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。
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;
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)。
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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