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        移動機器人核心技術(shù)發(fā)展趨勢

        [羅戈導讀]近幾年,基于AI等各類新技術(shù)的日趨成熟以及移動機器人使用場景的不斷豐富,移動機器人技術(shù)進一步迭代升級。移動機器人核心技術(shù)包括環(huán)境感知、定位導航,控制、協(xié)同、通信、調(diào)度、任務(wù)分配等本體軟硬件和系統(tǒng)層面的技術(shù),本文重點圍繞移動機器人定位導航和環(huán)境感知技術(shù)、多機器人調(diào)度技術(shù)和仿真技術(shù),對移動機器人核心技術(shù)及其發(fā)展趨勢進行了分析。

        為適應(yīng)更復雜、更多變的動態(tài)作業(yè)環(huán)境,移動機器人始終朝著更高柔性、更高精度和更強適應(yīng)性的方向發(fā)展,其定位導航技術(shù)和環(huán)境感知技術(shù)不斷更迭。另一方面,移動機器人的形態(tài)越來越豐富,其對調(diào)度的要求也越來越高。此外,隨著移動機器人在各行各業(yè)的應(yīng)用,其部署效率和質(zhì)量日漸成為業(yè)界關(guān)心的焦點,移動機器人機器人仿真技術(shù)正圍繞靈活性和真實性不斷精進。

        近幾年,基于AI等各類新技術(shù)的日趨成熟以及移動機器人使用場景的不斷豐富,移動機器人技術(shù)進一步迭代升級。移動機器人核心技術(shù)包括環(huán)境感知、定位導航,控制、協(xié)同、通信、調(diào)度、任務(wù)分配等本體軟硬件和系統(tǒng)層面的技術(shù),本文重點圍繞移動機器人定位導航和環(huán)境感知技術(shù)、多機器人調(diào)度技術(shù)和仿真技術(shù),對移動機器人核心技術(shù)及其發(fā)展趨勢進行了分析。

        一、定位導航和環(huán)境感知技術(shù)

        實現(xiàn)移動機器人(以下簡稱“AMR”)的自主移動,需要根據(jù)多種傳感器識別各種復雜的環(huán)境信息,如道路邊界、地面情況、障礙物等。AMR通過對環(huán)境的感知確定行進方向中的可達/不可達區(qū)域,確定自身在環(huán)境中的相對位置,并對動態(tài)障礙物的運動進行預(yù)判,從而為局部路徑規(guī)劃提供依據(jù)。根據(jù)AMR掌握環(huán)境信息的程度不同,可分為兩種類型:一個是基于環(huán)境信息已知的全局路徑規(guī)劃,即機器人定位導航技術(shù),另一個是基于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃,即機器人環(huán)境感知技術(shù)。下面將分別闡述機器人定位導航技術(shù)和環(huán)境感知技術(shù)。

        1.機器人定位導航技術(shù)

        機器人定位導航技術(shù)是AMR的關(guān)鍵技術(shù),其在很大程度上影響了AMR的運行精度、穩(wěn)定性和靈活性。目前AMR導航技術(shù)種類較多,當場景環(huán)境不盡相同時,選擇合適的導航方式,是用戶時常面臨的問題。

        從傳統(tǒng)的AGV有軌導航開始,導航技術(shù)不斷地發(fā)展,分別從最初的地面預(yù)埋磁條,逐步到預(yù)埋磁釘導航,直至以亞馬遜KIVA為代表的AMR廠家誕生,形成以地面二維碼為主流的導航定位方式;再隨著激光SLAM(簡稱LSLAM)、視覺SLAM(簡稱VSLAM)技術(shù)的進一步成熟,行業(yè)內(nèi)分別出現(xiàn)了以LSLAM、下視VSLAM、前視VSLAM等依賴自然環(huán)境的導航方式的推廣和應(yīng)用,下面將詳細介紹AMR常用的不同導航方式的原理和差異。

