机器人导航技术说明

移动机器人导航技术综述

1. 基本概念

• 起源：20世纪60年代末期。
• 定义：机器人通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中自主运动。
• 核心问题：
  1. 当前位置（定位）。
  2. 目标位置（路径规划）。
  3. 如何到达目标位置（导航）。

2. 导航方式

• 惯性导航：利用光电编码器和陀螺仪计算航程，适合短距离定位，但误差会随时间累积。
• 磁导航：通过地下埋设电缆产生磁场引导AGV，适合自动化物流系统，但灵活性较差。
• 视觉导航：利用摄像头拍摄环境图像，通过图像处理技术进行定位和路径规划。
• 基于传感器数据导航：利用超声、红外等传感器实现导航，可结合神经网络或模糊逻辑进行避障。
• 光反射导航定位：利用激光或红外传感器测距，通过反射光计算位置。
• 卫星导航（GPS）：通过接收GPS信号实现定位，适合室外环境。

3. 定位技术

• 相对定位技术：
  • 测距法：利用光电编码器和里程计，短期精度高，成本低。
  • 惯性导航法：利用陀螺仪和加速度计，适合短时间、短距离定位。
  • 缺点：累积误差随时间增长，需与绝对定位技术结合。
• 绝对定位技术：
  • GPS：全球定位系统，精度高，适合室外。
  • 陆标定位：利用自然或人工陆标（如激光反射板）进行定位。
  • 地图匹配定位：将局部地图与全局地图匹配，关键在于地图模型和匹配算法。

4. 路径规划

• 静态路径规划：
  • 环境信息完全已知，采用可视图法或栅格法。
  • 可视图法：将路径问题转化为图搜索问题。
  • 栅格法：将环境划分为栅格，标记障碍物。
• 动态路径规划：
  • 环境信息部分或完全未知，采用人工势场法、模糊逻辑算法或遗传算法。
  • 人工势场法：目标吸引力与障碍物排斥力结合，但存在陷阱区域和震荡问题。

5. 智能导航算法

• 模糊逻辑算法：基于模糊规则库，模拟人类经验进行导航。
• 神经网络算法：通过传感器数据训练网络，实现环境认知和导航。
• 遗传算法：通过进化优化路径规划。
• 基于行为的导航：将导航功能分解为多个功能模块单元，根据情景激发相应模块。
• 机器学习：如强化学习，使机器人通过试探学习有效导航策略。

6. 自主飞行机器人导航系统设计

• 硬件组成：
  • 传感器：加速度传感器、角度旋转传感器、罗盘、激光高度测量设备、GPS接收设备。
  • 控制单元：以ARM控制器为核心，处理传感器数据并发出控制信号。
• 功能实现：
  • 解决参数测量、误差处理、采样周期安排等问题。
  • 提供飞行状态信息，包括空间位置、高度和飞行姿态。

7. 产品应用

• BlubberBot：利用氨气球漂浮，通过推进器和传感器自动避障，可探测光源和手机信号。
• 海龙2号：水下机器人，可在3500米水深下作业，用于海洋调查。
• ER2：家用机器人，利用视觉和轮式传感器导航，可执行多种任务。

8. 发展趋势

• 先进传感技术：提高环境信息采集效率和准确性。
• 高效信息处理技术：如计算机视觉和图像处理技术。
• 多传感器信息融合：结合多种传感器优势，提高导航精度和鲁棒性。
• 智能方法的发展：如神经网络、模糊逻辑等，需进一步完善以实现更广泛应用。

总结

移动机器人导航技术是多学科技术的结合，涉及传感器、控制、信息处理等领域。未来的发展将集中在提高传感器性能、优化信息处理算法、融合多种导航方式以及发展更智能的导航算法上，以实现更高效、更可靠的机器人自主导航。