Pada masa ini, robot pengendalian pintar logistik, robot penyapu dan sebagainya telah digunakan di beberapa bandar dan keluarga, kenderaan udara tanpa pemandu, kenderaan tanpa pemandu dan sebagainya juga dipromosikan dengan pantas, sebab mengapa robot ini boleh memasuki peringkat aplikasi dengan cepat, dan pembangunan kedudukan autonomi dan teknologi navigasi tidak dapat dipisahkan.
Baru-baru ini, iResearch, anak syarikat iresearch Consulting, mengeluarkan ringkasan mereka tentang "teknologi terobosan AI global TOP10 pada 2018", dan antaranya ialah teknologi navigasi autonomi robot berdasarkan gabungan rentas sempadan berbilang sensor. Apakah itu robot kedudukan autonomi dan teknologi navigasi? Pada masa ini, terdapat beberapa cara teknikal untuk merealisasikan kedudukan autonomi dan navigasi robot. Apakah kesukaran dan cabaran dalam melaksanakan teknologi dan aplikasi ini?
Asas: Penglihatan dan radar ialah penderia utama
Boleh dikatakan bahawa kedudukan autonomi dan teknologi navigasi telah menjadi salah satu teras dan tumpuan produk robot. Dr. Du Mingfang, ahli pakar Persatuan Automasi China dan Institut Penyelidikan Industri Internet Universiti Tsinghua, memberitahu Sci-Tech Daily bahawa navigasi autonomi merangkumi dua bahagian: navigasi tempatan dan navigasi global dari perspektif yang besar. Navigasi tempatan merujuk kepada pemerolehan masa nyata maklumat persekitaran semasa melalui penglihatan, radar, ultrasonik dan penderia lain, pengekstrakan ciri gabungan data, dan pemprosesan algoritma pintar untuk mencapai pertimbangan kawasan boleh dilalui semasa dan penjejakan berbilang sasaran. Navigasi global terutamanya merujuk kepada penggunaan data navigasi global yang disediakan oleh GPS untuk menjalankan perancangan laluan global dan merealisasikan navigasi laluan dalam skop peta elektronik penuh.
"Pada masa ini, penglihatan dan radar ialah dua penderia terpenting yang digunakan untuk navigasi autonomi tempatan." Du Mingfang menjelaskan bahawa sebagai sensor pasif, kelebihan sensor visual adalah penting, seperti akses yang kaya kepada maklumat, penyembunyian yang baik, saiz kecil, tidak akan membawa "pencemaran alam sekitar" akibat gangguan, kos rendah berbanding dengan radar. Untuk merealisasikan navigasi autonomi, adalah perkara biasa bagi pelbagai penderia untuk bekerjasama antara satu sama lain untuk mengenal pasti pelbagai maklumat persekitaran, seperti sempadan jalan, ciri rupa bumi, halangan, panduan, dll. Dengan cara ini, robot boleh menentukan kawasan yang boleh dicapai atau kawasan yang tidak boleh dicapai dalam arah hadapan melalui persepsi persekitaran, mengesahkan kedudukan relatifnya dalam persekitaran, meramalkan pergerakan halangan dinamik, dan menyediakan asas untuk perancangan laluan tempatan.
Du Mingfang memberitahu pemberita bahawa dari situasi pembangunan semasa, teknologi gabungan maklumat berbilang sensor telah digunakan pada sistem navigasi autonomi, dan peranannya juga berkaitan dengan tahap pintar robot. "Inti teknologi navigasi ialah ia boleh memproses dan menggabungkan maklumat yang dikumpul oleh pelbagai penderia dengan berkesan, meningkatkan keupayaan 'rintangan' robot untuk maklumat yang tidak pasti, memastikan maklumat yang lebih dipercayai digunakan dan membantu menilai persekitaran sekeliling dengan lebih intuitif. ." "katanya.
