移動機器人有哪些關鍵技術？

移動機器人有哪些關鍵技術？

在機器人領域所要研究的問題非常多，會涉及到計算機、傳感器、人機交互、仿生學等多個學科，其中環境感知(zhī)、自主定位是(shì)機器人技術的重點問題，以下将針對這幾點進行詳細探讨。

▋環境感知(zhī)

目前，在機器人室内環境中，以激光雷達爲主，并借助其他傳感器的移動機器人自主環境感知(zhī)技術已相(xiàng)對成熟，而在室外應用中，由于環境的多變性及光照變化等影響，環境感知(zhī)的任務相(xiàng)對複雜(zá)的多，對實時性要求更高，使得多傳感器融合成爲機器人環境感知(zhī)面臨的重大技術任務。

利用單一傳感器進行環境感知(zhī)大多都有其難以克服的弱點，但(dàn)将多傳感器有效融合，通過對不同傳感器的信息冗餘、互補，幾乎能使機器人覆蓋所有的空間檢測，全方位提升機器人的感知(zhī)能力，因此利用激光雷達傳感器，結合超聲波、深度攝像頭、防跌落等傳感器獲取距離(lí)信息，來實現(xiàn)機器人對周圍環境的感知(zhī)成爲各國學者研究的熱點。

使用多傳感器構成環境感知(zhī)技術可帶來多源信息的同步、匹配和通信等問題，需要研究解決多傳感器跨模态跨尺度信息配準和融合的方法及技術。但(dàn)在實際應用中，并不是(shì)所使用的傳感器種類越多越好。針對不同環境中機器人的具體應用，需要考慮各傳感器數據的有效性、計算的實時性。

▋自主定位

移動機器人要實現(xiàn)自主行走，定位也是(shì)其需要掌握的核心技術之一，目前GPS在全局定位上已能提供較高精度，但(dàn)GPS具有一定的局限性，在室内環境下會出現(xiàn)GPS信号弱等情況，容易導緻位置的丢失。

近年來，SLAM技術發展迅速，提高了移動機器人的定位及地圖創建能力，SLAM 是(shì)同步定位與地圖構建 (Simultaneous Localization and Mapping) 的縮寫，最早是(shì)由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 在1988年提出的。

SLAM與其說是(shì)一個算法不如說它是(shì)一個概念更爲貼切，它被定義爲解決“機器人從未知(zhī)環境的未知(zhī)地點出發，在運動過程中通過重複觀測到的地圖特征（比如，牆角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根據自身位置增量式的構建地圖，從而達到同時定位和地圖構建的目”的問題方法的統稱。

▊路徑規劃

路徑規劃技術也是(shì)機器人研究領域的一個重要分支。最優路徑規劃就是(shì)依據某個或某些優化準則（如工作代價最小、行走路線(xiàn)最短、行走時間最短等），在機器人工作空間中找到一條從起始狀态到目标狀态、可以避開障礙物的最優路徑。

根據對環境信息的掌握程度不同，機器人路徑規劃可分爲全局路徑規劃和局部路徑規劃。

全局路徑規劃是(shì)在已知(zhī)的環境中，給機器人規劃一條路徑，路徑規劃的精度取決于環境獲取的準确度，全局路徑規劃可以找到最優解，但(dàn)是(shì)需要預先知(zhī)道環境的準确信息，當環境發生變化，如出現(xiàn)未知(zhī)障礙物時，該方法就無能爲力了。它是(shì)一種事前規劃，因此對機器人系統的實時計算能力要求不高，雖然規劃結果是(shì)全局的、較優的，但(dàn)是(shì)對環境模型的錯誤及噪聲魯棒性差。

而局部路徑規劃則環境信息完全未知(zhī)或有部分可知(zhī)，側重于考慮機器人當前的局部環境信息，讓機器人具有良好的避障能力，通過傳感器對機器人的工作環境進行探測，以獲取障礙物的位置和幾何性質等信息，這種規劃需要搜集環境數據，并且對該環境模型的動态更新能夠随時進行校正，局部規劃方法将對環境的建模與搜索融爲一體，要求機器人系統具有高速的信息處理能力和計算能力，對環境誤差和噪聲有較高的魯棒性，能對規劃結果進行實時反饋和校正，但(dàn)是(shì)由于缺乏全局環境信息，所以規劃結果有可能不是(shì)最優的，甚至可能找不到正确路徑或完整路徑。

全局路徑規劃和局部路徑規劃并沒有本質上的區别，很多适用于全局路徑規劃的方法經過改進也可以用于局部路徑規劃，而适用于局部路徑規劃的方法同樣經過改進後也可适用于全局路徑規劃。兩者協同工作，機器人可更好的規劃從起始點到終點的行走路徑。

總之，近年來各國政府都非常重視機器人技術的發展，并投入了大量的資源激發機器人企業不斷創新、開拓進取，相(xiàng)信未來，機器人也将成爲人們日常生活中的重要一員(yuán)，引領人們走向更便捷的時代！