Dengan peningkatan berkelanjutan dari teknologi penginderaan, teknologi cerdas, dan teknologi komputasi, robot seluler cerdas akan dapat memainkan peran manusia dalam produksi dan kehidupan. Jadi apa aspek utama dari teknologi penentuan posisi robot seluler? Disimpulkan bahwa saat ini, robot seluler terutama memiliki lima teknologi penentuan posisi ini.
Navigasi ultrasonik dan teknologi pemosisian untuk robot seluler
Prinsip kerja navigasi dan penentuan posisi ultrasonik juga mirip dengan laser dan inframerah. Biasanya, gelombang ultrasonik dipancarkan dari probe pemancar sensor ultrasonik, dan gelombang ultrasonik kembali ke perangkat penerima ketika menghadapi rintangan di media.
Dengan menerima sinyal pantulan ultrasonik yang ditransmisikan dengan sendirinya, dan menghitung jarak rambat s sesuai dengan perbedaan waktu dan kecepatan rambat transmisi ultrasonik dan penerimaan gema, jarak dari rintangan ke robot dapat diperoleh, yaitu ada rumus : S=TV / 2, di mana T - perbedaan waktu antara transmisi ultrasonik dan penerimaan; V - kecepatan gelombang gelombang ultrasonik merambat dalam medium.
Tentu saja, banyak robot bergerak menggunakan perangkat pengirim dan penerima terpisah dalam teknologi navigasi dan penentuan posisi. Beberapa perangkat penerima diatur dalam peta lingkungan, dan probe transmisi dipasang pada robot bergerak.
Dalam navigasi dan penentuan posisi robot bergerak, sulit untuk mendapatkan informasi lingkungan sekitar secara lengkap karena cacat sensor ultrasonik, seperti pantulan spekular dan sudut pancaran yang terbatas. Oleh karena itu, sistem sensor ultrasonik yang terdiri dari beberapa sensor biasanya digunakan untuk menetapkan model lingkungan yang sesuai. Informasi yang dikumpulkan oleh sensor ditransmisikan ke sistem kontrol robot bergerak melalui komunikasi serial. Kemudian sistem kontrol mengadopsi algoritma tertentu untuk memproses data yang sesuai sesuai dengan sinyal yang dikumpulkan dan model matematika yang ditetapkan, dan informasi lingkungan posisi robot dapat diperoleh.
Karena keunggulan biaya rendah, tingkat perolehan informasi yang cepat, dan resolusi jangkauan tinggi, sensor ultrasonik telah banyak digunakan dalam navigasi dan penentuan posisi robot bergerak untuk waktu yang lama. Selain itu, tidak memerlukan teknologi gambar yang rumit saat mengumpulkan informasi lingkungan, sehingga memiliki kecepatan jangkauan yang cepat dan kinerja waktu nyata yang baik.
Navigasi visual dan teknologi pemosisian robot seluler
Dalam sistem navigasi dan penentuan posisi visual, mode navigasi pemasangan kamera kendaraan pada robot berbasis visi lokal banyak digunakan di dalam dan luar negeri. Dalam mode navigasi ini, peralatan kontrol dan perangkat penginderaan dimuat di badan robot, dan keputusan tingkat tinggi seperti pengenalan gambar dan perencanaan jalur diselesaikan oleh komputer kontrol terpasang.
Sistem navigasi dan penentuan posisi visual terutama mencakup: kamera (atau sensor gambar CCD), peralatan digitalisasi sinyal video, prosesor sinyal cepat berbasis DSP, komputer dan periferalnya, dll. Saat ini, banyak sistem robot menggunakan sensor gambar CCD. Elemen dasarnya adalah deretan elemen pencitraan silikon. Elemen fotosensitif dan perangkat transfer muatan dikonfigurasi pada substrat. Melalui transfer muatan sekuensial, sinyal video dari beberapa piksel dikeluarkan secara time-sharing dan berurutan. Misalnya, resolusi gambar yang dikumpulkan oleh sensor CCD area bisa dari 32 × 32 hingga 1024 × 1024 piksel, dll.
Prinsip kerja sistem navigasi dan pemosisian visual ini hanyalah mengolah lingkungan di sekitar robot secara optikal. Pertama, kamera digunakan untuk mengumpulkan informasi gambar, mengompresi informasi yang dikumpulkan, dan kemudian memasukkannya kembali ke subsistem pembelajaran yang terdiri dari jaringan saraf dan metode statistik, Kemudian subsistem pembelajaran menghubungkan informasi gambar yang dikumpulkan dengan posisi robot yang sebenarnya. untuk menyelesaikan navigasi otonom dan fungsi pemosisian robot.
sistem penentuan posisi global
Saat ini, dalam penerapan teknologi navigasi dan pemosisian robot cerdas, metode pemosisian dinamis diferensial rentang semu umumnya diadopsi. Penerima referensi dan penerima dinamis digunakan untuk mengamati empat satelit GPS bersama-sama, dan koordinat posisi tiga dimensi robot pada waktu dan momen tertentu dapat diperoleh sesuai dengan algoritma tertentu. Pemosisian dinamis diferensial menghilangkan kesalahan jam satelit. Untuk pengguna yang berjarak 1000 km dari stasiun referensi, ini dapat menghilangkan kesalahan jam satelit dan kesalahan troposfer, sehingga dapat meningkatkan akurasi posisi dinamis secara signifikan.
