Med den ständiga förbättringen av sensingteknik, intelligent teknik och datorteknik kommer intelligent mobilrobot att kunna spela en mänsklig roll i produktion och liv. Så vad är de viktigaste aspekterna av mobil robotpositioneringsteknik? Det dras slutsatsen att för närvarande har mobila robotar huvudsakligen dessa fem positioneringstekniker.
Ultraljuds navigering och positioneringsteknik för mobil robot
Arbetsprincipen för ultraljudsnavigering och positionering liknar också laser och infraröd. Vanligtvis avges ultraljudsvåg från ultraljudssensorns sond, och ultraljudsvågan återgår till den mottagande enheten när den stöter på hinder i mediet.
Genom att ta emot ultraljudsreflektionssignalen som sänds av sig själv och beräkna utbredningsavståndet s enligt tidsskillnaden och utbredningshastigheten för ultraljudsöverföring och ekomottagning kan avståndet från hindret till roboten erhållas, det vill säga det finns en formel : S=TV / 2, där T - tidsskillnaden mellan ultraljudsöverföring och mottagning; V - våghastighet för ultraljudsvåg som förökar sig i medium.
Naturligtvis använder många mobila robotar separata sändnings- och mottagningsenheter inom navigering och positioneringsteknik. Flera mottagningsanordningar är anordnade på miljökartan och sändningssonder är installerade på mobilroboten.
Vid navigering och positionering av mobila robotar är det svårt att till fullo få fram den omgivande miljöinformationen på grund av defekterna i ultraljudssensorer, såsom spegelreflektion och begränsad strålvinkel. Därför används ultraljudssensorsystemet som består av flera sensorer vanligtvis för att upprätta motsvarande miljömodell.Informationen som samlas in av sensorn överförs till mobilrobotens styrsystem genom seriell kommunikation. Därefter antar styrsystemet en viss algoritm för att behandla motsvarande data enligt den insamlade signalen och den etablerade matematiska modellen, och robotens positionsmiljöinformation kan erhållas.
På grund av fördelarna med låg kostnad, snabb informationsinsamlingshastighet och hög intervallupplösning har ultraljudssensor använts i stor utsträckning vid navigering och positionering av mobilrobot under lång tid. Dessutom behöver den inte komplex bildteknik när du samlar in miljöinformation, så den har snabb hastighet och bra realtidsprestanda.
Visuell navigering och positioneringsteknik för mobil robot
I det visuella navigations- och positioneringssystemet används navigationsläget för att installera fordonskamera i robot baserat på lokal syn i stor utsträckning hemma och utomlands. I detta navigationsläge laddas styrutrustningen och avkänningsanordningarna på robotkroppen och besluten på hög nivå som bildigenkänning och vägplanering slutförs av den inbyggda styrdatorn.
Visuellt navigations- och positioneringssystem inkluderar främst: kamera (eller CCD -bildsensor), digitaliseringsutrustning för videosignaler, snabb signalprocessor baserad på DSP, dator och dess kringutrustning etc. För närvarande använder många robotsystem CCD -bildsensorer. Grundelementet är en rad kiselbildande element. Fotokänsliga element och laddningsöverföringsenheter konfigureras på ett underlag. Genom sekventiell överföring av laddningar tas videosignalerna från flera pixlar ut tidsdelning och sekventiellt. Till exempel kan upplösningen för bilden som samlas in av CCD -sensorn i området vara från 32 × 32 till 1024 × 1024 pixlar, etc.
Arbetsprincipen för det visuella navigations- och positioneringssystemet är helt enkelt att optiskt bearbeta miljön runt roboten. Först används kameran för att samla in bildinformationen, komprimera den insamlade informationen och sedan mata tillbaka den till ett inlärningssystem som består av neurala nätverk och statistiska metoder. Sedan kopplar inlärningsundersystemet den insamlade bildinformationen till robotens faktiska position för att slutföra robotens autonoma navigations- och positioneringsfunktion.
