Az érzékelési technológia, az intelligens technológia és a számítástechnikai technológia folyamatos fejlesztésével az intelligens mobil robot képes lesz emberi szerepet játszani a termelésben és az életben. Mik tehát a mobil robot pozicionálási technológia főbb szempontjai? Arra a következtetésre jutottak, hogy jelenleg a mobil robotok főként ezt az öt helymeghatározási technológiát rendelkeznek.
Ultrahangos navigációs és helymeghatározási technológia mobil robothoz
Az ultrahangos navigáció és pozícionálás működési elve is hasonló a lézerhez és az infravöröshez. Általában ultrahangos hullámot bocsátanak ki az ultrahangos érzékelő adószondájából, és az ultrahangos hullám visszatér a fogadó eszközhöz, amikor akadályokba ütközik a közegben.
Az önmagában továbbított ultrahangos visszaverődési jel fogadásával és a terjedési távolság kiszámításával az ultrahangos átvitel és a visszhang vétel időkülönbsége és terjedési sebessége szerint a robot akadályától való távolság elérhető, azaz van egy képlet: S = TV / 2, amelyben T - az ultrahangos átvitel és a vétel közötti időkülönbség; V - az ultrahangos hullámterjedés hullámsebessége közepesen.
Természetesen sok mobil robot külön adó- és vevőkészülékeket használ a navigációs és helymeghatározási technológiában. A környezetvédelmi térképen több fogadóeszköz van elhelyezve, és a mobil robotra adó szondák vannak telepítve.
A mobil robotok navigációjában és pozicionálásában nehéz teljes mértékben megszerezni a környező környezeti információkat az ultrahangos érzékelők hibái miatt, mint például a spektrális visszaverődés és a korlátozott fényszög. Ezért a több érzékelőből álló ultrahangos érzékelőrendszert általában a megfelelő környezeti modell kialakítására használják, Az érzékelő által gyűjtött információkat soros kommunikáción keresztül továbbítják a mobil robot vezérlőrendszerébe. Ezután a vezérlőrendszer egy bizonyos algoritmust fogad el, hogy feldolgozza a megfelelő adatokat az összegyűjtött jel és a létrehozott matematikai modell szerint, és a robot pozíciókörnyezeti információi megszerezhetők.
Az alacsony költségű, gyors információszerzési arány és a nagy hatótávolságú felbontás előnyei miatt az ultrahangos érzékelőt hosszú ideig széles körben használják a mobil robot navigációjában és pozicionálásában. Ezenkívül nincs szüksége összetett képtechnológiára a környezeti információk gyűjtésekor, így gyors és gyors, valós idejű teljesítménnyel rendelkezik.
Mobil robot vizuális navigációja és helymeghatározási technológiája
A vizuális navigációs és helymeghatározó rendszerben a járműkamera robotba történő telepítésének navigációs módját a helyi látás alapján széles körben használják itthon és külföldön. Ebben a navigációs módban a vezérlőberendezések és az érzékelő eszközök a robottestre töltődnek, és a magas szintű döntéseket, például a képfelismerést és az útvonaltervezést a fedélzeti vezérlő számítógép végzi.
A vizuális navigációs és helymeghatározó rendszer főként a következőket foglalja magában: kamera (vagy CCD képérzékelő), videojel-digitalizáló berendezés, DSP alapú gyorsjel-processzor, számítógép és perifériái stb. Jelenleg sok robotrendszer CCD képérzékelőket használ. Az alapelem egy sor szilícium képalkotó elem. A fényérzékeny elemek és a töltésátviteli eszközök szubsztrátumon vannak konfigurálva. A töltések szekvenciális átvitele révén a több képpontból álló videojelek időmegosztással és egymás után kerülnek ki. Például a ccd-érzékelő által gyűjtött kép felbontása 32 × 32 és 1024 × 1024 képpont stb.
A vizuális navigációs és helymeghatározó rendszer működési elve egyszerűen a robot körüli környezet optikai feldolgozása. Először is, a kamerát a képinformációk gyűjtésére, az összegyűjtött információk tömörítésére, majd a neurális hálózatból és statisztikai módszerekből álló tanulási alrendszerbe táplálják, majd a tanulási alrendszer összekapcsolja az összegyűjtött képinformációt a robot tényleges helyzetével, hogy teljessé tegye a robot autonóm navigációs és helymeghatározási funkcióját.
globális helymeghatározó rendszer
Napjainkban az intelligens robotnavigációs és helymeghatározási technológia alkalmazása esetén általában elfogadják a pszeudo-tartomány differenciáldinamikai pozicionálási módszert. A referencia vevő és a dinamikus vevő négy GPS műhold egyidejű megfigyelésére szolgál, és a robot háromdimenziós helyzetkoordinátái egy bizonyos időpontban és pillanatban egy bizonyos algoritmus szerint nyerhetők. A differenciáldinamikai pozícionálás kiküszöböli a műholdas órahibát. A referenciaállomástól 1000km-re lévő felhasználók számára kiküszöbölheti a műholdas órahibát és a troposzférikus hibát, így jelentősen javíthatja a dinamikus pozicionálási pontosságot.
