Pašlaik dažās pilsētās un ģimenēs tiek izmantoti loģistikas viedie apstrādes roboti, slaucīšanas roboti un tā tālāk, bezpilota lidaparāti, bezpilota transportlīdzekļi un tā tālāk tiek strauji popularizēti, kādēļ šie roboti var ātri nonākt pielietošanas stadijā, un autonomas pozicionēšanas un navigācijas tehnoloģiju attīstība ir neatņemama.
Nesen iResearch, iresearch Consulting meitasuzņēmums, publicēja savu kopsavilkumu par "TOP10 globālajām AI izrāvienu tehnoloģijām 2018. gadā", un viena no tām bija robotu autonomās navigācijas tehnoloģija, kuras pamatā ir vairāku sensoru pārrobežu saplūšana. Kas ir robotu autonomā pozicionēšanas un navigācijas tehnoloģija? Šobrīd ir vairāki tehniskie līdzekļi, lai realizētu robotu autonomo pozicionēšanu un navigāciju. Kādas ir grūtības un izaicinājumi, ieviešot šīs tehnoloģijas un lietojumus?
Pamata: redze un radars ir galvenie sensori
Var teikt, ka autonomās pozicionēšanas un navigācijas tehnoloģija ir kļuvusi par vienu no robotu produktu kodoliem un fokusu. Dr. Du Mingfangs, Ķīnas Automatizācijas biedrības un Tsinghua Universitātes Interneta nozares pētniecības institūta eksperts, pastāstīja Sci-Tech Daily, ka autonomā navigācija ietver divas daļas: lokālo navigāciju un globālo navigāciju no liela perspektīvas. Lokālā navigācija attiecas uz pašreizējās vides informācijas iegūšanu reāllaikā, izmantojot redzes, radaru, ultraskaņas un citus sensorus, datu saplūšanas funkciju ieguvi un inteliģentu algoritmu apstrādi, lai panāktu pašreizējās caurbraukšanas zonas spriedumu un vairāku mērķu izsekošanu. Globālā navigācija galvenokārt attiecas uz globālās navigācijas datu izmantošanu, ko nodrošina GPS, lai veiktu globālo ceļu plānošanu un īstenotu ceļa navigāciju pilnas elektroniskās kartes ietvaros.
"Pašlaik redze un radars ir divi vissvarīgākie sensori, ko izmanto vietējai autonomai navigācijai." Du Mingfang paskaidroja, ka kā pasīvajam sensoram vizuālā sensora priekšrocības ir nozīmīgas, piemēram, bagātīga piekļuve informācijai, laba slēpšana, mazs izmērs, neradīs "vides piesārņojumu" traucējumu dēļ, zemas izmaksas salīdzinājumā ar radaru. Lai īstenotu autonomu navigāciju, ir ierasts, ka dažādi sensori savstarpēji sadarbojas, lai identificētu dažādu vides informāciju, piemēram, ceļa robežas, reljefa iezīmes, šķēršļus, ceļvežus utt. Tādā veidā robots var noteikt sasniedzamā zona vai nesasniedzamā zona virzienā uz priekšu caur vides uztveri, apstiprina tās relatīvo stāvokli vidē, prognozē dinamisku šķēršļu kustību un nodrošina pamatu lokālas trases plānošanai.
Du Mingfangs žurnālistiem sacīja, ka no pašreizējās attīstības situācijas daudzu sensoru informācijas saplūšanas tehnoloģija ir piemērota autonomai navigācijas sistēmai, un tās loma ir saistīta arī ar robota viedo līmeni. "Navigācijas tehnoloģijas būtība ir tāda, ka tā var efektīvi apstrādāt un sapludināt vairāku sensoru savākto informāciju, uzlabot robota "pretestības" spēju pret nenoteiktu informāciju, nodrošināt ticamākas informācijas izmantošanu un palīdzēt intuitīvāk spriest par apkārtējo vidi. ”. "Viņš teica.
