复合雷达传感在电缆隧道四足机器人避障中的应用

陈艳羚，徐 治，周 宏，王骁迪，王 承，何 磊

(国网上海市电力公司电缆分公司，上海 200072)

近年来，随着我国对电力电缆基础设施的不断投入，电缆隧道的长度也在不断增加。电缆隧道的工况复杂、总里程长、分布点多、巡检周期短，大大增加了人工巡检的难度。机器人巡检通常采用人工控制的方式，若失去人工控制，其自主避障的准确性则变得尤为重要。若采用单一传感器，四足机器人无法在电缆隧道中实现良好的定位、建图和自主巡检功能，而采用复合雷达传感系统则可以实现不同传感器的优势互补，使得四足机器人的定位更加精准，面对电缆隧道中的复杂工况也能安全自主地运行。

1 各个雷达传感器的特点

目前在避障方面常采用以下几种方式：毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、图像识别等，而每种雷达均有其各自的优缺点。

毫米波雷达传感器可以精准测量其视野范围内与物体的距离以及与任何障碍物的相对速度，同时相较于其他雷达，它具有不受雨、烟、尘、雾或霜等环境因素的影响，具有很高的稳定性。毫米波雷达传感器也可以在完全黑暗或阳光直射下工作，相较于红外传感器、摄像头图像识别，可直接安装在无外透镜、通风口或传感器表面的塑料外壳上。另外毫米波雷达传感器的体积小、重量轻，仅仅微型激光测距仪的三分之一。然而，毫米波雷达传感器存在测量量程较短、测量精准度较低等缺点。

激光雷达具有较高的分辨率，可以获得周围障碍物的清晰图像。此外鉴于激光雷达直线传播的特性，其抗干扰性极强。然而，电缆隧道中工况复杂，激光雷达在雾、烟等环境中的衰减急剧加大，传播距离受到很大的影响。此外激光雷达还会比较容易受到自然光或是热辐射的影响，相较于毫米波雷达，在自然光比较强烈或在辐射区域的时候，激光雷达会被削弱很多。

超声波雷达也是目前主流的测距传感器之一。超声波雷达的能量消耗比较缓慢，在介质中传播的距离比较远且具有较强的穿透性。超声波雷达也有其缺陷，超声波的传输速度会受到环境、天气等因素的影响，且相较于毫米波及激光雷达而言传播速度较慢，当主体高速运动时会存在较大的误差。由于超声波的散射角大，方向性较差，在测量较远距离的目标时，其回波信号会比较弱，影响测量精度，分辨率较低。

图像识别也是目前发展方向之一，通过摄像头采集图像之后，由摄像头内的感光电路组件及控制组件对图像进行处理并转化为电脑能处理的数字信号，从而感知四足机器人周边的路况情况，实现前向碰撞预警、偏移报警和障碍物检测等功能。借助两个摄像头形成双目视觉系统，可实现定位、估算目标物体与本体之间的相对距离以及相对速度。但采用此方法也有缺点，由于工作环境的不同需要不断地去更新和拓展样本数据库来保证图像识别算法的精准度，计算量庞大会对硬件以及散热提出一定的要求，但如果使用单摄像头对于距离的估算精准度又会降低。同时由于摄像头对于自然光的要求相较于其他传感器要高，过暗或者过亮的环境会对成像造成一定的影响，所以会受到环境的影响。

2 复合雷达传感的优势

电缆隧道中环境复杂，光线条件差、通道狭窄且缺少明显的标志物。在这样的环境下，为了保证四足机器人和隧道中电缆的安全性，单一的传感器已经无法满足要求。鉴于各个传感器存在不同的优劣势，所以选择将多个传感器结合起来使用于四足机器人，使四足机器人在电缆隧道复杂的工况环境下也能精准且快速地定位及避障，实现无人巡检功能。

四足机器人通过搭载双目视觉系统、激光雷达、毫米波雷达传感器，形成复合雷达传感系统，兼具3种传感系统的优势，同时也弥补了各自的缺点。当四足机器人开始运动时，双目视觉系统、毫米波雷达、激光雷达同时启动。毫米波雷达对四足机器人四周环境发射连续调频波，接收得到回波信号，通过混频器将发射信号与回波信号生成混频信号。对混频信号进行采样，一维快速傅里叶变换(FFT)处理，得到对象的距离信息，再对距离信息进行二维FFT处理，得到对象的速度信息，最终得到对象的二维平面坐标、速度、角度等信息，实现初步的定位。

毫米波雷达分辨率较低的缺点，使其无法得到附近物体精准的轮廓信息，故采用双目视觉系统，对四足机器人附近环境进行图片处理，以电缆隧道中的灭火器箱为例，灭火器箱的边界通常为红色矩形状，四足机器人读取摄像头传输的画面，从输入数据中提取仅为红色的像素，借助亮度和对比度确定红色边界的水平和垂直渐变的计算，然后利用霍夫变换算法找到矩形。将得到的图案与数据库中的图案将目标图像关联起来，以解析最终识别目标物体，并最终得到决策。借助图像识别功能，四足机器人实现了自动对摄像头中的物体进行识别和分析[1]。双目视觉系统在能够得到物体精准轮廓的同时也提升了测距的精准度。双目视觉系统的原理与人眼类似，人能够感知物体的远近是借助双眼对于同一目标所成图像的差异。目标物体越远，视差越小，若目标物体越近则视差越大。通过对比两个摄像头所得图像的视差计算，直接对前方的障碍物进行距离测量而无需判断障碍物的类型，四足机器人能够根据距离信息的变化对任何类型的障碍物进行识别。然而，由于双目视觉的计算量极大，因而其对于计算单元的性能要求较高，且由于双目视觉算法依赖环境中的自然光线采集图像，拍摄角度、光线角度的变化、光线强度的变化等因素的影响可能会导致两张照片的差异巨大，故其对匹配算法的要求也很高。此外电缆隧道作为一个单调缺乏视觉特征的场景，四周没有特别的标志物，会存在匹配困难的情况。因此在毫米波雷达及双目视觉系统的基础上再加入激光雷达，以此保证四足机器人在电缆隧道中的安全。在电缆隧道环境光线较差的区域下，激光雷达和毫米波雷达的性能能够得到充分发挥。激光雷达向周围发射脉冲激光，记录脉冲激光发射的时间数据，得到每个测量点相对于四足机器人估计的位置及四足机器人相对于前一次测量的位置，从而在得到更精准结论的同时，对远距离、大范围的环境进行建模。

