移動(dòng)機器人的三大關(guān)鍵技術(shù)

在機器人領(lǐng)域所要研究的問(wèn)題非常多，會(huì )涉及到計算機、傳感器、人機交互、防生學(xué)等多個(gè)學(xué)科，其中環(huán)境感知、自主定位和運動(dòng)控制是機器人技術(shù)的三大重點(diǎn)問(wèn)題，以下將針對這三點(diǎn)進(jìn)行詳細探討。

環(huán)境感知

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

利用單一傳感器進(jìn)行環(huán)境感知大多都有其難以克服的弱點(diǎn)，但將多傳感器有效融合，通過(guò)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，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(lái)實(shí)現機器人對周?chē)h(huán)境的感知成為各國學(xué)者研究的熱點(diǎn)。

使用多傳感器構成環(huán)境感知技術(shù)可帶來(lái)多源信息的同步、匹配和通信等問(wèn)題，需要研究解決多傳感器跨模態(tài)跨尺度信息配準和融合的方法及技術(shù)。但在實(shí)際應用中，并不是所使用的傳感器種類(lèi)越多越好。針對不同環(huán)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(shí)時(shí)性。

自主定位

移動(dòng)機器人要實(shí)現自主行走，定位也是其需要掌握的核心技術(shù)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(huán)境下會(huì )出現GPS信號弱等情況，容易導致位置的丟失。

近年來(lái)，計算機視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展迅速，提高了移動(dòng)機器人的定位及地圖創(chuàng )建能力，基于環(huán)境自然特征建圖和定位，無(wú)需軌道和地標可自主定位和規劃路徑。相比于激光雷達SLAM技術(shù)，具有更好的環(huán)境適應性和穩定性。視覺(jué)導航移動(dòng)機器人可以支持多種貨物移載方式的搬運機器人系列產(chǎn)品。  

路徑規劃

路徑規劃技術(shù)也是機器人研究領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。合適路徑規劃就是依據某個(gè)或某些優(yōu)化準則（如工作代價(jià)小、行走路線(xiàn)短、行走時(shí)間短等），在機器人工作空間中找到一條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)、可以避開(kāi)障礙物的合適路徑。
 

根據對環(huán)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(huán)境中，給機器人規劃一條路徑，路徑規劃的精度取決于環(huán)境獲取的準確度，全局路徑規劃可以找到合適解，但是需要預先知道環(huán)境的準確信息，當環(huán)境發(fā)生變化，如出現未知障礙物時(shí)，該方法就無(wú)能為力了。它是一種事前規劃，因此對機器人系統的實(shí)時(shí)計算能力要求不高，雖然規劃結果是全局的、較優(yōu)的，但是對環(huán)境模型的錯誤及噪聲魯棒性差。

而局部路徑規劃則環(huán)境信息*未知或有部分可知，側重于考慮機器人當前的局部環(huán)境信息，讓機器人具有良好的避障能力，通過(guò)傳感器對機器人的工作環(huán)境進(jìn)行探測，以獲取障礙物的位置和幾何性質(zhì)等信息，這種規劃需要搜集環(huán)境數據，并且對該環(huán)境模型的動(dòng)態(tài)更新能夠隨時(shí)進(jìn)行校正，局部規劃方法將對環(huán)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(huán)境誤差和噪聲有較高的魯棒性，能對規劃結果進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋和校正，但是由于缺乏全局環(huán)境信息，所以規劃結果有可能不是合適的，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(méi)有本質(zhì)上的區別，很多適用于全局路徑規劃的方法經(jīng)過(guò)改進(jìn)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(jīng)過(guò)改進(jìn)后也可適用于全局路徑規劃。兩者協(xié)同工作，機器人可更好的規劃從起始點(diǎn)到終點(diǎn)的行走路徑。

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

而局部路徑規劃則環(huán)境信息*未知或有部分可知，側重于考慮機器人當前的局部環(huán)境信息，讓機器人具有良好的避障能力，通過(guò)傳感器對機器人的工作環(huán)境進(jìn)行探測，以獲取障礙物的位置和幾何性質(zhì)等信息，這種規劃需要搜集環(huán)境數據，并且對該環(huán)境模型的動(dòng)態(tài)更新能夠隨時(shí)進(jìn)行校正，局部規劃方法將對環(huán)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(huán)境誤差和噪聲有較高的魯棒性，能對規劃結果進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋和校正，但是由于缺乏全局環(huán)境信息，所以規劃結果有可能不是合適的，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(méi)有本質(zhì)上的區別，很多適用于全局路徑規劃的方法經(jīng)過(guò)改進(jìn)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(jīng)過(guò)改進(jìn)后也可適用于全局路徑規劃。兩者協(xié)同工作，機器人可更好的規劃從起始點(diǎn)到終點(diǎn)的行走路徑。

感知、定位、路徑規劃技術(shù)現狀如何？

為解決機器人自主行走難題，國內針對環(huán)境感知、自主定位及路徑規劃等技術(shù)進(jìn)行研究的企業(yè)不在少數，國內思嵐科技作為機器人定位導航技術(shù)，在實(shí)現機器人自主行走中已有較為成熟的產(chǎn)品，例如可幫助企業(yè)降低研發(fā)成本的Apollo，Apollo機器人底盤(pán)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(pán)之上配置深度攝像頭傳感器。同時(shí)配合自主研發(fā)的SLAMWARE自主導航定位系統，讓機器人實(shí)現自主建圖定位及導航功能。

當Apollo處于未知環(huán)境中，無(wú)需對環(huán)境進(jìn)行修改，利用SharpEdgeTM精細化構圖技術(shù)，構建高精度、厘米級別地圖，具備超高分辨率，*累加。同時(shí)利用D*動(dòng)態(tài)即時(shí)路徑規劃算法尋找路徑并移動(dòng)到地點(diǎn)，無(wú)需二次優(yōu)化修飾，可直接滿(mǎn)足人們的使用預期。

除此之外，基于純軟件方式，無(wú)需額外進(jìn)行輔助鋪設，可對Apollo進(jìn)行預定路線(xiàn)設置，或通過(guò)設置虛擬墻及虛擬軌道阻止Apollo進(jìn)入某個(gè)工作禁地。


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

另外，Apollo的擴展接口還集成了網(wǎng)口，供電接口和各種控制接口，以便用戶(hù)快速進(jìn)行開(kāi)發(fā)擴展。Apollo可通過(guò)有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )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(hù)可通過(guò)各種控制接口對整個(gè)Apollo及其上層擴展模塊進(jìn)行控制。

總之，近年來(lái)各國政府都非常重視機器人技術(shù)的發(fā)展，并投入了大量的資源激發(fā)機器人企業(yè)不斷創(chuàng )新、開(kāi)拓進(jìn)取，相信未來(lái)，機器人也將成為人們日常生活中的重要一員，人們走向更便捷的時(shí)代！

部分文字來(lái)源 SLAMTEC