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AGV移動機器人的三大關鍵技術

2019-07-02 10:18 性質:轉載 作者:SLAMTEC 來源:OFweek
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在機器人領域所要研究的問題非常多,會涉及到計算機、傳感器、人機交互、防生學等多個學科,其中環境感知、自主定位和運動控制是機器人技術的三大重點問題,以下將針對這三點進行詳...

  在機器人領域所要研究的問題非常多,會涉及到計算機、傳感器、人機交互、防生學等多個學科,其中環境感知、自主定位和運動控制是機器人技術的三大重點問題,以下將針對這三點進行詳細探討。

環境感知

  目前,在機器人室內環境中,以激光雷達為主,并借助其他傳感器的移動機器人自主環境感知技術已相對成熟,而在室外應用中,由于環境的多變性及光照變化等影響,環境感知的任務相對復雜的多,對實時性要求更高,使得多傳感器融合成為機器人環境感知面臨的重大技術任務。

  利用單一傳感器進行環境感知大多都有其難以克服的弱點,但將多傳感器有效融合,通過對不同傳感器的信息冗余、互補,幾乎能使機器人覆蓋所有的空間檢測,全方位提升機器人的感知能力,因此利用激光雷達傳感器,結合超聲波、深度攝像頭、防跌落等傳感器獲取距離信息,來實現機器人對周圍環境的感知成為各國學者研究的熱點。

  使用多傳感器構成環境感知技術可帶來多源信息的同步、匹配和通信等問題,需要研究解決多傳感器跨模態跨尺度信息配準和融合的方法及技術。但在實際應用中,并不是所使用的傳感器種類越多越好。針對不同環境中機器人的具體應用,需要考慮各傳感器數據的有效性、計算的實時性。

自主定位

  移動機器人要實現自主行走,定位也是其需要掌握的核心技術之一,目前GPS在全局定位上已能提供較高精度,但GPS具有一定的局限性,在室內環境下會出現GPS信號弱等情況,容易導致位置的丟失。

  近年來,SLAM技術發展迅速,提高了移動機器人的定位及地圖創建能力,SLAM 是同步定位與地圖構建 (Simultaneous Localization And Mapping) 的縮寫,最早是由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 在1988年提出的。SLAM與其說是一個算法不如說它是一個概念更為貼切,它被定義為解決“機器人從未知環境的未知地點出發,在運動過程中通過重復觀測到的地圖特征(比如,墻角,柱子等)定位自身位置和姿態,再根據自身位置增量式的構建地圖,從而達到同時定位和地圖構建的目”的問題方法的統稱。

路徑規劃

  路徑規劃技術也是機器人研究領域的一個重要分支。最優路徑規劃就是依據某個或某些優化準則(如工作代價最小、行走路線最短、行走時間最短等),在機器人工作空間中找到一條從起始狀態到目標狀態、可以避開障礙物的最優路徑。

  根據對環境信息的掌握程度不同,機器人路徑規劃可分為全局路徑規劃和局部路徑規劃。

  全局路徑規劃是在已知的環境中,給機器人規劃一條路徑,路徑規劃的精度取決于環境獲取的準確度,全局路徑規劃可以找到最優解,但是需要預先知道環境的準確信息,當環境發生變化,如出現未知障礙物時,該方法就無能為力了。它是一種事前規劃,因此對機器人系統的實時計算能力要求不高,雖然規劃結果是全局的、較優的,但是對環境模型的錯誤及噪聲魯棒性差。

  而局部路徑規劃則環境信息完全未知或有部分可知,側重于考慮機器人當前的局部環境信息,讓機器人具有良好的避障能力,通過傳感器對機器人的工作環境進行探測,以獲取障礙物的位置和幾何性質等信息,這種規劃需要搜集環境數據,并且對該環境模型的動態更新能夠隨時進行校正,局部規劃方法將對環境的建模與搜索融為一體,要求機器人系統具有高速的信息處理能力和計算能力,對環境誤差和噪聲有較高的魯棒性,能對規劃結果進行實時反饋和校正,但是由于缺乏全局環境信息,所以規劃結果有可能不是最優的,甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。

  全局路徑規劃和局部路徑規劃并沒有本質上的區別,很多適用于全局路徑規劃的方法經過改進也可以用于局部路徑規劃,而適用于局部路徑規劃的方法同樣經過改進后也可適用于全局路徑規劃。兩者協同工作,機器人可更好的規劃從起始點到終點的行走路徑。

  感知、定位、路徑規劃技術現狀如何?

  為解決機器人自主行走難題,國內針對環境感知、自主定位及路徑規劃等技術進行研究的企業不在少數,國內思嵐科技作為機器人定位導航技術之首,在實現機器人自主行走中已有較為成熟的產品,例如可幫助企業降低研發成本的Apollo,Apollo機器人底盤搭載了激光測距傳感器、超聲波傳感器、防跌落等傳感器。并在底盤之上配置深度攝像頭傳感器。同時配合自主研發的SLAMWARE自主導航定位系統,讓機器人實現自主建圖定位及導航功能。

  當Apollo處于未知環境中,無需對環境進行修改,利用SharpEdgeTM精細化構圖技術,構建高精度、厘米級別地圖,具備超高分辨率,不存在誤差累加。同時利用D*動態即時路徑規劃算法尋找路徑并移動到指定地點,無需二次優化修飾,可直接滿足人們的使用預期。

  除此之外,基于純軟件方式,無需額外進行輔助鋪設,可對Apollo進行預定路線設置,或通過設置虛擬墻及虛擬軌道阻止Apollo進入某個工作禁區。

  在工作過程中當Apollo出現電量過低的情況時,可支持可外部調度的預約式充電自主導航定位,自動返回充電塢充電。

  另外,Apollo的擴展接口還集成了網口,供電接口和各種控制接口,以便用戶快速進行開發擴展。Apollo可通過有線網絡或WIFI與外部通信,其本身自帶的電池可為自身與外接的擴展模塊供電,用戶可通過各種控制接口對整個Apollo及其上層擴展模塊進行控制。

  總之,近年來各國政府都非常重視機器人技術的發展,并投入了大量的資源激發機器人企業不斷創新、開拓進取,相信未來,機器人也將成為人們日常生活中的重要一員,引領人們走向更便捷的時代!

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