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机器人系统中 自主导航是一项核心技术

2016-09-16 00:10
老猫
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  人工智能和机器人领域著名的莫拉维克悖论表示:和传统假设不同,对计算机而言,实现逻辑推理等人类高级智慧只需要相对很少的计算能力,而实现感知、运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源。

  已经在“人类最后智力骄傲”上碾压人类的GoogleDeepMind的人工智能程序AlphaGo,却连挪动一枚小小的棋子都需要人类帮助才能完成,是莫拉维克悖论有力的证明,让计算机在智力测试或者下棋中展现出一个成年人的水平是相对容易的,但是要让计算机有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难。

  而在机器人系统中,自主导航是一项核心技术,是赋予机器人感知和行动能力的关键。下面为大家盘点一下自主移动机器人常用的四种导航定位方法。

  1、视觉导航定位

  在视觉导航定位系统中,目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中,控制设备和传感装置装载在机器人车体上,图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。

  视觉导航定位系统主要包括:摄像机(或CCD图像传感器)、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD图像传感器,其基本元件是一行硅成像元素,在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件,通过电荷的依次转移,将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来,如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32到1024×1024像素等。

  视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理,先用摄像头进行图像信息采集,将采集的信息进行压缩,然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统,再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来,完成机器人的自主导航定位功能。

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