仙工智能:探索移动机器人导航技术的发展奥秘

AGV、物流机器人、锂电物流、新能源物流、立体仓库作者:仙工智能 2022-10-25 11:00
[导读]

移动机器人在工厂能够实现高效作业的关键之一就是导航技术的专业性。基于整个智能制造的发展,移动机器人的导航技术不断迭代,大致可分为:磁导航、激光反光板导航、二维码导航、SLAM 导航。磁导航磁导航在上世纪中后期逐渐成熟,磁导航的原理是在机器人行驶路径上埋置金属线,给金属线加载导航频率,通过机器人上的电磁感应线圈来感应磁场的强弱,进行识别和跟踪。虽然简单稳定且成本不高,但是基于固定的路径引导方式造成机器人的灵活性较差,且不易二次改造。激光反光板导航激发反光板导航得益于激光雷达的快速发展,上世纪末开始

移动机器人在工厂能够实现高效作业的关键之一就是导航技术的专业性。

基于整个智能制造的发展,移动机器人的导航技术不断迭代,大致可分为:磁导航、激光反光板导航、二维码导航、SLAM 导航。

磁导航

磁导航在上世纪中后期逐渐成熟,磁导航的原理是在机器人行驶路径上埋置金属线,给金属线加载导航频率,通过机器人上的电磁感应线圈来感应磁场的强弱,进行识别和跟踪。

虽然简单稳定且成本不高,但是基于固定的路径引导方式造成机器人的灵活性较差,且不易二次改造。

激光反光板导航

激发反光板导航得益于激光雷达的快速发展,上世纪末开始在国内广泛应用。其原理是在环境中布置由反光材料制成的反光板,通过机器人的雷达扫描,依据三角定位原理估计机器人位姿。该导航需要全局布置反光板,增加了实施成本和改造难度,导航灵活度也较差。

二维码导航

二维码导航属于视觉识别,要比磁导航定位更加精确。实现原理是在地面铺设二维码阵列,通过机器人下方的相机扫描二维码实现机器人的定位。

二维码导航在铺设、改变路径上也较容易,对声光无干扰,便于控制。但是对于较大的工厂,在地面上张贴很多二维码,不仅会增加导航的复杂性,而且地面上的二维码易磨损,需要经常维护,如果人为干涉或机器人经过,容易造成二维码损坏,那么就需要频繁更换二维码才能实现精确导航。

SLAM 导航

SLAM 导航分为激光 SLAM 和视觉 SLAM 两种。

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),也称为 CML(Concurrent

Mapping and Localization), 即时定位与地图构建或并发建图与定位。

视觉 SLAM 导航(Visual SLAM 导航)的原理是通过机器人在移动过程中摄像头拍摄地面纹理进行自动建图,再将这些地面纹理信息与自建地图中的纹理图像进行配比,以此估计机器人当前位姿,实现移动机器人的定位导航。目前仍处于前期研发、未大规模落地阶段。

视觉 SLAM 导航没有传感器探测距离限制,路径规划灵活,定位精度高,室内外通用,成本低,综合性价比高。但是对于光线的依赖程度较高,所以在光线不足或者一些无纹理区域需要借助辅助传感器,并且采集纹理库工作量非常大。不可与二维码导航融合使用,需要保持地面的清洁来确保高精度,所以不可张贴其他东西。

激光 SLAM 导航是目前最先进最成熟的导航方式,已经成为移动机器人的重要发展趋势,也是仙工智能移动机器人主要应用的导航方式。

激光 SLAM 导航的原理是通过激光雷达扫描环境的轮廓从而构建环境的点云地图,再依据已构建好的点云地图与激光扫描到的实时点云做匹配进行定位导航。

相较于上述多种导航方式,激光 SLAM 导航直接使用激光快速建图,完成地图绘制,无需人力输出且无需对场地进行改造,主要应用于室内环境,实施更方便,精确度更高,适用性更强。

虽然激光 SLAM 导航的价格相比而言略为昂贵,但是考虑到后期的其他维护成本,长期综合成本会更低。

基于仙工智能 SRC 系列核心控制器打造的移动机器人及 AMB 系列底盘,采用的都是自主研发的激光 SLAM 导航技术,可以实现自主绘制地图、自主导航。机器人在任何一个陌生的场景,只需走一遍,就能自主绘制相应地图,无需磁条、磁钉、反光板、二维码等辅助定位设施,实现无轨化自主导航,自动规划路径,自主行驶,安全可靠高效。

目前市面上常规的激光 SLAM 导航移动机器人尚无法实现高定位精度,仙工智能通过优化算法可使其达到重复精度 ±5mm,对接精度 ±2mm。无论全厂多少机器人,都可以实现超高重复精度、超高一致性,真正打造出高精度、全自主移动机器人。

携手集成商,仙工智能产品组合深入多个行业,成熟应用于各行业工厂智能物流环节。下方以青岛一汽物流代表的汽车零部件制造工厂为例,展示了仙工智能基于激光 SLAM 无轨化自主导航打造的智能物流方案:

不仅是激光 SLAM 导航,仙工智能移动机器人还支持激光反光板导航、二维码导航,三种模式可以自由切换,在保证更加高效高精度的导航前提下,提升机器人应对各种非标场景的适应性。

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