【深度】AGV机器人想要升级,关键在哪里?
在机器人领域所要研究的问题非常多,会涉及到计算机、传感器、人机交互、防生学等多个学科,其中环境感知、自主定位和运动控制是机器人技术的三大重点问题,以下将针对这三点进行详细探讨。
环境感知
目前,在机器人室内环境中,以激光雷达为主,并借助其他传感器的移动机器人自主环境感知技术已相对成熟,而在室外应用中,由于环境的多变性及光照变化等影响,环境感知的任务相对复杂的多,对实时性要求更高,使得多传感器融合成为机器人环境感知面临的重大技术任务。
利用单一传感器进行环境感知大多都有其难以克服的弱点,但将多传感器有效融合,通过对不同传感器的信息冗余、互补,几乎能使机器人覆盖所有的空间检测,全方位提升机器人的感知能力,因此利用激光雷达传感器,结合超声波、深度摄像头、防跌落等传感器获取距离信息,来实现机器人对周围环境的感知成为各国学者研究的热点。
使用多传感器构成环境感知技术可带来多源信息的同步、匹配和通信等问题,需要研究解决多传感器跨模态跨尺度信息配准和融合的方法及技术。但在实际应用中,并不是所使用的传感器种类越多越好。针对不同环境中机器人的具体应用,需要考虑各传感器数据的有效性、计算的实时性。
自主定位
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。
除此之外,基于纯软件方式,无需额外进行辅助铺设,可对Apollo进行预定路线设置,或通过设置虚拟墙及虚拟轨道阻止Apollo进入某个工作禁区。
在工作过程中当Apollo出现电量过低的情况时,可支持可外部调度的预约式充电自主导航定位,自动返回充电坞充电。
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