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機器人自主移動的秘密,從SLAM技術說起

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智能服務機器人正成為行業(yè)的風口浪尖,從清掃機器人開始,家庭陪伴機器人、送餐機器人等陸續(xù)進入公眾視線。在討論這類機器人是否能解決實際問題時,自主定位導航技術作為機器人智能化的第一步正不斷引起行業(yè)內的重視。同時,作為自主定位導航技術的重要突破口,SLAM技術也成為關注焦點。   正如圖中所示,機器人自主定位導航技術中包括定位、地圖創(chuàng)建與路徑規(guī)劃(運動控制),而SLAM本身只是完成機器人的定位和地圖創(chuàng)建,二者有所區(qū)別。      那么,SLAM技術究竟是如何實現的?它有哪些難點?機器人如何實現路徑規(guī)劃和自動導航?到底什么樣的掃地機器人才算智能?   這些問題,小編將為你一一解答,帶領大家了解機器人自主移動的秘密。   今天,我們先從SLAM說起。   SLAM是同步定位與地圖構建(Simultaneous LocalizaTIon And Mapping)的縮寫,最早由Hugh Durrant-Whyte和John J.Leonard提出。   其實,SLAM更像是一個概念而不是一個算法,它本身包含許多步驟,其中的每一個步驟均可以使用不同的算法實現。主要用于解決移動機器人在未知環(huán)境中運行時即時定位與地圖構建的問題。   當你身處異地,怎么準確找到想去的地方?在戶外迷路時,怎么找到回家的路?沒錯,我們有導航軟件和戶外地圖。   和人類繪制地圖一樣,機器人描述環(huán)境、認識環(huán)境的過程主要就是依靠地圖。它利用環(huán)境地圖來描述其當前環(huán)境信息,并隨著使用的算法與傳感器差異采用不同的地圖描述形式。   機器人學中地圖的表示方法有四種:柵格地圖、特征地圖、直接表征法以及拓撲地圖。   1、柵格地圖   機器人對環(huán)境地圖的描述的方式最常見的為柵格地圖(Gridmap)或者稱為OccupancyMap。柵格地圖就是把環(huán)境劃分成一系列柵格,其中每一柵格給定一個可能值,表示該柵格被占據的概率。      這種地圖看起來和人們所認知的地圖沒什么區(qū)別,它最早由NASA的AlbertoElfes在1989年提出,在火星探測車上就用到過,其本質是一張位圖圖片,但其中每個像素則表示了實際環(huán)境中存在障礙物的概率分布。   一般來說,采用激光雷達、深度攝像頭、超聲波傳感器等可以直接測量距離數據的傳感器進行SLAM時,可以使用該地圖。這種地圖也可以通過距離測量傳感器、超聲波(早期)、激光雷達(現在)繪制出來。   2、特征點地圖   特征點地圖,是用有關的幾何特征(如點、直線、面)表示環(huán)境,常見于vSLAM(視覺SLAM)技術中。      相比柵格地圖,這種地圖看起來就不那么直觀了。它一般通過如GPS、UWB以及攝像頭配合稀疏方式的vSLAM算法產生,優(yōu)點是相對數據存儲量和運算量比較小,多見于最早的SLAM算法中。   3、直接表征法   直接表征法中,省去了特征或柵格表示這一中間環(huán)節(jié),直接用傳感器讀取的數據來構造機器人的位姿空間。      上圖就是直接記錄了屋子內天花板畫面的圖像地圖。這種方法就像衛(wèi)星地圖一樣,直接將傳感器原始數據通過簡單處理拼接形成地圖,相對來說更加直觀。   4、拓撲地圖   拓撲地圖,是一種相對更加抽象的地圖形式,它把室內環(huán)境表示為帶結點和相關連接線的拓撲結構圖,其中結點表示環(huán)境中的重要位置點(拐角、門、電梯、樓梯等),邊表示結點間的連接關系,如走廊等。這種方法只記錄所在環(huán)境拓撲鏈接關系,這類地圖一般是由前幾類地圖通過相關算法提取得到。   比如掃地機器人要進行房間清掃的時候,就會建立這樣的拓撲地圖:      5.小結   在機器人技術中,SLAM的地圖構建通常指的是建立與環(huán)境幾何一致的地圖。   一般算法中建立的拓撲地圖只反映了環(huán)境中的各點連接關系,并不能構建幾何一致的地圖,因此,這些拓撲算法不能被用于SLAM。

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