Uz stalno poboljšanje senzorske tehnologije, inteligentne tehnologije i računalne tehnologije, inteligentni mobilni robot moći će igrati ljudsku ulogu u proizvodnji i životu. Koji su glavni aspekti tehnologije pozicioniranja mobilnih robota? Zaključeno je da trenutno mobilni roboti uglavnom imaju tih pet tehnologija pozicioniranja.
Ultrazvučna tehnologija navigacije i pozicioniranja za mobilnog robota
Radni princip ultrazvučne navigacije i pozicioniranja također je sličan onome laserskog i infracrvenog. Obično se ultrazvučni val emitira iz odašiljačke sonde ultrazvučnog senzora, a ultrazvučni val se vraća na prijemni uređaj kada naiđe na prepreke u mediju.
Primanjem ultrazvučnog refleksijskog signala koji se prenosi sam od sebe i izračunavanjem udaljenosti širenja prema vremenskoj razlici i brzini širenja ultrazvučnog prijenosa i prijema jeke, može se dobiti udaljenost od prepreke robotu, to jest, postoji formula: S = TV / 2, u kojoj T - vremenska razlika između ultrazvučnog prijenosa i prijema; V - brzina valova ultrazvučnog vala koji se širi u mediju.
Naravno, mnogi mobilni roboti koriste zasebne uređaje za odašiljanje i primanje u tehnologiji navigacije i pozicioniranja. Na karti okoliša raspoređeno je više uređaja za primanje, a na mobilnom robotu instalirane su sonde za odašiljanje.
U navigaciji i pozicioniranju mobilnih robota teško je u potpunosti dobiti informacije o okolini zbog nedostataka ultrazvučnih senzora, kao što su reflektirajući odraz i ograničeni kut snopa. Stoga se ultrazvučni senzorski sustav sastavljen od više senzora obično koristi za uspostavljanje odgovarajućeg modela okruženja, Informacije koje prikuplja senzor prenose se u upravljački sustav mobilnog robota serijskom komunikacijom. Tada upravljački sustav usvaja određeni algoritam za obradu odgovarajućih podataka prema prikupljenom signalu i utvrđenom matematičkom modelu, a mogu se dobiti i informacije o okruženju položaja robota.
Zbog prednosti niske cijene, brzine prikupljanja brzih informacija i visoke razlučivosti dometa, ultrazvučni senzor se već dugo koristi u navigaciji i pozicioniranju mobilnog robota. Štoviše, ne treba složenu tehnologiju slike pri prikupljanju informacija o okolišu, tako da ima brzu brzinu i dobre performanse u stvarnom vremenu.
Tehnologija vizualne navigacije i pozicioniranja mobilnog robota
U sustavu vizualne navigacije i pozicioniranja, navigacijski način ugradnje kamere vozila u robota na temelju lokalnog vida široko se koristi u zemlji i inozemstvu. U ovom navigacijskom načinu rada upravljačka oprema i senzorski uređaji učitavaju se na tijelo robota, a odluke na visokoj razini kao što su prepoznavanje slike i planiranje puta dovršava upravljačko računalo u vozilu.
Sustav vizualne navigacije i pozicioniranja uglavnom uključuje: kameru (ili CCD senzor slike), opremu za digitalizaciju video signala, procesor brzog signala temeljen na DSP-u, računalo i njegove periferne uređaje itd. Trenutno mnogi robotski sustavi koriste CCD senzore slike. Osnovni element je red silikonskih slikovnih elemenata. Fotoosjetljivi elementi i uređaji za prijenos naboja konfigurirani su na podlozi. Sekvencijalnim prijenosom troškova, video signali više piksela se uzimaju dijeljenje vremena i sekvencijalno. Na primjer, razlučivost slike prikupljene ccd senzorom područja može biti od 32 × 32 do 1024 × 1024 piksela itd.
Princip rada sustava vizualne navigacije i pozicioniranja je jednostavno optički obraditi okoliš oko robota. Prvo, kamera se koristi za prikupljanje slikovnih informacija, komprimiranje prikupljenih informacija, a zatim njihovo vraćanje u podsustav učenja sastavljen od neuronske mreže i statističkih metoda, a zatim podsustav učenja povezuje prikupljene informacije o slici sa stvarnim položajem robota kako bi dovršio autonomnu navigacijsku i pozicijsku funkciju robota.
globalni sustav pozicioniranja
Danas se u primjeni inteligentne tehnologije navigacije robota i pozicioniranja općenito prihvaća metoda dinamičkog pozicioniranja pseudo raspona. Referentni prijemnik i dinamički prijemnik koriste se za zajedničko promatranje četiri GPS satelita, a trodimenzionalne koordinate položaja robota u određeno vrijeme i trenutku mogu se dobiti prema određenom algoritmu. Diferencijalno dinamičko pozicioniranje eliminira pogrešku satelitskog sata. Za korisnike udaljene 1000 km od referentne stanice, može eliminirati pogrešku satelitskog sata i troposfersku pogrešku, tako da može značajno poboljšati točnost dinamičkog pozicioniranja.
