详情

自主移动机器应用广泛其四大基础技术是什么

来源：OFweek机器人网2021/6/21 16:58:01136

导读

移动机器人的技术应用十分广泛，天上飞的，水里游的，地上跑的，都可以应用移动机器人领域的技术。

　　移动机器人的技术应用十分广泛，天上飞的，水里游的，地上跑的，都可以应用移动机器人领域的技术。如工业机器人里的搬运机器人；商用机器人分类里的无人车、无人机、送餐机器人、导览机器人；又或是消费类机器人中普及率很高的扫地机器人。

　　移动机器人的核心技术紧紧围绕着“感知”、“决策”、“执行”这三方面。

　　关键技术一：

　　定位与建图(slam)：SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，意为“同时定位与建图”。它是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程。目前，SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解。

　　随着传感器种类和安装方式的不同，SLAM的实现方式和难度会有很大差异。按传感器来分，SLAM主要分为激光、视觉两大类。其中，激光SLAM研究较早，理论和工程均比较成熟。视觉方案目前有少数厂商在实际产品中应用。

　　SLAM研究自1988年提出以来，已经过了近三十年。早期SLAM研究侧重于使用滤波器理论，最小化运动体位姿和地图的路标点的噪声。21世纪之后，学者们开始借鉴SfM(Structure from Motion)中的方式，以优化理论为基础求解SLAM问题。这种方式取得了一定的成就，并且在视觉SLAM领域中取得了主导地位。

　　激光传感器：激光传感器可以直接获得相对于环境的直接距离信息，从而实现直接相对定位，对于激光传感器的绝对定位及轨迹优化可以在相对定位的基础上进行。

　　视觉传感器：视觉传感器很难直接获得相对于环境的直接距离信息，而必须通过两帧或多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累积位姿变化计算当前位置。这种方法更类似于直接用里程计进行定位，即视觉里程计。里程计的测量积分后才相当于激光传感器直接获得的定位信息，这就是图优化SLAM框架中的前端。而后端对定位和位姿轨迹的优化本质上与激光传感器的优化相同，都基于最优估计的理论框架进行。

　　关键技术二：规划。

　　规划包括路径规划和运动规划。规划相关的技术发展较为成熟。

　　移动机器人常用的路径规划算法有A*、D*等；常用的运动规划有PID、VFF、DWA、PTG等。

　　关键技术三：控制。

　　关键技术四：结构设计、硬件设计。

　　原标题：自主移动机器人四大基础技术

上一篇：工业机器人的组成部分及发展趋势分析

下一篇：特种机器人有哪些？特种机器人的分类方式和应用

版权与免责声明：凡本网注明“来源：兴旺宝”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-兴旺宝合法拥有版权或有权使用的作品，未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：兴旺宝”。违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。本网转载并注明自其它来源（非兴旺宝）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。其他媒体、网站或个人从本网转载时，必须保留本网注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如涉及作品内容、版权等问题，请在作品发表之日起一周内与本网联系，否则视为放弃相关权利。

展开全部

热门评论