Благодаря постоянному совершенствованию сенсорных технологий, интеллектуальных технологий и вычислительных технологий интеллектуальный мобильный робот сможет играть роль человека в производстве и жизни. Итак, каковы основные аспекты технологии позиционирования мобильных роботов? Сделан вывод, что в настоящее время мобильные роботы в основном обладают этими пятью технологиями позиционирования.
Ультразвуковая навигация и технология позиционирования для мобильного робота
Принцип работы ультразвуковой навигации и позиционирования аналогичен принципу работы лазера и инфракрасного излучения. Обычно ультразвуковая волна излучается из передающего зонда ультразвукового датчика, и ультразвуковая волна возвращается к принимающему устройству при встрече с препятствиями в среде.
Принимая переданный самим собой ультразвуковой сигнал отражения и вычисляя расстояние распространения s в соответствии с разницей во времени и скоростью распространения ультразвуковой передачи и приема эха, можно получить расстояние от препятствия до робота, то есть существует формула : S=TV / 2, где T - разница во времени между ультразвуковой передачей и приемом; V - волновая скорость распространения ультразвуковой волны в среде.
Конечно, многие мобильные роботы используют отдельные передающие и принимающие устройства в технологиях навигации и позиционирования. На карте окружающей среды расположено несколько приемных устройств, а передающие зонды установлены на мобильном роботе.
При навигации и позиционировании мобильных роботов трудно полностью получить информацию об окружающей среде из-за дефектов ультразвуковых датчиков, таких как зеркальное отражение и ограниченный угол луча. Поэтому ультразвуковая сенсорная система, состоящая из нескольких сенсоров, обычно используется для определения соответствующей модели окружающей среды. Информация, собранная сенсором, передается в систему управления мобильного робота через последовательную связь. Затем система управления принимает определенный алгоритм для обработки соответствующих данных в соответствии с собранным сигналом и установленной математической моделью, и может быть получена информация о местоположении робота.
Благодаря преимуществам низкой стоимости, высокой скорости сбора информации и высокого разрешения по дальности ультразвуковой датчик долгое время широко использовался в навигации и позиционировании мобильного робота. Более того, для сбора информации об окружающей среде не требуется сложных технологий обработки изображений, поэтому он имеет высокую скорость изменения диапазона и хорошую производительность в реальном времени.
Технология визуальной навигации и позиционирования мобильного робота
В системе визуальной навигации и позиционирования режим навигации с установкой камеры автомобиля в роботе на основе местного зрения широко используется в стране и за рубежом. В этом режиме навигации управляющее оборудование и сенсорные устройства загружаются на корпус робота, а решения высокого уровня, такие как распознавание изображений и планирование пути, выполняются бортовым управляющим компьютером.
Система визуальной навигации и позиционирования в основном включает в себя: камеру (или датчик изображения CCD), оборудование для оцифровки видеосигнала, быстродействующий процессор сигналов на основе DSP, компьютер и его периферийные устройства и т. Д. В настоящее время многие системы роботов используют датчики изображения CCD. Базовым элементом является ряд кремниевых элементов изображения. Фоточувствительные элементы и устройства переноса заряда сконфигурированы на подложке. Посредством последовательной передачи зарядов видеосигналы нескольких пикселей выводятся с разделением по времени и последовательно. Например, разрешение изображения, полученного областным ПЗС-датчиком, может составлять от 32 × 32 до 1024 × 1024 пикселей и т. Д.
Принцип работы системы визуальной навигации и позиционирования заключается в простой оптической обработке окружающей среды вокруг робота. Сначала камера используется для сбора информации об изображении, сжатия собранной информации, а затем передачи ее обратно в подсистему обучения, состоящую из нейронной сети и статистических методов. Затем подсистема обучения связывает собранную информацию об изображении с фактическим положением робота. для выполнения функции автономной навигации и позиционирования робота.