Međutim, u mobilnoj navigaciji na točnost pozicioniranja mobilnog GPS prijemnika utječu uvjeti satelitskog signala i cestovno okruženje, kao i pogreška sata, pogreška u širenju, buka prijemnika i mnogi drugi čimbenici. Stoga su točnost pozicioniranja i pouzdanost samo GPS navigacije niski. Stoga su magnetski kompas i optički kodni disk i GPS podaci za navigaciju. Osim toga, GPS navigacijski sustav nije prikladan za unutarnju ili podvodnu navigaciju robota i robotske sustave s visokom točnošću položaja.
Tehnologija optičke navigacije refleksijom i pozicioniranja za mobilnog robota
Tipična metoda optičke navigacije refleksije i pozicioniranja uglavnom koristi laserski ili infracrveni senzor za mjerenje udaljenosti. I laserski i infracrveni koriste tehnologiju refleksije svjetla za navigaciju i pozicioniranje.
Laserski globalni sustav pozicioniranja općenito se sastoji od laserskog rotirajućeg mehanizma, zrcala, fotoelektričnog uređaja za primanje i uređaja za prikupljanje i prijenos podataka.
Tijekom rada laser se emitira prema van kroz mehanizam rotirajućeg zrcala. Kada se skenira kooperativni prometni znak sastavljen od reflektora unatrag, fotoelektrični prijemnik obrađuje reflektirano svjetlo kao signal za otkrivanje, pokreće program prikupljanja podataka, čita podatke o kodnom disku rotirajućeg mehanizma (izmjerena vrijednost kuta cilja), a zatim ga prenosi na gornje računalo radi obrade podataka putem komunikacije, Prema poznatom položaju i detektiinim informacijama prometnog znaka može se izračunati trenutni položaj i smjer senzora u koordinatnom sustavu prometnih znakova, kako bi se postigla svrha daljnje navigacije i pozicioniranja.
Lasersko rangiranje ima prednosti uske zrake, dobrog paralelizma, malog raspršenja i visoke rezolucije smjera, ali ga uvelike ometaju i okolišni čimbenici. Stoga je veliki problem i način denoise prikupljenog signala pri korištenju laserskog raspona. Osim toga, postoje slijepa područja u laserskom rasponu, tako da je teško ostvariti navigaciju i pozicioniranje samo laserom, U industrijskim primjenama općenito se koristi u otkrivanju industrijskog polja unutar određenog raspona, kao što je otkrivanje pukotina cjevovoda.
Tehnologija infracrvenog istraživanja često se koristi u sustavu izbjegavanja prepreka s više zglobova kako bi se formiralo veliko područje robotske "osjetljive kože", koje pokriva površinu robotske ruke i može otkriti različite predmete na koje se susreće u radu robotske ruke.
Tipičan infracrveni senzor uključuje diodu koja emitira svjetlost u čvrstom stanju koja može emitirati infracrveno svjetlo i fotodiodu čvrstog stanja koja se koristi kao prijemnik. Modulirani signal prenosi infracrvena cijev za emitiranje svjetlosti, a infracrvena fotosenzitivna cijev prima infracrveni modulirani signal koji reflektira meta. Uklanjanje ambijentalnih infracrvenih svjetlosnih smetnji zajamčeno je modulacijom signala i posebnim infracrvenim filtrom. Neka izlazni signal VO predstavlja izlazni izlaz napona reflektiralog intenziteta svjetlosti, a zatim je VO funkcija udaljenosti između sonde i obratka: VO = f (x, P), gdje p - koeficijent refleksije obratka. P je povezan s bojom površine i hrapavosti mete. X - udaljenost između sonde i obratka.
Kada je radni komad sličan cilj s istom p vrijednošću, X i VO odgovaraju jedan po jedan. X se može dobiti interpolacijom eksperimentalnih podataka mjerenja blizine različitih ciljeva. Na taj se način položaj robota iz ciljnog objekta može mjeriti infracrvenim senzorom, a zatim se mobilnim robotom može upravljati i pozicionirati drugim metodama obrade informacija.