        (1)二維碼導航

        二維碼定位通過在區(qū)域中鋪設(shè)二維碼,利用AMR車載攝像頭掃描解析地面二維碼獲取實時坐標,但是離散的鋪設(shè)方式導致二維碼導航無法持續(xù)獲得高精度的定位結(jié)果。AMR上安裝有輪式里程計和IMU(Inertial Measurement Unit,即慣性測量單元),這兩種傳感器可實時測量機器人的位姿增量,即使沒有二維碼修正,僅通過積分仍可根據(jù)之前的定位狀態(tài)推算出機器人當前的位姿信息,這個過程被稱為盲區(qū)推估(Dead Rockoning,簡稱DR),但DR過程存在累計誤差,過長的位姿推估時間和距離將導致定位精度持續(xù)下降。因此,DR更多的被用于定位導航算法流程中的預(yù)測過程,通過外部準確的全局定位實現(xiàn)對其誤差的修正。

        二維碼導航方式,即在兩個二維碼之間采用DR推估,在經(jīng)過二維碼時獲得全局位姿的觀測,及時修正了DR過程中累計的誤差,從而讓機器人獲得了準確、穩(wěn)定的定位信息。二維碼導航方式也是目前市面上最常見的AMR導航方式,亞馬遜的KIVA機器人就是通過這種導航方式實現(xiàn)自主移動的。這種組合導航的形式相對靈活,鋪設(shè)和改變路徑也比較方便(相比磁導航),但是由于二維碼自身特性的關(guān)系,需要定期進行維護。

        ? 適用場景:倉儲環(huán)境、線邊密集存儲區(qū)等

        ? 功能限制:運行路線的靈活性受導航方式的限制,只能固定路線運行

        二維碼導航方式是目前最常見的AMR導航方式

        (2)激光/視覺SLAM導航

        SLAM定義:Simultaneous Localization and Mapping(即時定位與地圖構(gòu)建),即機器人在完全未知的環(huán)境中創(chuàng)建地圖,同時利用地圖進行自主定位和導航的技術(shù)。按照使用的傳感器類型的差異,又分為激光SLAM和視覺SLAM,其中激光SLAM基于激光反射測距進行即時定位與地圖構(gòu)建,一般從維度上分有二維、三維激光,根據(jù)實際使用有反射板和無反射板兩種;視覺SLAM則是使用相機作為傳感器,在一定的圖像幀率下捕捉周圍環(huán)境信息,獲得一系列連續(xù)變化的圖像,通過測算相機運動來獲得當前時刻相機的位姿,并構(gòu)建環(huán)境地圖。

        激光SLAM起步早,在理論、技術(shù)和產(chǎn)品落地上都相對成熟,一般目前業(yè)界以二維激光作為主要的導航傳感器進行應(yīng)用。近年來,由于激光傳感器逐步完成國產(chǎn)替代,二維激光SLAM技術(shù)逐漸被AMR廠商所接受,目前主流廠家,均推出了自己的激光SLAM導航AMR和配套軟件產(chǎn)品。

        相比于激光雷達,相機具有成本低、功耗低、體積小、信息豐富等優(yōu)點,隨著計算機硬件能力的不斷提升,視覺SLAM能夠在嵌入式設(shè)備上實時運行,但圖像信息極易受到外界光線影響,穩(wěn)定性不足,基于視覺的 SLAM方案目前尚處于進一步研發(fā)和應(yīng)用場景拓展、產(chǎn)品落地階段,技術(shù)成熟度在逐步提升。目前業(yè)內(nèi)有一些廠商在積極探索視覺SLAM的應(yīng)用嘗試。

