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[导读] 对于机器人的幻想,人类早在千年前就已经有了,“机器人”是存在于多种语言和文字的新造词,它体现了人类长期以来的一种愿望,即渴望创造出一种像人一样的机器人,代替人们去完成各种工作。从最初的遥控式机器

对于机器人的幻想,人类早在千年前就已经有了,“机器人”是存在于多种语言和文字的新造词,它体现了人类长期以来的一种愿望,即渴望创造出一种像人一样的机器人,代替人们去完成各种工作。从最初的遥控式机器人到目前智能化机器人,机器人相关核心技术已取得了重大突破。如今的机器人即使在人工不干预的情况下也能实现智能移动了。

世界上第一台移动机器人——Shakey

“移动”是机器人的重要标志,移动机器人的发展已有几十年的历史了。据了解,世界上第一台能实现移动的机器人叫Shakey,它是由查理·罗森(Charlie Rosen)领导的美国斯坦福研究所(现在称之为SRI国际)于 1956-1972 年研制而出的,Rosen最初在1963年11月提出了这个机器人构想。并与他的团队在1965年向DARPA撰写了一份研究计划(PDF),详细叙述了能够执行侦查任务的智能自动机器人。DARPA最终向研究人员提供了75万美元资金,相当于现在的580万美元,来创建Shakey。

花费巨额研发的Shakey首次全面应用了人工智能技术,装备了电子摄像机、三角测距仪、碰撞传感器以及驱动电机,能简单解决感知、运动规划和控制问题。当年Shakey通过无线通信系统由两台计算机控制,但当时的计算机运算速度非常缓慢,导致 Shakey需要数小时的时间来感知和分析环境,并规划行动路径。

在今天看来,机器人Shakey简单而又笨拙,但它却是当时将AI应用于机器人中最为成功的案例,证实了许多属于人工智能领域的严肃科学结论,其在实现过程中获得的成果也影响了很多后续的研究。

近些年移动机器人行走技术有了怎样的蜕变?

如今的移动机器人可在复杂环境中快速做出反应,即使在陌生环境中,机器人也能完成自主定位、建图及路径规划,实现智能行走。

移动机器人要实现智能行走,离不开可靠的定位导航技术,SLAM作为机器人自主移动的关键技术,一直备受业内关注。SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写,最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard提出。它被定义为解决“机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的。

SLAM技术在机器人自主移动中起到了关键作用,目前基于SLAM技术的定位导航方式主要有两种,一种是基于视觉传感器的VSLAM,另一类是基于激光雷达传感器的激光SLAM。视觉SLAM专指利用摄相机、Kinect等深度相机来做室内导航和探索。到目前为止,室内的视觉SLAM仍处于研究阶段,远未到实际应用的程度,一方面,编写和使用视觉SLAM需要大量的专业知识,算法的实时性未达到实用要求,另一方面,视觉SLAM生成的地图(多数是点云)不能用来做机器人的路径规划,需要进一步探索和研究。

与视觉SLAM不同的是,激光SLAM技术通过获取周围环境的轮廓信息,可构建厘米级精度的地图,是目前为止最稳定、可靠的SLAM导航方式。

近年来,我国研发机器人定位导航技术的企业越来越多,思岚科技作为该领域的领航者及先行者,已有相对成熟的定位导航技术,以RPLIDAR系列激光雷达作为核心传感器,同时,配合自主研发的高性能模块化定位导航系统SLAMWARE,可使机器人实现自主定位、自动建图、路径规划与自动避障,帮助解决机器人自主行走难题。

目前,旗下最新一代TOF激光雷达传感器RPLIDAR S1可完成40m的测量半径,在远距离物体条件下,测量精度依旧精准、稳定。并可有效避免环境光与强日光的干扰,实现室外场景的稳定测距与高精度建图。

为了帮助机器人适应多种应用环境,思岚科技还推出了全新的SLAM 3.0系统,可使机器人在复杂的大场景下也能轻松完成定位导航任务。相比传统SLAM,升级版的SLAM 3.0系统采用图优化方式进行构图,能实现百万平米级别的地图构建能力,同时拥有主动式回环闭合纠正能力,能很好消除长时间运行导致的里程累计误差,成为目前行业中最受欢迎的定位导航方式。

经历了数年的发展,移动机器人已逐渐从人为控制迈向智能化行走,以激光SLAM为核心的定位导航技术正被越来越多的服务机器人企业所应用,如今,在餐厅、酒店、商场等服务领域他们身影依稀可见。

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