Navigasi visual telah berjaya digunakan pada navigasi pesawat altitud rendah, navigasi kenderaan udara tanpa pemandu dan navigasi pendaratan rover Mars. Walau bagaimanapun, Du Mingfang juga berkata bahawa maklumat yang diberikan oleh penderia visual tidak langsung, permintaan untuk pengkomputeran dan penyimpanan adalah besar, dan beban penghantaran rangkaian adalah besar. Gabungan maklumat berbilang sensor boleh menghapuskan ketidakpastian dalam kedudukan robot dan navigasi dan meningkatkan ketepatan, tetapi gabungan yang berlebihan juga akan membawa peningkatan dua kali ganda dalam jumlah pengiraan.
Bagaimanakah masalah ini boleh diselesaikan? Du Mingfang percaya bahawa memilih algoritma gabungan yang betul adalah kuncinya. Pada masa ini, "terdapat lebih banyak teori asas seperti teori pengkomputeran pintar dan teori kebarangkalian yang digunakan untuk bidang gabungan pelbagai sensor robot." "katanya.
Kaedah: Pelbagai gabungan teknologi untuk mencapai kelebihan pelengkap
Apakah cara untuk merealisasikan kedudukan dan navigasi autonomi robot? Malah, pemanduan autonomi kereta dan kedudukan autonomi separa dan teknologi navigasi yang digunakan oleh robot adalah konsisten. Chen Jinpei, Ketua Pegawai Eksekutif Chihiro Position, memberitahu pemberita bahawa syarikat itu menggunakan gabungan kedudukan lidar dan navigasi serta teknologi sensor untuk mencapai ketepatan kedudukan kira-kira satu meter dan melengkapkan kedudukan awal dalam tiga saat.
Navigasi lidar yang dipanggil adalah memasang pemantul laser dengan kedudukan tepat di sekitar laluan pemanduan. Robot menghantar pancaran laser melalui pengimbas laser dan mengumpul pancaran laser yang dipantulkan oleh pemantul untuk menentukan kedudukan dan laluan semasanya, dan merealisasikan panduan melalui operasi geometri segi tiga berterusan. Selain fungsi julat dan kedudukan, lidar juga mempunyai fungsi pengenalpastian dan mengelakkan halangan.
Du Mingfang berkata bahawa lidar ialah penderia aktif, dan data persepsi yang diberikannya jauh lebih mudah dan lebih langsung daripada maklumat visual, dengan kurang pengiraan semasa memproses. Tetapi kelemahan adalah kos yang tinggi, penyembunyian miskin, "pencemaran" kepada alam sekitar, maklumat tidak cukup kaya.
Difahamkan bahawa robot Suning dan navigasi autonomi kenderaan tanpa pemandu menggunakan satu lagi "lidar berbilang talian ditambah GPS serta navigasi inersia dan mod penentududukan gabungan berbilang sensor lain". Khususnya, pertama sekali, lidar digunakan untuk pemetaan persekitaran untuk mendapatkan peta awan titik sebelumnya, dan kedudukan global mesin pada mulanya ditentukan melalui GPS dan navigasi inersia. Kemudian, data pengimbasan lidar dipadankan dengan peta awan titik sebelumnya untuk mendapatkan kedudukan global yang lebih tepat dan mencapai kedudukan yang tepat dan navigasi autonomi. Pada peringkat persepsi, lidar menyepadukan penglihatan untuk mengenal pasti pejalan kaki, kenderaan dan halangan di sekeliling mereka dalam masa nyata, menyediakan asas untuk merancang laluan lencongan yang optimum.
Di samping itu, terdapat navigasi inersia, yang merujuk kepada pemasangan giroskop pada robot atau kenderaan tanpa pemandu, pemasangan blok kedudukan di atas tanah di kawasan pemanduan, melalui pengiraan isyarat sisihan giroskop (kadar sudut) dan pengumpulan isyarat blok kedudukan tanah untuk menentukan kedudukan dan tajuk mereka sendiri, untuk mencapai bimbingan. Orang yang bertanggungjawab ke atas Suning berkata dalam temu bual dengan Science and Technology Daily bahawa teknologi navigasi inersia mempunyai kedudukan yang tepat, beban kerja kecil pemprosesan tanah dan fleksibiliti laluan yang kuat. Walau bagaimanapun, kos pembuatan adalah tinggi, dan ketepatan dan kebolehpercayaan panduan berkait rapat dengan ketepatan pembuatan giroskop dan pemprosesan isyarat seterusnya. Pendek kata, satu cara teknikal tidak dapat menyelesaikan semua masalah.
