在MiR，我們致力于幫助您了解自主移動機器人AMR有關信息，包括它們如何工作，如何使用，以及如何應用在貴司的自動化物流方案中。從本月開始，小編邀請MiR技術部的大神，他們潛心修煉多年，造就多種硬核能力，為大家分享滿滿干貨的內容。開篇第一期，房工給你講講自主移動機器人(AMR)是如何實現自主導航……

路徑導航(Navigation)是自主移動機器人(AMR)最基本、最重要的功能之一。它通過地圖服務器、全局與局部規劃器、代價地圖等方法，控制機器人從起點到終點的運行過程。下面我們就針對這幾點，進一步介紹MiR機器人是如何做到高效準確地計算出最優路徑，并安全自主地運行到指定目的地的。

地圖服務器

不同于大多數SLAM AGV所使用的拓撲地圖(Topological Map)，MiR AMR使用占據柵格圖(Occupancy Grid Map)來表示室內環境。這種方式下，MiR AMR得以支持更加靈活、精確的路徑導航。

拓撲地圖

在占據柵格圖中，每個像素代表該位置實際是否被占據。如果是黑色像素，則代表這里被固定結構占據，反之白色像素則表示該位置無物體占據，可以通行。

地圖提供了空間定位信息。機器人在運行時，會對照地圖匹配傳感器所檢測到的固定結構（墻面、大型設備、固定工作臺等），并據此確定當前的準確位置。

占據柵格圖（來源：Google網絡搜索）

傳感器數據未匹配地圖結構

傳感器數據與地圖結構匹配成功，定位成功

全局與局部規劃器

在得到當前位置后，機器人需要依靠全局與局部規劃器來找到合適的運行路徑，并自動駕駛到目的地。全局與局部規劃器之間的關系，類似于GPS導航與司機的關系：GPS導航負責規劃整體路線，司機則負責參照此路線實際駕駛汽車；同樣，機器人中的全局規劃器負責規劃整體路線，局部規劃器負責自動駕駛機器人。

GPS司機 vs 全局局部規劃器

全局規劃器的功能類似于GPS地圖

局部規劃器的功能類似于駕駛司機

（圖片來源：Google網絡搜索）

與GPS不同的是，全局規劃器所參照的是像素組成的占據柵格圖(Occupancy Grid Map)，而不是室外地圖通常使用的拓撲地圖(Topological Map)。在這個前提下，全局規劃器的算法需要按像素依次查找，直到得到通往目的地的路線。由于在柵格地圖中，固定結構的位置都已經被標注明確，所以全局規劃器最終得到的路線也是繞開這些結構的。

全局規劃器的路徑規劃算法

（圖片來源：blog.csdn.net）

全局規劃器計算出的路線已經繞開了室內的固定結構，下面就需要局部規劃器根據實際情況，在駕駛過程中避開地圖中不存在的動態障礙物。當激光傳感器與3D相機在實時監控時檢測到了障礙物后，這個信息將會被傳給局部規劃器。局部規劃器會綜合考慮障礙物的位置、大小以及機器人當前的位置、速度以及正在運行的路徑等信息，判斷是否需要做繞行或剎車等操作。如果在運行過程中發現路線被地圖中不存在的臨時障礙物堵死，局部規劃器還會通知全局規劃器重新規劃新的路線。

局部規劃器

局部規劃器負責避開動態障礙物

MiR AMR在運行中靈活避障

代價地圖

全局與局部規劃器可以準確高效地在室內計算出一條可通行路徑。但該路徑可能并不恰巧符合用戶的實際需求。比如說，有些客戶要求自主移動機器人在運行時必須靠走道右側行駛；某些區域不允許機器人進入；或在某些通道處只能單向行駛等等。熟悉MiR AMR操作的朋友應該了解，MiR通過在地圖上添加各種區域(優選區域、禁行區域、單行區域等)實現了這些需求。而這些區域背后的原理，實際上都是對代價地圖(Costmap)的靈活運用。

MiR地圖中的區域

在沒有代價地圖的情況下，全局規劃器會將地圖上所有由白色像素覆蓋的區域一視同仁，其算法中給每個像素分配的權重是相同的。但如果我們對地圖中每個像素的權重都賦予不同的值，就會得到一張代價地圖(Costmap)。在代價地圖中，規劃器會更偏好代價小的像素，減少或避免經過代價較大的像素。

依據這個原理，被優選區域覆蓋的像素，其代價值會被降低；被禁止區域覆蓋的像素，其代價值會被調整為無窮大。這樣，規劃器就會更偏向優選區域，而避免經過禁止區域。

對于被單行區域覆蓋的像素，其代價值還會受運行方向的影響。當運行方向與規定方向一致時，像素的代價值不受影響；但如果運行方向與規定方向相反時，其代價值就會變為無窮大。這樣規劃器在規劃路線時就不會選擇逆行了。

單向區域