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擎朗科技:机器人需要全自主移动 才能发挥更大价值

时间:2018-03-19 16:15:13 来源:安徽皖南网 评论:0 点击:0
   随着市场的不断走高,多个行业已经开启机器人商业化进程,包括零售、餐饮、酒店、物流、养老、地产、金融、政务等,商用服务机器人已经迅速融入到人们的日常生活。
       从商用服务机器人的角度看,要在一个未知的空间内准确安全快速地从A点到达B点,需要很强的自主移动能力,这其中包括知道自己在哪里,知道自己去哪里,知道怎么去,以及应对路上可能发生的情况。
      重点分析以下几个商用服务机器人常用的定位导航技术:
      视觉定位导航
      视觉传感器(指单目相机+镜头,下同)作为移动机器人的“眼睛”,将在自主定位导航、无人驾驶技术中承担最为重要的角色。
      主要原因如下:
      超过90%的动物(包括人类)靠眼睛自主定位导航,视觉是更适合移动机器人自主导航的方式;
      视觉系统20年前已被广泛应用于大型工业、医疗设备的精密检测环节,稳定性、精度很高;
      视觉系统近5年来已被广泛应用于商用移动机器人产品的自主定位导航,复杂环境下的视觉定位导航技术已日益成熟;
       2016全球智能手机总销量14.7亿,每台智能手机上都配备了摄像头。视觉传感器成本现在已经很低,未来一定更低!但因图像处理量巨大,一般计算机无法完成运算,实时性较差,受光线条件限制较大,无法在黑暗环境中工作;
      激光定位导航
      激光导航基本原理其实与激光测距相同,即机器通过测量激光从发出到接收的时间计算出自身距离前方障碍物的距离。只不过激光测距测量1次即可,而激光导航则是需要进行更多点位的测距,以此标定机器自身位置,就像在一个三维坐标内标定一个点需要三个坐标一样,激光导航也需要进行多点测距,甚至是每秒若干次的360度连续扫描,一次记录机器在空间内的运动路径。
       在机器人领域,激光雷达传感器被用于帮助机器人完全自主地应对复杂、未知的环境,使机器人具备精细的环境感知能力。经过对不断的优化,激光雷达传感器目前已经基本实现了模块化、小型化,且由于其应用范围广并开始向更多的民用领域延伸,智能扫地机器人便是目前热门的应用领域,但成本比较昂贵。
       超声波定位导航
       超声波测距主要采用反射式测距法,通过三角定位等算法确定物体的位置,即发射超声波并接收由被测物产生的回波,根据回波与发射波的时间差计算出待测距离,有的则采用单向测距法。超声波定位系统可由若干个应答器和一个主测距器组成,主测距器放置在被测物体上,在微机指令信号的作用下向位置固定的应答器发射同频率的无线电信号,应答器在收到无线电信号后同时向主测距器发射超声波信号,得到主测距器与各个应答器之间的距离。当同时有3个或3个以上不在同一直线上的应答器做出回应时,可以根据相关计算确定出被测物体所在的二维坐标系下的位置。超声波定位整体定位精度较高,结构简单,但超声波受多路径效应和非视距传播影响很大,同时需要大量的底层硬件设施投资,成本太高。
       红外线定位导航
       红外线定位技术定位的原理是:红外线IR标识发射调制的红外射线,通过安光学传感器接收进行定位。虽然红外线具有相对较高的定位精度,但是由于光线不能穿过障碍物,使得红外射线仅能视距传播。直线视距和传输距离较短这两大主要缺点使其室内定位的效果很差。当标识放在口袋里或者有墙壁及其他遮挡时就不能正常工作,需要在每个空间安装接收天线,造价较高。因此,红外线只适合短距离传播,而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰,在精确定位上有局限性。
       全自主定位导航
       全自主定位导航技术是擎朗科技公司历时3年自主研发,原理是在激光雷达传感器基础上,创新增加机器视觉、深度视觉等多传感器融合技术,厘米级实时定位,高精度自主构建地图,最短路径规划,实现智能随心移动,智能检测障碍物并极速避障。
       目前,擎朗智能第三代机器人Peanut就采用该技术,通过传感器获取外界信息,以满足探测和数据采集的需要。系统通过综合、互补、修正、分析所得信息,从而完成决策,快速识别周围环境,并根据深度学习做出更人性化的反应。
        Peanut可应用于需要长时间连续工作的商场、超市、餐厅、酒店、医院、银行、KTV等复杂商业环境,替人类高效跑腿,帮助企业优化人力。