Tänu anduritehnoloogia, intelligentse tehnoloogia ja arvutitehnoloogia pidevale täiustamisele saab intelligentne mobiilne robot mängida tootmises ja elus inimlikku rolli. Millised on mobiilse robotite positsioneerimistehnoloogia peamised aspektid? Järeldatakse, et praegu on mobiilirobotitel peamiselt need viis positsioneerimistehnoloogiat.
Ultraheli navigeerimis- ja positsioneerimistehnoloogia mobiilsele robotile
Ultraheli navigeerimise ja positsioneerimise tööpõhimõte on samuti sarnane laser- ja infrapunaühendusega. Tavaliselt eraldub ultrahelilaine ultraheli anduri edastussondist ja ultraheli laine naaseb vastuvõtvasse seadmesse, kui tekib keskkonnas takistusi.
Võttes vastu ise edastatava ultraheli peegeldussignaali ja arvutades levikukauguse s vastavalt ultraheli edastamise ja kaja vastuvõtmise aja erinevusele ja levimiskiirusele, on võimalik saada kaugus takistusest robotini, see tähendab, et on olemas valem : S=TV / 2, milles T - ajavahe ultraheli edastamise ja vastuvõtu vahel; V - keskkonnas leviva ultraheli laine kiirus.
Muidugi kasutavad paljud mobiilirobotid navigatsiooni- ja positsioneerimistehnoloogias eraldi saatmis- ja vastuvõtuseadmeid. Keskkonnakaardile on paigutatud mitu vastuvõtuseadet ja mobiilsele robotile on paigaldatud edastavad sondid.
Mobiilsete robotite navigeerimisel ja positsioneerimisel on raske saada täielikult teavet ümbritseva keskkonna kohta ultraheliandurite defektide tõttu, nagu peegeldus ja piiratud valgusvihu nurk. Seetõttu kasutatakse vastava keskkonnamudeli loomiseks tavaliselt mitmest andurist koosnevat ultrahelisensorisüsteemi. Anduri kogutud teave edastatakse jadamisside kaudu mobiilse roboti juhtimissüsteemi. Seejärel võtab juhtimissüsteem vastu teatud algoritmi, et töödelda vastavaid andmeid vastavalt kogutud signaalile ja kehtestatud matemaatilisele mudelile ning saada roboti asukohakeskkonna teave.
Madalate kulude, kiire teabe saamise kiiruse ja suure eraldusvõimega eeliste tõttu on ultraheli andurit juba pikka aega laialdaselt kasutatud mobiilse roboti navigeerimisel ja positsioneerimisel. Lisaks ei vaja see keskkonnateabe kogumisel keerulist pilditehnoloogiat, seega on sellel kiire kiirus ja hea reaalajas toimivus.
Mobiilse roboti visuaalne navigeerimine ja positsioneerimise tehnoloogia
Visuaalses navigeerimis- ja positsioneerimissüsteemis kasutatakse kodus ja välismaal laialdaselt navigeerimisrežiimi, millega paigaldatakse kohalikule nägemisele põhinev sõiduki kaamera robotisse. Selles navigeerimisrežiimis laaditakse juhtimisseadmed ja andurid roboti kerele ning pardal olev juhtarvuti viib lõpule kõrgetasemelised otsused, nagu pildituvastus ja tee planeerimine.
Visuaalne navigeerimis- ja positsioneerimissüsteem sisaldab peamiselt: kaamerat (või CCD -pildiandurit), videosignaali digiteerimisseadmeid, kiiret signaaliprotsessorit, mis põhineb DSP -l, arvutit ja selle välisseadmeid jne. Praegu kasutavad paljud robotisüsteemid CCD -pildiandureid. Põhielement on räni kujutiselementide rida. Valgustundlikud elemendid ja laengu ülekandeseadmed on konfigureeritud aluspinnale. Tasude järjestikuse ülekandmise kaudu eemaldatakse mitme piksli videosignaalid aja jagamiseks ja järjestikku. Näiteks piirkonna CCD -anduri poolt kogutud pildi eraldusvõime võib olla 32 × 32 kuni 1024 × 1024 pikslit jne.
Visuaalse navigatsiooni- ja positsioneerimissüsteemi tööpõhimõte on lihtsalt robotit ümbritseva keskkonna optiline töötlemine. Esiteks kasutatakse kaamerat pilditeabe kogumiseks, kogutud teabe kokkusurumiseks ja seejärel tagasisaatmiseks närvivõrgust ja statistilistest meetoditest koosnevale õppimise alamsüsteemile, seejärel ühendab õppimise alamsüsteem kogutud pilditeabe roboti tegeliku asukohaga. roboti autonoomse navigeerimise ja positsioneerimise funktsiooni täitmiseks.
globaalne positsioneerimissüsteem
Tänapäeval kasutatakse intelligentse robotnavigatsiooni ja positsioneerimistehnoloogia rakendamisel üldiselt pseudovahemiku diferentsiaalse dünaamilise positsioneerimise meetodit. Võrdlusvastuvõtjat ja dünaamilist vastuvõtjat kasutatakse nelja GPS-satelliidi koos vaatlemiseks ning roboti kolmemõõtmelisi positsioonikoordinaate kindlal ajal ja hetkel saab kindla algoritmi järgi. Diferentsiaalne dünaamiline positsioneerimine kõrvaldab satelliidikella vea. Võrdlusjaamast 1000 km kaugusel asuvate kasutajate jaoks võib see kõrvaldada satelliidikella vea ja troposfääri vea, seega võib see oluliselt parandada dünaamilise positsioneerimise täpsust.