A mobil navigációban azonban a mobil GPS-vevő helymeghatározási pontosságát befolyásolják a műholdas jelviszonyok és az útkörnyezet, valamint az órahiba, a terjedési hiba, a vevőzaj és sok más tényező. Ezért a GPS navigáció pozicionálási pontossága és megbízhatósága önmagában alacsony. Ezért mágneses iránytű és optikai kódlemez és GPS-adatok a navigációhoz. Ezenkívül a GPS navigációs rendszer nem alkalmas beltéri vagy víz alatti robotnavigációs és robotrendszerekhez nagy pozíciópontossággal.
Optikai visszaverődési navigáció és helymeghatározási technológia mobil robothoz
A tipikus optikai visszaverődés navigációs és helymeghatározási módszer elsősorban lézeres vagy infravörös érzékelőt használ a távolság mérésére. Mind a lézer, mind az infravörös fényvisszaverő technológiát használ a navigációhoz és a pozicionáláshoz.
A lézeres globális helymeghatározó rendszer általában lézer forgó mechanizmusból, tükörből, fotoelektromos fogadó eszközből, valamint adatgyűjtő és -továbbító eszközből áll.
Működés közben a lézert a forgó tükörmechanizmuson keresztül kifelé bocsátják ki. A visszafelé reflektorból álló kooperatív útjelző tábla szkennelésekor a visszavert fényt a fotoelektromos vevő észlelési jelként dolgozza fel, elindítja az adatgyűjtő programot, elolvassa a forgó mechanizmus kódlemez adatait (a cél mért szögértékét), majd kommunikáció útján továbbítja azt a felső számítógépnek adatfeldolgozás céljából, A közúti jelzőtábla ismert helyzete és észlelt információi alapján kiszámítható az érzékelő aktuális helyzete és iránya a közúti jelzőtábla koordináta-rendszerben a további navigáció és helymeghatározás céljának elérése érdekében.
A lézeres szóródások előnye a keskeny sugár, a jó párhuzamosság, a kis szórás és a nagy távolságú irányfelbontás, de a környezeti tényezők is nagymértékben zavarják. Ezért, hogyan lehet denoise az összegyűjtött jelet, ha lézeres távolságmérő is nagy probléma. Ezen kívül vannak vak területek lézeres tartományban, így nehéz megvalósítani a navigáció és a helymeghatározás lézerrel egyedül, Az ipari alkalmazásokban, általában használják az ipari területen kimutatása egy adott tartományon belül, mint például a csővezeték repedések kimutatására.
Az infravörös érzékelő technológiát gyakran használják a több közös robot akadályelkerülő rendszerében, hogy a robot "érzékeny bőrének" nagy területét képezzék, amely lefedi a robotkar felületét, és képes észlelni a robotkar működése során tapasztalt különböző tárgyakat.
Egy tipikus infravörös érzékelő tartalmaz egy szilárdtest-kibocsátó diódát, amely infravörös fényt bocsát ki, és egy szilárdtest fotodiódát, amelyet vevőként használnak. A modulált jelet az infravörös fénykibocsátó cső továbbítja, és az infravörös fényérzékeny cső fogadja a célpont által visszavert infravörös modulált jelet. A környezeti infravörös fény interferenciáját jelmoduláció és speciális infravörös szűrő garantálja. Legyen a VO kimeneti jel a visszavert fény intenzitásának feszültségkibocsátását, majd a VO a szonda és a munkadarab közötti távolság függvénye: VO = f (x, P), ahol p - a munkadarab visszaverődési együtthatója. P a cél felületének színéhez és érdességéhez kapcsolódik. X - távolság a szonda és a munkadarab között.
Ha a munkadarab hasonló cél, azonos p értékkel, X és VO egyesével felel meg. X a különböző célpontok közelségmérésének kísérleti adatainak interpolálásával érhető el. Ily módon a robot helyzete a céltárgyból infravörös érzékelővel mérhető, majd a mobil robot más információfeldolgozási módszerekkel navigálható és pozícionálható.