Global Positioning System
Numera, i tillämpningen av intelligent robotnavigering och positioneringsteknik, används pseudo -intervallets differentiella dynamiska positioneringsmetod i allmänhet. Referensmottagaren och den dynamiska mottagaren används för att observera fyra GPS-satelliter tillsammans, och robotens tredimensionella positionskoordinater vid en viss tid och ett ögonblick kan erhållas enligt en viss algoritm. Differential dynamisk positionering eliminerar satellitklockfelet. För användare 1000 km från referensstationen kan den eliminera satellitklockfelet och troposfäriska fel, så det kan avsevärt förbättra den dynamiska positioneringsnoggrannheten.
I mobilnavigering påverkas dock positioneringsnoggrannheten för mobil GPS -mottagare av satellitsignalförhållanden och vägmiljö, samt klockfel, utbredningsfel, mottagarbrus och många andra faktorer. Därför är positioneringsnoggrannheten och tillförlitligheten för GPS -navigering ensam låg. Därför magnetkompass och optisk kodskiva och GPS -data för navigering. Dessutom är GPS -navigationssystemet inte lämpligt för inomhus- eller undervattensrobotnavigering och robotsystem med hög positionsnoggrannhet.
Optisk reflektionsnavigering och positioneringsteknik för mobil robot
Den typiska optiska reflektionsnavigerings- och positioneringsmetoden använder huvudsakligen laser eller infraröd sensor för att mäta avståndet. Både laser och infrarött använder ljusreflektionsteknik för navigering och positionering.
Lasers globala positioneringssystem består vanligtvis av laserroterande mekanism, spegel, fotoelektrisk mottagningsanordning och datainsamlings- och överföringsanordning.
Under drift avges lasern utåt genom den roterande spegelmekanismen. När det kooperativa vägmärket som består av bakåtreflektor skannas, bearbetas det reflekterade ljuset av den fotoelektriska mottagaren som detekteringssignal, starta datainsamlingsprogrammet, läs kodskivdata för den roterande mekanismen (målets uppmätta vinkelvärde) , och sedan överföra den till den övre datorn för databehandling genom kommunikation, Enligt den kända positionen och upptäckta informationen om vägskylten kan sensorns nuvarande position och riktning i vägskyltens koordinatsystem beräknas för att uppnå syftet med ytterligare navigering och positionering.
Laseravstånd har fördelarna med smal stråle, bra parallellism, liten spridning och hög riktningsupplösning, men det störs också starkt av miljöfaktorer. Därför är det också ett stort problem hur man denoiserar den insamlade signalen när man använder laseravstånd. Dessutom finns det blinda områden inom laseromfång, så det är svårt att inse navigering och positionering med laser ensam.I industriella tillämpningar används det vanligtvis vid detektering av industriella fält inom ett specifikt område, till exempel att upptäcka sprickor i rörledningar.
Infraröd avkänningsteknik används ofta i ett system för att undvika hinder för flerlediga robotar för att bilda ett stort område av robotar &, känslig hud &, som täcker robotarmens yta och kan upptäcka olika föremål som påträffas under driften av robotarm.
En typisk infraröd sensor inkluderar en halvledarljusdiod som kan avge infrarött ljus och en solid-state fotodiod som används som mottagare. Den modulerade signalen överförs av det infraröda ljusemitterande röret, och det infraröda ljuskänsliga röret tar emot den infraröda modulerade signalen som reflekteras av målet. Eliminering av interferens från omgivande infrarött ljus garanteras av signalmodulering och speciellt infrarött filter. Låt utsignalen VO representera spänningsutmatningen för det reflekterade ljusets intensitet, då är VO en funktion av avståndet mellan sonden och arbetsstycket: VO=f (x, P), där p - arbetsstykkets reflektionskoefficient. P är relaterat till målets ytfärg och grovhet. X - avståndet mellan sonden och arbetsstycket.
När arbetsstycket är ett liknande mål med samma p -värde, motsvarar X och VO en efter en. X kan erhållas genom att interpolera experimentella data för närhetsmätning av olika mål. På detta sätt kan robotens position från målobjektet mätas med infraröd sensor, och sedan kan mobilroboten navigera och placeras med andra informationsbehandlingsmetoder.
