随着人工智能技术的飞速发展,智能机器人在近年来逐渐兴起,除了具备人脸识别、语音交互等智能化功能,看似最基础的行走能力同样也是服务机器人价值实现的根基。当前,自主移动机器人已成为机器人领域的重要研究方向,自主移动机器人具有对复杂环境进行感知及快速做出行动决策的能力。

 

 

 

      对于机器人在已知环境中的地图创建相对简单,但要在完全未知环境中做到自主定位建图并非易事,在很多复杂环境中,如果机器人不能利用全局定位系统进行定位,来获取机器人工作环境的地图是很困难的,甚至不可能。需要机器人在完全未知且自身位置不确定的条件下创建地图,同时利用地图进行自主定位与导航,SLAM技术被认为是解决该问题的关键。

 

      在未知环境中,机器人从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位,同时逐步完善和构建完善地图,这便是一个SLAM的过程。在SLAM中,机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志,然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全局坐标。这种在线的定位与地图创建需要保持机器人与特征标志之间的详细信息。近几年来,SLAM技术的研究已取得了很大的突破,并被广泛应用于机器人、AR、VR、无人机、自动驾驶等多个领域。

 

      路径规划同样也是机器人实现自主移动的重要环节,指的是机器人在有障碍物的工作环境中,如何找到一条从起点到终点适当的运动路径,使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有障碍物。这不同于用动态规划等方法求得的最短路径,而是指移动机器人能对静态及动态环境作出综合性判断,进行智能决策。

 

      根据对环境信息的掌握程度不同,机器人路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。

 

      全局路径规划是在已知的环境中,给机器人规划一条路径,路径规划的精度取决于环境获取的准确度,全局路径规划可以找到最优解,但是需要预先知道环境的准确信息,当环境发生变化,如出现未知障碍物时,该方法就无能为力了。它是一种事前规划,因此对机器人系统的实时计算能力要求不高,虽然规划结果是全局的、较优的,但是对环境模型的错误及噪声鲁棒性差。

 

      而局部路径规划则环境信息完全未知或有部分可知,侧重于考虑机器人当前的局部环境信息,让机器人具有良好的避障能力,通过传感器对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置和几何性质等信息,这种规划需要搜集环境数据,并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正,局部规划方法将对环境的建模与搜索融为一体,要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力,对环境误差和噪声有较高的鲁棒性,能对规划结果进行实时反馈和校正,但是由于缺乏全局环境信息,所以规划结果有可能不是最优的,甚至可能找不到正确路径或完整路径。

 

      全局路径规划和局部路径规划并没有本质上的区别,很多适用于全局路径规划的方法经过改进也可以用于局部路径规划,而适用于局部路径规划的方法同样经过改进后也可适用于全局路径规划。两者协同工作,机器人可更好的规划从起始点到终点的行走路径。

 

 

      如今,自主移动机器人已在餐厅、商场、酒店、银行、医院等各大服务场所中“崭露头角”,尤其在本次疫情抗击中,自主移动机器人更是站上了“风口浪尖”。一时间医护助理机器人、清洁消毒机器人、运输配送等机器人出现在各个领域的前线,减少了人与人之间的近距离接触,最大程度的保证了相关人员的安全。

 

      自主移动是服务机器人最基本的价值体现,相较于工业机器人,服务行业没有固定不变的场景部署,很难利用地面铺设磁条或信标的方式来引导机器人移动。目前市面上应用在服务领域的机器人中接待引导、配送等机器人较为常见,其应对的工作场景也更为复杂,而拥有自主定位导航技术的移动机器人,无论在路径中出现动态还是静态的障碍物,其都能有效躲避,并自主规划最优行走路径。

 

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