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各有千秋的机器人避障传感器

移动机器人在行走过程中,通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时,按照一定的算法实时更新路径,绕过障碍物,最后达到目标点。这种动态的导航规划,或者说避障,第一步都需要感知周边环境。在机器人运动过程中,需要通过传感器实时获取自身周围障碍物信息,包括但不限于尺寸、形状等物理信息。避障使用的传感器多种多样,各有不同的原理与特点。目前应用较多的有视觉传感器、激光传感器、红外传感器和超声波传感器。

红外传感器

红外测距,一般采用三角测距原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束,遇到物体之后,光会反向回来,检测到反射光之后,通过结构上的几何三角关系,就可以计算出物体距离。

但受限于红外检测器的局限,当物体距离足够近的时候,传感器会丢失物体的检测位置,而当物体过远时,测量精度会明显变差。因此,常见的红外传感器测量距离都比较近,小于超声波,同时远距离测量也有最小距离的限制。另外,对于透明的或者近似黑体的物体,红外传感器是无法检测距离的。

超声波传感器

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间,通过d=vt/2测量距离,其中d是距离,v是声速,t是飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关,在比较精确的测量中,需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。

通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包,系统检测高于某阈值的反向声波,检测到后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短,普通的有效探测距离都在几米,但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器的成本低、实现方法简单、技术成熟,是移动机器人中常用的传感器。但超声波的测量周期较长,3米左右的物体声波传输需要约20ms的时间。再者多个超声传感器之间有可能会互相干扰。

激光传感器

常见的激光雷达是基于飞行时间的,通过测量激光的飞行时间来进行测距。激光雷达包括发射器和接收器 ,发射器用激光照射目标,接收器接收反向回的光波。机械式的激光雷达包括一个带有镜子的机械机构,镜子的旋转使得光束可以覆盖 一个平面,这样就可以测量到一个平面上的距离信息。

激光雷达的测量距离可以达到几十米甚至上百米,角度分辨率高,通常可以达到零点几度,测距的精度也高。但测量距离的置信度会反比于接收信号幅度的平方,因此,黑体或者远距离的物体距离测量不会像光亮的、近距离的物体那么好的估计。并且,对于透明材料,比如玻璃,激光雷达就无能为力了。由于结构的复杂、器件成本高,激光雷达的成本也很高。

一些低端的激光雷达会采用三角测距的方案进行测距。但这时它们的量程会受到限制,一般几米以内,并且精度相对低一些,但用于室内低速环境的SLAM或者在室外环境只用于避障的话,效果还是不错的。

视觉传感器

常用的计算机视觉方案也有很多种, 比如双目视觉,基于TOF的深度相机,基于结构光的深度相机等。深度相机可以同时获得RGB图和深度图,不管是基于TOF还是结构光,在室外强光环境下效果都并不太理想,因为它们都是需要主动发光的。

像基于结构光的深度相机,发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样,这些光斑打在物体上后,因为与摄像头距离不同,被摄像头捕捉到的位置也不相同,之后先计算拍到的图的斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移,利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。主动光源会受到太阳光等条件的很大影响,所以双目视觉这种被动视觉方案更适合,因此大多数采用的视觉方案是基于双目视觉的。

双目视觉的测距本质上也是三角测距法,两个摄像头看到的同一个点P,在成像的时候会有不同的像素位置,此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。在实际应用的过程中,我们从摄像头读取到的是连续的视频帧流,我们还可以通过这些帧来估计场景中 目标物体的运动,给它们建立运动模型,估计和预测它们的运动方向、运动速度,这对我们实际行走、避障规划是很有用的。

以上几种是最常见的几种传感器 ,各有其优点和缺点,在真正实际应用的过程中,一般是综合配置使用多种不同的传感器 ,以最大化保证在各种不同的应用和环境条件下,机器人都能正确感知到障碍物信息。

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