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机器人避障技术还需解决哪些问题?

发布时间:2019-04-10   来源:网络整理    
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从原理上来讲,没有哪个传感器是完美的,比方说机器人面前是一块完全透明的玻璃,那么采用红外、激光雷达或视觉的方案,就可能因为这个光线直接穿过玻璃导致检测失败。

避障是指移动机器人在行走过程中,通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时,按照 一定的算法实时更新路径,绕过障碍物,最后达到目标点。

避障常用哪些传感器

不管是要进行导航规划还是避障,感知周边环境信息是第一步。就避障来说,移动机器人需要通过传感器 实时获取自身周围障碍物信息,包括尺寸、形状和位置等信息。避障使用的传感器多种多样,各有不同的原理和特点,目前常见的主要有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。下面我简单介绍一下这几种传感器的基本工作原理。

超声波

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间,通过d=vt/2测量距离,其中d是距离,v是声速,t是 飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关,在比较精确的测量中,需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。

机器人避障技术还需解决哪些问题?

上面这个图就是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包,系统检测高于某阈值的反向声波,检测到后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短,普通的有效探测距离都在几米,但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器的成本低、实现方法简单、技术成熟,是移动机器人中常用的传感器。超声波传感器也有一些缺点,首先看下面这个图。

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因为声音是锥形传播的,所以我们实际测到的距离并不是 一个点,而是某个锥形角度范围内最近物体的距离。

另外,超声波的测量周期较长,比如3米左右的物体,声波传输这么远的距离需要约20ms的时间。再者,不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的,还有多个超声传感器之间有可能会互相干扰,这都是实际应用的过程中需要考虑的。

红外

一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束,遇到物体之后,光会反向回来,检测到反射光之后,通过结构上的几何三角关系,就可以计算出物体距离D。

机器人避障技术还需解决哪些问题?

当D的距离足够近的时候,上图中L值会相当大,如果超过CCD的探测范围,这时,虽然物体很近,但是传感器反而看不到了。当物体距离D很大时,L值就会很小,测量量精度会变差。因此,常见的红外传感器 测量距离都比较近,小于超声波,同时远距离测量也有最小距离的限制。另外,对于透明的或者近似黑体的物体,红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说,红外传感器具有更高的带宽。

激光

常见的激光雷达是基于飞行时间的(ToF,time of flight),通过测量激光的飞行时间来进行测距d=ct/2,类似于前面提到的超声测距公式,其中d是距离,c是光速,t是从发射到接收的时间间隔。激光雷达包括发射器和接收器 ,发射器用激光照射目标,接收器接收反向回的光波。机械式的激光雷达包括一个带有镜子的机械机构,镜子的旋转使得光束可以覆盖 一个平面,这样我们就可以测量到一个平面上的距离信息。

对飞行时间的测量也有不同的方法,比如使用脉冲激光,然后类似前面讲的超声方案,直接测量占用的时间,但因为光速远高于声速,需要非常高精度的时间测量元件,所以非常昂贵;另一种发射调频后的连续激光波,通过测量接收到的反射波之间的差频来测量时间。

机器人避障技术还需解决哪些问题?

图一

机器人避障技术还需解决哪些问题?

图二

比较简单的方案是测量反射光的相移,传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光,并测量发射和反向信号之间的相移,如上图一。调制信号的波长为lamda=c/f,其中c是光速,f是调制频率,测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后,距离可由lamda*theta/4pi计算得到,如上图二。

激光雷达的测量距离可以达到几十米甚至上百米,角度分辨率高,通常可以达到零点几度,测距的精度也高。但测量距离的置信度会反比于接收信号幅度的平方,因此,黑体或者远距离的物体距离测量不会像光亮的、近距离的物体那么好的估计。并且,对于透明材料,比如玻璃,激光雷达就无能为力了。还有,由于结构的复杂、器件成本高,激光雷达的成本也很高。

图说天下

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