自主移動機器人的“智能化”表現在哪些方面？
隨著人工智能技術的飛速發展,智能機器人在近年來逐漸興起,除了具備人臉識別、語音交互等智能化功能,看似基礎的行走能力同樣也是服務機器人價值實現的根基。當前,自主移動機器人已成為機器人領域的重要研究方向,自主移動機器人具有對復雜環境進行感知及快速做出行動決策的能力。
自主移動機器人“智能化”的具體表現
1．自主移動機器人能實現自主定位建圖
對于機器人在已知環境中的地圖創建相對簡單,但要在*未知環境中做到自主定位建圖并非易事,在很多復雜環境中,如果機器人不能利用全局定位系統進行定位,來獲取機器人工作環境的地圖是很困難的,甚至不可能。需要機器人在*未知且自身位置不確定的條件下創建地圖,同時利用地圖進行自主定位與導航,SLAM技術被認為是解決該問題的關鍵。
在未知環境中,機器人從一個未知位置開始移動,在移動過程中根據位置估計和傳感器數據進行自身定位,同時逐步完善和構建完善地圖,這便是一個SLAM的過程。在SLAM中,機器人利用自身攜帶的傳感器識別未知環境中的特征標志,然后根據機器人與特征標志之間的相對位置和里程計的讀數估計機器人和特征標志的全局坐標。這種在線的定位與地圖創建需要保持機器人與特征標志之間的詳細信息。近幾年來,SLAM技術的研究已取得了很大的突破,并被廣泛應用于機器人、AR、VR、無人機、自動駕駛等多個領域。
2．自主移動機器人能做到自主路徑規劃
路徑規劃同樣也是機器人實現自主移動的重要環節,指的是機器人在有障礙物的工作環境中,如何找到一條從起點到終點適當的運動路徑,使機器人在運動過程中能安全、無碰撞地繞過所有障礙物。這不同于用動態規劃等方法求得的短路徑,而是指移動機器人能對靜態及動態環境作出綜合性判斷,進行智能決策。
根據對環境信息的掌握程度不同,機器人路徑規劃可分為全局路徑規劃和局部路徑規劃。
全局路徑規劃是在已知的環境中,給機器人規劃一條路徑,路徑規劃的精度取決于環境獲取的準確度,全局路徑規劃可以找到非常好的解,但是需要預先知道環境的準確信息,當環境發生變化,如出現未知障礙物時,該方法就無能為力了。它是一種事前規劃,因此對機器人系統的實時計算能力要求不高,雖然規劃結果是全局的、較優的,但是對環境模型的錯誤及噪聲魯棒性差。
而局部路徑規劃則環境信息*未知或有部分可知,側重于考慮機器人當前的局部環境信息,讓機器人具有良好的避障能力,通過傳感器對機器人的工作環境進行探測,以獲取障礙物的位置和幾何性質等信息,這種規劃需要搜集環境數據,并且對該環境模型的動態更新能夠隨時進行校正,局部規劃方法將對環境的建模與搜索融為一體,要求機器人系統具有高速的信息處理能力和計算能力,對環境誤差和噪聲有較高的魯棒性,能對規劃結果進行實時反饋和校正,但是由于缺乏全局環境信息,所以規劃結果有可能不是非常好的,甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。
全局路徑規劃和局部路徑規劃并沒有本質上的區別,很多適用于全局路徑規劃的方法經過改進也可以用于局部路徑規劃,而適用于局部路徑規劃的方法同樣經過改進后也可適用于全局路徑規劃。兩者協同工作,機器人可更好的規劃從起始點到終點的行走路徑。
自主移動機器人已在多個領域“嶄露頭角”
如今,自主移動機器人已在餐廳、商場、酒店、銀行、醫院等各大服務場所中“嶄露頭角”,尤其在本次疫情抗擊中,自主移動機器人更是站上了“風口浪尖”。一時間醫護助理機器人、清潔消毒機器人、運輸配送等機器人出現在各個領域的前線,減少了人與人之間的近距離接觸,非常大程度的保證了相關人員的安全。
自主移動是服務機器人基本的價值體現,相較于工業機器人,服務行業沒有固定不變的場景部署,很難利用地面鋪設磁條或信標的方式來引導機器人移動。目前市面上應用在服務領域的機器人中接待引導、配送等機器人較為常見,其應對的工作場景也更為復雜,而擁有自主定位導航技術的移動機器人,無論在路徑中出現動態還是靜態的障礙物,其都能有效躲避,并自主規劃非常適合的行走路徑。
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