спутниковая система навигации
В настоящее время при применении интеллектуальной технологии навигации и позиционирования роботов обычно применяется метод дифференциального динамического позиционирования псевдодиапазона. Эталонный приемник и динамический приемник используются для одновременного наблюдения за четырьмя спутниками GPS, и трехмерные координаты положения робота в определенное время и момент могут быть получены в соответствии с определенным алгоритмом. Дифференциальное динамическое позиционирование устраняет ошибку спутниковых часов. Для пользователей, находящихся на расстоянии 1000 км от опорной станции, он может устранить ошибку спутниковых часов и тропосферную ошибку, поэтому он может значительно повысить точность динамического позиционирования.
Однако в мобильной навигации на точность позиционирования мобильного GPS-приемника влияют условия спутникового сигнала и дорожная среда, а также ошибка часов, ошибка распространения, шум приемника и многие другие факторы. Следовательно, точность позиционирования и надежность одной только GPS-навигации невысоки. Следовательно, магнитный компас и оптический кодовый диск и данные GPS для навигации. Кроме того, система навигации GPS не подходит для внутренней или подводной навигации роботов и роботизированных систем с высокой точностью позиционирования.
Технология навигации и позиционирования с оптическим отражением для мобильного робота
Типичный метод навигации и позиционирования с оптическим отражением в основном использует лазерный или инфракрасный датчик для измерения расстояния. И лазер, и инфракрасный порт используют технологию отражения света для навигации и позиционирования.
Лазерная система глобального позиционирования обычно состоит из лазерного вращающегося механизма, зеркала, фотоэлектрического приемного устройства и устройства сбора и передачи данных.
Во время работы лазер излучается наружу через механизм вращающегося зеркала. Когда совместный дорожный знак, состоящий из обратного отражателя, сканируется, отраженный свет обрабатывается фотоэлектрическим приемником в качестве сигнала обнаружения, запускается программа сбора данных, считывается данные с кодового диска вращающегося механизма (измеренное значение угла цели) , а затем передать его на компьютер верхнего уровня для обработки данных посредством связи. В соответствии с известным положением и обнаруженной информацией дорожного знака можно рассчитать текущее положение и направление датчика в системе координат дорожного знака, чтобы получить цель дальнейшей навигации и позиционирования.
Лазерная дальнометрия имеет преимущества узкого луча, хорошей параллельности, небольшого рассеяния и высокого разрешения по дальности, но на нее также сильно влияют факторы окружающей среды. Следовательно, как снизить шум в собранном сигнале при использовании лазерной локации - также большая проблема. Кроме того, при лазерной локации существуют слепые зоны, поэтому сложно реализовать навигацию и позиционирование только с помощью лазера. В промышленных приложениях он обычно используется для обнаружения промышленных полей в определенном диапазоне, например для обнаружения трещин в трубопроводе.
Технология инфракрасного зондирования часто используется в многосуставной системе предотвращения препятствий роботов для формирования большой площади роботизированной&"чувствительной кожи &", которая покрывает поверхность манипулятора робота и может обнаруживать различные объекты, встречающиеся при работе робота. рука робота.
Типичный инфракрасный датчик включает в себя твердотельный светодиод, который может излучать инфракрасный свет, и твердотельный фотодиод, используемый в качестве приемника. Модулированный сигнал передается инфракрасной светоизлучающей трубкой, а инфракрасная светочувствительная трубка принимает инфракрасный модулированный сигнал, отраженный целью. Устранение внешних помех инфракрасного света гарантируется модуляцией сигнала и специальным инфракрасным фильтром. Пусть выходной сигнал VO представляет собой выходное напряжение интенсивности отраженного света, тогда VO является функцией расстояния между зондом и заготовкой: VO=f (x, P), где p - коэффициент отражения заготовки. P зависит от цвета поверхности и шероховатости мишени. X - расстояние между щупом и заготовкой.
Когда заготовка представляет собой аналогичную мишень с одинаковым значением p, X и VO соответствуют один за другим. X может быть получен путем интерполяции экспериментальных данных измерения близости различных целей. Таким образом, положение робота относительно целевого объекта может быть измерено инфракрасным датчиком, а затем мобильный робот может перемещаться и позиционироваться с помощью других методов обработки информации.