Vizuālā navigācija ir veiksmīgi izmantota zema augstuma gaisa kuģu navigācijā, bezpilota lidaparātu navigācijā un Marsa rovera nosēšanās navigācijā. Tomēr Du Mingfangs arī sacīja, ka vizuālo sensoru sniegtā informācija nav tieša, pieprasījums pēc skaitļošanas un uzglabāšanas ir liels, un tīkla pārraides slogs ir liels. Vairāku sensoru informācijas saplūšana var novērst robota pozicionēšanas un navigācijas nenoteiktību un uzlabot precizitāti, taču pārmērīga saplūšana arī radīs dubultu aprēķinu apjoma pieaugumu.
Kā šīs problēmas var atrisināt? Du Mingfangs uzskata, ka galvenais ir izvēlēties pareizo saplūšanas algoritmu. Pašlaik "robotu vairāku sensoru saplūšanas jomā tiek izmantotas arvien vairāk pamata teoriju, piemēram, viedās skaitļošanas teorijas un varbūtības teorijas." "Viņš teica.
Metode: dažādas tehnoloģiju kombinācijas, lai panāktu papildu priekšrocības
Kādi ir veidi, kā realizēt robotu autonomo pozicionēšanu un navigāciju? Faktiski automašīnu autonomā braukšana un robotu izmantotā daļēja autonomā pozicionēšanas un navigācijas tehnoloģija ir konsekventa. Chen Jinpei, Chihiro Position izpilddirektors, žurnālistiem sacīja, ka uzņēmums izmanto lidara pozicionēšanas un navigācijas un sensoru tehnoloģiju kombināciju, lai sasniegtu pozicionēšanas precizitāti aptuveni viena metra apmērā un pabeigtu sākotnējo pozicionēšanu trīs sekundēs.
Tā sauktā lidara navigācija ir lāzera reflektora uzstādīšana ar precīzu atrašanās vietu ap braukšanas ceļu. Robots sūta lāzera staru caur lāzera skeneri un savāc atstarotāja atstaroto lāzera staru, lai noteiktu tā pašreizējo stāvokli un kursu, un īsteno vadību, izmantojot nepārtrauktu trīsstūrveida ģeometrisko darbību. Papildus attāluma noteikšanas un pozicionēšanas funkcijām lidar ir arī identifikācijas un šķēršļu novēršanas funkcijas.
Du Mingfangs teica, ka lidars ir aktīvs sensors, un tā sniegtie uztveres dati ir daudz vienkāršāki un tiešāki nekā vizuālā informācija, un apstrādes laikā ir mazāk aprēķinu. Bet trūkums ir augstās izmaksas, slikta slēpšana, vides "piesārņojums", informācija nav pietiekami bagāta.
Ir saprotams, ka Suning robotu un bezpilota transportlīdzekļu autonomā navigācija izmanto citu "vairāku līniju lidaru plus GPS plus inerciālo navigāciju un citu vairāku sensoru saplūšanas pozicionēšanas režīmu". Konkrēti, pirmkārt, lidars tiek izmantots vides kartēšanai, lai iegūtu iepriekšēju punktu mākoņa karti, un mašīnas globālā pozīcija sākotnēji tiek noteikta, izmantojot GPS un inerciālo navigāciju. Pēc tam lidara skenēšanas dati tiek saskaņoti ar iepriekšējo punktu mākoņa karti, lai iegūtu precīzāku globālo pozīciju un panāktu precīzu pozicionēšanu un autonomu navigāciju. Uztveres līmenī lidar integrē redzi, lai reāllaikā identificētu gājējus, transportlīdzekļus un šķēršļus tiem apkārt, nodrošinot pamatu optimālā apvedceļa plānošanai.
