感知、定位、路径设计技巧现状如何?彩世界注
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SLAM如其名一样,主要解决的是机器人的地图构建和即时定位问题,而自主导航需要解决的是智能移动机器人与环境进行自主交互,尤其是点到点自主移动的问题,这需要更多的技术支持。

机器人领域有许多问题需要研究,涉及计算机、传感器、人机交互、生物学等学科,其中自主定位、环境感知和运动控制是机器人技术的三个关键问题,将在下面详细讨论。

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A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是解决许多搜索问题的有效算法。D*算法则是一种动态启发式路径搜索算法,它事先对环境位置,让机器人在陌生环境中行动自如,在瞬息万变的环境中游刃有余。

近年来,各国政府非常重视机器人技术的发展,投入大量资源不断创新机器人企业,开拓进取,相信未来,机器人也成为人们日常生活中的重要一员,引导人们进入更加便利的时代!

近年来,我国研发机器人定位导航技术的企业越来越多,已有相对成熟的定位导航技术,以激光雷达作为核心传感器,同时,配合定位导航系统,可使机器人实现自主定位、自动建图、路径规划与自动避障,帮助解决机器人自主行走难题。

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环境感知

如今的移动机器人可在复杂环境中快速做出反应,即使在陌生环境中,机器人也能完成自主定位、建图及路径规划,实现智能行走。

运动规划是一个很大的概念,从机械臂的运动、飞行器的飞行,到扫地机的清扫,机器人的移动,其实这些都是属于运动规划的范畴。

自主定位

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与全局规划有所区别的是,局部规划可能并不知道机器人最终要去哪,但是对于机器人怎么绕开眼前的障碍物特别在行。

而局部路径规划则环境信息完全未知或有部分可知,侧重于考虑机器人当前的局部环境信息,让机器人具有良好的避障能力,通过传感器对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置和几何性质等信息,这种规划需要搜集环境数据,并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正,局部规划方法将对环境的建模与搜索融为一体,要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力,对环境误差和噪声有较高的鲁棒性,能对规划结果进行实时反馈和校正,但是由于缺乏全局环境信息,所以规划结果有可能不是最优的,甚至可能找不到正确路径或完整路径。

花费巨额研发的Shakey首次全面应用了人工智能技术,装备了电子摄像机、三角测距仪、碰撞传感器以及驱动电机,能简单解决感知、运动规划和控制问题。当年Shakey通过无线通信系统由两台计算机控制,但当时的计算机运算速度非常缓慢,导致 Shakey需要数小时的时间来感知和分析环境,并规划行动路径。

SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。由于其重要的理论与应用价值,被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。

全局路径规划是在已知的环境中,给机器人规划一条路径,路径规划的精度取决于环境获取的准确度,全局路径规划可以找到最优解,但是需要预先知道环境的准确信息,当环境发生变化,如出现未知障碍物时,该方法就无能为力了。它是一种事前规划,因此对机器人系统的实时计算能力要求不高,虽然规划结果是全局的、较优的,但是对环境模型的错误及噪声鲁棒性差。

移动机器人要实现智能行走,离不开可靠的定位导航技术,SLAM作为机器人自主移动的关键技术,一直备受业内关注。SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写,最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard提出。它被定义为解决“机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的。

当环境出现变化或者上层规划的路径不利于机器人实际行走的时候(比如机器人在行走的过程中遇到障碍物),局部路径规划将做出微调。

另外,Apollo的扩展接口还集成了网络接口、电源接口和各种控制接口,使用户可以快速开发和扩展。阿波罗可以通过有线网络或WIFI与外界通信,它自己的电池可以为自己和外部扩展模块供电。用户可以通过各种控制接口控制整个Apollo及其上部扩展模块。

“移动”是机器人的重要标志,移动机器人的发展已有几十年的历史了。据了解,世界上第一台能实现移动的机器人叫Shakey,它是由查理·罗森(Charlie Rosen)领导的美国斯坦福研究所(现在称之为SRI国际)于 1956-1972 年研制而出的,Rosen最初在1963年11月提出了这个机器人构想。并与他的团队在1965年向DARPA撰写了一份研究计划,详细叙述了能够执行侦查任务的智能自动机器人。DARPA最终向研究人员提供了75万美元资金,相当于现在的580万美元,来创建Shakey。

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工作中发生Apollo电量过低的情况时,可以支持外部可调度的预约式充电自律导航定位,自动返回充电坞。

在今天看来,机器人Shakey简单而又笨拙,但它却是当时将AI应用于机器人中最为成功的案例,证实了许多属于人工智能领域的严肃科学结论,其在实现过程中获得的成果也影响了很多后续的研究。

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近年来,SLAM技术发展迅速,提高了移动机器人的定位及地图创建能力,SLAM 是同步定位与地图构建 (Simultaneous Localization And Mapping) 的缩写,最早是由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 在1988年提出的。SLAM与其说是一个算法不如说它是一个概念更为贴切,它被定义为解决“机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目”的问题方法的统称。

经历了数年的发展,移动机器人已逐渐从人为控制迈向智能化行走,以激光SLAM为核心的定位导航技术正被越来越多的服务机器人企业所应用,如今,在餐厅、酒店、商场等服务领域他们身影依稀可见。

原标题:快别说SLAM就是机器人自主定位导航了,容易让人笑话

全局路径规划和局部路径规划并没有本质上的区别,很多适用于全局路径规划的方法经过改进也可以用于局部路径规划,而适用于局部路径规划的方法同样经过改进后也可适用于全局路径规划。两者协同工作,机器人可更好的规划从起始点到终点的行走路径。

近些年移动机器人行走技术有了怎样的蜕变?

