盤點！物流移動機器人的幾種定位技術
來源：技皆知
| 2021-03-11 09:30
移動機器人目前已經遍布軍事、工業、民用等各大領域，并還在不斷的發展中，目前移動機器人技術已獲得了可喜的進展，研究成果令人鼓舞，但對于實際中的應用需求還需要長時間的發展，相信隨著傳感技術、智能技術和計算技術等的不斷提高，智能移動機器人一定能夠在生產和生活中扮演人的角色。
超聲波導航定位的工作原理也與激光和紅外類似，通常是由超聲波傳感器的發射探頭發射出超聲波，超聲波在介質中遇到障礙物而返回到接收裝置。
通過接收自身發射的超聲波反射信號，根據超聲波發出及回波接收時間差及傳播速度，計算出傳播距離S，就能得到障礙物到機器人的距離，即有公式：S＝Tv／2式中，T—超聲波發射和接收的時間差；v—超聲波在介質中傳播的波速。
當然，也有不少移動機器人導航定位技術中用到的是分開的發射和接收裝置，在環境地圖中布置多個接收裝置，而在移動機器人上安裝發射探頭。
在移動機器人的導航定位中，因為超聲波傳感器自身的缺陷，如：鏡面反射、有限的波束角等，給充分獲得周邊環境信息造成了困難，因此，通常采用多傳感器組成的超聲波傳感系統，建立相應的環境模型，通過串行通信把傳感器采集到的信息傳遞給移動機器人的控制系統，控制系統再根據采集的信號和建立的數學模型采取一定的算法進行對應數據處理便可以得到機器人的位置環境信息。
由于超聲波傳感器具有成本低廉、采集信息速率快、距離分辨率高等優點，長期以來被廣泛地應用到移動機器人的導航定位中。而且它采集環境信息時不需要復雜的圖像配備技術，因此測距速度快、實時性好。
同時，超聲波傳感器也不易受到如天氣條件、環境光照及障礙物陰影、表面粗糙度等外界環境條件的影響。超聲波進行導航定位已經被廣泛應用到各種移動機器人的感知系統中。
在視覺導航定位系統中，目前國內外應用較多的是基于局部視覺的在機器人中安裝車載攝像機的導航方式。在這種導航方式中，控制設備和傳感裝置裝載在機器人車體上，圖像識別、路徑規劃等高層決策都由車載控制計算機完成。
視覺導航定位系統主要包括：攝像機（或CCD圖像傳感器）、視頻信號數字化設備、基于DSP的快速信號處理器、計算機及其外設等。現在有很多機器人系統采用CCD圖像傳感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一個襯底上配置光敏元件和電荷轉移器件，通過電荷的依次轉移，將多個象素的視頻信號分時、順序地取出來，如面陣CCD傳感器采集的圖像的分辨率可以從32×32到1024×1024像素等。
視覺導航定位系統的工作原理簡單說來就是對機器人周邊的環境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經網絡和統計學方法構成的學習子系統，再由學習子系統將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯系起來，完成機器人的自主導航定位功能。
如今，在智能機器人的導航定位技術應用中，一般采用偽距差分動態定位法，用基準接收機和動態接收機共同觀測4顆GPS衛星，按照一定的算法即可求出某時某刻機器人的三維位置坐標。差分動態定位消除了星鐘誤差，對于在距離基準站1000km的用戶，可以消除星鐘誤差和對流層引起的誤差，因而可以顯著提高動態定位精度。
但是因為在移動導航中，移動GPS接收機定位精度受到衛星信號狀況和道路環境的影響，同時還受到時鐘誤差、傳播誤差、接收機噪聲等諸多因素的影響，因此，單純利用GPS導航存在定位精度比較低、可靠性不高的問題，所以在機器人的導航應用中通常還輔以磁羅盤、光碼盤和GPS的數據進行導航。另外，GPS導航系統也不適應用在室內或者水下機器人的導航中以及對于位置精度要求較高的機器人系統。
典型的光反射導航定位方法主要是利用激光或紅外傳感器來測距。激光和紅外都是利用光反射技術來進行導航定位的。
激光全局定位系統一般由激光器旋轉機構、反射鏡、光電接收裝置和數據采集與傳輸裝置等部分組成。
工作時，激光經過旋轉鏡面機構向外發射，當掃描到由后向反射器構成的合作路標時，反射光經光電接收器件處理作為檢測信號，啟動數據采集程序讀取旋轉機構的碼盤數據（目標的測量角度值），然后通過通訊傳遞到上位機進行數據處理，根據已知路標的位置和檢測到的信息，就可以計算出傳感器當前在路標坐標系下的位置和方向，從而達到進一步導航定位的目的。激光測距具有光束窄、平行性好、散射小、測距方向分辨率高等優點，但同時它也受環境因素干擾比較大，因此采用激光測距時怎樣對采集的信號進行去噪等也是一個比較大的難題，另外激光測距也存在盲區，所以光靠激光進行導航定位實現起來比較困難，在工業應用中，一般還是在特定范圍內的工業現場檢測，如檢測管道裂縫等場合應用較多。