Turklāt ir inerciālā navigācija, kas attiecas uz žiroskopa uzstādīšanu robotam vai bezpilota transportlīdzeklim, pozicionēšanas bloka uzstādīšanu uz zemes braukšanas zonā, aprēķinot žiroskopa novirzes signālu (leņķisko ātrumu) un savācot zemes pozicionēšanas bloka signālu, lai noteiktu savu pozīciju un virzienu, lai sasniegtu norādījumus. Par Suning atbildīgā persona intervijā žurnālam Science and Technology Daily sacīja, ka inerciālajai navigācijas tehnoloģijai ir precīza pozicionēšana, neliela zemes apstrādes darba slodze un liela ceļa elastība. Tomēr ražošanas izmaksas ir augstas, un norādījumu precizitāte un uzticamība ir cieši saistīta ar žiroskopa ražošanas precizitāti un tā turpmāko signālu apstrādi. Īsāk sakot, ar vienu tehnisko līdzekli nevar atrisināt visas problēmas.
Izaicinājumi: Atrisināmās jaudas patēriņa, izmaksu un industrializācijas problēmas
Pašlaik autonomā pozicionēšanas un navigācijas robota pielietojums galvenokārt ir sadalīts divās kategorijās, viena ir slaucīšanas robota izmantošana ģimenē un ģimenes aprūpe, pavadošais robots. Chen Shikai, Silan Technology izpilddirektors, sacīja, ka šādus lietojumprogrammu scenārijus var apkopot kā "nulles konfigurāciju", patērētāju lietošanas ziņā tam jābūt pēc iespējas vienkāršākam, un to var izmantot, atpērkot. Otrs ir komerciālā scenārijā, kam nepieciešams iepriekšējas konfigurācijas process ar augstu uzticamību un mērogojamību.
Chen Shikai teica, ka personīgajai mājas ainas navigācijas un pozicionēšanas sistēmai jāatrisina enerģijas patēriņa, apjoma un izmaksu problēmas. Pašlaik gan reāllaika lokalizācijas, gan karšu veidošanas (SLAM) algoritms un ceļu plānošanas sistēma ir ļoti sarežģīti. "Robotam, kurš slauc grīdu, paša akumulatora jauda var būt tikai lielāka par 20 vatstundām. Ja jūs ievietojat klēpjdatoru, lai palaistu SLAM algoritmu, tas var izlādēties mazāk nekā stundas laikā, kas ir pilnīgi nepieņemami."
Turklāt, pirmo reizi ieslēdzot jauno robotu, tas nezina mājas vides struktūru un ir iepriekš jāplāno. "Šī ir pretruna," sacīja Čens. Paredzams, ka roboti darbosies nekavējoties, kad tie atrodas vidē, taču galvenajiem algoritmiem ir jābūt arī iepriekš izveidotai vai izpētītai videi, un šajā jomā "nozarei ir jādara zināms darbs". Piemēram, var plānot sākotnējo ceļu, un ceļu var pakāpeniski pilnveidot un uzlabot robota lietošanas un izpētes laikā, sacīja Čens.
Komerciālos vai profesionālajos scenārijos autonomo navigācijas sistēmu sarežģītība ir tāda, ka komerciālajos scenārijos kartes laukums ir liels, pat vairāk nekā desmitiem tūkstošu kvadrātmetru. "Pašlaik SLAM sistēmas ir atmiņas un skaitļošanas ietilpīgas. Kā panākt, lai tās darbotos tik lielā ainā, ir liels izaicinājums navigācijas un pozicionēšanas sistēmām." Risinājums, sacīja Čena kungs, ir jaudīga aparatūra, kā arī labāka programmatūras un algoritmu optimizācija. "Šobrīd kvalificētai navigācijas un pozicionēšanas sistēmai vajadzētu būt ne tikai ar lidaru, bet arī vizuāliem sensoriem un ultraskaņas viļņiem, un attiecīgā saplūšana jāveic navigācijas un pozicionēšanas algoritmā. Šī integrācija var nebūt sarežģīta ne akadēmiski, ne algoritmiski, taču, ņemot vērā Industrializācijas problēmas, piemēram, daudzi ultraskaņas sensori ir nestandarta izstrādājumi, un dziļuma redzamības sensoriem ir dažādas specifikācijas un dažādas uzstādīšanas vietas, ir problēmas, kā nodrošināt vienotu standartizētu saskarni, ko klienti var izmantot.