Även om infraröd sensorpositionering också har fördelarna med hög känslighet, enkel struktur och låg kostnad, på grund av deras höga vinkelupplösning och låga avståndsupplösning, används de ofta som närhetssensorer i mobila robotar för att upptäcka närgående eller plötsliga rörelsehinder, vilket är bekvämt för robotfolk att stoppa hinder i en nödsituation.
Slam Technology
De flesta av de branschledande tjänstrobotföretagen använder sig av slam-teknik. Vad är slamteknik? Kort sagt, slamteknik refererar till hela processen med robotpositionering, kartläggning och vägplanering i en okänd miljö.
Slam (samtidig lokalisering och kartläggning), sedan det föreslogs 1988, används huvudsakligen för att studera robotrörelsens intelligens. För helt okänd inomhusmiljö, utrustad med kärnsensorer som lidar, kan slamteknologi hjälpa roboten att bygga en inomhusmiljökarta och hjälpa roboten att gå självständigt.
SLAM -problem kan beskrivas som: roboten börjar röra sig från en okänd position i en okänd miljö, lokaliserar sig enligt positionsuppskattning och sensordata och konstruerar en inkrementell karta samtidigt.
Implementeringsmetoderna för slamteknologi inkluderar främst vSLAM, WiFi slam och lidar slam.
1. VSLAM (visuell SLAM)
Det avser navigering och prospektering med djupkameror som kamera och Kinect i inomhusmiljö. Dess arbetsprincip är helt enkelt att utföra optisk bearbetning på robotens omgivande miljö. För det första används kameran för att samla in bildinformationen, komprimera den insamlade informationen och sedan mata tillbaka den till ett inlärningssystem som består av neuralt nätverk och statistiska metoder, och sedan kopplar inlärningssystemet den insamlade bildinformationen till den aktuella positionen för robot, Slutför robotens autonoma navigations- och positioneringsfunktion.
Inomhus vSLAM befinner sig dock fortfarande på forskningsstadiet och är långt ifrån praktisk tillämpning. Å ena sidan är mängden beräkning för stor, vilket kräver hög prestanda för robotsystemet; Å andra sidan kan kartorna som genereras av vSLAM (mestadels punktmoln) inte användas för robotvägsplanering, vilket kräver ytterligare utforskning och forskning.
2．Wifi － SLAM
Det hänvisar till att använda en mängd olika avkänningsanordningar i smarta telefoner för positionering, inklusive WiFi, GPS, gyroskop, accelerometer och magnetometer, och rita exakt inomhuskarta från de erhållna data genom maskininlärning, mönsterigenkänning och andra algoritmer. Leverantören av denna teknik förvärvades av apple 2013. Det är okänt om Apple har tillämpat WiFi -slam -teknik på iPhone, så att alla iPhone -användare motsvarar att bära en liten ritrobot. Det råder ingen tvekan om att mer exakt positionering inte bara bidrar till kartan, utan också gör alla platsberoende applikationer (LBS) mer exakta.
3．Lidar SLAM
Det hänvisar till användningen av lidar som en sensor för att erhålla kartdata, så att roboten kan realisera synkron positionering och kartkonstruktion. När det gäller själva tekniken har den varit ganska mogen efter år av verifiering, men flaskhalsen för lidars' s höga kostnader måste lösas snarast.
Googles förarlösa bilar använder denna teknik. Lidaren installerad på taket kommer från velodyne company i USA och säljer för mer än $ 70000. Denna lidar kan avge 64 laserstrålar till omgivningen när den roterar med hög hastighet. När lasern vidrör de omgivande föremålen och återvänder kan den beräkna avståndet mellan fordonets kaross och de omgivande föremålen. Datorsystemet ritar sedan en fin 3D topografisk karta enligt dessa data och kombinerar den sedan med högupplöst karta för att generera olika datamodeller för datorsystemet ombord. Lidar står för hälften av kostnaden för hela fordonet, vilket också kan vara en av anledningarna till att Googles': s obemannade fordon inte kan massproduceras.
Lidar har egenskaperna stark styrka, som effektivt kan säkerställa navigeringens noggrannhet och anpassa sig till inomhusmiljön. Lidar slam har dock inte fungerat bra inom robot inomhusnavigering, eftersom priset på lidar är för dyrt.