Iako pozicioniranje infracrvenog senzora također ima prednosti visoke osjetljivosti, jednostavne strukture i niske cijene, zbog svoje visoke razlučivosti kuta i razlučivosti niske udaljenosti, često se koriste kao senzori blizine u mobilnim robotima za otkrivanje prepreka približavanja ili naglog kretanja, što je pogodno za robotske ljude da zaustave prepreke u hitnim slučajevima.
Slam tehnologija
Većina vodećih uslužnih robotskih poduzeća u industriji usvaja slam tehnologiju. Što je slam tehnologija? Ukratko, slam tehnologija odnosi se na cijeli proces pozicioniranja robota, mapiranja i planiranja puta u nepoznatom okruženju.
Slam (istovremena lokalizacija i mapiranje), budući da je predložen 1988. godine, uglavnom se koristi za proučavanje inteligencije pokreta robota. Za potpuno nepoznato unutarnje okruženje, opremljeno senzorima jezgre kao što je lidar, slam tehnologija može pomoći robotu da izgradi unutarnju kartu okruženja i pomogne robotu da samostalno hoda.
PROBLEM SLAM-a može se opisati kao: robot se počinje kretati iz nepoznatog položaja u nepoznatom okruženju, nalazi se prema procjeni položaja i podacima senzora te istovremeno izrađuje inkrementalnu kartu.
Pristupi implementaciji slam tehnologije uglavnom uključuju vSLAM, WiFi slam i lidar slam.
1. VSLAM (vizualni SLAM)
Odnosi se na navigaciju i istraživanje s dubinskim kamerama kao što su kamera i Kinect u zatvorenom okruženju. Njegov princip rada je jednostavno provođenje optičke obrade na okolnom okruženju robota. Prvo, kamera se koristi za prikupljanje slikovnih informacija, komprimiranje prikupljenih informacija, a zatim njihovo vraćanje u podsustav učenja sastavljen od neuronske mreže i statističkih metoda, a zatim podsustav učenja povezuje prikupljene informacije o slici sa stvarnim položajem robota, Dovršavanje autonomne navigacijske i pozicijske funkcije robota.
Međutim, unutarnji vSLAM je još uvijek u fazi istraživanja i daleko je od praktične primjene. S jedne strane, količina izračuna je prevelika, što zahtijeva visoke performanse robotskog sustava; S druge strane, karte koje generira vSLAM (uglavnom točkasti oblaci) ne mogu se koristiti za planiranje robotskih staza, što zahtijeva daljnja istraživanja i istraživanja.
2.Wifi-SLAM
Odnosi se na korištenje raznih senzorskih uređaja u pametnim telefonima za pozicioniranje, uključujući WiFi, GPS, žiroskop, brzinomjer i magnetometar, te crtanje točne unutarnje karte iz dobivenih podataka putem strojnog učenja, prepoznavanja uzoraka i drugih algoritama. Pružatelja ove tehnologije Apple je kupio 2013. godine. Nije poznato je li Apple primijenio WiFi slam tehnologiju na iPhone, tako da su svi korisnici iPhonea ekvivalentni nošenju malog robota za crtanje. Nema sumnje da preciznije pozicioniranje ne samo da pogoduje karti, već i čini sve aplikacije ovisne o lokaciji (LBS) točnijima.
3.Lidar SLAM
Odnosi se na korištenje lidara kao senzora za dobivanje kartografskih podataka, tako da robot može ostvariti sinkrono pozicioniranje i konstrukciju karte. Što se same tehnologije tiče, ona je nakon godina provjere prilično zrela, ali usko grlo visokih troškova Lidara treba hitno riješiti.
Googleovi automobili bez vozača koriste ovu tehnologiju. Lidar instaliran na krovu dolazi iz tvrtke Velodyne iz Sjedinjenih Država i prodaje se za više od 70000 dolara. Ovaj lidar može emitirati 64 laserske zrake u okolinu kada se okreće velikom brzinom. Kada laser dodirne okolne objekte i vrati se, može izračunati udaljenost između tijela vozila i okolnih objekata. Računalni sustav zatim crta finu 3D topografsku kartu prema tim podacima, a zatim je kombinira s kartom visoke razlučivosti kako bi generirao različite podatkovne modele za ugrađeni računalni sustav. Lidar čini polovicu troškova cijelog vozila, što također može biti jedan od razloga zašto Googleova bespilotna vozila ne mogu biti masovno proizvedena.
Lidar ima karakteristike jake izravnosti, što može učinkovito osigurati točnost navigacije i prilagoditi se unutarnjem okruženju. Međutim, lidar slam nije dobro funkcionirao na području robotske unutarnje navigacije, jer je cijena lidara preskupa.