多传感器融合在越障爬壁机器人定位与环境感知中的应用研究

多传感器融合在越障爬壁机器人定位与环境感知中的应用研究

苏明辉,石岩松,任卓盛

郑州科技学院

摘要：越障爬壁机器人在紧急救援、勘探维修等领域具有重要应用价值，定位与环境感知是其安全有效运行的关键技术，本研究集成多种传感器通过传感器融合算法实现了机器人的定位与环境感知功能、提高了系统的鲁棒性和可靠性，实验结果表明该方法能够准确获取机器人在复杂环境下的位置和周围障碍物信息、为机器人路径规划和运动控制提供支持、为越障爬壁机器人在实际应用中的部署奠定了基础。

关键词：越障爬壁机器人、定位、环境感知、传感器融合算法

引言：

越障爬壁机器人能够在复杂的三维环境中行走克服传统机器人面临的障碍，在救援、勘探等领域具有广阔的应用前景，然而由于工作环境的复杂性、单一传感器难以满足机器人定位与环境感知的需求，因此通过多种传感器融合的方式整合不同传感器的优势，提高系统的鲁棒性和可靠性就显得尤为重要，本研究针对越障爬壁机器人的定位与环境感知问题，提出了基于多传感器融合的解决方案并进行了相关实验验证。

一、多传感器融合系统设计

（一）硬件平台构建

在构建硬件平台时本研究精心挑选了具备高集成度和灵活配置能力的组件，旨在满足越障爬壁机器人在多样化复杂环境下的运作需求，采用模块化设计理念机器人本体被划分为多个功能模块，例如移动模块负责机器人的地面或墙面移动，抓握模块则实现对各种物体的抓取与操作，这样的设计不仅提高了机器人的功能性和灵活性还便于后期维护和升级。视觉传感器（如高清摄像头）作为机器人的“眼睛”能够捕捉细腻的环境图像，提供必要的视觉信息用于障碍物识别和路径规划、激光雷达（LIDAR）则在机器人的“感知”系统中起着不可或缺的作用，通过发射激光束测量周围物体的距离，精确构建起环境的三维地图极大地提升了环境适应能力和运动规划的准确性。惯性测量单元（IMU）提供了关于机器人自身动态状态的实时信息如速度、方向和倾角等这对于机器人的稳定控制和精确定位至关重要。

（二）软件系统架构

软件系统的设计采用了模块化和层次化的架构以保证系统的高效性和可扩展性，传感器驱动模块负责直接与硬件通信获取原始数据，这一层的设计关键在于保证数据采集的高效性和稳定性，接着数据预处理模块对原始数据进行滤波、校准和同步等操作以提供更准确和一致的数据供后续处理。传感器融合模块是系统的核心它综合考虑来自各个传感器的信息，这一层次的设计使得数据处理流程清晰易于维护和升级，同时也保证了高度的数据处理效率和系统的整体性能。通过这种硬件与软件的紧密结合，多传感器融合系统能够有效地支持越障爬壁机器人在复杂环境中的定位与环境感知，为其提供了强大的数据处理能力和高度的环境适应性。这不仅提升了机器人的操作性能而且极大地增强了其在紧急救援、勘探维修等领域的应用潜力，通过不断地优化硬件配置和软件算法可以进一步提高系统的鲁棒性和可靠性，为越障爬壁机器人的实际部署和应用提供坚实的技术基础[1]。

二、传感器融合算法设计

（一）视觉与激光融合进行障碍物检测

在越障爬壁机器人的设计中障碍物检测是保证其安全和高效运行的关键技术，本研究通过将视觉传感器和激光雷达数据进行融合，采用了点云配准算法和目标检测算法实现了障碍物的高精度检测和分割，视觉传感器提供了丰富的颜色和纹理信息，而激光雷达则提供了精确的距离和形状信息，通过点云配准算法可以将两种传感器获得的数据在同一坐标系下进行对齐从而充分利用各自的优势。在此基础上目标检测算法能够准确地识别和分割出环境中的障碍物，无论是静态的还是动态的确保了机器人在复杂环境中的行走安全，该算法通过不断学习环境特征和障碍物特性能够适应各种不同的环境条件，进一步提升了障碍物检测的准确率和鲁棒性。

