在機器(qi)人領(ling)域所要研究(jiu)的(de)(de)問題(ti)非常多，會涉及(ji)到(dao)計(ji)算機、傳感(gan)器(qi)、人機交(jiao)互、防生學等多個學科，其中環境感(gan)知、自(zi)主定位(wei)和運動控(kong)制是(shi)機器(qi)人技術的(de)(de)三(san)大(da)重點(dian)(dian)問題(ti)，以下(xia)將針對(dui)這三(san)點(dian)(dian)進行(xing)詳細探討(tao)。

環境感知

目前，在機器人室內環境中，以激光雷達為主，并借助其他傳感器的移動機器人自主環境感知技術已相對成熟，而在室外應用中，由于環境的多變性及光照變化等影響，環境感知的任務相對復雜的多，對實時性要求更高，使得多傳感器融合成為機器人環境感知面臨的重大技術任務。

利用單一傳感器進行環境感知大多都有其難以克服的弱點，但將多傳感器有效融合，通過對不同傳感器的信息冗余、互補，幾乎能使機器人覆蓋所有的空間檢測，提升機器人的感知能力，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信息，來實現機器人對周圍環境的感知成為各國學者研究的熱點。

使(shi)(shi)用(yong)多傳感(gan)器構成環(huan)境(jing)感(gan)知技術(shu)(shu)可(ke)帶來多源信(xin)息(xi)的(de)同(tong)步、匹配和通信(xin)等問(wen)題，需要研究解決多傳感(gan)器跨(kua)模態跨(kua)尺度信(xin)息(xi)配準(zhun)和融(rong)合的(de)方(fang)法及技術(shu)(shu)。但(dan)在(zai)實際應(ying)(ying)用(yong)中(zhong)，并不是所使(shi)(shi)用(yong)的(de)傳感(gan)器種類(lei)越多越好。針對不同(tong)環(huan)境(jing)中(zhong)機器人的(de)具體應(ying)(ying)用(yong)，需要考慮各傳感(gan)器數據的(de)有(you)效性(xing)、計算的(de)實時性(xing)。

自主定位

移動機器人要實現自主行走，定位也是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GPS具有一定的局限性，在室內環境下會出現GPS信號弱等情況，容易導致位置的丟失。

近年來，計算機視覺技術的發展迅速，提高了移動機器人的定位及地圖創建能力，基于環境自然特征建圖和定位，無需軌道和地標可自主定位和規劃路徑。相比于激光雷達SLAM技術，具有更好的環境適應性和穩定性。視覺導航移動機器人可以支持多種貨物移載方式的搬運機器人系列產品。  

路徑規劃

路(lu)徑規(gui)(gui)劃(hua)技術也是機器人研究領(ling)域的(de)一(yi)個重(zhong)要(yao)分支。合(he)適路(lu)徑規(gui)(gui)劃(hua)就(jiu)是依(yi)據某個或(huo)某些優化準則（如工作代(dai)價小、行(xing)走路(lu)線短(duan)、行(xing)走時間短(duan)等），在(zai)機器人工作空間中找到一(yi)條從(cong)起始狀態到目標狀態、可以避(bi)開障礙物的(de)合(he)適路(lu)徑。
 

根據對環境(jing)信息的掌握程度(du)不同，機器(qi)人路(lu)(lu)徑規劃可分為全局(ju)路(lu)(lu)徑規劃和局(ju)部路(lu)(lu)徑規劃。

全局路徑規劃是在已知的環境中，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確度，全局路徑規劃可以找到合適解，但是需要預先知道環境的準確信息，當環境發生變化，如出現未知障礙物時，該方法就無能為力了。它是一種事前規劃，因此對機器人系統的實時計算能力要求不高，雖然規劃結果是全局的、較優的，但是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*未知或有部分可知，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態更新能夠隨時進行校正，局部規劃方法將對環境的建模與搜索融為一體，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，但是由于缺乏全局環境信息，所以規劃結果有可能不是合適的，甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。

