等远程控制设备对该智能移动设备进行远程控制，以应对周围环境以及事物对其在行动上的影响。

随着智能移动设备领域的研究逐步深入，也出现了一些能够智能跟随使用者行走的移动平台，但是由于其在事先并未对周围环境进行检测，以及在行走过程中无法对自身姿态进行精密控制，导致其无法对前方障碍物或运动物体进行自适应变化，智能化程度较低。

技术实现要素：

针对上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于北斗-GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法。

本发明的上述目的是通过以下技术方案予以实现的。

一种基于北斗-GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法，该方法包括以下步骤：

步骤（1）获取移动平台和使用者实时位置数据，以及周围环境的视频图像、红外图像：利用北斗-GPS双模导航获取移动平台自身实时位置数据；同时，获取所述移动平台周围环境的视频图像，并根据所述视频图像获得自身与周围物体的相对距离数据；同时，获取所述移动平台周围环境的红外图像，并根据所述红外图像区分出周围环境内的生命体及非生命体，确认移动平台的使用者的实时位置数据；

步骤（2）获得周围环境生命体的运动状态：对周围环境的所述生命体进行检测，获得所述生命体的运动状态；

步骤（3）构建周围环境的三维地图：结合所述移动平台自身及使用者的实时位置数据、所述相对距离数据、所述生命体的运动状态，实时构建出移动平台周围环境的三维地图；

步骤（4）移动平台跟随使用者行走：所述移动平台实时收集其使用者的状态信息，利用处理模块获取所述使用者的运动趋势，并由处理模块将跟随指令发送至移动平台的动力系统，使移动平台持续跟随所述使用者行走；

步骤（5）自适应调整姿态，避免相撞：行走过程中所述移动平台利用自适应算法对自身的姿态进行监控，并结合所述周围环境的三维地图判断是否会与前方物体相碰，调整姿态，对于即将相碰的物体进行避让。

本发明基于北斗-GPS双模导航对移动平台自身进行实时定位，北斗-GPS双模双模导航具有修正及获取更精密位置数据的功能；获取周围环境的视频图像，利用深度算法了解周围物体与自身的相对距离；获取周围环境的红外图像，区分周围环境的所述生命体与所述非生命体；然后，对周围环境内的所述生命体进行检测，从而获得所述生命体的运动状态；结合上述所有数据建模，实时构建出周围环境的三维地图，使移动平台能够实时全局掌控周围环境的各种情况。在此基础上，所述移动平台能够自动智能跟随使用者行走，且能够避免在行走过程中与运动/静止的障碍物相碰，利用自适应算法对自身姿态进行调整，使跟随行走的动作长时间稳定的进行。

所述自适应算法具体可采用现有的LMS算法或神经网络算法等等。作为一种自适应算法的举例：首先，移动平台对自身和使用者进行定位，再根据实时发送的使用者的状态信息以及神经网络算法训练所述移动平台的处理模块，使得处理模块具备根据使用者当前状态信息预判下一时刻的运动趋势的功能；随后移动平台的处理模块接收到后续传来的状态信息，并据此判断使用者下一刻的运动趋势，进而进行符合运动趋势的跟随动作；移动平台持续跟随使用者行走，并在此基础上建造周围环境的增量式地图；利用多传感器对周围环境以及环境中的静止的物体、移动的物体、使用者运动趋势进行探测，获得其与自身的相对位置以及相对移动状态，结合其相对位置、相对移动状态建立即时地图，为后续调整姿态提供数据基础；而在进行自适应调整姿态时，用到粒子滤波算法，利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上，通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法；根据获得的运动状态数据的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布，最终选定一组较为准确的数据作为运动状态的数据信息，有效地减小了数据误差。本发明解决了现有技术中智能跟随设备仅仅是跟随使用者行走，无法利用各种传感器或其他设备对周围情况的变化进行适应性的反馈，完全依赖于人的控制的这一技术问题，提出一种智能化程度更高的自适应精密运动控制方法。