        依托于圖像處理算法的不斷積累和應(yīng)用嘗試,從應(yīng)用穩(wěn)定性,到點精確性,落地成本多方面考慮,也有一些廠商推出了基于下視視覺SLAM的導航方案,即:通過識別地面的圖像特征構(gòu)建視覺地圖,該地圖后續(xù)進一步可用于機器人的定位與導航,其優(yōu)點在于特征穩(wěn)定、導航精度高、資源需求低,但受限于下視視野較小,其導航靈活性一般。建圖上,VSLAM采用自動化建圖的方式完成指定區(qū)域的地圖構(gòu)建,后續(xù)將向著自主式探索的建圖方式進行發(fā)展和完善,致力于建圖過程的無人化。定位上,可以靈活支持多種運行方式,例如斜線、弧線、繞障等,從而提高AMR的運行效率。地圖維護上,通過對地圖的實時監(jiān)測提示地面存在變化的區(qū)域,提示出地圖變化較大需要更新的區(qū)域,并進行后續(xù)地圖的更新。同時也支持人工的地圖編輯和地圖合并等功能,以針對運行場景進行修改和調(diào)整。

        相對于二維碼、磁釘?shù)葘Ш椒绞剑绻讯S碼導航比擬成一個個的指路牌,那么,激光/視覺SLAM導航,則就是,依托于馬路兩側(cè)的建筑物,自己生成了一個地圖,根據(jù)自身的地圖,進行路徑的探索和尋找。其優(yōu)勢非常明顯,不需要人工造太多的“指路牌”,且想要換路線時,也非常的靈活;但也存在其技術(shù)的限制,即:不能隨意變更或遮擋“建筑物”。

        ? 適用場景:柔性生產(chǎn)線、高潔凈度產(chǎn)線等

        ? 功能限制:導航穩(wěn)定性與環(huán)境輪廓或者地面紋理有關(guān)

        AMR導航技術(shù)一直朝著更高柔性、更高精度和更強適應(yīng)性的方向發(fā)展,基于多傳感器融合的混合SLAM技術(shù)無疑是未來的發(fā)展趨勢。相信不久的將來,伴隨著越來越多的傳感技術(shù)和感知能力的發(fā)展,AMR能夠適應(yīng)更為復雜、多變的動態(tài)作業(yè)環(huán)境。

        基于多傳感器融合的混合SLAM技術(shù)是未來的發(fā)展趨勢

        2.機器人環(huán)境感知技術(shù)

        機器人的感知和決策能力是區(qū)分AMR和AGV能力的重要指標,AMR基于AI智能算法,一般適用于靈活性、智能化較高,與人員交互更多的業(yè)務(wù)場景;而目前常見的AGV,主要應(yīng)用于高效集群業(yè)務(wù)場景,滿足業(yè)務(wù)對速度、效率方面的需求。本節(jié)從機器人環(huán)境感知方面闡述典型的感知技術(shù)及其應(yīng)用方式。

        (1)環(huán)境感知

        環(huán)境感知技術(shù)即AMR對自身所處環(huán)境的描述和理解能力:AMR能夠基于自身配備的多種2D/3D傳感器,實現(xiàn)對其運行環(huán)境周圍的全方位感知?;贏I感知技術(shù),AMR對周圍環(huán)境的理解由單一的障礙物拓展到語義信息,從“看見”進化為“理解”,并能夠基于語義等屬性進行AI在線規(guī)劃以及行為決策,全面提升AMR對場景的理解、認知和執(zhí)行能力。

        (2)局部高精度感知

        局部高精度感知主要應(yīng)用于局部有高精度對接需求的場景:當AMR運行到機臺等局部區(qū)域時,由于業(yè)務(wù)層面的對接需求,通常要求AMR在局部區(qū)域具備高精度感知能力。AMR根據(jù)車身配備的多種傳感器,基于AI感知技術(shù)計算目標的特征信息,計算AMR自身與目標之間的相對偏差,并進行AI實時在線規(guī)劃控制自身不斷接近目標,從而實現(xiàn)目標的精確引導對接。海康機器人的AI局部高精度感知功能允許對接目標不斷變化,通過AMR超強感知能力實時適應(yīng)局部環(huán)境變化,保持感知的高效率和高精度,進一步提升AMR的環(huán)境適應(yīng)性。

