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智能機(jī)器人的三大關(guān)鍵技術(shù)詳解 

市場研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)顯示,2015年中國工業(yè)機(jī)器人市場價(jià)值達(dá)13億美元,并將保持20%的年復(fù)合成長(CAGR),到2020年達(dá)到33億美元。

2015年,中國的工業(yè)機(jī)器人銷售收入占13%,到2020年將達(dá)到25%。美的花重金收購庫卡,大概也是看中工業(yè)機(jī)器人良好的發(fā)展勢頭。

工業(yè)機(jī)器人屬于智能機(jī)器人的一種,智能機(jī)器人發(fā)展迅速,下面跟隨小編一起,了解一下智能機(jī)器人中用到的三大關(guān)鍵技術(shù)吧。

 

一、多傳感器信息融合

多傳感器信息融合技術(shù)是近年來十分熱門的研究課題,它與控制理論、信號處理、人工智能、概率和統(tǒng)計(jì)相結(jié)合,為機(jī)器人在各種復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、不確定和未知的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)提供了一種技術(shù)解決途徑。

數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵問題是模型設(shè)計(jì)和融合算法,數(shù)據(jù)融合模型主要包括功能模型、結(jié)構(gòu)模型和數(shù)學(xué)模型。

功能模型從融合過程出發(fā),描述數(shù)據(jù)融合包括哪些主要功能和數(shù)據(jù)庫,以及進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)系統(tǒng)各組成部分之間的相互作用過程;

結(jié)構(gòu)模型從數(shù)據(jù)融合的組成出發(fā),說明數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的軟、硬件組成,相關(guān)數(shù)據(jù)流、系統(tǒng)與外部環(huán)境的人機(jī)界面;

數(shù)學(xué)模型是數(shù)據(jù)融合的算法和綜合邏輯,算法主要包括分布檢測、空間融合、屬性融合、態(tài)勢評估和威脅估計(jì)算法等,下面從3個(gè)方面分別進(jìn)行介紹。

1.信息融合的功能模型

目前已有很多學(xué)者從不同角度提出了信息融合系統(tǒng)的一般功能模型,zui有性的是DFS(美國三軍政府組織-實(shí)驗(yàn)室理事聯(lián)席會(huì)(JDL)下面的C3I技術(shù)委員會(huì)(TPC3)數(shù)據(jù)融合專家組)提出的功能模型。

該模型把數(shù)據(jù)融合分為3級。第1級是單源或多源處理,主要是數(shù)字處理、跟蹤相關(guān)和關(guān)聯(lián);第2級是評估目標(biāo)估計(jì)的集合,及它們彼此和背景的關(guān)系來評估整個(gè)情況;第3級用一個(gè)系統(tǒng)的先驗(yàn)?zāi)繕?biāo)集合來檢驗(yàn)評估的情況。

2.信息融合的結(jié)構(gòu)模型

數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)模有多種不同的分類方法,其中一種分類標(biāo)準(zhǔn)是根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)在送人融合處理中心之前已經(jīng)處理的程度來進(jìn)行分類。

在這種分類標(biāo)準(zhǔn)下,融合結(jié)構(gòu)被分為傳感器級數(shù)據(jù)融合,*級數(shù)據(jù)融合及混合式融合,還可以根據(jù)數(shù)據(jù)處理過程的分辨率來對融合結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類。在這種情況下,融合結(jié)構(gòu)為像素級、特征級和決策級融合。

3.多傳感器信息融合實(shí)現(xiàn)的數(shù)學(xué)模型

信息融合的方法涉及到多方面的理論和技術(shù),如信號處理、估計(jì)理論、不確定性理論、模式識別、*化技術(shù)、模糊數(shù)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等這方面國外已經(jīng)做了大量的研究。 目前,這些方法大致分為兩類:隨機(jī)類方法和人工智能方法。

二、導(dǎo)航與定位

在機(jī)器人系統(tǒng)中,自主導(dǎo)航是一項(xiàng)核心技術(shù),是機(jī)器人研究領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。自主移動(dòng)機(jī)器人常用的導(dǎo)航定位方法有以下四種。

1、視覺導(dǎo)航定位

在視覺導(dǎo)航定位系統(tǒng)中,目前國內(nèi)外應(yīng)用較多的是基于局部視覺的在機(jī)器人中安裝車載攝像機(jī)的導(dǎo)航方式。

