亚洲国产日韩a在线乱码_日韩欧美亚洲一区精选_中文字幕无码av不卡一区_人妻无码一区二区三区免费贵子_国产精品自偷一区二区
主页
产品
应用案例
新闻动态
购买渠道
下载与支持
关于我们
生态合作
联系我们
主页
产品
新闻动态
购买渠道
下载与支持
关于我们
加入我们
联系我们
  • 中文|
  • Eng
  • 机器人自主定位导航必解决这3个问题

          機器人自主定位導航需要解決三個問題:定位、建圖與路徑規(guī)劃。

    機器人自主定位導航必解決的3個問題

    SLAM與各領域關系圖

          定位:

          當你打開手機中的導航軟件,在選擇前往目的地的最佳路線之前,首先要做的動作是什么呢?沒錯,就是定位。我們要先知道自己在地圖中的位置,才可以進行后續(xù)的路徑規(guī)劃。機器人也是如此。

          在機器人實時定位問題中,由于通過機器人運動估計得到的機器人位置信息通常具有較大的誤差,我們還需要使用測距單元得到的周圍環(huán)境信息更正機器人的位置。

          目前,常見的測距單元包括激光測距、超聲波測距以及圖像測距三種。其中,激光雷達憑借良好的指向性和高度聚焦性,成為移動機器人的核心傳感器,同時它也是目前最可靠、最穩(wěn)定的定位技術。

          建圖:

          地圖構建也是機器人實現(xiàn)自主導航行動的前提。地圖一方面可以幫助機器人配合自身的傳感器進行實時定位,同時也用于后續(xù)展開行動時,導航過程的路徑規(guī)劃。

          雖然環(huán)境地圖可以通過事先人為繪制并提供給機器人設備,但由于這類人為繪制的地圖大多與真實場景存在區(qū)別,且與機器人傳感器所觀測的數(shù)據(jù)存在區(qū)別,因此在實際應用中存在挑戰(zhàn)。

    機器人自主定位導航需解決的問題

    相同環(huán)境下,由人工繪制的CAD圖(左)和由機器人使用激光雷達自主繪制的地圖(右)對比

          目前,機器人SLAM建圖主要有激光SLAM和VSLAM兩種。

          采用激光雷達的SLAM技術可以直接繪制高精度的環(huán)境地圖,并且因為地圖數(shù)據(jù)直接記錄了環(huán)境的障礙物情況,因此地圖內容可直接用于后續(xù)機器人導航和路徑規(guī)劃,并且比較直觀,易于人理解。

     機器人自主定位導航之建圖

    采用激光雷達的SLAM算法進行地圖構建的過程

          激光SLAM主要采用柵格地圖的表現(xiàn)方式,一方面它能表示空間環(huán)境中的很多特征,機器人可以用它來進行路徑規(guī)劃,另一方面,它又不直接記錄傳感器的原始數(shù)據(jù),相對實現(xiàn)了空間和時間消耗的最優(yōu)。因此,柵格地圖是目前機器人所廣泛應用的地圖存儲方式。

          思嵐科技的SLAMWARE系統(tǒng)內部也采用柵格地圖的建圖方式。

    思嵐科技的SLAMWARE系統(tǒng)內部也采用柵格地圖的建圖方式。

          近些年來,另一種SLAM技術在研究領域得到了長足的發(fā)展。它不采用激光雷達作為核心傳感器,而采用了目前更加普遍的圖像傳感器(攝像頭)作為地圖構建的主要數(shù)據(jù)輸入源。這種基于視覺的SLAM方法被稱為VSLAM(Visual SLAM)。

    機器人定位導航

    ORB-SLAM實現(xiàn)單攝像頭的建圖過程

          VSLAM主要采用特征點地圖作為表現(xiàn)方式,雖然數(shù)據(jù)量少,但是它往往不能反應所在環(huán)境的一些必須的信息,比如環(huán)境中障礙物的位置。VSLAM技術中,多采用這種地圖來解決機器人定位問題。想讓機器人進行自主避障和路徑規(guī)劃,還需要額外配置距離傳感器,如激光雷達、超聲波來完成。

    VSLAM主要采用特征點地圖作為表現(xiàn)方式

          相比于激光雷達,視覺傳感器可以提供更為豐富的環(huán)境信息,并且視覺傳感器天生不需要進行機械掃描,安裝要求也較低,因此被行業(yè)給予厚望。

          不過目前這類方法距離實際應用上有較多技術挑戰(zhàn)有待解決。例如當環(huán)境光發(fā)生變化(如在黑夜)亦或環(huán)境中紋理數(shù)據(jù)較弱的情況下,目前VSLAM的可靠性將受很大影響。此外,目前VSLAM所構建的地圖也難以用于后續(xù)的導航定位。所以行業(yè)內使用VSLAM技術的機器人產品相對較小,但相信假以時日,VSLAM方式將逐步成為新的行業(yè)主流。

     激光SLAM與VSLAM的對比

    激光SLAM與VSLAM的對比

          路徑規(guī)劃:

          SLAM≠自主定位導航,不解決運動問題,需要在完成SLAM之后,進行一個叫做目標點導航的能力,規(guī)劃一條從A點到B點的路徑出來,然后讓機器人移動過去。

          路徑規(guī)劃分為:全局規(guī)劃和局部規(guī)劃。

          全局規(guī)劃:是最上層的運動規(guī)劃邏輯,它按照機器人預先記錄的環(huán)境地圖并結合機器人當前位姿以及任務目標點的位置,在地圖上找到前往目標點最快捷的路徑。
          局部規(guī)劃:當環(huán)境出現(xiàn)變化或者上層規(guī)劃的路徑不利于機器人實際行走的時候(比如機器人無法按照規(guī)劃的路徑完成特定轉彎半徑的轉向),局部路徑規(guī)劃將做出微調。

    分層級的運動規(guī)劃框架以及對應輸出數(shù)據(jù)

          這種從A點到B點進行路徑規(guī)劃并控制移動的運動規(guī)劃算法的目標在于盡可能快速的抵達目的地,同時避免讓機器人進入環(huán)境中的無關區(qū)域。但是在針對一些特殊情況,如:掃地機器人,需要的就不是規(guī)劃從A點到B點的最短路徑,而是盡可能覆蓋A到B點的全部區(qū)域。
          所以,除了上述兩種較為典型的路徑規(guī)劃算法之外,還需要與實際應用相結合的算法模型。因此,讓機器人實現(xiàn)定位、建圖以及導航,還是有非常多的工作要做的。這個需要整個行業(yè)共同努力的,也是目前的主要挑戰(zhàn)之一。

    關鍵字:机器人自主定位导航

    top