        二、多機器人調(diào)度技術(shù)

        隨著移動機器人在各行各業(yè)的應(yīng)用,機器人的形態(tài)越來越豐富,對調(diào)度的要求也越來越高。從單一形態(tài)的機器人調(diào)度到多形態(tài)機器人混合調(diào)度,需要空間保護、路徑規(guī)劃、多導航統(tǒng)一調(diào)度、多任務(wù)類型分配、多充電方式、多設(shè)備協(xié)議統(tǒng)一接入、多設(shè)備協(xié)同控制等方面的技術(shù)支撐。

        1.多尺寸移動機器人混行調(diào)度

        多尺寸移動機器人混行調(diào)度指的是不同尺寸的機器人在同一物理環(huán)境下運行,尺寸包括機器人的長,寬,高,旋轉(zhuǎn)半徑等。調(diào)度系統(tǒng)需要通過對不同尺寸的機器人進行精細化的空間保護和調(diào)度,才能表現(xiàn)出更好的交通控制。比如多尺寸機器人的跟隨,避讓,暫住,窄道通行,如果不做精細化的調(diào)度控制,會大大影響物流效率。

        多尺寸移動機器人混行調(diào)度

        2.多運動方式移動機器人混行調(diào)度

        多運動方式移動機器人包括兩輪差速運動,全向運動,弧線運動等方式,在混行調(diào)度情況下,需要注意兩點,一是在同一通道環(huán)境下,需要根據(jù)機器人的運動方式,規(guī)劃最優(yōu)的通過路徑。二是不同運動方式下的移動機器人保護空間需要根據(jù)其姿態(tài)進行實時調(diào)整,防止碰撞。

        3.多導航方式移動機器人混行調(diào)度

        多導航方式包括基于二維碼+里程計的慣性導航,激光SLAM導航,視覺SLAM導航等,要實現(xiàn)不同導航方式的移動機器人混行,最重要的是實現(xiàn)所有導航模式下的坐標統(tǒng)一,機器人本身無法做到坐標統(tǒng)一,因此要求調(diào)度系統(tǒng)具備坐標轉(zhuǎn)換功能。比如實現(xiàn)慣性導航和激光SLAM導航的坐標融合,相同環(huán)境不同激光SLAM數(shù)據(jù)的坐標融合。

        4.多執(zhí)行機構(gòu)移動機器人混行調(diào)度

        多執(zhí)行機構(gòu)移動機器人包含:舉升式,移載式,叉取式,夾報式,抓取式等,不同機器人完成不同的搬運任務(wù),調(diào)度系統(tǒng)在任務(wù)執(zhí)行分配時,需要管理不同機器人的業(yè)務(wù)執(zhí)行能力,根據(jù)其業(yè)務(wù)執(zhí)行能力分配相對應(yīng)的搬運任務(wù)。

        5.多充電方式移動機器人混行調(diào)度

        多充電方式包括兩方面,一是接觸方式,二是充電邏輯。接觸方式包括:前/后接觸充電,側(cè)接觸充電,地充方式等;充電邏輯包括什么時候該充電,什么時候可以停止充電,充電時長管理等。調(diào)度系統(tǒng)需要管理充電點位,充電方式,充電邏輯等內(nèi)容。

        多充電方式包括接觸方式和充電邏輯

        6.多廠家移動機器人混行調(diào)度

        多廠家移動機器人混行調(diào)度在面對以上五點外,還涉及移動機器人控制協(xié)議的適配。目前國內(nèi)還沒有統(tǒng)一的移動機器人控制協(xié)議,不同廠家的移動機器人首先要開放其控制協(xié)議。調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)開放的協(xié)議進行接入,實現(xiàn)混行調(diào)度。

