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中国服务机器人定位导航技术现状分析(二)

中国服务机器人定位导航技术现状分析(二)

4.超声波定位导航
超声波定位导航技术是由超声波传感器发射探头发射出超声波,超声波在介质中遇到障碍物而返回接收装置。通过接收自身发射的超声波反射信号,根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度,计算出传播距离S,就能得到障碍物到机器人的距离,即有公式: S=Tv/2 式中,T—超声波发射和接收的时间差;v—超声波在介质中传播的波速。超声波定位导航技术成本低廉并可以识别红外传感器识别不了的物体,比如玻璃、镜子、黑体等障碍物。但是这种定位导航技术容易受天气、周围环境等以及障碍物阴影,表面粗糙等外界环境的影响,适用范围较小导航精度差。

5.GPS全球定位导航
GPS全球定位导航技术一般采用伪距差分动态定位法,用基准接收机和动态接收机共同观测4GPS卫星,按照一定的算法即可求出某时某刻机器人的三维位置坐标。差分动态定位消除了星钟误差,对于在距离基准站1000km的用户,可以消除星钟误差和对流层引起的误差,因而可以显着提高动态定位精度。但在移动导航中,移动GPS接收机定位精度受到卫星信号状况和道路环境的影响,同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声等诸多因素的影响,因此,单纯利用GPS导航存在定位精度比较低、可靠性不高的问题,所以在机器人的导航应用中通常还辅以磁罗盘、光码盘和GPS的数据进行导航。另外,GPS导航系统也不适应用在室内或者水下机器人的导航中以及对于位置精度要求较高的机器人系统。

据羿戓设计所了解,机器人除以上定位导航技术外,红外线定位导航、iBeacon定位导航和灯塔定位导航等也是其比较常用的自主定位导航技术,这里就不一一介绍了。

服务机器人导航相关技术介绍
1.定位
定位和路径规划是机器人实现自主定位导航最基本的环节,定位是机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态。定位技术有绝对定位和相对定位之分。

相对定位技术以测距法和惯性导航法为主,测距法常采用的传感器有光电编码器、里程计和航向陀螺仪,其优点是具有良好的短期精度、低廉的价格以及较高的采样速率。而惯性导航法采用陀螺仪和加速计实现定位,陀螺仪测量回转速度,加速度计测量加速度。相对定位技术的基本思路都是基于测量值的累积,因而无法避免时间漂移问题,随着路径的增长,任何小的误差经过累积都会无限增加。因此,相对定位不适于长距离和长时间的准确定位,通常将它们与绝对位置测量技术相结合,以获得更可靠的位置估计。

在绝对定位中,全球定位系统、路标定位和地图匹配定位是目前比较成熟的技术,全球定位系统就是大家所熟知的GPS,主要用于解决机器人定位时存在近距离定位精度低等问题,它主要是以空间卫星为基础的高精度导航与定位系统。路标定位分为人工路标定位和自然路标定位,其中人工路标定位最为成熟,人工路标定位是在机器人的工作环境里,人为的设置一些坐标已知的路标,如超声波发射器、激光发射板等,机器人通过对路标的探测来确定自身的位置。而地图匹配定位技术是基于已知地图的定位系统进行的,机器人通过自身的传感器探测周围环境,并利用感知到的局部信息进行局部地图构造,然后将这个局部地图与预先存储的完整地图进行比较,如两地图相互匹配,就能计算出机器人在工作环境中的位置与方向。地图匹配定位的两个关键技术是地图模型的建立和匹配算法。

2.路径规划
路径规划是指机器人按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次最优的无碰路径。根据掌握环境信息的完整程度可分为环境信息完全已知的离线全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的在线局部规划,环境部分已知和完全未知的局部路径规划已成为学术界研究的重点。

全局路径规划的主要方法有:可视图法(V2Graph)、栅格法(Grids)等。
可视图法将机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点视为节点,把机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接,连接的直线视为弧,要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物,即直线是可视的。从而最优路径搜索问题就转化为在这些直线中搜索从起始点到目标点的最短距离问题。可视图法能求得最短路径,但缺乏灵活性,若障碍物过多,搜索时间会很长。

栅格法将机器人的工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元,每个矩形栅格有一个累积值,表示在此方位中存在障碍物的可信度,高的累积值表示存在障碍物的可能性高。传感器不断快速采样环境,存在障碍物的栅格将会不断被检测到,从而导致高的累积值。栅格大小的选择直接影响着控制算法的性能,栅格选得小,环境分辨率小,但抗干扰能力弱,环境信息存储量大,决策速度慢;栅格选得大,抗干扰能力强,环境信息存储量小,决策速度快,但分辨率下降,在密集障碍物环境中发现路径的能力减弱

局部路径规划的主要方法有:人工势场法、模糊逻辑算法、遗传算法等。
人工势场法是将机器人在未知环境中的运动视为在人工虚拟力场中的运动,即目标对被规划对象存在吸引力,而障碍物对其有排斥力,引力与斥力的合力作为机器人运动的加速力,从而计算机器人的位置和控制机器人的运动方向。势场法结构简单,便于低层的实时控制。

模糊逻辑算法是根据比较模糊的环境信息,靠经验来决策采取什么样的操作,该法克服了势场法易产生局部极小的问题,计算量不大,易做到边规划边跟踪,适用于时变未知环境下的路径规划,实时性较好。

遗传算法是一种基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法。遗传算法借鉴物种进化的思想,将欲求解的问题进行编码,每一个可能解均被表示成字符串的形式,初始化随机产生一个种群的侯选群,种群规模固定为N,用合理的适应度函数对种群进行性能评估, 并在此基础上进行繁殖、交叉和变异遗传操作。适应度函数类似于自然选择的某种力量,繁殖、交叉和变异这三个遗传算子则分别模拟了然界生物的繁衍、交配和基因突变。多数优化算法都是单点搜索算法,很容易陷入局部最优,而遗传算法却是一种多点搜索算法,因而更有可能搜索到全局最优解。



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6 天前 07:17

上海.羿歌,主要立足于物联网之感知层的解决方案和组件设计制造。  18918134319
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