在這種導(dǎo)航方式中,控制設(shè)備和傳感裝置裝載在機(jī)器人車體上,圖像識別、路徑規(guī)劃等高層決策都由車載控制計(jì)算機(jī)完成。

視覺導(dǎo)航定位系統(tǒng)主要包括:攝像機(jī)(或CCD圖像傳感器)、視頻信號數(shù)字化設(shè)備、基于DSP的快速信號處理器、計(jì)算機(jī)及其外設(shè)等。

現(xiàn)在有很多機(jī)器人系統(tǒng)采用CCD圖像傳感器,其基本元件是一行硅成像元素,在一個(gè)襯底上配置光敏元件和電荷轉(zhuǎn)移器件,通過電荷的依次轉(zhuǎn)移,將多個(gè)象素的視頻信號分時(shí)、順序地取出來,如面陣CCD傳感器采集的圖像的分辨率可以從32&TImes;32到1024&TImes;1024像素等。

視覺導(dǎo)航定位系統(tǒng)的工作原理簡單說來就是對機(jī)器人周邊的環(huán)境進(jìn)行光學(xué)處理,先用攝像頭進(jìn)行圖像信息采集,將采集的信息進(jìn)行壓縮,然后將它反饋到一個(gè)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法構(gòu)成的學(xué)習(xí)子系統(tǒng),再由學(xué)習(xí)子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機(jī)器人的實(shí)際位置起來,完成機(jī)器人的自主導(dǎo)航定位功能。

2、光反射導(dǎo)航定位

典型的光反射導(dǎo)航定位方法主要是利用激光或紅外傳感器來測距。激光和紅外都是利用光反射技術(shù)來進(jìn)行導(dǎo)航定位的。 激光全局定位系統(tǒng)一般由激光器旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)、反射鏡、光電接收裝置和數(shù)據(jù)采集與傳輸裝置等部分組成。

工作時(shí),激光經(jīng)過旋轉(zhuǎn)鏡面機(jī)構(gòu)向外發(fā)射,當(dāng)掃描到由后向反射器構(gòu)成的合作路標(biāo)時(shí),反射光經(jīng)光電接收器件處理作為檢測信號,啟動(dòng)數(shù)據(jù)采集程序讀取旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)的碼盤數(shù)據(jù)(目標(biāo)的測量角度值),然后通過通訊傳遞到上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,根據(jù)已知路標(biāo)的位置和檢測到的信息,就可以計(jì)算出傳感器當(dāng)前在路標(biāo)坐標(biāo)系下的位置和方向,從而達(dá)到進(jìn)一步導(dǎo)航定位的目的。 如圖是一個(gè)LDSR激光傳感器系統(tǒng)原理框圖。激光測距具有光束窄、平行性好、散射小、測距方向分辨率高等優(yōu)點(diǎn),但同時(shí)它也受環(huán)境因素干擾比較大,因此采用激光測距時(shí)怎樣對采集的信號進(jìn)行去噪等也是一個(gè)比較大的難題。

另外激光測距也存在盲區(qū),所以光靠激光進(jìn)行導(dǎo)航定位實(shí)現(xiàn)起來比較困難,在工業(yè)應(yīng)用中,一般還是在特定范圍內(nèi)的工業(yè)現(xiàn)場檢測,如檢測管道裂縫等場合應(yīng)用較多。

紅外傳感技術(shù)經(jīng)常被用在多關(guān)節(jié)機(jī)器人避障系統(tǒng)中,用來構(gòu)成大面積機(jī)器人“敏感皮膚”,覆蓋在機(jī)器人手臂表面,可以檢測機(jī)器人手臂運(yùn)行過程中遇到的各種物體。典型的紅外傳感器工作原理如圖所示。

 

該傳感器包括一個(gè)可以發(fā)射紅外光的固態(tài)發(fā)光二極管和一個(gè)用作接收器的固態(tài)光敏二極管。

由紅外發(fā)光管發(fā)射經(jīng)過調(diào)制的信號,紅外光敏管接收目標(biāo)物反射的紅外調(diào)制信號,環(huán)境紅外光干擾的消除由信號調(diào)制和紅外濾光片保證。

設(shè)輸出信號Vo代表反射光強(qiáng)度的電壓輸出,則Vo是探頭至工件間距離的函數(shù):

Vo=f(x,p) 式中,p—工件反射系數(shù)。p與目標(biāo)物表面顏色、粗糙度有關(guān)。x—探頭至工件間距離。 當(dāng)工件為p值*的同類目標(biāo)物時(shí),x和Vo一一對應(yīng)。x可通過對各種目標(biāo)物的接近測量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值得到。

