Älykkäällä mobiilirobotilla on jatkuva parannus tunnistusteknologiaan, älykkääseen teknologiaan ja laskentateknologiaan, ja se voi olla inhimillisessä roolissa tuotannossa ja elämässä. Mitkä ovat mobiilirobottien paikannusteknologian pääkohdat? On päätelty, että tällä hetkellä mobiiliroboteilla on pääasiassa nämä viisi paikannusteknologiaa.
Ultraäänisuunnistus- ja paikannustekniikka mobiilirobotille
Ultraäänisuunnistraatio- ja paikannusperiaate on myös samanlainen kuin laserin ja infrapunan. Yleensä ultraääniaalto lähetetään ultraäänianturin lähettävästä anturista, ja ultraääniaalto palaa vastaanottavaan laitteeseen kohdatessaan esteitä väliaineessa.
Vastaanottamalla itse välittämänsä ultraääniheijastuksen signaalin ja laskemalla etenemisetäisyys s ultraäänilähetyksen ja kaikuvastaanoton aikaeron ja etenemisnopeuden mukaan voidaan saada etäisyys robotin esteestä, eli on olemassa kaava: S = TV / 2, jossa T - ultraäänilähetyksen ja vastaanoton välinen aikaero; V - ultraääniaallon aallonnopeus, joka lisääntyy väliaineessa.
Monet mobiilirobotit käyttävät tietenkin erillisiä lähetys- ja vastaanottolaitteita navigointi- ja paikannustekniikassa. Ympäristökarttaan on järjestetty useita vastaanottolaitteita, ja mobiilirobottiin asennetaan lähettävät anturit.
Liikkuvien robottien navigoinnissa ja paikannuksessa on vaikea saada täysin ympäröivää ympäristötietoa ultraääniantureiden vikojen, kuten spekulaarisen heijastuksen ja rajoitetun sädekulman, vuoksi. Siksi useista antureista koostuvaa ultraäänianturijärjestelmää käytetään yleensä vastaavan ympäristömallin muodostamiseen, anturin keräämät tiedot välittyvät mobiilirobotin ohjausjärjestelmään sarjaviestinnän kautta. Tämän jälkeen ohjausjärjestelmä ottaa käyttöön tietyn algoritmin, jolla vastaavat tiedot käsitellään kerätyn signaalin ja vakiintuneen matemaattisen mallin mukaisesti, ja robotin sijaintiympäristötiedot ovat saatavissa.
Edullisten kustannusten, nopean tiedonhankinnan ja korkean kantaman resoluution etujen vuoksi ultraäänianturia on käytetty laajalti mobiilirobotin navigoinnissa ja paikannossa jo pitkään. Lisäksi se ei tarvitse monimutkaista kuvateknologiaa ympäristötietoa kerättäessä, joten sillä on nopea nopeus ja hyvä reaaliaikainen suorituskyky.
Mobiilirobotin visuaalinen navigointi- ja paikannustekniikka
Visuaalisessa navigointi- ja paikannusjärjestelmässä navigointitilaa ajoneuvon kameran asentamiseksi robottiin paikallisen näön perusteella käytetään laajalti kotimaassa ja ulkomailla. Tässä navigointitilassa ohjauslaitteet ja tunnistuslaitteet ladataan robotin runkoon, ja korkean tason päätökset, kuten kuvantunnistus ja polun suunnittelu, täytetään ohjaustietokoneella.
Visuaalinen navigointi- ja paikannusjärjestelmä sisältää pääasiassa: kameran (tai CCD-kuva-anturin), videosignaalin digitointilaitteet, DSP: hen perustuvan nopean signaaliprosessorin, tietokoneen ja sen oheislaitteet jne. Tällä hetkellä monissa robottijärjestelmissä käytetään CCD-kuva-antureita. Peruselementti on rivi piikuvauselementtejä. Valoherkät elementit ja latauksensiirtolaitteet on määritetty alustalle. Maksujen peräkkäisellä siirrolla useiden pikselien videosignaalit otetaan pois ajan jakamisesta ja peräkkäin. Esimerkiksi alueen CCD-anturin keräämän kuvan resoluutio voi olla 32 × 32 - 1024 × 1024 pikseliä jne.
Visuaalisen navigointi- ja paikannusjärjestelmän toimintaperiaatteena on yksinkertaisesti käsitellä optisesti ympäristöä robotin ympärillä. Ensin kameraa käytetään kuvatietojen keräämiseen, kerättyjen tietojen pakkaamiseen ja syöttämiseen takaisin oppivaan osajärjestelmään, joka koostuu hermoverkosta ja tilastollisista menetelmistä, sitten oppimisosajärjestelmä yhdistää kerätyt kuvatiedot robotin todelliseen sijaintiin robotin autonomisen navigointi- ja paikannustoiminnon suorittamiseksi.
yleinen paikannusjärjestelmä
Nykyään älykkään robottisuunnistus- ja paikannusteknologian soveltamisessa käytetään yleisesti näennäisalueen dynaamista paikannusmenetelmää. Referenssivastaanotinta ja dynaamista vastaanotinta käytetään neljän GPS-satelliitin havainnoinnissa yhdessä, ja robotin kolmiulotteiset sijaintikoordinaatit tiettynä ajanjaksona ja hetkessä saadaan tietyn algoritmin mukaan. Differentiaalidynaaminen paikannus poistaa satelliittikellovirheen. Käyttäjille, jotka ovat 1000 km päässä vertailuasemasta, se voi poistaa satelliittikellovirheen ja troposfäärisen virheen, joten se voi parantaa merkittävästi dynaamista paikannustarkkuutta.