Mobiilses navigeerimises mõjutavad mobiilse GPS -vastuvõtja positsioneerimistäpsust aga satelliidi signaali tingimused ja teekeskkond, samuti kellaviga, leviviga, vastuvõtja müra ja paljud muud tegurid. Seetõttu on ainuüksi GPS -navigeerimise positsioneerimise täpsus ja usaldusväärsus madal. Seetõttu magnetiline kompass ja optiline koodiketas ning GPS -andmed navigeerimiseks. Lisaks ei sobi GPS -navigatsioonisüsteem siseruumides või veealuste robotite navigeerimiseks ja kõrge positsioonitäpsusega robotite süsteemideks.
Optilise peegeldusega navigeerimis- ja positsioneerimistehnoloogia mobiilsele robotile
Tüüpiline optilise peegelduse navigeerimise ja positsioneerimise meetod kasutab kauguse mõõtmiseks peamiselt laser- või infrapunaandurit. Nii laser kui ka infrapuna kasutavad navigeerimiseks ja positsioneerimiseks valguse peegeldamise tehnoloogiat.
Laseri globaalne positsioneerimissüsteem koosneb tavaliselt laserpöörlevast mehhanismist, peeglist, fotoelektrilisest vastuvõtuseadmest ning andmete kogumise ja edastamise seadmest.
Töötamise ajal kiirgab laser pöörleva peegli mehhanismi kaudu väljapoole. Tagasi peegeldajast koosneva liiklusmärgi skaneerimisel töötleb fotoelektriline vastuvõtja tuvastatud signaalina peegeldunud valgust, käivitab andmete kogumise programmi, loeb pöörleva mehhanismi koodketta andmeid (sihtmärgi mõõdetud nurk) , ja seejärel edastada see ülemisele arvutile andmete töötlemiseks side kaudu. Vastavalt liiklusmärgi teadaolevale asukohale ja tuvastatud teabele saab arvutada anduri praeguse asukoha ja suuna liiklusmärkide koordinaatsüsteemis, et saavutada edasise navigeerimise ja positsioneerimise eesmärk.
Laserkauguse eelisteks on kitsas valgusvihk, hea paralleelsus, väike hajumine ja kõrge suunaga eraldusvõime, kuid seda häirivad ka keskkonnategurid. Seetõttu on suur probleem ka see, kuidas laserkiirguse kasutamisel kogutud signaali denonsseerida. Lisaks on laserpiirkonnas pimedaid alasid, seega on raske ainult laseriga navigeerimist ja positsioneerimist realiseerida. Tööstuslikes rakendustes kasutatakse seda tavaliselt tööstusväljade tuvastamisel teatud vahemikus, näiteks torujuhtme pragude tuvastamisel.
Infrapunatuvastustehnoloogiat kasutatakse sageli mitme liigesega robotite takistuste vältimissüsteemis, et moodustada suur osa robotist&"; tundlik nahk [GG" "), mis katab roboti käe pinna ja suudab tuvastada erinevaid objekte robotkäsi.
Tüüpiline infrapunaandur sisaldab tahkis-valgusdioodi, mis võib kiirgata infrapunavalgust, ja tahkis-fotodioodi, mida kasutatakse vastuvõtjana. Moduleeritud signaali edastab infrapuna valgust kiirgav toru ja infrapuna valgustundlik toru võtab vastu sihtmärgi poolt peegeldatud infrapuna moduleeritud signaali. Ümbritseva infrapunavalguse häirete kõrvaldamise tagab signaali modulatsioon ja spetsiaalne infrapunafilter. Laske väljundsignaalil VO peegeldunud valgustugevuse pingeväljundit, siis VO on sondi ja tooriku vahelise kauguse funktsioon: VO=f (x, P), kus p - tooriku peegeldustegur. P on seotud sihtmärgi pinna värvi ja karedusega. X - sondi ja tooriku vaheline kaugus.
Kui toorik on sama sihtmärk sama p väärtusega, vastavad X ja VO ükshaaval. X on võimalik saada erinevate sihtmärkide läheduse mõõtmise katseandmete interpoleerimise teel. Nii saab infrapunaanduri abil mõõta roboti asukohta sihtobjektist ning seejärel liikuvat robotit navigeerida ja positsioneerida muude infotöötlusmeetoditega.
