激光雷达 惯性测量单元 云端服务器

主要参数

技术亮点：

巡检机器人硬件主要包括：移动底盘和环境感知传感器。移动底盘主要实现机器人的前行、

后退、左转、右转、避障、停止等；环境感知传感器主要实现机器人对环境信息的采集、识

别、分析等。数据服务器主要是 Ubuntu 下基于 ROS 开发平台，结合 Docker、 Autoware

等开源库将机器人的定位、地图构建、基于已知地图的导航、机器人底盘驱动控制等功能模

块化。

应用案例 1：基于地面点云分割的非结构化道路路沿检测

摘要：宽体车在露天矿山道路上运行时，车辆行驶前方受到灰尘、煤尘等干扰，

极大影响了宽体车对道路边界等信息的感知，为智慧化矿山的实施带来了严峻

的挑战。道路边界检测是宽体车安全运行的关键技术之一，获取路沿信息可用于

辅助宽体车的感知、规划和定位。针对灰尘、煤尘影响等问题，本文首先利用二

次滤波优化点云数据，其次利用扇环栅格化简化点云、扇环区域平面拟合、

RANSAC 算法优化地平面和地平面水平校准，进一步对道路边界与路面形成的高

度差进行特征提取，最后采用最小二乘法拟合边界，提取露天矿非结构化道路路

沿。在大南湖二号露天煤矿进行道路边界检测实验，结果表明，本文提出的矿山

非结构化道路的路沿检测算法实现了对矿山道路边界的检测，满足了宽体车运

行的实时性。为露天矿无人驾驶提供了技术支撑。

应用案例 2：无人投递机器人

投递机器人主要满足结构化场景下机器人的定位、行走、避障等功能。投递

机器人硬件主要包括移动底盘和环境感知传感器。其中，移动底盘主要实现机器

人的前行、后退、左转、右转、避障、停止等移动功能；环境感知传感器主要实

现机器人对环境信息的采集、识别、分析等功能。

投递机器人系统主要分为 3 部分，分别是云端服务器、智能巡检机器人和底

层驱动系统。云端服务器配置 12 核 core i7 9th 的 CPU 以及 RTX2070 的 GPU，

为大量图形信息处理提供算力保证。智能巡检机器人平台搭载 16 线激光雷达、

高清摄像头、IMU 惯性传感器、移动路由、储能电源。

应用案例 3：基于六自由度机械臂的果实采摘机器人

设计了一种基于六自由度机械臂的果实采摘机器人，机器人通过多自由度的机械

臂执行采摘操作，采用履带式底盘作为采摘机器人的移动平台，具有可自动识别

目标并自主导航、路径规划、无损采摘等功能。

果实采摘智能机器人通过深度相机获取图像信息，经过机器视觉技术检测、

识别出果实，并获得相机到目标的三位坐标，随后将数据传输到控制器，利用优

化后的蚁群算法进行路径规划，基于路径规划技术得到最短路径，抵达之后机械

臂末端执行器执行采摘动作，实现无损采摘，然后近红外检测设备检测果品，对

果品好的目标按照果径进行分类放置。当采摘数目达到上限，机器人停止工作，

之后移动到果实收集点，待卸下果实后，重新返回工作地点，继续执行采摘操作，

实现采摘智能化以及自动化。