紅外傳感技術經常被用在多關節機器人避障系統中，用來構成大面積機器人“敏感皮膚”，覆蓋在機器人手臂表面，可以檢測機器人手臂運行過程中遇到的各種物體。
典型的紅外傳感器包括一個可以發射紅外光的固態發光二極管和一個用作接收器的固態光敏二極管。由紅外發光管發射經過調制的信號，紅外光敏管接收目標物反射的紅外調制信號，環境紅外光干擾的消除由信號調制和專用紅外濾光片保證。設輸出信號Vo代表反射光強度的電壓輸出，則Vo是探頭至工件間距離的函數：Vo＝f（x，p）式中，p—工件反射系數。p與目標物表面顏色、粗糙度有關。x—探頭至工件間距離。
當工件為p值一致的同類目標物時，x和Vo一一對應。x可通過對各種目標物的接近測量實驗數據進行插值得到。這樣通過紅外傳感器就可以測出機器人距離目標物體的位置，進而通過其他的信息處理方法也就可以對移動機器人進行導航定位。
雖然紅外傳感定位同樣具有靈敏度高、結構簡單、成本低等優點，但因為它們角度分辨率高，而距離分辨率低，因此在移動機器人中，常用作接近覺傳感器，探測臨近或突發運動障礙，便于機器人緊急停障。
（Simultaneous Localization and Mapping即時定位與地圖構建）
行業領先的服務機器人企業，大多都采用了SLAM技術。到底什么是SLAM技術呢？簡單來說，SLAM技術是指機器人在未知環境中，完成定位、建圖、路徑規劃的整套流程。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建），自1988年被提出以來，主要用于研究機器人移動的智能化。對于完全未知的室內環境，配備激光雷達等核心傳感器后，SLAM技術可以幫助機器人構建室內環境地圖，助力機器人的自主行走。
SLAM問題可以描述為：機器人在未知環境中從一個未知位置開始移動，在移動過程中根據位置估計和傳感器數據進行自身定位，同時建造增量式地圖。
SLAM技術的實現途徑主要包括VSLAM、Wifi－SLAM與Lidar SLAM。指在室內環境下，用攝像機、Kinect等深度相機來做導航和探索。其工作原 理簡單來說就是對機器人周邊的環境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經網絡和統計學方法構成的學習子系統，再由學習子系統將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯系起來，完成機器人的自主導航定位功能。
但是，室內的VSLAM仍處于研究階段，遠未到實際應用的程度。一方面，計算量太大，對機器人系統的性能要求較高；另一方面，VSLAM生成的地圖（多數是點云）還不能用來做機器人的路徑規劃，需要進一步探索和研究。
指利用智能手機中的多種傳感設備進行定位，包括Wifi、GPS、陀螺儀、加 速計和磁力計，并通過機器學習和模式識別等算法將獲得的數據繪制出準確的室內地圖。該技術的提供商已于2013年被蘋果公司收購，蘋果公司是否已經把 Wifi－SLAM 的科技用到iPhone上，使所有 iPhone 用戶相當于攜帶了一個繪圖小機器人，這一切暫未可知。毋庸置疑的是，更精準的定位不僅有利于地圖，它會讓所有依賴地理位置的應用（LBS） 更加精準。
指利用激光雷達作為傳感器，獲取地圖數據，使機器人實現同步定位與地圖構建。就技術本身而言，經過多年驗證，已相當成熟，但Lidar成本昂貴這一瓶頸問題亟待解決。
Google無人駕駛汽車正是采用該項技術，車頂安裝的激光雷達來自美國 Velodyne公司，售價高達7萬美元以上。這款激光雷達可以在高速旋轉時向周圍發射64束激光，激光碰到周圍物體并返回，便可計算出車體與周邊物體的距離。計算機系統再根據這些數據描繪出精細的3D地形圖，然后與高分辨率地圖相結合，生成不同的數據模型供車載計算機系統使用。激光雷達占去了整車成本的一半，這可能也是 Google 無人車遲遲無法量產的原因之一。
激光雷達具有指向性強的特點，使得導航的精度得到有效保障，能很好地適應室內環境。但是，Lidar SLAM卻并未在機器人室內導航領域有出色表現，原因就在于激光雷達的價格過于昂貴。
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