Cabaran: Isu penggunaan kuasa, kos dan perindustrian untuk diselesaikan
Pada masa ini, aplikasi kedudukan autonomi dan robot navigasi terutamanya dibahagikan kepada dua kategori, satu adalah penggunaan keluarga robot menyapu dan penjagaan keluarga, robot pendamping. Chen Shikai, Ketua Pegawai Eksekutif Teknologi Silan, berkata bahawa senario aplikasi sedemikian boleh diringkaskan sebagai "konfigurasi sifar", dari segi penggunaan pengguna, ia harus semudah mungkin, dan ia boleh digunakan apabila dibeli semula. Yang lain adalah dalam senario komersial, yang memerlukan proses pra-konfigurasi dengan kebolehpercayaan dan skalabiliti yang tinggi.
Chen Shikai berkata bahawa sistem navigasi dan penentududukan pemandangan rumah peribadi harus menyelesaikan cabaran penggunaan kuasa, volum dan kos. Pada masa ini, algoritma penyetempatan dan pembinaan peta (SLAM) masa nyata dan sistem perancangan laluan mempunyai kerumitan yang tinggi. "Untuk robot yang menyapu lantai, bateri itu sendiri mungkin hanya mempunyai kapasiti lebih daripada 20 watt-jam. Jika anda meletakkan komputer riba di atasnya untuk menjalankan algoritma SLAM, ia mungkin kehabisan kuasa dalam masa kurang daripada satu jam, yang tidak boleh diterima sama sekali."
Di samping itu, apabila robot baharu dihidupkan buat kali pertama, ia tidak mengetahui struktur persekitaran rumah dan perlu dipetakan terlebih dahulu. "Ini adalah percanggahan," kata Chen. Robot dijangka berfungsi serta-merta apabila ia berada dalam persekitaran, tetapi algoritma arus perdana juga perlu mempunyai persekitaran yang telah dibina atau diterokai, dan dalam bidang ini, "terdapat beberapa kerja yang perlu dilakukan oleh industri." Sebagai contoh, laluan awal boleh dirancang, dan laluan itu boleh diperhalusi dan diperbaiki secara beransur-ansur apabila robot digunakan dan diterokai, kata Chen.
Dalam senario komersial atau profesional, kesukaran sistem navigasi autonomi ialah kawasan peta dalam senario komersial adalah besar, malah lebih daripada puluhan ribu meter persegi. "Pada masa ini, sistem SLAM adalah memori dan pengkomputeran intensif. Bagaimana untuk menjadikannya berfungsi dalam pemandangan yang begitu besar adalah satu cabaran besar untuk sistem navigasi dan kedudukan." Penyelesaiannya, kata Encik Chen, adalah untuk memiliki perkakasan yang berkuasa, bersama-sama dengan pengoptimuman perisian dan algoritma yang lebih baik. "Pada masa ini, sistem navigasi dan penentududukan yang layak bukan sahaja harus mempunyai lidar, tetapi juga penderia visual dan gelombang ultrasonik, dan gabungan yang sepadan harus dijalankan dalam navigasi dan algoritma kedudukan. Penyepaduan ini mungkin tidak sukar dari segi akademik atau algoritma, tetapi mempertimbangkan masalah perindustrian, sebagai contoh, banyak penderia ultrasonik adalah produk bukan standard, dan penderia penglihatan kedalaman mempunyai spesifikasi yang berbeza dan lokasi pemasangan yang berbeza, terdapat cabaran dalam cara menyediakan antara muka piawai bersatu untuk digunakan oleh pelanggan."