全局路徑規劃和局部路徑規劃并沒有本質上的區別，很多適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，而適用于局部路徑規劃的方法同樣經過改進后也可適用于全局路徑規劃。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。

全局路徑規劃是在已知的環境中，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確度，全局路徑規劃可以找到合適解，但是需要預先知道環境的準確信息，當環境發生變化，如出現未知障礙物時，該方法就無能為力了。它是一種事前規劃，因此對機器人系統的實時計算能力要求不高，雖然規劃結果是全局的、較優的，但是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*未知或有部分可知，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態更新能夠隨時進行校正，局部規劃方法將對環境的建模與搜索融為一體，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，但是由于缺乏全局環境信息，所以規劃結果有可能不是合適的，甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。

全局路徑規劃和局部路徑規劃并沒有本質上的區別，很多適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，而適用于局部路徑規劃的方法同樣經過改進后也可適用于全局路徑規劃。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。

感知、定位、路徑規劃技術現狀如何？

為解決機器人自主行走難題，國內針對環境感知、自主定位及路徑規劃等技術進行研究的企業不在少數，國內思嵐科技作為機器人定位導航技術，在實現機器人自主行走中已有較為成熟的產品，例如可幫助企業降低研發成本的Apollo，Apollo機器人底盤搭載了激光測距傳感器、超聲波傳感器、防跌落等傳感器。并在底盤之上配置深度攝像頭傳感器。同時配合自主研發的SLAMWARE自主導航定位系統，讓機器人實現自主建圖定位及導航功能。

當(dang)Apollo處于未知環(huan)(huan)境中，無需(xu)對環(huan)(huan)境進行修(xiu)改(gai)，利用SharpEdgeTM精細化構(gou)圖技術，構(gou)建高(gao)精度、厘米級(ji)別地圖，具(ju)備超(chao)高(gao)分辨率，*累加。同時利用D*動態即時路(lu)徑(jing)規劃算法(fa)尋找路(lu)徑(jing)并移動到地點，無需(xu)二次優化修(xiu)飾，可直接(jie)滿足(zu)人們(men)的使用預期。

除此(ci)之外，基(ji)于純軟件方式，無需(xu)額外進(jin)行(xing)輔(fu)助鋪設，可對Apollo進(jin)行(xing)預定路線設置，或(huo)通過設置虛(xu)擬墻及虛(xu)擬軌(gui)道阻止Apollo進(jin)入(ru)某(mou)個工作(zuo)禁地。


在工作過程(cheng)中當(dang)Apollo出現電量(liang)過低的情況(kuang)時，可(ke)支(zhi)持可(ke)外部調度的預約式充(chong)電自主導航定(ding)位，自動(dong)返(fan)回充(chong)電塢充(chong)電。

另外(wai)，Apollo的(de)擴展(zhan)接(jie)口還集成了網(wang)口，供(gong)電接(jie)口和各種控制(zhi)(zhi)接(jie)口，以便用戶快速進行(xing)開發擴展(zhan)。Apollo可(ke)通(tong)過有線網(wang)絡或WIFI與外(wai)部(bu)通(tong)信(xin)，其本身自帶的(de)電池可(ke)為自身與外(wai)接(jie)的(de)擴展(zhan)模(mo)塊供(gong)電，用戶可(ke)通(tong)過各種控制(zhi)(zhi)接(jie)口對(dui)整個Apollo及其上層擴展(zhan)模(mo)塊進行(xing)控制(zhi)(zhi)。

總(zong)之，近年來各(ge)國(guo)政府(fu)都非常(chang)重視機器(qi)(qi)(qi)人技術(shu)的發展，并投入了(le)大(da)量的資源激(ji)發機器(qi)(qi)(qi)人企(qi)業(ye)不斷創新、開拓進取，相信未(wei)來，機器(qi)(qi)(qi)人也(ye)將(jiang)成為人們(men)日常(chang)生活中的重要(yao)一(yi)員，人們(men)走向更便捷的時代！

部分文字(zi)來源(yuan) SLAMTEC