Namun, dalam navigasi seluler, akurasi posisi penerima GPS seluler dipengaruhi oleh kondisi sinyal satelit dan lingkungan jalan, serta kesalahan jam, kesalahan propagasi, kebisingan penerima, dan banyak faktor lainnya. Oleh karena itu, akurasi posisi dan keandalan navigasi GPS saja rendah. Oleh karena itu, kompas magnetik dan disk kode optik dan data GPS untuk navigasi. Selain itu, sistem navigasi GPS tidak cocok untuk navigasi robot dalam ruangan atau bawah air dan sistem robot dengan akurasi posisi tinggi.
Navigasi refleksi optik dan teknologi pemosisian untuk robot seluler
Navigasi refleksi optik dan metode penentuan posisi umumnya menggunakan sensor laser atau inframerah untuk mengukur jarak. Baik laser dan inframerah menggunakan teknologi pantulan cahaya untuk navigasi dan penentuan posisi.
Sistem penentuan posisi global laser umumnya terdiri dari mekanisme rotasi laser, cermin, perangkat penerima fotolistrik dan perangkat akuisisi dan transmisi data.
Selama operasi, laser dipancarkan ke luar melalui mekanisme cermin yang berputar. Ketika tanda jalan kooperatif yang terdiri dari reflektor mundur dipindai, cahaya yang dipantulkan diproses oleh penerima fotolistrik sebagai sinyal deteksi, mulai program akuisisi data, baca data disk kode dari mekanisme rotasi (nilai sudut terukur dari target) , dan kemudian mengirimkannya ke komputer atas untuk pemrosesan data melalui komunikasi, Sesuai dengan posisi yang diketahui dan informasi yang terdeteksi dari rambu jalan, posisi dan arah sensor saat ini dalam sistem koordinat rambu jalan dapat dihitung, sehingga mencapai tujuan navigasi dan penentuan posisi lebih lanjut.
Jangkauan laser memiliki kelebihan sinar sempit, paralelisme yang baik, hamburan kecil dan resolusi arah jangkauan tinggi, tetapi juga sangat terganggu oleh faktor lingkungan. Oleh karena itu, bagaimana mendenoise sinyal yang dikumpulkan saat menggunakan laser range juga merupakan masalah besar. Selain itu, ada area buta dalam jangkauan laser, sehingga sulit untuk mewujudkan navigasi dan penentuan posisi hanya dengan laser. Dalam aplikasi industri, umumnya digunakan dalam deteksi bidang industri dalam rentang tertentu, seperti mendeteksi retakan pipa.
Teknologi penginderaan inframerah sering digunakan dalam sistem penghindaran rintangan robot multi sendi untuk membentuk area besar robot"kulit sensitif", yang menutupi permukaan lengan robot dan dapat mendeteksi berbagai objek yang ditemui dalam pengoperasian lengan robot.
Sebuah sensor inframerah khas termasuk dioda pemancar cahaya solid-state yang dapat memancarkan cahaya inframerah dan fotodioda solid-state digunakan sebagai penerima. Sinyal termodulasi ditransmisikan oleh tabung pemancar cahaya inframerah, dan tabung fotosensitif inframerah menerima sinyal termodulasi inframerah yang dipantulkan oleh target. Penghapusan gangguan cahaya inframerah sekitar dijamin oleh modulasi sinyal dan filter inframerah khusus. Biarkan sinyal output VO mewakili tegangan output dari intensitas cahaya yang dipantulkan, maka VO adalah fungsi dari jarak antara probe dan benda kerja: VO=f (x, P), di mana p - koefisien refleksi benda kerja. P berhubungan dengan warna permukaan dan kekasaran target. X - jarak antara probe dan benda kerja.
Ketika benda kerja adalah target serupa dengan nilai p yang sama, X dan VO berkorespondensi satu per satu. X dapat diperoleh dengan menginterpolasi data eksperimen pengukuran jarak berbagai target. Dengan cara ini, posisi robot dari objek target dapat diukur dengan sensor inframerah, dan kemudian mobile robot dapat dinavigasi dan diposisikan dengan metode pemrosesan informasi lainnya.
Meskipun pemosisian sensor inframerah juga memiliki keunggulan sensitivitas tinggi, struktur sederhana, dan biaya rendah, karena resolusi sudut tinggi dan resolusi jarak rendah, sensor ini sering digunakan sebagai sensor jarak pada robot bergerak untuk mendeteksi hambatan gerakan yang mendekat atau tiba-tiba, yang nyaman. bagi manusia robot untuk menghentikan rintangan dalam keadaan darurat.
