移動機器人有哪些關鍵技術？

2021-12-17 行業觀點 文章來源:

移動機器人有哪些關鍵技術？

在機器人領域所要研究的問題非常多，會涉及到計算機、傳感器、人機交互、仿生學等多個學科，其中環境感知、自主定位是機器人技術的重點問題，以下將針對這幾點進行詳細探討。

▋環境感知

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

利用單一傳感器進行環境感知大多都有其難以克服的弱點，但將多傳感器有效融合，通過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，全方位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，來實現機器人對周圍環境的感知成為各國學者研究的熱點。

使用多傳感器構成環境感知技術可帶來多源信息的同步、匹配和通信等問題，需要研究解決多傳感器跨模態跨尺度信息配準和融合的方法及技術。但在實際應用中，并不是所使用的傳感器種類越多越好。針對不同環境中機器人的具體應用，需要考慮各傳感器數據的有效性、計算的實時性。

▋自主定位

移動機器人要實現自主行走，定位也是其需要掌握的核心技術之一，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，在室內環境下會出現GPS信號弱等情況，容易導致位置的丟失。

近年來，SLAM技術發展迅速，提高了移動機器人的定位及地圖創建能力，SLAM 是同步定位與地圖構建 (Simultaneous Localization and Mapping) 的縮寫，最早是由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 在1988年提出的。

SLAM與其說是一個算法不如說它是一個概念更為貼切，它被定義為解決“機器人從未知環境的未知地點出發，在運動過程中通過重復觀測到的地圖特征（比如，墻角，柱子等）定位自身位置和姿態，再根據自身位置增量式的構建地圖，從而達到同時定位和地圖構建的目”的問題方法的統稱。

▊路徑規劃

路徑規劃技術也是機器人研究領域的一個重要分支。最優路徑規劃就是依據某個或某些優化準則（如工作代價最小、行走路線最短、行走時間最短等），在機器人工作空間中找到一條從起始狀態到目標狀態、可以避開障礙物的最優路徑。

路徑規劃.jpg

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

而局部路徑規劃則環境信息完全未知或有部分可知，側重于考慮機器人當前的局部環境信息，讓機器人具有良好的避障能力，通過傳感器對機器人的工作環境進行探測，以獲取障礙物的位置和幾何性質等信息，這種規劃需要搜集環境數據，并且對該環境模型的動態更新能夠隨時進行校正，局部規劃方法將對環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，對環境誤差和噪聲有較高的魯棒性，能對規劃結果進行實時反饋和校正，但是由于缺乏全局環境信息，所以規劃結果有可能不是最優的，甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。