（二）惯性导航与激光建图融合进行定位

为了实现越障爬壁机器人在复杂三维环境中的精准定位，本研究融合了惯性导航系统和激光建图数据，惯性导航系统提供了机器人的即时运动状态包括速度、方向和加速度等信息而激光雷达则能够构建环境的详细三维地图，通过滤波算法如卡尔曼滤波或粒子滤波可以有效地整合这两种信息，实现对机器人位置的连续估计和更新。位姿优化算法进一步提高了定位的精度通过最小化定位过程中的误差、确保了机器人在任何给定时间点的位置和姿态信息都高度精确，这种融合技术不仅使得机器人能够在未知或动态变化的环境中实现稳定定位，而且极大地提高了其导航和路径规划的效率，通过不断优化算法和参数设置可以进一步提升系统的实时性和适应性，满足越障爬壁机器人在各种复杂环境中的应用需求[2]。

三、实验验证与分析

（一）实验平台与方案

为了验证多传感器融合算法在越障爬壁机器人上的有效性，本研究构建了包含模拟和真实复杂环境场景的实验平台，这些场景涵盖了从简单的平面障碍物到复杂的多层次结构环境旨在模拟机器人在实际应用中可能遇到的各种情况，在实验平台上我们部署了包含视觉传感器、激光雷达和惯性测量单元的多传感器融合系统以及相应的数据处理和分析软件。实验方案包括了几个关键步骤：机器人在没有任何先验信息的情况下进入模拟环境，通过其传感器系统收集环境数据；接着采用传感器融合算法处理这些数据，实现对环境的感知和对自身位置的定位；最后根据环境感知和定位结果，机器人进行路径规划并执行避障任务，通过在不同复杂度的环境中重复这些实验评估算法的鲁棒性和适应性。

（二）实验结果分析

实验结果的深入分析显示本研究提出的多传感器融合技术显著提高了越障爬壁机器人在处理复杂环境任务时的定位精度和环境感知能力，通过集成视觉传感器、激光雷达和惯性测量单元等多种传感器，机器人能够在各种测试环境中无论是简单的室内场景还是复杂的户外地形，准确地识别和定位自身位置同时详细捕捉周围障碍物的特性如大小、形状、相对位置等关键信息。这一能力的提升直接增强了机器人在执行任务时的自主性和安全性，使其能够有效规避潜在的障碍，按照最优路径高效完成预设任务，特别值得一提的是在面对多层次复杂环境时如林地、废墟等传感器融合算法展现出了卓越的适应性和鲁棒性。即使在极端条件下例如视线完全受阻或光照极度不足的情况，该算法依然能够准确捕捉到环境的详细信息、保证了机器人的高效运作，对于环境中的动态变化如移动的障碍物或突变的地形，多传感器融合算法也能够实时响应、迅速更新环境模型和机器人的位置状态、确保了机器人在不确定环境中的高度适应性和实时反应能力。

这些实验成果不仅充分验证了多传感器融合技术在提升越障爬壁机器人定位与环境感知方面的有效性，更突显了其在未来复杂任务执行中的巨大潜力，尤其是在救援、勘探等关键领域，这种技术能够大幅提升机器人的操作效率和安全性，使其能够更好地应对复杂多变的环境条件。展望未来研究将继续聚焦于算法优化和系统集成方面的探索，如进一步提升数据处理速度、增强算法的普适性和适应性以及实现更高级的自主决策能力，这些努力将为越障爬壁机器人的技术进步和广泛应用打下更坚实的基础为人类探索和利用未知环境提供更加强有力的技术支撑[3]。

结束语：

本研究针对越障爬壁机器人面临的定位与环境感知挑战提出了基于多传感器融合的解决方案，通过有效整合视觉、激光、惯性等传感器数据系统鲁棒性和可靠性得到显著提升，实验结果验证了该方法的有效性为越障爬壁机器人在复杂环境中的应用奠定了基础，未来工作将进一步优化算法提高系统实时性并将其应用于实际的救援、探测等任务中。

参考文献

[1]张小俊,吴亚淇,刘昊学等.轮足式磁吸附越障爬壁机器人设计与分析[J].机械工程学报,2024,60(01):248-261.

[2]霍平,徐阳阳,于江涛等.一种新型足式爬壁机器人设计[J].实验室研究与探索,2021,40(10):77-81.

[3]苏崇涛,沙晗,黄利春等.可越障爬壁机器人研究与设计[J].应用科技,2021,48(02):42-49.