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目前,在机器人室内环境中,以激光雷达为主,依靠其他传感器的移动机器人自主环境传感技术已经相对成熟。然而,在室外应用中,由于环境可变性和光照变化的影响,环境感测的任务相对更加复杂。对实时性的要求更高,多传感器融合成为机器人环境感觉的重要技术课题。

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这两个层次的规划模块协同工作,机器人就可以很好的实现从A点到B点的智能移动了。不过实际工作环境下,上述配置还不够。因为运动规划的过程中还包含静态地图和动态地图两种情况。

根据对环境信息的掌握程度不同,机器人路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。

SLAM技术在机器人自主移动中起到了关键作用,目前基于SLAM技术的定位导航方式主要有两种,一种是基于视觉传感器的VSLAM,另一类是基于激光雷达传感器的激光SLAM。视觉SLAM专指利用摄相机、Kinect等深度相机来做室内导航和探索。到目前为止,室内的视觉SLAM仍处于研究阶段,远未到实际应用的程度,一方面,编写和使用视觉SLAM需要大量的专业知识,算法的实时性未达到实用要求,另一方面,视觉SLAM生成的地图不能用来做机器人的路径规划,需要进一步探索和研究。

机器人自主定位导航= SLAM 路径规划和运动控制

利用单一传感器的环境感觉大多存在难以克服的弱点,但通过有效地融合多个传感器,对不同传感器的信息进行冗长、补充,几乎机器人能够复盖所有空间,全方位地提高机器人的感觉能力,因此,利用激光雷达传感器,组合超声波、深度照相机、防坠落等传感器获取距离信息,实现机器人对周围环境的感觉成为各国学者研究的焦点。

世界上第一台移动机器人——Shakey

SLAM概念当下被市场炒得火热,然而你是否真的了解SLAM?

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与视觉SLAM不同的是,激光SLAM技术通过获取周围环境的轮廓信息,可构建厘米级精度的地图,是目前为止最稳定、可靠的SLAM导航方式。

其实,SLAM≠机器人自主定位导航 ,不解决行动问题。

移动机器人是实现自主行走、定位也必须掌握的核心技术之一,现在GPS在全球定位中提供了高精度,但GPS有一定的界限,在室内环境中会发生GPS信号弱等情况,容易导致位置丢失。

SLAM虽然是自主移动机器人的关键所在,却不是全部。然而一些业界人士和媒体的片面报道,让很多对机器人技术一知半解的人形成了一个误解:SLAM等于自主导航移动机器人。

路径规划

全局规划,顾名思义,是最上层的运动规划逻辑,它按照机器人预先记录的环境地图并结合机器人当前位姿以及任务目标点的位置,在地图上找到前往目标点最快捷的路径。

除此之外,不需要根据纯粹的软件方式追加辅助铺设,可以对Apollo进行预定的路线设定,设置虚拟墙壁和虚拟轨道,阻止Apollo进入某个作业禁止区域。

上述两种算法都是目前绝大部分机器人所需要的路径规划算法,能够让机器人跟人一样智能,快速规划A到B点的最短路径,并在遇到障碍物的时候知道如何处理。

路径规划技术也是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。

要想解决机器人智能移动这个问题,除了要有SLAM技术之外,还需要加入路径规划和运动控制。在SLAM技术帮助机器人确定自身定位和构建地图之后,进行一个叫做目标点导航的能力。通俗的说,就是规划一条从A点到B点的路径出来,然后让机器人移动过去。

感知、定位、路径规划技术现状如何?

运动规划主要分为:全局规划局部规划。

为解决机器人自主行走难题,国内针对环境感知、自主定位及路径规划等技术进行研究的企业不在少数,国内思岚科技作为机器人定位导航技术之首,在实现机器人自主行走中已有较为成熟的产品,例如可帮助企业降低研发成本的Apollo,Apollo机器人底盘搭载了激光测距传感器、超声波传感器、防跌落等传感器。并在底盘之上配置深度摄像头传感器。同时配合自主研发的SLAMWARE自主导航定位系统,让机器人实现自主建图定位及导航功能。

高仙是全球最早从事SLAM自主定位导航技术研发和应用探索的机器人公司之一。当第一代SLAM即时定位建图技术逐渐受限于场景,高仙以语义分析、机器学习为基础,结合云端实时信息处理、专为多传感器融合而开发的算法体系,推出SLAM2.0解决方案,室内室外跨场景通用,重新定义SLAM最高技术水准。致力于打造开放式产品及业务架构,积极培育合作伙伴,缔造促进全业态参与的机器人生态发展系统。返回搜狐,查看更多

使用多传感器配置环境感知技术,会带来多源信息同步、匹配、通信等问题,需要研究解决多传感器交叉模式信息配准和融合的方法和技术。然而,在实际应用中,并不是使用的传感器种类越多越好。对于机器人在不同环境中的具体应用,需要考虑传感器数据的有效性和实时计算。

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当Apollo处于未知环境中,无需对环境进行修改,利用SharpEdgeTM精细化构图技术,构建高精度、厘米级别地图,具备超高分辨率,不存在误差累加。同时利用D*动态即时路径规划算法寻找路径并移动到指定地点,无需二次优化修饰,可直接满足人们的使用预期。

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