機器人底盤導航方式：激光SLAM、視覺SLAM

來源：創澤機器人時間：2022/7/21

機器人底盤是機器人自主移動的基礎，但要實現底盤的自主移動也並非易事，需要做到自主定位導航及避障等功能。

在實現機器人導航方法中，目前主要有激光SLAM和視覺SLAM之分，還有路標導航、二維碼導航等，其中激光SLAM適用範圍更廣，在理論、技術和產品落地上都更為成熟，而視覺SLAM目前仍處於研發和應用拓展及產品逐漸落地階段。

創澤機器人底盤

激光SLAM

在激光SLAM中目前主要采用2D或3D激光雷達，但應用於機器人上主要以2D激光雷達為主，2D激光雷達也叫單線激光雷達，它相當於機器人的“眼睛”，可實時采集周圍物體的環境信息，對采集到的物體信息呈現出一係列分散的、具有準確角度和距離的點雲數據，通過激光SLAM係統對不同時刻的兩片點雲數據進行匹配與比對，計算激光雷達相對運動的距離和姿態的改變，也就完成了對機器人本身的定位。

激光雷達的出現使得測量更精準，誤差模型更簡單，在室內環境中運行穩定，當然，除了室內，針對室外（即使是強光直射）環境也同樣有運行穩定的激光雷達。另外，由於點雲信息本身包含直接的幾何關係，使得機器人的路徑規劃和導航變的更為直觀。

視覺SLAM

視覺SLAM方案目前主要有兩種實現路徑，一種是基於RGBD的深度攝像機，比如Kinect，還有一種就是基於單目、雙目或者魚眼攝像頭。

基於深度攝像機的視覺SLAM，跟激光SLAM類似，也是通過收集到的點雲數據，來計算障礙物的距離。

而基於單目、魚眼相機的視覺SLAM方案，主要是利用多幀圖像來估計自身的位姿變化，再通過累計位姿變化來計算距離物體的距離，並進行定位與地圖構建。

總的來說，相比視覺SLAM，激光SLAM技術更為成熟，適用範圍也更廣闊。目前，基於激光SLAM技術的機器人已廣泛應用於各類服務機器人中。

路標導航

路標導航是指通過對移動機器人的內部傳感器輸入信息，並且能識別出的特殊環境的標誌，這種路標本身具有固定的位置，可以是數學中的幾何形狀，也可以是字母及二維碼等。根據機器人所使用路標的不同，也可分為人工路標導航和自然路標導航兩大類。

人工路標導航是事先對機器人行走路線做好標記，通常采用特殊設計的顏色或紋理結構、信息圖案等，這些圖案一般是用紙片打印製作，通過環境光照明使攝像機感光成像。從而為機器人在環境中安裝專用的導航路線，這種導航方式相對較容易實現，但容易受環境光照變化的影響，穩定性差。

而自然路標導航是機器人不對原有的路線環境進行改變，而是通過對周圍環境進行自然特征的識別來實現導航，常規做法主要是利用地圖幾何特征，抽取Voronoi圖交叉點作為顯著地點的方法。這種導航方式雖不破壞原有環境，普適性好，但計算複雜、魯棒性不強。究其原因，主要是因為自然路標的檢測和提取比較複雜，常需要保存機器人視野中的所有圖像信息，然後進行特征的提取，存儲，檢測，匹配等。考慮到一個典型的室內場景圖像中往往存在太多的特征點，或者在室內導航過程中，檢測到數據庫中存在類似的場景，再加上局部特征點維度等種種因素，往往會導致應用所需的計算複雜度過高。

慣性導航

慣性導航是一門涉及精密機械、計算機技術、微電子、光學、自動控製等多學科和領域的綜合技術。通過描述機器人的方位角和根據從某一參考點出發測定的行駛距離來確定當前位置的一種方法。這種導航方式通過與已知的地圖路線來比較，進而對移動機器人控製它的運動方向和距離，這樣便能實現機器人的自主導航。

其主要工作原理是以牛頓力學定律為基礎，通過測量載體在慣性參考係的加速度、角加速度，將它對時間進行一次積分，求得運動載體的速度、角速度，之後進行二次積分求得運動載體的位置信息，然後將其變換到導航坐標係，得到在導航坐標係中的速度、偏航角和位置信息等。

這種導航方式的優點在於其無需受氣候條件及外部信息的幹擾，但隨著時間的積累，在對其進行積分之後，就算是一個很小的常數，它的誤差也將無限增大，因此，慣性導航裏所用的傳感器對於長時間的精確定位是不合適的。

同時，機器人底盤還配備了超聲波、防跌落、深度攝像頭等多種傳感器，利用激光雷達傳感器可時刻掃描周圍環境，提供地圖數據，構建精度高的地圖，並基於該地圖數據實現自主路徑規劃及導航功能;遇到玻璃、鏡麵等高透材質障礙物時，超聲波傳感器能讓機器人底盤及時識別、避讓。

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