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智能巡检机器人的核心 自主定位导航技术介绍


编辑:2023-07-12 00:00:00

自主导航主要包含了定位、建图与路径规划,是整台机器人中研发门槛的技术之一,是移动机器人自动运行的一种核心技术,说到定位导航,我们首先会想到SLAM,意思就是“即时定位与地图构建”,它的原理就是通过传感器对周边的环境进行扫描,然后搭建一个与真实的环境一致的地图,同时对机器人的位置进行定位,并规划出一条正确的路径,之后引导机器人安全地抵达指定的位置。在前往目的地前,你肯定要知道自己的定位,机器人也是如此。只不过,我们定位靠眼睛,机器人则靠“激光雷达”。


目前市面上绝大多数的移动机器人生产商都选用SLAM这种导航方式,相关的技术也已经很成熟。SLAM的导航方式很好地避免了此前AGV对外部环境的依赖,比如必须要安裝导轨、磁条等輔助设备等,这种运行方式在一定程度上对机器人的活动范围有一定约束,也不利生产线的临时调整。


SLAM自主导航的方式主要有二种,一种是根据激光LiDAR传感器的方式,激光LiDAR传感器快速扫描周边的环境,随后产生地图进行导航。另一种是视觉导航,运用摄像头,对周边的图像进行采集,利用算法生成地图以及运行路径。两种方式各有优势。


视觉导航Visual SLAM


视觉导航是一种基于计算机视觉的技术,主要用于室内的定位导航。基本原理是通过视觉摄像机拍攝周边的图像,然后计算出周围环境的位置和方向,也就是对未知的环境进行地图搭建,就可以协助移动机器人导航。


视觉导航的优势是:摄像头成本相对较低,并且可以通过图像分辨出周围物体的纹路,进而鉴别出人、动物或别的物体。


但是,视觉导航在运算的过程需要很多的硬件资源,图像占的存储空间大,计算起來比较复杂,开发的难度也比较大。除此之外,视觉系统非常容易遭受光线的影响而产生错误的影像,比如在较暗的环境下不易鉴别环境。


激光导航LiDAR SLAM


激光导航的方式是通过多个激光传感器收发器照亮物体,从而测量到物体的距离。光的传播速度很快,所以需要高性能的激光传感器才可以测出目标的精确距离。


总体来说,激光导航更迅速准确,但成本也更高。而视觉导航更具有成本效益,并具备3D地图的潜力,但运作速度要比激光慢,精准度上也不如激光。在现阶段发展的移动机器人中,底层核心技术的发展确实是非常重要的,相信在未来,随着机器人底盘技术的不断成熟,我们将会在更多公共场所看到移动机器人灵活的身姿。

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