优选地，移动平台的所述处理模块采用单片机进行信息处理，一方面对采集的所有数据进行分析，构建出周围环境的三维地图，使移动平台避开固定的障碍物（包括非生命体、生命体）进行行走；另一方面，对使用者的运动趋势和生命体的运动状态进行分析反馈，驱动动力系统跟随使用者行走，且在行走过程中通过暂停、加速或稍微偏离原跟随路线等方式避开运动的生命体；在障碍消除后，继续与使用者匹配跟随其行走。

优选地，步骤（1）中利用红外传感器、超声波传感器判断出移动平台的使用者，并结合视频图像和移动平台自身实时位置数据确认所述使用者的实时位置数据。通过处理模块确认使用者的位置，并将移动平台与其使用者进行匹配，是移动平台跟随行走的基础。

优选地，所述步骤（1）中获取周围环境的视频图像后，对所述视频图像进行除杂过滤处理，并进行模数转化，获得清晰化的视频图像数据，再根据所述清晰化的视频图像数据获得自身与周围物体的相对距离数据。

优选地，所述步骤（2）中利用超声波传感器对周围环境内的所述生命体进行检测，获得超声波检测波谱图；对所述超声波检测波谱图进行除杂过滤处理，并进行模数转化，获得所述超声波检测数据；再根据所述超声波检测数据，获得所述运动状态。

优选地，步骤（2）所述运动状态及步骤（4）所述的运动趋势均包括：运动方向、运动速度、运动加速度。运动方向、运动速度、运动加速度能够准确描述所述生命体及所述使用者的实时运动状态以及实时运动趋势，以便在进行跟随行走时，能够提前进行适应性调整，一边跟随使用者行走一边调整姿态，保证持续有效的跟随。

优选地，所述步骤（3）为：结合所述移动平台自身及使用者的实时位置数据、所述相对距离数据、所述生命体的运动状态，利用SLAM技术进行地图构建，获得三维地图。所述移动平台在移动过程中根据北斗-GPS双模导航的位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，获得三维地图，实现其自主定位和导航。

所述步骤（3）具体用到SLAM技术，也称作即时定位与地图构建技术，所述移动平台在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据北斗-GPS双模导航进行自身定位，待自身定位完成后，在自身定位的基础上建造增量式地图，实现所述移动平台自主定位和导航；利用多传感器对周围环境以及环境中的静止的物体、移动的物体、使用者的运动趋势进行探测，获得其相对所述初始位置的相对位置以及相对移动状态，最后结合所述初始位置、所述相对位置以及所述相对移动状态建立即时地图，从而为后续进行跟随使用者行走时的姿态调整提供数据基础。

优选地，步骤（4）包括：

步骤（401）获取使用者的运动趋势：所述移动平台利用红外传感器及超声波传感器对其使用者的状态进行监控，获得监控数据，传输至处理模块，所述处理模块经处理获取所述使用者的运动方向、运动速度和运动加速度；

步骤（402）步进电机高精密控制器控制下的跟随行走：所述处理模块将使用者的运动方向、运动速度和运动加速度数据进行运算，得到移动平台的跟随指令，并将跟随指令发送至步进电机高精密控制器，对驱动移动平台行走的步进电机进行精密控制，使移动平台持续跟随使用者行走。

所述步进电机可将电脉冲信号转变为角位移或线位移，具有快速启动和停止的特点，其驱动速度和指令脉冲能严格同步，具有较高的重复定位精度，并能实现正反转和平滑速度调节。具体的，当步进电机高精密控制器接收到一个脉冲信号，它就驱动步进电机按设定的方向转动一个步距角；所述步进电机高精密控制器通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度，从而达到精密跟随的目的。所述步进电机高精密控制器采用单片机信息处理，可控制2~3个步进电机分时工作和联动运转。

