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AGV機器人常用的導航定位技術及原理

   隨著經(jīng)濟的發(fā)展和科技的進步,智能機器人早就不是什么新鮮事物。而AGV機器人作為新興發(fā)展起來的產(chǎn)業(yè),逐漸成為目前行業(yè)的風口浪尖,從最早的磁導航機器人開始,激光導航機器人、GPS導航機器人等陸續(xù)進入公眾視線。

   不管什么類型的機器人,只要自主移動,就需要在其環(huán)境中進行導航定位。假如用金字塔來表示機器人技術,那么定位導航作為最底層技術,正是構(gòu)建整個機器人的核心關鍵。

   如何實現(xiàn)AGV機器人在不確定環(huán)境中自主定位導航一直都是機器人研究的一大核心課題,行業(yè)內(nèi)對其進行了多年的研究。自主導航作為一項核心技術,是賦予機器人感知和行動能力的關鍵。下面再為大家盤點一下自主移動機器人常用的導航定位方法。


一、視覺導航定位
   在視覺導航定位系統(tǒng)中,目前國內(nèi)外應用較多的是基于局部視覺的在機器人中安裝車載攝像機的導航方式。在這種導航方式中,控制設備和傳感裝置裝載在機器人車體上,圖像識別、路徑規(guī)劃等高層決策都由車載控制計算機完成。
   視覺導航定位系統(tǒng)主要包括:攝像機(或CCD圖像傳感器)、視頻信號數(shù)字化設備、基于DSP的快速信號處理器、計算機及其外設等?,F(xiàn)在有很多機器人系統(tǒng)采用CCD圖像傳感器,其基本元件是一行硅成像元素,在一個襯底上配置光敏元件和電荷轉(zhuǎn)移器件,通過電荷的依次轉(zhuǎn)移,將多個象素的視頻信號分時、順序地取出來,如面陣CCD傳感器采集的圖像的分辨率可以從32×32到1024×1024像素等。
    視覺導航定位系統(tǒng)的工作原理簡單說來就是對機器人周邊的環(huán)境進行光學處理,先用攝像頭進行圖像信息采集,將采集的信息進行壓縮,然后將它反饋到一個由神經(jīng)網(wǎng)絡和統(tǒng)計學方法構(gòu)成的學習子系統(tǒng),再由學習子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯(lián)系起來,完成機器人的自主導航定位功能。


優(yōu)點:

1.應用領域廣泛,主要應用于無人機、手術器械、交通運輸、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領域;

缺點:

1.圖像處理量巨大,一般計算機無法完成運算,實時性較差;

2.受光線條件限制較大,無法在黑暗環(huán)境中工作;


二、激光反射板導航定位
    典型的光反射導航定位方法主要是利用激光傳感器來測距。激光利用光反射技術來進行導航定位的。激光全局定位系統(tǒng)一般由激光器旋轉(zhuǎn)機構(gòu)、反射鏡、光電接收裝置和數(shù)據(jù)采集與傳輸裝置等部分組成。工作時,激光經(jīng)過旋轉(zhuǎn)鏡面機構(gòu)向外發(fā)射,當掃描到由后向反射器構(gòu)成的合作路標時,反射光經(jīng)光電接收器件處理作為檢測信號,啟動數(shù)據(jù)采集程序讀取旋轉(zhuǎn)機構(gòu)的碼盤數(shù)據(jù)(目標的測量角度值),然后通過通訊傳遞到上位機進行數(shù)據(jù)處理,根據(jù)已知路標的位置和檢測到的信息,就可以計算出傳感器當前在路標坐標系下的位置和方向,從而達到進一步導航定位的目的。

優(yōu)點:

1.是目前最穩(wěn)定、最可靠、最高性能的定位導航方法;

2.連續(xù)使用壽命長,后期改造成本低;

缺點:

1.工業(yè)領域的激光雷達成本比較昂貴;


三、GPS全球定位系統(tǒng)
    如今,在智能機器人的導航定位技術應用中,一般采用偽距差分動態(tài)定位法,用基準接收機和動態(tài)接收機共同觀測4顆GPS衛(wèi)星,按照一定的算法即可求出某時某刻機器人的三維位置坐標。差分動態(tài)定位消除了星鐘誤差,對于在距離基準站1000km的用戶,可以消除星鐘誤差和對流層引起的誤差,因而可以顯著提高動態(tài)定位精度。
    宇鋒智能室外無人駕駛牽引車AGV采用GPS全球定位系統(tǒng)+多線激光雷達輔助定位系統(tǒng)。消除GPS導航的定位誤差,提高AGV車輛的行走和停車精度。


   采用GPS+多線激光雷達輔助定位系統(tǒng)的AGV車輛,不易受到天氣條件、環(huán)境光照及障礙物陰影、表面粗糙度等外界環(huán)境條件的影響。適用于室外移動機器人系統(tǒng)。

四、SLAM技術


   SLAM技術(Simultaneous Localization and Mapping即時定位與地圖構(gòu)建)。行業(yè)領先的服務機器人企業(yè),八成都采用了SLAM技術。簡單來說,SLAM技術是指機器人在未知環(huán)境中,完成定位、建圖、路徑規(guī)劃的整套流程。SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即時定位與地圖構(gòu)建),自1988年被提出以來,主要用于研究機器人移動的智能化。對于完全未知的室內(nèi)環(huán)境,配備激光雷達等核心傳感器后,SLAM技術可以幫助機器人構(gòu)建室內(nèi)環(huán)境地圖,助力機器人的自主行走。SLAM問題可以描述為:機器人在未知環(huán)境中從一個未知位置開始移動,在移動過程中根據(jù)位置估計和傳感器數(shù)據(jù)進行自身定位,同時建造增量式地圖。
VSLAM(視覺SLAM)
    指在室內(nèi)環(huán)境下,用攝像機、Kinect等深度相機來做導航和探索。其工作原 理簡單來說就是對機器人周邊的環(huán)境進行光學處理,先用攝像頭進行圖像信息采集,將采集的信息進行壓縮,然后將它反饋到一個由神經(jīng)網(wǎng)絡和統(tǒng)計學方法構(gòu)成的學習子系統(tǒng),再由學習子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯(lián)系起來,完成機器人的自主導航定位功能。
    但是,室內(nèi)的VSLAM仍處于研究階段,遠未到實際應用的程度。一方面,計算量太大,對機器人系統(tǒng)的性能要求較高;另一方面,VSLAM生成的地圖(多數(shù)是點云)還不能用來做機器人的路徑規(guī)劃,Sensor精度不高、應用場景不具有普適性等需要進一步探索和研究。

 

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