3 复合雷达融合

复合雷达传感系统的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程，通过将毫米波雷达、双目视觉系统、激光雷达所得到的原始数据进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释[2]。信息融合是将通过各个传感器得到的多源数据进行合理支配与使用，基于各传感器获得的分离观测数据，通过对数据多级别、多方面组合导出需要的数据[3]。这不仅弥补了单个传感器的劣势，而且也综合处理了不同传感器所采集的数据来提高整个复合雷达传感系统的精确度[4]。常用的融合算法一般分为前融合算法和后融合算法。前融合算法通过将所有传感器得到的原始数据进行时间同步、空间同步融合在一起，得到XYZ空间数据、RGB颜色数据、激光反射值数据、速度数据等。后融合算法则是每个传感器都能够独立处理生成数据，处理器通过对所有传感器生成的结果进行融合得到最终的结果。

前融合和后融合算法示意图如图1所示。

图1 前融合和后融合算法示意图

复合雷达传感首要问题是解决传感器的标定，由于存在多个传感器且不同传感器安装的位置并不相同，所以为了能够使不同的传感器对同一物体在同一时刻进行数据描述，需要保证数据及数据的时间戳能够一一对应。相比单一传感器的标定，保证不同传感器对同一目标描述的时间戳对齐是复合传感器融合标定难点所在。由于单一传感器中的数据采集与发布都是基于内部集成的晶振，所以其发布的数据在时间上是对齐的。精确同步方法要求毫米波雷达、激光雷达、双目视觉系统3种传感器输入的感知数据的时间戳需要高度对齐，因此在处理数据同步时，需要得到的均为同一时刻的数据，之后只需进行数据融合即可，而这3种传感器的感知数据都是基于各自的晶振，这些晶振之间多少存在一些误差，因此需要采用时间近似同步的方法。此外由于近似同步方法处理得到的数据在频率的精确度上可能会存在误差，所以需要将多个传感器在某一时刻的数据进行融合。

将双目视觉系统、毫米波雷达、激光雷达3个传感器对于同一个物体得到的数据进行同步后，可以获得该物体在双目视觉系统坐标系、激光雷达坐标系、毫米波雷达坐标系中的坐标，由于经过了时间近似同步所以3组数据的时间戳相同，因此该物体在不同传感器坐标系中的坐标均表示该物体的位置，通过这样的方式就可以得到3种传感器坐标系之间的转换关系。将多个传感器的感知数据时间近似同步后进行融合实现不同传感器优势互补，使四足机器人在面对电缆隧道中复杂的工况时也能安全运行。通过前端对复合传感得到的数据进行近似同步、视觉特征提取等处理能使四足机器人了解所处环境，实现四足机器人在不规则障碍物遍布、光线环境差的场景下完成定位、建图以及自主巡检。通过后端对视觉词汇、雷达扫描所得结果进行处理，可使得四足机器人的定位功能进一步优化矫正，生成栅格地图。

电缆隧道中环境光线较差、无明显标志物、通道较为狭窄且存在楼梯及防火门门槛等，3种雷达传感系统各自负责对应的方面，毫米波雷达负责近处障碍物的探测和测距，但鉴于其分辨率不高，便使用双目视觉系统对周围障碍物进行区分、识别。毫米波雷达对于远处的探测能力有限，而激光雷达对远处的探测能力则弥补了这一缺点，收发激光获取四足机器人及目标障碍物的相对位置，即使是在光线较差的环境下也可以实现四足机器人的定位。因此，四足机器人通过激光雷达结合毫米波雷达所得的距离数据，基于SLAM建立三维环境模型，实现对周围环境及障碍物的实时监测，使得四足机器人能在无人控制的环境下做到安全自主巡检。目前主流的视觉SLAM算法主要基于图像特征提取和匹配追踪。通过从图像中选取具有以下特征的点或者局部区域作为特征：需要能够区别于周围区域的显著性以及不变形包括尺度不变形、旋转不变形、放射不变形。提取输入图像的特征后，便可实现图像之间的特征点关联，目前主要采用特征匹配的方式进行数据关联。一些外部因素如光照变化、相机剧烈运动、相机本身的噪声等，会使得到的匹配点中存在大量的异常值，因此可以采用KNN匹配、交叉匹配等方式来剔除异常值。

4 结语

四足机器人复合雷达传感系统借助双目视觉系统、毫米波雷达、激光雷达3种传感器进行了多种传感器数据的预处理，完成了数据的时间近似同步与联合标定。

针对双目视觉系统、毫米波雷达、激光雷达3种传感器的晶振时钟与发布频率不一致，设计精确同步与近似同步算法完成了3种传感器数据的时间同步；然后基于同步后的双目视觉系统数据、毫米波雷达数据、激光雷达数据完成了复合雷达系统的联合标定。复合雷达传感系统弥补了各自的缺点，实现了四足机器人远距离、近距离障碍物轮廓识别，并形成四足机器人周围环境的三维环境模型，实现自主避障及巡检，解决了电缆隧道人工巡检效率低的问题。