优选地，所述步骤（5）包括：

步骤（501）利用姿态传感器对自身姿态监控：行走过程中，利用姿态传感器对移动平台自身的姿态进行监控，控制移动平台的偏移角度，使移动平台平稳跟随使用者行走；

步骤（502）避开障碍物，跟随使用者持续行走：结合步骤（3）获得的三维地图，移动平台的处理模块判断是否会与前方物体相碰，避开前方固定的非生命体，对于即将相碰的运动的生命体，在原跟随指令的基础上进行适应性调整，前方障碍物消除后继续跟随使用者行走。

所述适应性调整指移动平台通过暂停、加速或偏离原跟随路径的方式避免与正在靠近的障碍物相碰。

优选地，所述姿态传感器为九轴传感器。所述九轴传感器包括三轴陀螺仪、三轴加速传感器、三轴磁感应传感器，所述处理模块利用九轴运动感测融合算法监控移动平台的各种姿态，使其平稳跟随使用者行走。

优选地，利用全景摄像头获取所述视频图像，所述全景摄像头连接有伸缩转动杆，用于调节所述全景摄像头的拍摄角度及高度。

本发明适用于具有跟随行走功能的的智能移动设备，可以在所述移动平台上搭载各种需运输的物件。所述移动平台的配置可以有：定位装置、动力系统、图像采集装置、红外传感器、超声波传感器、姿态传感器、处理模块、主动轮、从动轮、步进电机、步进电机高精密控制器；所述定位装置具体为北斗-GPS双模导航，所述图像采集装置可以采用摄像仪如全景摄像头，所述姿态传感器可以采用九轴传感器。

优选地，所述红外传感器、超声波传感器设置于所述平台的四周，所述超声波传感器呈阵列排布。

与现有技术相比，本发明有益效果在于：提供了一种基于北斗-GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法，通过数据监测及信息处理，对周围环境进行感知，实时构建出周围环境的三维地图，了解周围环境的物体及生命体的分布情况；在了解周围环境的基础上，所述移动平台与其使用者进行配对，稳定跟随使用者行走，避开障碍物，并利用步进电机高精密控制器及自适应算法对移动平台的运动姿态进行实时控制，能够在使用者的前方或后方沿着使用者的运动方向进行适应性运动。

附图说明

图1为实施例1基于北斗-GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法步骤流程图。

图2为实施例2基于北斗-GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法步骤（4）的流程图。

图3为实施例2基于北斗-GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法步骤（5）的流程图。

具体实施方式

以下将结合具体实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面通过具体的实施例对本发明做进一步的详细描述。

实施例1

一种基于北斗-GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤（1）获取移动平台和使用者实时位置数据，以及周围环境的视频图像、红外图像：利用北斗-GPS双模导航获取移动平台自身实时位置数据；同时，获取所述移动平台周围环境的视频图像，并根据所述视频图像获得自身与周围物体的相对距离数据；同时，获取所述移动平台周围环境的红外图像，并根据所述红外图像区分出周围环境内的生命体及非生命体，确认移动平台的使用者的实时位置数据；

步骤（2）获得周围环境生命体的运动状态：对周围环境的所述生命体进行检测，获得所述生命体的运动状态；

步骤（3）构建周围环境的三维地图：结合所述移动平台自身及使用者的实时位置数据、所述相对距离数据、所述生命体的运动状态，实时构建出移动平台周围环境的三维地图；

步骤（4）移动平台跟随使用者行走：所述移动平台实时收集其使用者的状态信息，利用处理模块获取所述使用者的运动趋势，并由处理模块将跟随指令发送至移动平台的动力系统，使移动平台持续跟随所述使用者行走；

步骤（5）自适应调整姿态，避免相撞：行走过程中所述移动平台利用自适应算法对自身的姿态进行监控，并结合所述周围环境的三维地图判断是否会与前方物体相碰，调整姿态，对于即将相碰的物体进行避让。