Хотя позиционирование инфракрасных датчиков также имеет преимущества высокой чувствительности, простой конструкции и низкой стоимости, из-за их высокого углового разрешения и низкого разрешения по расстоянию они часто используются в качестве датчиков приближения в мобильных роботах для обнаружения приближающихся или внезапных препятствий движения, что удобно. для людей-роботов, чтобы останавливать препятствия в аварийной ситуации.
Технология Slam
Большинство ведущих в отрасли предприятий по производству сервисных роботов применяют технологию захлопывания. Что такое слэм-технология? Короче говоря, технология захвата относится ко всему процессу позиционирования робота, картирования и планирования пути в неизвестной среде.
Slam (одновременная локализация и отображение), поскольку он был предложен в 1988 году, в основном используется для изучения интеллекта движения роботов. Для совершенно неизвестной внутренней среды, оснащенной основными датчиками, такими как лидар, технология захлопывания может помочь роботу построить карту внутренней среды и помочь роботу ходить самостоятельно.
Проблема SLAM может быть описана так: робот начинает двигаться из неизвестного положения в неизвестной среде, определяет свое местонахождение в соответствии с оценкой положения и данными датчиков и одновременно строит инкрементную карту.
Подходы к реализации технологии slam в основном включают vSLAM, WiFi slam и lidar slam.
1. VSLAM (визуальный SLAM)
Это относится к навигации и исследованиям с помощью камер глубины, таких как камера и Kinect, в помещении. Его принцип работы - просто выполнять оптическую обработку окружающей среды робота. Сначала камера используется для сбора информации об изображении, сжатия собранной информации, а затем передачи ее обратно в обучающую подсистему, состоящую из нейронной сети и статистических методов, а затем обучающая подсистема связывает собранную информацию об изображении с фактическим положением объекта. робот, завершите автономную навигацию и функцию позиционирования робота.
Однако внутренняя vSLAM все еще находится на стадии исследований и далека от практического применения. С одной стороны, объем вычислений слишком велик, что требует высокой производительности робототехнической системы; С другой стороны, карты, созданные vSLAM (в основном облака точек), нельзя использовать для планирования пути робота, что требует дальнейшего изучения и исследования.
2．Wifi － SLAM
Это относится к использованию различных сенсорных устройств в смартфонах для определения местоположения, включая Wi-Fi, GPS, гироскоп, акселерометр и магнитометр, а также к построению точной карты помещения на основе полученных данных с помощью машинного обучения, распознавания образов и других алгоритмов. Поставщик этой технологии был приобретен Apple в 2013 году. Неизвестно, применила ли Apple технологию захвата Wi-Fi на iPhone, так что все пользователи iPhone эквивалентны ношению маленького робота-рисовальщика. Нет сомнений в том, что более точное позиционирование не только способствует отображению карты, но также делает все приложения, зависящие от местоположения (LBS), более точными.
3．Лидар SLAM
Это относится к использованию лидара в качестве датчика для получения данных карты, чтобы робот мог реализовать синхронное позиционирование и построение карты. Что касается самой технологии, то после многих лет проверки она стала достаточно зрелой, но необходимо срочно решить проблему высокой стоимости лидаров&# 39.
Беспилотные автомобили Google используют эту технологию. Лидар, установленный на крыше, произведен в США и продается по цене более 70000 долларов. Этот лидар может излучать 64 лазерных луча в окружающую среду при вращении на высокой скорости. Когда лазер касается окружающих объектов и возвращается, он может рассчитать расстояние между кузовом автомобиля и окружающими объектами. Затем компьютерная система рисует точную трехмерную топографическую карту в соответствии с этими данными, а затем объединяет ее с картой высокого разрешения для создания различных моделей данных для бортовой компьютерной системы. Лидар составляет половину стоимости всего транспортного средства, что также может быть одной из причин, по которым беспилотные автомобили Google&# 39 не могут производиться серийно.
Лидар обладает характеристиками сильной направленности, которые могут эффективно обеспечивать точность навигации и адаптироваться к внутренней среде. Тем не менее, лидар не зарекомендовал себя в области внутренней навигации роботов, потому что цена на лидар слишком высока.