Mobiilinavigointiin gps-vastaanottimen paikannustarkkuudeseen vaikuttavat kuitenkin satelliittisignaaliolosuhteet ja tieympäristö sekä kellovirhe, etenemisvirhe, vastaanottimen melu ja monet muut tekijät. Siksi pelkästään GPS-navigoinnin paikannustarkkuus ja luotettavuus ovat alhaiset. Siksi magneettikompassi ja optinen koodilevy ja GPS-tiedot navigointia varten. Gps-navigointijärjestelmä ei myöskään sovellu sisä- tai vedenalaisiin robottinavigointi- ja robottijärjestelmiin, joiden sijaintitarkkuus on korkea.
Optinen heijastussuunnistus- ja paikannustekniikka mobiilirobotille
Tyypillinen optinen heijastussuunnistus- ja paikannusmenetelmä käyttää etäisyyden mittaamiseen pääasiassa laser- tai infrapuna-anturia. Sekä laser että infrapuna käyttävät valon heijastustekniikkaa navigointiin ja paikannuksessa.
Laserin maailmanlaajuinen paikannusjärjestelmä koostuu yleensä laserin pyörivästä mekanismista, peilistä, valosähköinen vastaanottolaite ja tiedonkeruu- ja siirtolaite.
Käytön aikana laser lähetetään ulospäin pyörivän peilimekanismin kautta. Kun taaksepäin heijastimesta koostuva yhteistyötiemerkki skannataan, valosähköinen vastaanotin käsittelee heijastusvalon havaitsemissignaalina, käynnistää tiedonkeruuohjelman, lukee pyörivän mekanismin koodilevytiedot (kohteen mitattu kulma-arvo) ja lähettää sen sitten ylempään tietokoneeseen tiedonsiirtoa varten, Liikennemerkin tunnetun sijainnin ja havaittujen tietojen mukaan anturin nykyinen sijainti ja suunta liikennemerkin koordinaattijärjestelmässä voidaan laskea siten, että saavutetaan navigoinnin ja paikanntuksen tarkoitus.
Laser rangingilla on kapean säteen, hyvän rinnakkaisisuuden, pienen sironnan ja korkean suunnan resoluution edut, mutta ympäristötekijät häiritsevät sitä myös suuresti. Siksi kerätyn signaalin denoiseminen laseria käytettäessä on myös suuri ongelma. Lisäksi laseretäimisalueella on sokeita alueita, joten navigointia ja paikannosta on vaikea toteuttaa pelkästään laserilla, teollisissa sovelluksissa sitä käytetään yleensä teollisuuskenttien havaitsemisessa tietyllä alueella, kuten putkien halkeamien havaitsemisessa.
Infrapunatunnistusteknologiaa käytetään usein moninivelesteisen robottiesteen välttämisjärjestelmässä muodostamaan suuri robottien "herkkä iho", joka peittää robottikäsivarren pinnan ja pystyy havaitsemaan erilaisia robotin käsivarren toiminnassa kohdattuja esineitä.
Tyypillinen infrapuna-anturi sisältää SSD-valoa säteilevän diodin, joka voi säteillä infrapunavaloa, ja vastaanottimena käytettävän solid-state-valodiodin. Moduloitu signaali välittyy infrapunavaloa lähettävän putken kautta, ja infrapunavaloherkkä putki vastaanottaa kohteen heijastama infrapunamoduloidun signaalin. Ympäristön infrapunavalohäiriöiden poistaminen taataan signaalimodulaatiolla ja erityisellä infrapunasuodattimella. Anna lähtösignaalin VO edustaa heijastuneen valon voimakkuuden jännitelähtöä, sitten VO on anturin ja työkappaleen välisen etäisyyden funktio: VO = f (x, P), jossa p - työkappaleen heijastuskerroin. P liittyy kohteen pintaväriin ja karheuteen. X - anturin ja työkappaleen välinen etäisyys.
Kun työkappale on samanlainen kohde, jolla on sama p-arvo, X ja VO vastaavat yksi kerrallaan. X:n voi saada interpoloimalla eri kohteiden läheisyysmittauksen kokeelliset tiedot. Näin robotin sijainti kohdekohteesta voidaan mitata infrapuna-anturilla, jonka jälkeen mobiilirobottia voidaan navigoida ja paikantaa muilla tietojenkäsittelymenetelmillä.
Vaikka infrapuna-anturin paikannuksen etuja ovat myös korkea herkkyys, yksinkertainen rakenne ja alhaiset kustannukset, koska niiden kulmatarkkuus ja matala etäisyystarkkuus ovat korkeat, niitä käytetään usein mobiilirobottien läheisyysantureinä lähestyvien tai äkillisten liikeesteiden havaitsemiseen, mikä on kätevää robotti-ihmisille pysäyttää esteet hätätilanteessa.