Teknologi Slam
Sebagian besar perusahaan robot layanan terkemuka di industri mengadopsi teknologi slam. Apa itu teknologi slam? Singkatnya, teknologi slam mengacu pada seluruh proses penentuan posisi robot, pemetaan, dan perencanaan jalur di lingkungan yang tidak diketahui.
Slam (lokalisasi dan pemetaan simultan), sejak diusulkan pada tahun 1988, terutama digunakan untuk mempelajari kecerdasan gerakan robot. Untuk lingkungan dalam ruangan yang sama sekali tidak diketahui, dilengkapi dengan sensor inti seperti lidar, teknologi slam dapat membantu robot membangun peta lingkungan dalam ruangan dan membantu robot berjalan secara mandiri.
Masalah SLAM dapat digambarkan sebagai: robot mulai bergerak dari posisi yang tidak diketahui di lingkungan yang tidak diketahui, menempatkan dirinya sesuai dengan estimasi posisi dan data sensor, dan membangun peta tambahan pada saat yang bersamaan.
Pendekatan implementasi teknologi slam terutama mencakup vSLAM, WiFi slam dan lidar slam.
1. VSLAM (SLAM visual)
Ini mengacu pada navigasi dan eksplorasi dengan kamera kedalaman seperti kamera dan Kinect di lingkungan dalam ruangan. Prinsip kerjanya hanyalah melakukan pemrosesan optik pada lingkungan sekitar robot. Pertama, kamera digunakan untuk mengumpulkan informasi gambar, mengompresi informasi yang dikumpulkan, dan kemudian memasukkannya kembali ke subsistem pembelajaran yang terdiri dari jaringan saraf dan metode statistik, dan kemudian subsistem pembelajaran menghubungkan informasi gambar yang dikumpulkan dengan posisi sebenarnya dari gambar. robot, Selesaikan fungsi navigasi dan pemosisian otonom robot.
Namun, vSLAM dalam ruangan masih dalam tahap penelitian dan jauh dari aplikasi praktis. Di satu sisi, jumlah perhitungan terlalu besar, yang membutuhkan kinerja tinggi dari sistem robot; Di sisi lain, peta yang dihasilkan oleh vSLAM (kebanyakan awan titik) tidak dapat digunakan untuk perencanaan jalur robot, yang memerlukan eksplorasi dan penelitian lebih lanjut.
2．Wifi－SLAM
Ini mengacu pada penggunaan berbagai perangkat penginderaan di ponsel pintar untuk penentuan posisi, termasuk WiFi, GPS, giroskop, akselerometer dan magnetometer, dan menggambar peta dalam ruangan yang akurat dari data yang diperoleh melalui pembelajaran mesin, pengenalan pola, dan algoritme lainnya. Penyedia teknologi ini diakuisisi Apple pada 2013. Belum diketahui apakah Apple telah menerapkan teknologi banting WiFi ke iPhone, sehingga semua pengguna iPhone setara membawa robot penggambar kecil. Tidak ada keraguan bahwa penentuan posisi yang lebih akurat tidak hanya kondusif untuk peta, tetapi juga membuat semua aplikasi yang bergantung pada lokasi (LBS) lebih akurat.
3 Lidar SLAM
Ini mengacu pada penggunaan lidar sebagai sensor untuk mendapatkan data peta, sehingga robot dapat mewujudkan penentuan posisi dan konstruksi peta yang sinkron. Sejauh teknologi itu sendiri yang bersangkutan, sudah cukup matang setelah bertahun-tahun verifikasi, tetapi kemacetan biaya tinggi lidar's perlu segera diselesaikan.
Mobil tanpa pengemudi Google menggunakan teknologi ini. Lidar yang dipasang di atap berasal dari perusahaan velodyne Amerika Serikat dan dijual lebih dari $70.000. Lidar ini dapat memancarkan 64 sinar laser ke sekitarnya saat berputar dengan kecepatan tinggi. Ketika laser menyentuh benda-benda di sekitarnya dan kembali, ia dapat menghitung jarak antara badan kendaraan dan benda-benda di sekitarnya. Sistem komputer kemudian menggambar peta topografi 3D yang bagus sesuai dengan data ini, dan kemudian menggabungkannya dengan peta resolusi tinggi untuk menghasilkan model data yang berbeda untuk sistem komputer terpasang. Lidar menyumbang setengah dari biaya keseluruhan kendaraan, yang mungkin juga menjadi salah satu alasan mengapa kendaraan tak berawak Google's tidak dapat diproduksi secara massal.
Lidar memiliki karakteristik directivity yang kuat, yang secara efektif dapat memastikan akurasi navigasi dan beradaptasi dengan lingkungan dalam ruangan. Namun lidar slam belum tampil baik di bidang robot navigasi dalam ruangan, karena harga lidar yang terlalu mahal.