Bár az infravörös érzékelő pozícionálásának előnyei a nagy érzékenység, az egyszerű szerkezet és az alacsony költség, a nagy szögfelbontás és az alacsony távolsági felbontás miatt gyakran használják őket a mobil robotok közelségérzékelőiként a közeledő vagy hirtelen mozgási akadályok észlelésére, ami kényelmes a robot emberek számára, hogy vészhelyzetben megállítsák az akadályokat.
Slam technológia
A legtöbb piacvezető szolgáltató robot vállalkozások elfogadják slam technológia. Mi az a slam technológia? Röviden, a slam technológia a robotok elhelyezésének, feltérképezésének és útvonaltervezésének egész folyamatát jelenti ismeretlen környezetben.
A Slam (egyidejű lokalizáció és térképezés), mivel 1988-ban javasolták, elsősorban a robotmozgás intelligenciájának tanulmányozására használják. A teljesen ismeretlen beltéri környezetben, amely olyan alapvető érzékelőkkel van felszerelve, mint a lidar, a slam technológia segíthet a robotnak egy beltéri környezettérkép elkészítésében, és segíthet a robot önálló járásában.
Az SLAM-probléma a következőképpen írható le: a robot ismeretlen környezetből kezd el mozogni, a pozícióbecslés és az érzékelő adatai alapján megkeresi magát, és egyidejűleg egy növekményes térképet is készít.
A slam technológia megvalósítási megközelítései főként a vSLAM, a WiFi slam és a lidar slam.
1. VSLAM (vizuális SLAM)
Ez utal a navigáció és a feltárás mélységi kamerák, mint a kamera és a Kinect beltéri környezetben. Működési elve egyszerűen az optikai feldolgozás elvégzése a robot környezetében. Először is, a kamerát a képinformációk gyűjtésére, az összegyűjtött információk tömörítésére, majd a neurális hálózatból és statisztikai módszerekből álló tanulási alrendszerbe táplálják, majd a tanulási alrendszer összekapcsolja az összegyűjtött képinformációt a robot tényleges helyzetével, kiegészíti a robot autonóm navigációs és helymeghatározási funkcióját.
A beltéri vSLAM azonban még mindig a kutatási szakaszban van, és messze nem gyakorlati alkalmazás. Egyrészt a számítási mennyiség túl nagy, ami a robotrendszer nagy teljesítményét igényli; Másrészről a vSLAM által generált térképek (többnyire pontfelhők) nem használhatók robotúttervezésre, ami további kutatást és kutatást igényel.
2.Wifi-SLAM
Ez arra utal, hogy az okostelefonokban különféle érzékelő eszközöket használnak a helymeghatározáshoz, beleértve a WiFi-t, a GPS-t, a giroszkópot, a gyorsulásmérőt és a magnetométert, és pontos beltéri térképet rajzolnak a kapott adatokból gépi tanulás, mintafelismerés és más algoritmusok segítségével. A technológiát 2013-ban vásárolta fel az Apple. Nem ismert, hogy az Apple alkalmazta-e a WiFi slam technológiát az iPhone-ra, hogy minden iPhone-felhasználó egyenértékű legyen egy kis rajzrobot hordozával. Nem kétséges, hogy a pontosabb helymeghatározás nemcsak a térképet segíti elő, hanem az összes helyfüggő alkalmazást (LBS) pontosabbá teszi.
3.Lidar SLAM
Ez arra utal, hogy a lidar érzékelőként térképadatokat kap, hogy a robot szinkron pozicionálást és térképszerkezetet valósíthat meg. Ami magát a technológiát illeti, az évek óta tartó ellenőrzés után meglehetősen érett volt, de a Lidar magas költségeinek szűk keresztmetszetét sürgősen meg kell oldani.
A Google vezető nélküli autók használják ezt a technológiát. A tetőre szerelt lidar az Egyesült Államok velodyne cégétől származik, és több mint 70000 dollárért értékesít. Ez a lidar 64 lézersugarat bocsáthat ki a környezetbe, amikor nagy sebességgel forog. Amikor a lézer megérinti a környező tárgyakat, és visszatér, kiszámíthatja a járműtest és a környező tárgyak közötti távolságot. A számítógépes rendszer ezután egy finom 3D-s topográfiai térképet rajzol ezek alapján, majd kombinálja azt a nagy felbontású térképpel, hogy különböző adatmodelleket hozzon létre a fedélzeti számítógépes rendszerhez. A Lidar az egész jármű költségének felét teszi ki, ami szintén az egyik oka lehet annak, hogy a Google pilóta nélküli járművei nem képesek tömeggyártásra.
A Lidar erős közvetlenséggel rendelkezik, amely hatékonyan biztosítja a navigáció pontosságát és alkalmazkodik a beltéri környezethez. A lidar slam azonban nem teljesített jól a robot beltéri navigáció területén, mert a lidar ára túl drága.