Slam-tekniikka
Suurin osa alan johtavista palvelurobottiyrityksistä ottaa slam-teknologian käyttöön. Mitä slam-tekniikka on? Lyhyesti sanottuna slam-tekniikalla tarkoitetaan koko robottien paikannusta, kartoitusta ja reittisuunnittelua tuntemattomassa ympäristössä.
Slam (samanaikainen lokalisointi ja kartoitus), koska sitä ehdotettiin vuonna 1988, käytetään pääasiassa robottiliikkeen älykkyyden opiskeluun. Täysin tuntemattomassa sisäympäristössä, joka on varustettu ydinantureilla, kuten lidarilla, slam-tekniikka voi auttaa robottia rakentamaan sisäympäristökartan ja auttaa robottia kävelemään itsenäisesti.
SLAM-ongelmaa voi kuvailla seuraavasti: robotti alkaa liikkua tuntemattomasta asennosta tuntemattomassa ympäristössä, paikantaa itsensä sijainnin arvioinnin ja anturitietojen mukaan ja rakentaa samalla lisäkartan.
Slam-tekniikan toteutustapoja ovat lähinnä vSLAM, WiFi slam ja lidar slam.
1. VSLAM (visuaalinen SLAM)
Se viittaa navigointiin ja tutkimiseen syvyyskameroilla, kuten kameralla ja Kinectillä sisäympäristössä. Sen toimintaperiaatteena on yksinkertaisesti suorittaa optista prosessointia robotin ympäristössä. Ensinnäkin kameraa käytetään kuvatietojen keräämiseen, kerättyjen tietojen pakkaamiseen ja syöttämiseen takaisin oppivaan osajärjestelmään, joka koostuu hermoverkosta ja tilastollisista menetelmistä, ja sitten oppimisosajärjestelmä yhdistää kerätyt kuvatiedot robotin todelliseen sijaintiin, Suorita robotin itsenäinen navigointi- ja paikannustoiminto loppuun.
Sisä-vSLAM on kuitenkin vielä tutkimusvaiheessa ja kaukana käytännön soveltamisesta. Toisaalta laskennan määrä on liian suuri, mikä vaatii robottijärjestelmän korkeaa suorituskykyä; Toisaalta vSLAM:n (enimmäkseen pistepilvien) tuottamia karttoja ei voi käyttää robottipolun suunnitteluun, joka vaatii lisätutkimuksia ja -tutkimusta.
2.Wifi-SLAM -sivusto
Sillä tarkoitetaan erilaisten anturilaitteiden käyttöä älypuhelimissa paikannuksena, mukaan lukien WiFi, GPS, gyroskooppi, kiihtyvyysmittari ja magnetometri, ja tarkan sisäkartan piirtämistä saaduista tiedoista koneoppimisen, kuviontunnistuksen ja muiden algoritmien avulla. Apple osti tämän teknologian toimittajan vuonna 2013. Ei tiedetä, onko Apple soveltanut WiFi slam -tekniikkaa iPhoneen, niin että kaikki iPhonen käyttäjät vastaavat pienen piirustusrobotin kuljetta. Ei ole epäilystäkään siitä, että tarkempi paikannus ei ainoastaan edistä karttaa, vaan myös tekee kaikista sijainnista riippuvaisista sovelluksista (LBS) tarkempia.
3.Lidar SLAM
Se viittaa lidarin käyttöön anturina karttatietojen saamiseksi, jotta robotti voi toteuttaa synkronisen paikannin- ja karttarakenteen. Itse teknologian osalta se on ollut vuosien todentamisen jälkeen melko kypsää, mutta Lidarin korkeiden kustannusten pullonkaula on ratkaistava kiireellisesti.
Googlen kuljettajattomat autot käyttävät tätä tekniikkaa. Katolle asennettu lidar tulee Yhdysvaltain Velodyne-yhtiöltä ja myy yli 70000 dollarilla. Tämä lidar voi lähettää 64 lasersädettä ympäristöön, kun se pyörii suurella nopeudella. Kun laser koskettaa ympäröiviä kohteita ja palaa, se voi laskea ajoneuvon rungon ja ympäröivien esineiden välisen etäisyyden. Tietokonejärjestelmä piirtää sitten hienon 3D-topografisen kartan näiden tietojen mukaan ja yhdistää sen sitten korkean resoluution karttaan luodakseen erilaisia tietomalleja tietokoneen tietokonejärjestelmälle. Lidarin osuus koko ajoneuvon kustannuksista on puolet, mikä voi olla myös yksi syy siihen, että Googlen miehittämättömiä ajoneuvoja ei voida valmistaa massatuotantona.
Lidarilla on vahvan suoruutensa ominaisuudet, jotka voivat tehokkaasti varmistaa navigoinnin tarkkuuden ja sopeutua sisäympäristöön. Lidar slam ei kuitenkaan ole suoriutunut hyvin robottien sisäsuunnistin alalla, koska lidarin hinta on liian kallis.