Kuigi infrapunaanduri positsioneerimise eelised on ka kõrge tundlikkus, lihtne struktuur ja odav, kasutatakse neid tänu suurele nurga eraldusvõimele ja madalale eraldusvõimele sageli mobiilseadmete robotite lähedusanduritena lähenevate või äkiliste liikumistakistuste tuvastamiseks, mis on mugav et robotinimesed saaksid hädaolukorras takistusi peatada.
Slam tehnoloogia
Enamik tööstuse juhtivaid teenindusrobotiettevõtteid võtab kasutusele slämmi tehnoloogia. Mis on slämmi tehnoloogia? Lühidalt öeldes tähendab slam -tehnoloogia kogu robotite positsioneerimise, kaardistamise ja teede planeerimise protsessi tundmatus keskkonnas.
Slaami (samaaegne lokaliseerimine ja kaardistamine), kuna see tehti ettepanek 1988. aastal, kasutatakse peamiselt robotite liikumise intelligentsuse uurimiseks. Täiesti tundmatu sisekeskkonna jaoks, mis on varustatud tuumaanduritega, nagu lidar, võib slam -tehnoloogia aidata robotil koostada sisekeskkonna kaarti ja aidata robotil iseseisvalt kõndida.
SLAM -probleemi võib kirjeldada järgmiselt: robot hakkab liikuma tundmatust asukohast tundmatus keskkonnas, otsib end asukoha määramise ja anduri andmete järgi ning koostab samal ajal juurdekasvu kaardi.
Slam -tehnoloogia rakendamismeetodid hõlmavad peamiselt vSLAM -i, WiFi -slammi ja lidar -slamit.
1. VSLAM (visuaalne SLAM)
See viitab navigeerimisele ja uurimisele sügavuskaameratega, nagu kaamera ja Kinect sisekeskkonnas. Selle tööpõhimõte on lihtsalt läbi viia optiline töötlemine roboti ümbritsevas keskkonnas. Esiteks kasutatakse kaamerat pilditeabe kogumiseks, kogutud teabe kokkusurumiseks ja seejärel tagasisaatmiseks närvisüsteemivõrgust ja statistilistest meetoditest koosnevale õppimise alamsüsteemile ning seejärel ühendab õppimise alamsüsteem kogutud pilditeabe tegeliku asukohaga. robot, täitke roboti autonoomne navigeerimis- ja positsioneerimisfunktsioon.
Kuid siseruumides kasutatav vSLAM on alles uurimisjärgus ja praktilisest rakendusest kaugel. Ühelt poolt on arvutuste maht liiga suur, mis nõuab robotisüsteemi suurt jõudlust; Teisest küljest ei saa vSLAM -i (enamasti punktpilved) loodud kaarte kasutada robotiteede planeerimiseks, mis vajab täiendavat uurimist ja uurimist.
2 WiFi, SLAM
See viitab mitmesuguste andurite kasutamisele nutitelefonides positsioneerimiseks, sealhulgas WiFi, GPS, güroskoop, kiirendusmõõtur ja magnetomeeter ning masinaõppe, mustrituvastuse ja muude algoritmide abil saadud andmetest täpse sisekaardi joonistamine. Selle tehnoloogia pakkuja omandas Apple 2013. aastal. Pole teada, kas Apple on rakendanud iPhone'ile WiFi slämmi tehnoloogiat, nii et kõik iPhone'i kasutajad on võrdsed väikese joonistusroboti kandmisega. Pole kahtlust, et täpsem positsioneerimine ei aita mitte ainult kaarti, vaid muudab ka kõik asukohast sõltuvad rakendused (LBS) täpsemaks.
3．Lidar SLAM
See viitab lidari kasutamisele andurina kaardiandmete saamiseks, et robot saaks sünkroonset positsioneerimist ja kaardi ülesehitust realiseerida. Mis puudutab tehnoloogiat ennast, siis pärast aastatepikkust kontrollimist on see olnud üsna küps, kuid lidari&kõrgete kulude kitsaskoht tuleb kiiresti lahendada.
Google'i juhita autod kasutavad seda tehnoloogiat. Katusele paigaldatud lidar pärineb Ameerika Ühendriikide velodyne firmalt ja müüb rohkem kui 70000 dollari eest. See lidar võib kiirustada suure kiirusega pöörates ümbritsevale 64 laserkiirt. Kui laser puudutab ümbritsevaid esemeid ja naaseb, saab see arvutada kauguse sõiduki kere ja ümbritsevate objektide vahel. Seejärel joonistab arvutisüsteem nende andmete põhjal peene 3D topograafilise kaardi ja ühendab selle seejärel suure eraldusvõimega kaardiga, et genereerida pardamooduli jaoks erinevaid andmemudeleid. Lidar moodustab poole kogu sõiduki maksumusest, mis võib olla ka üks põhjusi, miks Google'i' masinaid ei saa massiliselt toota.
Lidaril on tugev suunavus, mis suudab tõhusalt tagada navigeerimise täpsuse ja kohaneda sisekeskkonnaga. Siiski ei ole lidar slam robotite siseruumides navigeerimise alal hästi esinenud, sest lidari hind on liiga kallis.