這樣通過紅外傳感器就可以測出機(jī)器人距離目標(biāo)物體的位置,進(jìn)而通過其他的信息處理方法也就可以對移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航定位。 雖然紅外傳感定位同樣具有靈敏度高、結(jié)構(gòu)簡單、成本低等優(yōu)點(diǎn),但因?yàn)樗鼈兘嵌确直媛矢?,而距離分辨率低,因此在移動(dòng)機(jī)器人中,常用作接近覺傳感器,探測臨近或突發(fā)運(yùn)動(dòng)障礙,便于機(jī)器人緊急停障。

3、GPS定位系統(tǒng)

如今,在智能機(jī)器人的導(dǎo)航定位技術(shù)應(yīng)用中,一般采用偽距差分動(dòng)態(tài)定位法,用基準(zhǔn)接收機(jī)和動(dòng)態(tài)接收機(jī)共同觀測4顆GPS衛(wèi)星,按照一定的算法即可求出某時(shí)某刻機(jī)器人的三維位置坐標(biāo)。

差分動(dòng)態(tài)定位消除了星鐘誤差,對于在距離基準(zhǔn)站1000km的用戶,可以消除星鐘誤差和對流層引起的誤差,因而可以顯著提高動(dòng)態(tài)定位精度。

但是因?yàn)樵谝苿?dòng)導(dǎo)航中,移動(dòng)GPS接收機(jī)定位精度受到衛(wèi)星信號狀況和道路環(huán)境的影響,同時(shí)還受到時(shí)鐘誤差、傳播誤差、接收機(jī)噪聲等諸多因素的影響

因此,單純利用GPS導(dǎo)航存在定位精度比較低、可靠性不高的問題,所以在機(jī)器人的導(dǎo)航應(yīng)用中通常還輔以磁羅盤、光碼盤和GPS的數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)航。

另外,GPS導(dǎo)航系統(tǒng)也不適應(yīng)用在室內(nèi)或者水下機(jī)器人的導(dǎo)航中以及對于位置精度要求較高的機(jī)器人系統(tǒng)。


4、超聲波導(dǎo)航定位

超聲波導(dǎo)航定位的工作原理也與激光和紅外類似,通常是由超聲波傳感器的發(fā)射探頭發(fā)射出超聲波,超聲波在介質(zhì)中遇到障礙物而返回到接收裝置。

通過接收自身發(fā)射的超聲波反射信號,根據(jù)超聲波發(fā)出及回波接收時(shí)間差及傳播速度,計(jì)算出傳播距離S,就能得到障礙物到機(jī)器人的距離,即有公式:S=Tv/2式中,T—超聲波發(fā)射和接收的時(shí)間差;v—超聲波在介質(zhì)中傳播的波速。

當(dāng)然,也有不少移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航定位中用到的是分開的發(fā)射和接收裝置,在環(huán)境地圖中布置多個(gè)接收裝置,而在移動(dòng)機(jī)器人上安裝發(fā)射探頭。

在移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航定位中,因?yàn)槌暡▊鞲衅髯陨淼娜毕?,如:鏡面反射、有限的波束角等,給充分獲得周邊環(huán)境信息造成了困難,因此,通常采用多傳感器組成的超聲波傳感系統(tǒng),建立相應(yīng)的環(huán)境模型,通過串行通信把傳感器采集到的信息傳遞給移動(dòng)機(jī)器人的控制系統(tǒng),控制系統(tǒng)再根據(jù)采集的信號和建立的數(shù)學(xué)模型采取一定的算法進(jìn)行對應(yīng)數(shù)據(jù)處理便可以得到機(jī)器人的位置環(huán)境信息。

由于超聲波傳感器具有成本低廉、采集信息速率快、距離分辨率高等優(yōu)點(diǎn),*以來被廣泛地應(yīng)用到移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航定位中。而且它采集環(huán)境信息時(shí)不需要復(fù)雜的圖像配備技術(shù),因此測距速度快、實(shí)時(shí)性好。同時(shí),超聲波傳感器也不易受到如天氣條件、環(huán)境光照及障礙物陰影、表面粗糙度等外界環(huán)境條件的影響。超聲波進(jìn)行導(dǎo)航定位已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到各種移動(dòng)機(jī)器人的感知系統(tǒng)中。

