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机器人自主定位导航中那些不得不跨的坑

机器人自主定位导航中那些不得不跨的坑

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2018-07-20

上海思岚科技有限公司

Xtecher特稿作者

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机器人自主定位导航听起来简单,地图数据+算法的结合,实则挑战巨大。在落地实践的过程中,需要解决各种各样的问题,越过各式各样的坑,才能最终完美应用。

 

首先从地图的呈现方式开始说起。

 

挑战一:用户心理预期地图的问题

 

激光雷达充当着机器人的“眼睛”,能为机器人提供高精度的地图及轮廓位置信息,但其实,所扫描出来的平面地图跟用户心理预期地图存在较大差距。

 

建图对比.PNG

 

很显然,上面是两种完全不同的地图呈现。思岚在面对用户这一心理落差的时候,利用精细化建图技术,缩小实际建图与用户心理落差之间的距离。



先展示一下利用SharpEdge精细化建图技术的建图效果。


地图.png

 

这是一个实际案例中300㎡的家庭地图,没有做任何PS处理,直接从机器人中生成。边缘非常规整,没有任何噪点,可以直接用于展示,不需要二次的修正。

 

同样是SLAM的建图,思岚绘制的地图缩小了与用户心理的差距,也提高了定位导航的效率。同时,思岚还支持超大场景下的地图构建,形成完美闭环。

 

大场景.PNG

100000+ ㎡ 超大场景建图

 

解决了地图呈现方式问题之后,我们再回归到老本行上——机器人可靠的障碍物规避。

 

挑战二:障碍物的有效规避

 

很多人在看到机器人的时候,一是出于好奇,二是内心的“小恶魔”,总想逗一逗他,看看是不是真的智能,于是便会故意挡在他前面,不让他走。这时候,我们不仅需要激光雷达,还需要多传感器数据的融合,实现有效避障和自主导航。

 

传感器类型

作用

激光雷达

绘制地图信息,规避障碍物

超声波

精准探测玻璃、镜子等高透材质障碍物

防跌落

规避边界、坡度等存在高度落差的环境

深度摄像头

探测其他传感器的盲区,及时发送信号

 

除了利用传感器避障之外,还可以利用RoboStudio开发软件来帮助机器人更好的理解环境中的逻辑。比如,有些地方是不希望机器人进入的,如:机场场景下的行人扶梯在维护,不希望机器人进去,这时候,我们就可以画一道虚拟墙,“阻拦”机器人进入,无需任何实物铺设,简单易操作。

 

解决完地图呈现和避障这两件事之后,就需要更多考虑机器人在实际场景中的应用问题。

 

挑战三:环境完全变化后的可靠定位

 

环境完全变化后的可靠定位说简单点就是重定位。重定位有两个问题,第一个是人启动的时候重定位,还有一种重定位是环境变化非常多的时候可靠定位。

 

其实这些情况在应用中还是非常常见的,如:商场中的人流量巨大、环境不停变化。这就要求机器人知道自己在哪里,该去哪里,该怎么走,即使被一群人围着,也不能发生“晕头转向”,“歇菜”、“定位偏”这种问题。

 blob.png

这个时候,看我们思岚如何“治他”。首先,靠单一的传感器肯定不能解决所有的问题,比如别人把激光雷达挡住了,激光雷达的数据就起不了作用了。但是,我们不怕,我们还有其他的传感器,所以就用传感器和建立概率模型来解决问题。这样的话,也解决了一个实际问题,这个对于服务机器人厂商来说是非常好的。

 

挑战四:全局重定位

 

全局重定位一般在行业中有几个解决方案,第一个是使用UWB,但是这个技术有一个缺点,必须对环境进行布置,比如把它放在一个场景,需要预先在场景里很多地方预埋信标,这在成本和部署上有一定的挑战。还有一种是完全自主重定位,无需额外传感器辅助。思岚所做的就是后者,当机器人被推离或者出现位姿偏差时,可使用Robo Studio中的重新定位功能,纠正位姿错误。

 全局重定位.PNG

 

最后,就要说到一个不得不提到的问题,那就是多场景适配的问题。

 

挑战五:多场景适配

 

未来,机器人想要深入到各行各业,应用于各种场景中时,肯定会面临多场景适配的问题。人来人往的商场、多楼层的酒店配送……,这些都需要机器人具备场景的自由切换能力。

 

就拿如何让机器人感知到是在某一个具体楼层开展工作来说,这些都是目前导航定位系统中需要解决的问题,需要越过的坑。

 

这个就需要行业的整合,不单是把导航定位系统做好,还要针对电梯的通讯协议,不同楼层之间感应到楼层的切换。这从细节上来说,还要考虑用户心理的问题,因为有时候电梯人很多,机器人该怎么进去?这些都是需要考虑的现实问题。


 自主上下电梯.gif

 

……

 

在越过这些坑之后,机器人自主定位导航解决方案才能真正inside到各种产品中去,实现落地,实现商业化的运作。而思岚,绝对是你一个不错的选择。

 

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