機器人技術-機器人避障研究現狀

機器人避障研究現狀

1.無人機避障
目前主流的無人機避障導航有三種實現方式:使用超聲波的方法、使用 TOF 的方法,以及使用視覺圖像處理的避障導航方法。前兩種爲非視覺傳感器避障,後一種爲新興的視覺傳感器避障方法。
(1)超聲波避障
超聲波能夠很簡單的測出物體距離信息,一般的測距系統大都是採用這種方法。在無人機上接入超聲波模塊,定向發射和接收超聲波,根據檢測到的情況實現避障功能。超聲波技術成熟,成本低,但是作用距離近,大概爲五米左右,並且對反射面的光整程度要求較高,在面對沒有反射能力或弱反射能力的障礙物時,安全問題不能得
到保障。
(2)TOF 避障
TOF 與超聲波類似,不過發射的不是超聲波,而是特定的波長光束,例如紅外線或者激光。通過記錄反射時間差,計算出附近障礙物的距離分佈等情況。TOF 作用距離相對超聲波更遠,最好情況下可以達到 10 米,但是成本高,抗干擾能力差,只有少數無人機使用此項技術。
(3)基於視覺圖像避障
通過搭載攝像頭的方法感知環境圖像,使用圖像處理技術對其進行分析處理,以此提供環境信息,完成障礙物檢測。在以前視覺避障有兩個難點,一是在於技術難度高,二是距離誤差隨距離變大而指數增長。不過隨着計算機技術的發展,編程的複雜度降低,而且由於避障一般只用於近距離,尚不需要遠距離避障,故而如今視覺避障
應用最廣,是研究的重點。

障礙物視覺檢測研究現狀
(1)基於目標特徵的方法
(2)基於光流法障礙物檢測
(3)基於立體視覺障礙檢測
大疆 雙目視覺搭配超聲波

2.無人車避障
無人車避障檢測傳感器有超聲波傳感器、紅外測距儀、微波雷達測距系統、激光傳感器和計算機雙目立體視覺傳感器,3D激光雷達。

單目視覺則只能獲取環境的二維圖像信息,無法獲取環境障礙物的深度信息,雙目視覺,則存在實時性差、
計算複雜等缺點。
依靠超聲波或紅外測距傳感器的移動機器人避障方法,則存在探測範圍有限,探測點數據量不夠多,影響無人車避障控制的精確度等缺陷。
而單線激光雷達掃描週期短,探測範圍廣,能提供大量環境掃描點距離信息,爲控制決策提供方便

參考文獻
低空環境下視覺輔助無人機避障系統的設計與實現
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作者:滄海飛帆 
來源:CSDN 
原文:https://blog.csdn.net/ktigerhero3/article/details/82991832 
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