机器人底盘导航方式

機器人底盤是機器人自主移動的基礎(chǔ)，但要實現(xiàn)底盤的自主移動也并非易事，需要做到自主定位導航及避障等功能。

目前市面上已有的導航方式可分為路標導航、二維碼導航及激光SLAM導航等。

路標導航

路標導航是指通過對移動機器人的內(nèi)部傳感器輸入信息，并且能識別出的特殊環(huán)境的標志，這種路標本身具有固定的位置，可以是數(shù)學中的幾何形狀，也可以是字母及二維碼等。根據(jù)機器人所使用路標的不同，也可分為人工路標導航和自然路標導航兩大類。

人工路標導航是事先對機器人行走路線做好標記，通常采用特殊設(shè)計的顏色或紋理結(jié)構(gòu)、信息圖案等，這些圖案一般是用紙片打印制作，通過環(huán)境光照明使攝像機感光成像。從而為機器人在環(huán)境中安裝專用的導航路線，這種導航方式相對較容易實現(xiàn)，但容易受環(huán)境光照變化的影響，穩(wěn)定性差。

而自然路標導航是機器人不對原有的路線環(huán)境進行改變，而是通過對周圍環(huán)境進行自然特征的識別來實現(xiàn)導航，常規(guī)做法主要是利用地圖幾何特征，抽取Voronoi圖交叉點作為顯著地點的方法。這種導航方式雖不破壞原有環(huán)境，普適性好，但計算復雜、魯棒性不強。究其原因，主要是因為自然路標的檢測和提取比較復雜，常需要保存機器人視野中的所有圖像信息，然后進行特征的提取，存儲，檢測，匹配等?？紤]到一個典型的室內(nèi)場景圖像中往往存在太多的特征點，或者在室內(nèi)導航過程中，檢測到數(shù)據(jù)庫中存在類似的場景，再加上局部特征點維度等種種因素，往往會導致應(yīng)用所需的計算復雜度過高。

慣性導航

慣性導航是一門涉及精密機械、計算機技術(shù)、微電子、光學、自動控制等多學科和領(lǐng)域的綜合技術(shù)。通過描述機器人的方位角和根據(jù)從某一參考點出發(fā)測定的行駛距離來確定當前位置的一種方法。這種導航方式通過與已知的地圖路線來比較，進而對移動機器人控制它的運動方向和距離，這樣便能實現(xiàn)機器人的自主導航。

其主要工作原理是以牛頓力學定律為基礎(chǔ)，通過測量載體在慣性參考系的加速度、角加速度，將它對時間進行一次積分，求得運動載體的速度、角速度，之后進行二次積分求得運動載體的位置信息，然后將其變換到導航坐標系，得到在導航坐標系中的速度、偏航角和位置信息等。

慣性導航原理圖

這種導航方式的優(yōu)點在于其無需受氣候條件及外部信息的干擾，但隨著時間的積累，在對其進行積分之后，就算是一個很小的常數(shù)，它的誤差也將無限增大，因此，慣性導航里所用的傳感器對于長時間的精確定位是不合適的。

激光SLAM導航

激光SLAM導航是目前業(yè)內(nèi)實現(xiàn)自主移動機器人最為廣泛的導航方式，以思嵐科技的Apollo機器人底盤為例，采用了激光SLAM導航方案，無需對環(huán)境進行修改，即可在未知場景中完成實時定位并繪制高精度地圖，利用SharpEdgeTM精細化構(gòu)圖技術(shù)構(gòu)建高精度、厘米級別地圖，超高分辨率，不存在累加誤差。同時，構(gòu)建的地圖規(guī)則、精細，直接使用，無需二次優(yōu)化修飾，直接滿足使用預期。即時在復雜多變的場景下行走，Apollo機器人底盤也能實時識別環(huán)境中的人或其他障礙物，并做到靈活規(guī)避和路線規(guī)劃。

同時，Apollo機器人底盤還配備了超聲波、防跌落、深度攝像頭等多種傳感器，利用激光雷達傳感器可時刻掃描周圍環(huán)境，提供地圖數(shù)據(jù)，構(gòu)建精度高達5cm的地圖，并基于該地圖數(shù)據(jù)實現(xiàn)自主路徑規(guī)劃及導航功能;遇到玻璃、鏡面等高透材質(zhì)障礙物時，超聲波傳感器能讓Apollo及時識別、避讓；深度攝像頭傳感器則可偵測到位于雷達掃描平面上方的障礙物，并及時發(fā)送信號進行規(guī)避；而防跌落傳感器可幫助Apollo機器人移動底盤全方位偵察周圍的工作環(huán)境，判斷工作區(qū)域是否存在邊界、臺階、坡度等情況，從而發(fā)送信號請求機器人移動底盤改變前進方便，避免跌落。

除了以上核心功能外， Apollo還可進行虛擬墻&虛擬軌道設(shè)置，基于純軟件方式進行操作，無需額外輔助鋪設(shè)，即可對Apollo進行活動范圍及行走路線設(shè)置。同時支持自主返回充電、云端遠程管理及提供外擴硬件支持等。