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为什么是复合导航?

歌者 高工移动机器人 2023-02-12

要想从A点到B点,移动机器人有千百种方式来实现,正是“条条大路通罗马”。“此路不通”,那就换条路。
对于移动机器人来说,只有在工作环境中精确地知道自身的位置,明确工作区域才能实现有效工作。可以说,移动机器人的技术发展其实是导航方式的演进史。其导航方式从最初的有轨导航到无轨导航,对特定标志物的依赖逐渐较少,对环境适应性逐渐增强。



没有一种导航方式是十全十美的




迄今为止,AGV已经发展出了许多种导航方式,其中比较主流的有:电磁导航、磁条导航、磁钉导航、激光导航、视觉导航、二维码导航、色带导航等。但这个世界上没有十全十美的移动机器人导航方式,每一种导航方式都有其优点或者缺点。
比如电磁导航中金属线的铺设麻烦,且更改和拓展路径困难,电磁感应容易受到金属等铁磁物质的影响。磁条导航的路径裸露,容易受到机械损伤和污染,需要人员定期维护,且容易受到金属等铁磁物质的影响,AGV一旦执行任务只能沿着固定磁带运动,无法更改任务。


而目前大热的激光导航与视觉导航,同样也面临了一定的问题。其中激光导航现阶段的应用成本相对较高,对环境要求相对苛刻(外界光线,地面要求,能见度要求等),激光导航设备适用于无遮挡环境,反光板成本高。
视觉导航通过车载视觉摄像头采集运行区域的图像信息,通过图像信息的处理来进行定位和导航。视觉导航具有高灵活性,适用范围广等优点,但是目前技术成熟度一般。


那么在导航方式的选择上,其标准是什么?当更多的应用场景爆发时,移动机器人要面对更加柔性、更加复杂多样的工况,相应的导航方式也势必要随着场景的改变而改变。



复合导航是趋势?



CSG华晓市场总监张旭认为,归根结底,导航方式的选择主要是根据客户现场的实际环境,主要决定因素一是稳定性、二是价格,两者结合选择出最具性价比的导航方式。
例如在汽车行业中,由于生产的标准化程度高,厂区建设也具有高度一致性,因此在这种环境下作业,磁条导航方式就能够实现移动机器人的准确行走,而且经过这么多年发展,现阶段磁条导航AGV在价格和稳定性上还是最适合汽车、家电行业的产品。
张旭进一步强调,而当移动机器人作为厂商自动化、智能化升级的重要手段时,移动机器人被赋予了更多的应用,不仅仅是简单的A点移动B点,如:移动机器人附加抓取、分拣工作,移动机器人存在室内室外运行或高精度定位时,复合导航是必然的,不同的导航方式,才能帮助机器人更好的实现不同场景作业。
如此看来,应用才是决定导航方式的根本。


在将近10年在产品和市场互相交融的过程中,艾吉威副总经理周汝壮发现环境多样、工况复杂,空间、路线面临挑战,场内布局变化大已成为移动机器人落地的难点和痛点。
为应多复杂多样的工作场景,优艾智合目前所有产品搭载了导航系统,且都支持复合导航方式,具体需不需要复合导航是由现场AGV工作环境决定的。首先是导航方式需要满足室内、室外不同环境的切换,其次是室内或者室外单独环境的融合导航。
优艾智合CTO边旭强调,复合导航是趋势,但是复合本身是有技术门,不是简单的将各个导航方式拼在一起,而是要从算法框架的整体设计,多种定位方式的紧密耦合上来进行研究,才能真正做到无缝切换。
而在今天国际副总经理王勇看来,在有些复杂的运行环境,移动机器人很难单纯靠一种导航方式,来有效确保导航的稳定性,这种情况下一般需要采用复合导航的方式。
目前,今天国际的产品上,采用了激光反射板+自然导航、激光反射板+磁钉导航、二维码+陀螺仪导航、磁钉+陀螺仪等复合导航方式来应对不同场景下的客户需求。
比如在二维码导航方式下,由于二维码的铺设是有一定间隔距离的,移动机器人在相近的二维码之间行驶时,没有参照介质,主要靠自身编码器来计算路线,一旦编码器有干扰,移动机器人很可能就不能安全走到下一个二维码,因此需要用陀螺仪辅助,确保准确行驶在两个二维码之间的距离准确。
目前市场上相关AMR厂商也多是以激光SLAM或视觉SLAM为主再融合一些其它的导航方式来实现机器人在复杂环境中的定位导航,即多传感融合的方式,如激光SLAM+视觉传感器、激光SLAM+视觉传感器+惯性导航、视觉SLAM+激光雷达+惯性导航。
现阶段AMR企业比较常用的激光SLAM+视觉传感器+惯性导航方式。激光雷达用于远距离探测,读取环境建模、定位,障碍物检测;视觉传感器用于障碍物识别、增强定位和视频监控;超声波雷达用于近距离探测和紧急避障;惯性导航用于高精度组合导航,精确感知车辆位置及姿态。
以斯坦德为例,其核心技术是LMNS+(LOCALIZATION, MAPPING AND NAVIGATION SYSTEM),采用激光SLAM、视觉、惯导多传感器融合技术。
MiR中国区销售总监董威力表示,目前移动机器人主要有两个方向:一是面向服务机器人的应用,在这类应用中,基于纯视觉导航,利用相机、算法、数据来处理机器人的导航和避让问题,这类机器人产生危险事故的等级低,即使发生碰撞也不会有很大风险,因此单一导航是能够应对的。
第二种则是面向工业场景,其更强调稳定性和安全性,所以更倾向于基于激光的多传感器融合的技术来实现。这一领域的主流趋势,是基于安全型激光传感器的多传感器融合技术,加上3D视觉、AI技术,让机器人更灵活,更接近人的智能,以解决搬运等场景应用问题。


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