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移动机器人是如何实现避障与导航的?

张玉坤 刘伟 人机与认知实验室?? 2016年06月12日 ?? 收藏1
移动机器人是机器人的重要研究领域,人们很早就开始移动机器人的研究。世界上第一台真正意义上的移动机器人是斯坦福研究院(SRI)的人工智能中心于1966年到1972年研制的,名叫Shakey,它装备了电视摄像机、三角测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器,并通过无线通讯系统由二台计算机控制,可以进行简单的自主导航。Shakey的研制过程中还诞生了两种经典的导航算法:A*算法(the A* search algorithm)和可视图法(the visibility graph method)。虽然Shakey只能解决简单的感知、运动规划和控制问题,但它却是当时将AI应用于机器人的最为成功的研究平台,它证实了许多通常属于人工智能(Aritificial Intelligence, AI)领域的严肃的科学结论。从20世纪70年代末开始,随着计算机的应用和传感技术的发展,以及新的机器人导航算法的不断推出,移动机器人研究开始进入快车道。

移动机器人是如何实现避障与导航的?

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求——避障。下面让我们来了解一下移动机器人的避障,避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息,在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时,按照一定的方法进行有效地避障,最后达到目标点。

移动机器人是如何实现避障与导航的?

实现避障与导航的必要条件是环境感知,在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息,包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息,因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。避障使用的传感器主要有超声传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。

移动机器人避障常用的传感器

1.激光传感器

激光测距传感器利用激光来测量到被测物体的距离或者被测物体的位移等参数。比较常用的测距方法是由脉冲激光器发出持续时间极短的脉冲激光,经过待测距离后射到被测目标,回波返回,由光电探测器接收。根据主波信号和回波信号之间的间隔,即激光脉冲从激光器到被测目标之间的往返时间,就可以算出待测目标的距离。由于光速很快,使得在测小距离时光束往返时间极短,因此这种方法不适合测量精度要求很高的(亚毫米级别)距离,一般若要求精度非常高,常用三角法、相位法等方法测量。

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2.视觉传感器

视觉传感器的优点是探测范围广、获取信息丰富,实际应用中常使用多个视觉传感器或者与其它传感器配合使用,通过一定的算法可以得到物体的形状、距离、速度等诸多信息。或是利用一个摄像机的序列图像来计算目标的距离和速度,还可采用SSD算法,根据一个镜头的运动图像来计算机器人与目标的相对位移。但在图像处理中,边缘锐化、特征提取等图像处理方法计算量大,实时性差,对处理机要求高。且视觉测距法检测不能检测到玻璃等透明障碍物的存在,另外受视场光线强弱、烟雾的影响很大。

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3.红外传感器

大多数红外传感器测距都是基于三角测量原理。红外发射器按照一定的角度发射红外光束,当遇到物体以后,光束会反射回来,如图所示。反射回来的红外光线被CCD检测器检测到以后,会获得一个偏移值L,利用三角关系,在知道了发射角度α,偏移距L,中心矩X,以及滤镜的焦距f以后,传感器到物体的距离D就可以通过几何关系计算出来了。红外传感器的优点是不受可见光影响,白天黑夜均可测量,角度灵敏度高、结构简单、价格较便宜,可以快速感知物体的存在,但测量时受环境影响很大,物体的颜色、方向、周围的光线都能导致测量误差,测量不够精确。

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4.超声波传感器

超生波传感器检测距离原理是测出发出超声波至再检测到发出的超声波的时间差,同时根据声速计算出物体的距离。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关,在比较精确的测量中,需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。超声波传感器一般作用距离较短,普通的有效探测距离都在5-10m之间,但是会有一个最小探测盲区,一般在几十毫米。由于超声传感器的成本低,实现方法简单,技术成熟,是移动机器人中常用的传感器。

移动机器人是如何实现避障与导航的?

机器人避障技术的分类

目前移动机器人的避障根据环境信息的掌握程度可以分为障碍物信息已知、障碍物信息部分未知或完全未知两种。传统的导航避障方法如可视图法、栅格法、自由空间法等算法对障碍物信息己知时的避障问题处理尚可,但当障碍信息未知或者障碍是可移动的时候,传统的导航方法一般不能很好的解决避障问题或者根本不能避障。而实际生活中,绝大多数的情况下,机器人所处的环境都是动态的、可变的、未知的,为了解决上述问题,人们引入了计算机和人工智能等领域的一些算法。同时得益于处理器计算能力的提高及传感器技术的发展,在移动机器人的平台上进行一些复杂算法的运算也变得轻松,由此产生了一系列智能避障方法,比较热门的有:遗传算法、神经网络算法、模糊算法等,下面分别加以介绍。