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机器人自主移动没那么简单 激光雷达不等于智能导航

导读: 激光雷达作为SLAM的核心传感器,其重要性不言而喻。但是,移动机器人要实现完全自主移动,必然不能单单依靠激光雷达本身,其背后的高精度地图、核心算法才是更重要的影响因素,也是更值得我们关注的领域...

  凭借激光良好的指向性和高度聚焦性,激光雷达已经成为移动机器人的核心传感器,同时它也是目前最可靠、最稳定的定位技术。

  目前,激光雷达的市场份额大多被诸如美国Velodyne、美国Quanergy、德国SICK、日本HOKUYO等国外企业占据,售价十分昂贵,多用于地图、安保及无人驾驶。为了降低成本,顺着“弱硬件+强算法”的思路,Quanery用固态图像传感器替代360度旋转的摄像头和激光测距器,成本将降到1000美元一套左右。国内SLAMTEC结合激光三角测距技术与高速视觉采集处理机构,推出了售价仅千元的低成本激光雷达。

  既然有了激光雷达这种可靠的定位技术,是不是就意味着移动机器人可以自主移动了呢?其实不然,对于移动机器人来说,激光雷达相当于它的“眼睛”,它通过不停扫描来获取二维空间的点阵数据,但这并不能直接被移动机器人使用。想要移动机器人在完全陌生的环境中(没有预先录入地图的情况下)实现智能导航,显然不是那么简单。

  设想一下,当我们身处某个地方时,可以通过眼睛看到周围的环境,但如果想要去另一个地方,需要判断最佳路径,同时避开障碍物,才能顺利到达目的地。其实,移动机器人利用激光雷达“看见”周围环境并不难,难点在于后续的构建地图与路径规划。

  目前,应用于自主移动机器人的导航技术有很多,但受室内环境,尤其是家庭环境的限制,很多导航方法在室内移动机器人上很难或根本无法应用,如电磁导航(需在地上布置感应线圈)、GPS导航(室内精度太低)等。另外,一些导航方法由于精度或实时性等原因,也很难应用在商业化的室内移动机器人中,比如基于RFID的导航系统精度较低,而视觉导航虽然具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,但需处理的实时图像数据量巨大,实时性较差。

  近年来,SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)技术从理论研究到实际应用,发展十分迅速,这种在确定自身位置的同时构造环境模型的方法,可用来解决机器人定位导航问题。其中,激光SLAM技术利用激光雷达作为传感器,获取地图数据,使机器人实现同步定位与地图构建,这是目前最稳定、最可靠、高性能的SLAM方式。

  就拿现在卖的最好的扫地机器人来说,过去,由于激光雷达价格过于昂贵,多数扫地机器人厂家只能放弃激光SLAM技术,被迫选择随机碰撞寻路系统,就是边撞边找路,这也就是为什么用户普遍反应扫地机器人智能程度不够,过了新鲜劲就只能放在角落吃灰。

  现在,低成本激光雷达面市也有一段时间,但是市面上真的能做到路径规划的扫地机器人却寥寥无几,背后的原因到底是什么呢?

  为此,我们咨询了一些扫地机器人厂家,得到的答案普遍集中在三点,一是安装了激光雷达后,虽然可以得到环境的轮廓信息,但需要利用算法进行后期处理,建模后才能得到真正的地图数据;二是他们普遍擅长研究新的吸尘模式或擦地模式,对于环境建模算法的开发能力不够,无法自己完成;三是扫地机器人不同于其他服务机器人,需要独特的贴边清扫、折回清扫、多房间自主导航等功能,目前已有的开源ROS系统,只能实现简单的建图且难以集成,无法满足扫地机器人的实际需要。厂家们普遍表示急需一款可以快速集成的芯片,不需要二次开发,直接安装在已有扫地机器人上,就可以完成路径规划、全面覆盖清扫等功能。

  扫地机器人算法模型

  最近一段时间,机器人餐厅这样的概念已经不是什么新鲜事了,开业的时候吸引眼球,大批人围观,过段时间就会发现“机器人只能沿着固定线路送餐,加上餐厅人员走动大,机器人不懂得躲闪,上菜容易洒落打翻,甚至造成安全事故”,机器人服务员最终被老板“炒了鱿鱼”。

  送餐机器人

  不过这样的事情发生的多了,送餐机器人厂家也进行了更新优化,除了现有的电磁导航外,还在机器人身上安装了激光雷达,希望可以改善用户体验。事实上,安装激光雷达后,所能实现的功能非常有限,比如它可以在行走途中感应前方障碍物,并自动停止行走。

  我们联系了某送餐机器人厂家,技术人员表示他们目前普遍采用电磁导航,价格较低廉,在加装激光雷达后,可以改善自动避障的问题,但仍无法完全满足客户需求。虽然激光雷达成本相较于过去已经大幅降低,但是SLAM算法需要长时间积累、优化,无法短期开发完成,他们期待SLAM算法实现高度集成,可以直接配合激光雷达使用。

  激光雷达作为SLAM的核心传感器,其重要性不言而喻。但是,移动机器人要实现完全自主移动,必然不能单单依靠激光雷达本身,其背后的高精度地图、核心算法才是更重要的影响因素,也是更值得我们关注的领域。

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