移动机器人自主回充技术理论与实践

移动机器人自主回充技术理论与实践

1、前言

随着移动机器人的发展，工业界的移动机器人的产品层出不穷，在大家关注感知定位、路径规划、自主避障的同时，也有不少玩家注意到了机器人的充电问题。

移动机器人的充电？当然是要实现自主回充，不然的话还好意思说自己是机器人产品。

没错，我今天就要给大家提供一种移动机器人自主回充的实现方法：简单、可复现、提供源码。

2、常见的移动机器人自主回充技术

下面，我们简单介绍一下最常见的两种移动机器人的自主回充方案：

• 基于红外的自主回充

基于红外的自主回充，常见于扫地机器人，市面上常见的小米、石头、追觅等扫地机器人厂商均有使用该方案。

该方案移动一般仅有运动控制人员就可实现。

• 基于激光雷达的自主回充

  基于激光雷达的自主回充，常见于大型移动机器人平台上使用，本篇主要介绍这种方案。

  主要介绍的功能为基于突变点检测的方法对特征充电座进行识别。

3、基于2D激光雷达的回充方案

3.1、特征充电座的识别方案

3.1.1、说明

本篇充电座识别方案是参考如下论文的如下章节的，代码是复现论文的方法，论文会和代码一起打包给大家，这里感谢作者。

3.1.2、基于突变点检测的充电桩识别算法

3.2、充电座特征参数（参考）

• 充电座主题外观

• 充电座具体参数

3.3、移动机器人自主回充方案实现

3.3.1、自主回充方案如下

3.3.2、充电桩识别

和上面论文描述的过程一致，这里过一下算法步骤：

3.3.3、自动对准过程


3.3.4、充电座识别代码实现

该源码为我自己手写的一个基于ROS的特征充电座的识别程序，仅订阅Scan，发布充电座的相对于机器人的角度信息、甚至是姿态信息，和论文理论对应。

核心代码如下所示：

void laserScanCallback(const sensor_msgs::LaserScan &msg)
{
    // std::cout << "laser_ok" << std::endl;
    char mutation_point_count(0);
    std::vector mutation_point_index;
    mutation_point_index.resize(4);    

    laser_ranges.resize(MAX_RANGES_INDEX - MIN_RANGES_INDEX);

    //1.数据筛选
    for(size_t i = MIN_RANGES_INDEX ; i < MAX_RANGES_INDEX; i++) //在指定范围内筛选数据
    {
        if(std::isinf(msg.ranges[i]) || msg.ranges[i] > MAX_RANGES_FROM_CHANGE) 
            laser_ranges[i - MIN_RANGES_INDEX] = 0;
        else
            laser_ranges[i - MIN_RANGES_INDEX] = msg.ranges[i];
    }
    // std::cout<<"1.ok"< 0.025) && (fabs(laser_ranges[i] - laser_ranges[i+1]) < 0.065)) //和自己标志物的形状有关
        {
            mutation_point_num++;
            mutation_point[i] = 1;
        }
        else
        {
            mutation_point[i] = 0;
        }
    }
    // std::cout<<"突变点个数："<

4、分享

在公众号小白学移动机器人，发送：自主回充，即可获得源码以及论文等相关资料。