機器人避障技術解讀與解決方案

隨着機器人在工廠、倉庫、酒店、商場、餐廳等環境中的使用，人們對機器人的移動能力越爲重視，以至於避障成爲一個極爲關鍵且必要的功能。人們希望機器人能根據採集的障礙物的狀態信息，在行走過程中通過傳感器感知到妨礙其通行的靜態或動態物體，然後按照一定的方法進行有效避障，最終到達目標點。

實現避障與導航的必要條件是環境感知，在未知或者是部分未知的環境下避障需要通過傳感器獲取周圍環境信息，包括障礙物的尺寸、形狀和位置等信息，因此傳感器技術在移動機器人避障中起着十分重要的作用。

機器人避障需使用的傳感器有激光雷達、深度相機、超聲波傳感器、物理碰撞、跌落檢測等。

目前市面上常見的機器人避障基本都採用到激光雷達，但如果僅使用激光雷達作爲唯一的一種避障傳感器，是無法在一些複雜場所勝任避障工作的，必須要爲機器人配備其它的傳感器作爲補充，比如：超聲波傳感器，它的成本非常低，實施簡單，可識別透明物體，缺點是檢測距離近，三維輪廓識別精度不好，所以對桌腿等複雜輪廓的物體識別不好，但是它可以識別玻璃、鏡面等物體。

但機器人是不是安裝的傳感器越多，越能有效規避障礙物呢？

答案顯示不是的，在實際應用中，傳感器並非越多越好，不合理的傳感器組合不但增加使用的成本，還有可能導致傳感器之間互相干擾的情況發生，另外，每種傳感器的誤差和噪音模型存在區別，比如超聲波傳感器的測距精度和檢出障礙物的方位精度遠低於激光雷達。

如何在不同傳感器之間進行融合，提取出更加符合現實情況的檢測數據，以下制約因素是不得不考慮的：

1.產品形態

機器人產品本身的造型、運動特性也會制約傳感器選擇。比如一些仿人的教育機器人，本身形態就比較小巧可愛，如果將一個體積佔比較大的雷達放置其中，顯然影響整體美觀。

2.與使用環境的適用性

每種傳感器均有其特定工作指標，如激光雷達而言，最大測量半徑是衡量其性能的關鍵指標之一。如果將一個探測半徑最大是10米的激光雷達應用在工作於非常空曠的廠房的機器人中或許就是不合適的。同樣，如果機器人要求在黑暗環境中工作，配備了只能接受可見光的視覺成像傳感器也是不合適的。

3.成本

當選用的傳感器可以很好的滿足上述指標後，成本就是決定其是否能最終選用的衡量因素。實際上這也是目前制約導航定位技術普及的核心因素。歷史上，由於激光雷達傳統上高昂的成本，導致無法最終在實際產品中使用。因此，近些年低成本激光雷達產品的研發成爲了行業內的一大趨勢。另一方面，僅依靠視覺傳感器的導航方案也是目前學術界的一大研究熱點，其背後能有效的降低傳感器成本也是推動因素之一。

隨着計算機技術、傳感器技術、人工智能的發展、移動機器的避障及自主導航技術已經取得了豐碩的研究成果，應用領域在不斷地擴大，應用複雜程度也越來越高。移動機器人的自主尋路要求已經從之前簡單的功能實現提升到可靠性、通用性、高效率上來，因此對其相關技術提出了更高的要求。然而至今沒有任何一種方法能夠在任意環境使機器人進行有效地避障，如何克服相關算法的侷限性是今後工作的研究方向之一。

機器人避障解決方案

避障是指機器人在行走過程中，通過傳感器感知到其路線規劃上存在的動態或靜態障礙物，按照一定的算法實時更新路徑，避開障礙物，最終到達目的地。

迅速熟知周圍環境，瞭解自身定位信息是機器人開展工作的第一步，而目前思嵐科技激光雷達傳感器能幫助機器人實時獲取所在環境的高精度輪廓信息，實現機器人的自主定位、建圖及避障等功能。

當然，僅靠激光雷達傳感器是無法達到我們理想中的效果，爲此，思嵐科技推出了充當機器人“小腦”的自主定位導航模塊SLAMWARE，一個控制機器人運動的核心中樞。

對機器人來說，小腦可以繪製環境地圖來指導自身行動，而如何在環境中找到一條從起點到終點，同時避開障礙物的最優路徑顯得更爲困難。

思嵐科技模塊化自主定位導航SLAMWARE內置基於激光雷達的同步定位與建圖 (SLAM) 及配套的路徑規劃功能。同時，它也是思嵐科技推出的服務機器人自主行走的全套解決方案之一。

相較於開源ROS機器人操作系統，SLAMWARE內置的SLAM算法構建出的地圖更加精確，即使受到外界干擾也可以保持較高的定位精度。在實際應用時，除了利用SLAM構建環境地圖與實時定位外，我們還希望機器人在未知環境中自動避開障礙物，實現自主移動。SLAMWARE採用D＊算法（即動態啓發式路徑搜索算法），可以讓機器人不需要預先錄入地圖，就可以在陌生環境中行動自如，躲避動態障礙物。