三、路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃技術(shù)是機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。*路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個(gè)或某些優(yōu)化準(zhǔn)則(如工作代價(jià)zui小、行走路線zui短、行走時(shí)間zui短等),在機(jī)器人工作空間中找到一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)、可以避開障礙物的*路徑。

移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)大概分為以下4類:模版匹配路徑規(guī)劃技術(shù)、人工勢場路徑規(guī)劃技術(shù)、地圖構(gòu)建路徑規(guī)劃技術(shù)和人工智能路徑規(guī)劃技術(shù)。

1.模版匹配路徑規(guī)劃技術(shù)

模版匹配方法是將機(jī)器人當(dāng)前狀態(tài)與過去經(jīng)歷相比較,找到zui接近的狀態(tài),修改這一狀態(tài)下的路徑,便可得到一條新的路徑,即首先利用路徑規(guī)劃所用到的或已產(chǎn)生的信息建立一個(gè)模版庫,庫中的任一模版包含每一次規(guī)劃的環(huán)境信息和路徑信息,這些模版可通過特定的索引取得;

隨后將當(dāng)前規(guī)劃任務(wù)和環(huán)境信息與模版庫中的模版進(jìn)行匹配,以尋找出一個(gè)*匹配模版;然后對該模版進(jìn)行修正,并以此作為zui后的結(jié)果,模版匹配技術(shù)在環(huán)境確定情況下,有較好的應(yīng)用效果,如Vasudevan等提出的基于案例的自治水下機(jī)器人(AUV)路徑規(guī)劃方法,Liu等提出的清潔機(jī)器人的模版匹配路徑規(guī)劃方法,為了提高模版匹配路徑規(guī)劃技術(shù)對環(huán)境變化的適應(yīng)性,部分學(xué)者提出了將模版匹配與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法,如Ram等將基于事例的在線匹配和增強(qiáng)式學(xué)習(xí)相結(jié)合,提高了模版匹配規(guī)劃方法中機(jī)器人的自適應(yīng)性能,使機(jī)器人能部分地適應(yīng)環(huán)境的變化,以及Arleo等將環(huán)境模版與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)相結(jié)合的路徑規(guī)劃方法等。

2.人工勢場路徑規(guī)劃技術(shù)

人工勢場路徑規(guī)劃技術(shù)的基本思想是將機(jī)器人在環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)視為一種機(jī)器人在虛擬的人工受力場中的運(yùn)動(dòng)。

障礙物對機(jī)器人產(chǎn)生斥力,目標(biāo)點(diǎn)對機(jī)器人產(chǎn)生引力,引力和斥力的合力作為機(jī)器人的控制力,從而控制機(jī)器人避開障礙物而到達(dá)目標(biāo)位置。 早期人工勢場路徑規(guī)劃研究是一種靜態(tài)環(huán)境的人工勢場,即將障礙物和目標(biāo)物均看成是靜態(tài)不變的,機(jī)器人僅根據(jù)靜態(tài)環(huán)境中障礙物和目標(biāo)物的具體位置規(guī)劃運(yùn)動(dòng)路徑,不考慮它們的移動(dòng)速度。

然而,現(xiàn)實(shí)世界中的環(huán)境往往是動(dòng)態(tài)的,障礙物和目標(biāo)物都可能是移動(dòng)的,為了解決動(dòng)態(tài)環(huán)境中機(jī)器人的路徑規(guī)劃問題,F(xiàn)ujimura等提出一種相對動(dòng)態(tài)的人工勢場方法,將時(shí)間看成規(guī)劃模型的一維參量,而移動(dòng)的障礙物在擴(kuò)展的模型中仍被看成是靜態(tài)的,這樣動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃仍可運(yùn)用靜態(tài)路徑規(guī)劃方法加以實(shí)現(xiàn)。

該方法存在的主要問題是假設(shè)機(jī)器人的軌跡總是已知的,但這一點(diǎn)在現(xiàn)實(shí)世界中難以實(shí)現(xiàn),對此,Ko等將障礙物的速度參量引入到斥力勢函數(shù)的構(gòu)造中,提出動(dòng)態(tài)環(huán)境中的路徑規(guī)劃策略,并給出了仿真結(jié)果,但是,該方法的兩個(gè)假設(shè)使其與實(shí)際的動(dòng)態(tài)環(huán)境存在距離:

(1)僅考慮環(huán)境中障礙物的運(yùn)動(dòng)速度,未考慮機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度;

