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机器人实现自由行走还有多远

来源:中国软件评测中心  作者:韩敏  投稿时间:2018-10-31

随着机器人技术日新月异,人脸识别、语音对话等技术让机器人变得更加智能,自由行走是“人”的最基本的能力之一,也是机器人智能化的重要功能。机器人的移动方式从轮式、履带式向双足、多足式发展,随着机器人的四肢日益发达,它的头脑能否高效准确的支配它实现自由行走呢?机器人的定位导航技术被喻为机器人的小脑,AGV等工业机器人在车间、仓库等场景如何实现柔性搬运,扫地机器人、迎宾机器人等服务机器人在家庭、商场、酒店等场景如何合理高效的规划路线、躲避障碍物等都取决于它的定位导航技术。无论是工业机器人还是服务机器人,定位导航作为机器人的核心关键技术,已经成为各大机器人企业急待突破的重点和难点。

在工业领域,AGV得到越来越广泛的应用,由于工厂车间的工作环境比较程式化,整个生产环境人为介入较少,AGV多采用传统导航方式,包括固定轨道式导航、电磁导航、激光反射等导航方式,此类导航方式可靠性较高,但是灵活性差,需要提前对客户现场施工进行磁线、磁贴、激光反射板等人工标记的铺设,具有实施难度较大、实施时间较长的缺点,重新规划行走路线时导航标识还需要重新铺设。在市场的快速发展下,传统的导航方式缺少灵活性,显得难以应对柔性化、智能化的应用场景。

服务机器人相较于工业机器人,应用场景和环境更为复杂多样,例如常见的餐厅、大堂、机场、家庭等,没有固定的场景部署,且需要与人频繁交互,对机器人的定位导航技术提出了更高的要求。自主导航技术可以实现在一个陌生的室内环境构建地图,机器人在特定任务下能够高度自主地进行空间移动,主要包括以自主导航技术为主体的环境感知、智能避障、路径规划、智能跟随等移动相关技术。

目前主流的机器人定位导航技术是SLAM技术(Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建),指在未知的环境中,机器人通过自身所携带的内部传感器(编码器、IMU等)和外部传感器(激光传感器或者视觉传感器)来对自身进行定位,并在定位的基础上利用外部传感器获取的环境信息增量式的构建环境地图。SLAM技术的实现途径主要包括视觉SLAM和激光雷达SLAM。视觉SLAM采用摄像头以一定速率采集图像,形成视频,目前常用的镜头种类分为单目、双目、深度等类型。由于视觉SLAM不适用于无纹理环境(比如面对整洁的白墙面),以及光照特别弱的环境中,且对图像的处理计算量太大,对机器人系统的性能要求较高等原因,目前仍处于研究阶段。激光雷达SLAM指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。就技术本身而言,经过多年验证,已相当成熟,但雷达成本昂贵这一瓶颈问题亟待解决。

中国软件评测中心是国家机器人质量监督检验中心(北京),及国家机器人检测认证机构(CR认证),能够为工业机器人、服务机器人、特种机器人企业及产品提供专业的检测认证服务。近年对迎宾机器人、扫地机器人、AGV机器人等进行了多款产品的横向测评,对机器人的定位导航技术进行了深入的研究和探索,积累了丰富的检测经验。中国软件评测中心经过大量的检测认证实例了解到,目前多数国内的移动机器人还无法实现真正的自由行走,由于受到成本高的影响,AGV仍然以磁贴、激光反光导航较多;服务机器人自行构建地图、自主导航定位、实现与环境自主交互、点到点的自主移动也尚有一段距离,还需要更多的技术支持。目前只有部分公司应用视频SLAM或者激光雷达SLAM技术,使定位导航的准确性和自主性得到了很大的提升。随着SLAM技术的提高和完善,成本逐渐下降,未来将成为室内移动类机器人的主流导航方式。(通讯员:雷蕾)

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