步骤（1）中利用红外传感器、超声波传感器判断出移动平台的使用者，并结合视频图像和移动平台自身实时位置数据确认所述使用者的实时位置数据。通过处理模块确认使用者的位置，并将移动平台与其使用者进行匹配，是移动平台跟随行走的基础。

步骤（2）所述运动状态及步骤（4）所述的运动趋势均包括：运动方向、运动速度、运动加速度。运动方向、运动速度、运动加速度能够准确描述所述生命体及所述使用者的实时运动状态以及实时运动趋势，以便在进行跟随行走时，能够提前进行适应性调整，一边跟随使用者行走一边调整姿态，在即将与所述生命体相碰时，暂停、加速或偏离原路线，避免与所述生命体发生碰撞，所述生命体离开后，继续跟随使用者行走。

具体的，移动平台的所述处理模块采用单片机进行信息处理，一方面对采集的所有数据进行处理，构建出周围环境的三维地图，使移动平台避开固定的非生命体或生命体障碍物进行行走；另一方面，对使用者的运动趋势和生命体的运动状态进行反馈，驱动动力系统跟随使用者行走，且在行走过程中通过稍微偏离原跟随路线避开运动的生命体。

步骤（5）中所述自适应算法具体可以采用神经网络算法：首先，移动平台对自身和使用者进行定位，再根据实时发送的使用者的状态信息以及神经网络算法训练所述移动平台的处理模块，使得处理模块具备根据使用者当前状态信息预判下一时刻的运动趋势的功能；随后移动平台的处理模块接收到后续传来的状态信息，并据此判断使用者下一刻的运动趋势，进而进行符合运动趋势的跟随动作；移动平台持续跟随使用者行走，并在此基础上建造周围环境的增量式地图；利用多传感器对周围环境以及环境中的静止的物体、移动的物体、使用者运动趋势进行探测，获得其与自身的相对位置以及相对移动状态，结合其相对位置、相对移动状态建立即时地图，为后续调整姿态提供数据基础；而在进行自适应调整姿态时，用到粒子滤波算法，利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上，通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法；根据获得的运动状态数据的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布，最终选定一组较为准确的数据作为运动状态的数据信息，有效地减小了数据误差。

本方法首先对基于北斗-GPS双模导航对移动平台自身进行实时定位，修正，获取精密的位置数据；获取周围环境的视频图像，利用深度算法了解周围物体与自身的相对距离，并在后续移动过程中，持续检测，实时掌握相对距离的变化；获取周围环境的红外图像，利用生命体自身具有热量的特点，区分周围环境的所述生命体与所述非生命体；然后，利用超声波传感器对周围环境内的所述生命体进行检测，超声波传感器能够向周围物体发送超声波，根据超声波反射回来的波谱图，一方面能够进一步确认非生命体的外形，另一方面能够获得生命体的运动状态；结合上述所有数据实时构建出周围环境的三维地图，使移动平台能够实时全局掌控周围环境的各种情况。在此基础上，所述移动平台不依赖人工操作，即能跟随使用者行走，且能够避免在行走过程中与运动或静止的障碍物相碰，利用自适应算法对自身姿态进行调整，使跟随行走的动作长时间稳定的进行。

实施例2

本实施例的基于北斗-GPS导航下的移动平台自适应精密运动控制方法，如图2~3所示，与实施例1的区别在于，步骤（4）包括：步骤（401）获取使用者的运动趋势：所述移动平台利用红外传感器及超声波传感器对其使用者的状态进行监控，获得监控数据，传输至处理模块，所述处理模块经处理获取所述使用者的运动方向、运动速度和运动加速度；步骤（402）步进电机高精密控制器控制下的跟随行走：所述处理模块将使用者的运动方向、运动速度和运动加速度数据进行运算，得到移动平台的跟随指令，并将跟随指令发送至步进电机高精密控制器，对驱动移动平台行走的步进电机进行精密控制，使移动平台持续跟随使用者行走。