(2)認(rèn)為障礙物與機(jī)器人之間的相對速度是固定不變的,這不是完整的動(dòng)態(tài)環(huán)境。對于動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃問題來說,與機(jī)器人避障相關(guān)的主要是機(jī)器人與障礙物之間的相對位置和相對速度,而非位置和速度,對此,Ge等將機(jī)器人與目標(biāo)物的相對位置與相對速度引入吸引勢函數(shù),將機(jī)器人與障礙物的相對位置與相對速度引入排斥勢函數(shù),提出動(dòng)態(tài)環(huán)境下的機(jī)器人路徑規(guī)劃算法,并將該算法應(yīng)用于*足球移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃中,取得了比較滿意的仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果。


DSMB1515736 0001-K

 

DSMB-GN

 

DSMB1755736 0001-KG

 

DSMB-HX

 

DSMB178

 

DSMB34057360001-CT/3

 

DSMC112IN5736-1001-CB-03, 5736 0001-HC

 

DSMD1105736045-A

 

DSMD112

 

DSMD113 

 

DSPB110 57340001-A/3

 

DSPB112 57340001-K/2

 

DSPB120 57340001-T

 

DSPC150 57310256-AF/2

 

DSPC154 57310001-BY

 

DSPC155 57310001CX5

 

DSPC157 57310001-GP

 

DSPC170 57310001-GL

 

DSPC170 H57310001-LC/2

 

DSPC171 5731001-CC

 

DSPC172 57310001-ML

 

DSPC172 257360001-NB/1

 

DSPC172H 57310001-MP/2

 

DSPC300 17650 001-1

 

DSPC312 17650 001-61

 

DSPC31227650 001-62

 

DSPC32217650 018-1

 

DSPC36557310001DF / 4

 

DSRB11052841637G- Blank Filler

 

DSRB310

 

DSRFA

 

DSRF16057310255V

 

DSRF180A57310255-AV

 

DSRF180M5731-0255-AT

 

DSRF-AL

 

DSRF182K133BSE003571R1

 

DSSA16548990001-LY

 

DSSB11048980001E

 

DSSB12048980002-A

 

DSSB1404898-0001-P

 

DSSB14548980001-AP

 

DSSB14648980001-AP/1, DSSB146*BAT2C

 

DSSB1704898 0001-AG

 

DSSR 122M48990001-LR

 

DSSR11648990001FK2

 

DSSR12048990001-LH

 

DSSR12148990001-MT

 

DSSR12248990001-NK

 

DSSS-AC

 

DSTA-121A57120001-E/2,DSTA-1214

 

DSTA00257120001-RB/1

 

DSTA12157120001-E/2

 

DSTA133I3BYN571200-E/00

 

DSTA170IN5712-1001-CD/02

 

DSTA-ET/3

 

DSTC 12157520001-KH1

 

DSTC 4565751017-L/2

 

DSTC110IN5752-1001-a/04

 

DSTC-A

 

DSTC16057520001-Z

 

DSTD-306

 

DSTD-W-AAK

 

DSTD12057160001-P/1

 

DSTD150A57160001-UH/1, IN5716-1001-DR/01

 

DSTD-E2 / 1

 

DSTDN001

 

DSTK11426390582

 

DSTK12626390582-AY

 

DSTK151V5730032-H

 

DSTK-H

 

DSTK-P

 

DSTK-AZ

 

DSTK179

 

DSTV11057350001-A

 

DSTX -E/4

 

DSTX00157360001-LU/1

 

DSTX-EB/1

 

DSTX-EF


IS220PDIOH1B
IS210BPPBH2CAA
IS200TDBSH2ABC
IS200TDBSH2AAA
IS210AEPSG1A
IS210AEBIH1ADC
IS200DVIBH1BAB
IS200DSVOH2BDB
IS210SCLSH1A
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IS210MACCH2AEG
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IS210AEAAH1BGB
IS210MACCH1AFG
IS210AEACH1ABB
IS210RERCH1RBB
IS210AEBIH1BAA
IS210AEPSG2BBA
IS210BPPBH2BMD
IS220PTURH1A
IS220PRTDH1A
IS220UCSAH1A
IS220PAICH2A
IS220PDIOH1A
IS220PDOAH1A
IS220PDIAH1A
IS220PPROH1A
IS220PAICH1A
IS200STAIH1ABB
IS230STAI2ASRTD2AH01

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