        移動機器人的控制協(xié)議標準將是解決多廠家機器人混行調(diào)度的最好解決之道。目前移動機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟團體標準《工業(yè)應(yīng)用移動機器人與其調(diào)度系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口規(guī)范》也在制定當中。相信不久的將來一定能夠制定更加完善的國標規(guī)范。

        7.多機器人協(xié)同調(diào)度

        多機器人協(xié)同調(diào)度,指2臺以上移動機器人協(xié)同配合完成一個物體的搬運。在調(diào)度協(xié)同層面要實現(xiàn)合理組合,同步控制等功能。同時組合后在路徑規(guī)劃,空間保護等方面都要根據(jù)實際情況進行調(diào)整。是一個比較大的挑戰(zhàn),要求能合能分。既能獨立執(zhí)行任務(wù),也能任意組合協(xié)同執(zhí)行任務(wù)。

        多機器人協(xié)同調(diào)度

        綜上,混行調(diào)度場景會隨著各種技術(shù)發(fā)展不斷出現(xiàn)新的技術(shù)難點。比如新的導航方式,新的移動機器人形態(tài)等,作為調(diào)度系統(tǒng)需要能夠?qū)Ω鞣N新的場景進行抽象化處理,具備任務(wù)編排的能力,這樣才能不斷應(yīng)對各種變化,這也是將來調(diào)度系統(tǒng)的發(fā)展方向。

        三、移動機器人仿真技術(shù)

        仿真可以提前預(yù)估運輸效率,機器人出勤率,道路倉儲容量等,避免部署完機器人后反復修改現(xiàn)場方案,造成人力和物力的浪費,可大大提高項目部署效益。

        移動機器人仿真示意圖

        市面上的仿真軟件有很多,功能強大,可仿真對象多樣。但是對于移動機器人仿真,特別是多移動機器人的混合調(diào)度仿真,在路徑規(guī)劃,任務(wù)分配的仿真上缺少復雜算法支持,同時各個廠家都有各自的調(diào)度算法,通過這些軟件無法真實反映調(diào)度效率的情況,因此各個移動機器人廠家都會開發(fā)自己的仿真軟件。

        仿真軟件的核心發(fā)展要求,可概括為真實性和靈活性。

        1.真實性

        體現(xiàn)在四個方面:

        (1)機器人本體的模擬器要與本體保持一致。包括其本體的運動性能,能源消耗等運動屬性能夠與實車保持一致。

        (2)機器人調(diào)度算法要與真實系統(tǒng)保持一致。不能因為仿真,就使用簡單的邏輯實現(xiàn)。這樣會失去仿真的真實性。特別是機器人路徑規(guī)劃算法,空間保護算法,任務(wù)分配算法等。這些算法能夠有效提升調(diào)度效率,不一致就失去了仿真的真實性。

        (3)機器人的運行環(huán)境地圖與實際保持一致。要根據(jù)現(xiàn)場實際的物流布局來繪制運行地圖,確保環(huán)境的一致性。最好能夠使用實際環(huán)境掃描出來的地圖作為仿真地圖來進行仿真。避免環(huán)境變化帶來的調(diào)度變化影響。

        (4)仿真業(yè)務(wù)節(jié)拍與真實節(jié)拍保持一致。這個技術(shù)難點比較低,一般的仿真軟件都能夠較好的模擬。

        2.靈活性

        主要體現(xiàn)在兩個方面:

        (1)整個仿真系統(tǒng)可以通過參數(shù)調(diào)整,自動完成指標數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)展示和問題分析。能夠及時給出運輸效率,機器人出勤率,道路倉儲容量等仿真結(jié)果。便于及時調(diào)整機器人數(shù)量,儲位,交接位等來進行快速的二次仿真。

        (2)能夠方便地實現(xiàn)調(diào)度場景的編排,通過可視化的流程配置,資源配置。能夠快速的配置出各種調(diào)度場景,滿足靈活的調(diào)度編排。

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