所述步进电机可将电脉冲信号转变为角位移或线位移，具体的，当步进电机高精密控制器接收到一个脉冲信号，它就驱动步进电机按设定的方向转动一个步距角；所述步进电机高精密控制器通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度，从而达到精密跟随的目的。

所述步骤（5）包括步骤（501）利用姿态传感器对自身姿态监控：行走过程中，利用姿态传感器对移动平台自身的姿态进行监控，控制移动平台的偏移角度，使移动平台平稳跟随使用者行走；步骤（502）避开障碍物，跟随使用者持续行走：结合步骤（3）获得的三维地图，移动平台的处理模块判断是否会与前方物体相碰，避开前方固定的非生命体，对于即将相碰的运动的生命体，在原跟随指令的基础上进行适应性调整，前方障碍物消除后继续跟随使用者行走。具体地，所述姿态传感器为九轴传感器。所述九轴传感器包括三轴陀螺仪、三轴加速传感器、三轴磁感应传感器，所述处理模块利用九轴运动感测融合算法监控移动平台的各种姿态，使其平稳跟随使用者行走。

本发明适用于具有跟随行走功能的的智能移动设备，可以在所述移动平台上搭载各种需运输的物件。本实施例中所述移动平台的配置包含有：北斗-GPS双模导航、动力系统、图像采集装置、红外传感器、超声波传感器、姿态传感器、处理模块、主动轮、从动轮、步进电机、步进电机高精密控制器；所述姿态传感器采用九轴传感器。

本发明方法可利用全景摄像头获取所述视频图像，所述全景摄像头连接有伸缩转动杆，用于调节所述全景摄像头的拍摄角度及高度。利用全景摄像头能够从多个方向对所述周围环境进行监控，从而获取多方向的视频图像，为三维地图的建模提供了较完整的数据基础。通过配设所述伸缩转动来改变所述全景摄像头的拍摄高度和角度，当所述伸缩转动杆伸长时，所述全景摄像头的拍摄高度升高，即可获取较远的拍摄范围，所述伸缩转动杆绕连接点转动时，可调整到获取图像最适宜的角度，从而获得更多更准确的视频信息，提供更完备的数据基础；当不使用时，收起所述伸缩转动杆，此时所述全景摄像头的高度降低，且更贴合靠近移动平台，能够得到一定的保护，避免与周围物体发生碰撞。

实施例3

本实施例与实施例1、2的区别在于，所述步骤（1）中获取周围环境的视频图像后，对所述视频图像进行除杂过滤处理，并进行模数转化，获得清晰化的视频图像数据，再根据所述清晰化的视频图像数据获得自身与周围物体的相对距离数据。获取的视频图像，视频图像数据为模拟信号，首先经过除杂过滤处理，获得较为清晰的视频图像数据，模拟信号在数据传输以及处理时存在一定的困难以及阻碍，因此再将除杂过滤处理后的视频图像数据进行模数转化，转化为数字信号，数字新号在传输过程中具有一定的稳定性，在进行数据处理时，误差较小，为后期计算出所述相对距离数据提供了准确的数据基础。

所述步骤（2）中利用超声波传感器对周围环境内的所述生命体进行检测，获得超声波检测波谱图；对所述超声波检测波谱图进行除杂过滤处理，并进行模数转化，获得所述超声波检测数据；再根据所述超声波检测数据，获得所述运动状态。获取的超声波检测波谱图，超声波检测波谱图为模拟信号，首先经过除杂过滤处理，获得较为清晰的超声波检测波谱图，模拟信号在数据传输以及处理时存在一定的困难以及阻碍，因此再将除杂过滤处理后的超声波检测波谱图进行模数转化，转化为数字信号，数字新号在传输过程中具有一定的稳定性，在进行数据处理时，误差较小，为后期计算出所述运动状态提供了准确的数据基础。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案。