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SLAM与路径规划的关系

机器人想要实现自主移动,始终离不开定位、建图与导航问题,而SLAM与路径规划就是其中的关键。SLAM可让机器人在未知环境中实时了解自身位置,同步绘制环境地图,在机器人定位与路径规划中扮演了重要角色,可以说,SLAM是机器人实现路径规划的前提。

SLAM实现机器人的定位与地图构建问题

SLAM一词最早出现在机器人领域意为同步定位与建图,包含了定位与建图两大部分,其中又以定位更为核心,建图实际上是在定位的基础上进行的,将获取的数据进行融合的过程。

通常SLAM包含了特征提取,数据关联,状态估计以及状态更新等多个部分,不仅可以应用于2D运动领域,同时还可应用于3D运动领域。针对室内环境中运行的机器人来说,当机器人想到达某地时,首先需要利用传感器(如激光雷达)来感知周围环境,比如在机器人的前方出现一个障碍物,机器人想绕开这个障碍物,就得知道障碍物的大小及离自身的位置,该问题便可通过SLAM来解决。

路径规划可使机器人实现最优行走路径

那机器人在解决障碍物感知问题后,又该如何实现自主行走呢?一般来说会出现以下两种情况:一种是离障碍物很远走过去,还有一种是离障碍物的安全距离绕过去,在这时就需要涉及到路径规划了,路径规划可以使机器人实现最优路径行走,避免绕路问题。就像下图中,a的路径明显优于b的行走路径。

SLAM与路径规划的关系

当然,根据对环境信息的掌握程度不同,路径规划又可分为全局路径规划及局部路径规划,其中又以局部路径规划更为关键。

全局路径规划是在已知的环境中,为机器人规划一条路径,路径规划的精度取决于环境获取的准确度,全局路径规划可以找到最优解,但是需要预先知道环境的准确信息,当环境发生变化,如出现未知障碍物时,该方法就无能为力了。它是一种事前规划,因此对机器人系统的实时计算能力要求不高,虽然规划结果是全局的、较优的,但是对环境模型的错误及噪声鲁棒性差。

而局部路径规划则环境信息是完全未知或有部分已知的,侧重于考虑机器人当前的局部环境信息,让机器人具有良好的避障能力,通过传感器对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置和几何性质等信息,这种规划需要搜集环境数据,并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正,局部规划方法将对环境的建模与搜索融为一体,要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力,对环境误差和噪声有较高的鲁棒性,能对规划结果进行实时反馈和校正,但是由于缺乏全局环境信息,所以规划结果有可能不是最优的,甚至可能找不到正确路径或完整路径。

全局路径规划与局部路径规划本质上并没有太大区别,很多适用于全局路径规划的方法经过改进也可以用于局部路径规划,而适用于局部路径规划的方法同样经过改进后也可适用于全局路径规划。两者协同工作,机器人可更好的规划从起始点到目标点的行走路径。

SLAM推动了定位及路径规划等技术的发展

SLAM技术的出现推动了定位及路径规划等技术的发展,进而对机器人、无人驾驶等热门领域的自主移动产生重大影响。

假设机器人没有应用到SLAM技术,无法定位自身的位置信息,在实现自主移动中将会出现什么问题呢?结果可以想象。没有SLAM的移动机器人,就好比智能手机离开了WIFI或移动网络,SLAM对于机器人自主行走的重要性不言而喻。

随着移动机器人的不断发展,行业对SLAM技术出现了井喷式需求,另一方面,随着传感器技术的不断发展,计算资源的丰富以及算法的进步,SLAM技术本身也进入了一个从算法到产品过渡的阶段。

目前,行业中基于SLAM技术已相继出现了一些产品,思岚科技的SLAMWARE模块化自主定位导航模块就是其中之一,它集成了基于激光雷达的同步定位与建图(SLAM)及配套的路径规划功能。

SLAM与路径规划关系

相较于开源ROS机器人操作系统,SLAMWARE内置的SLAM算法构建出的地图更加精确,即使受到外界干扰也可以保持较高的定位精度。同时,SLAMWARE采用D*算法(即动态启发式路径搜索算法),机器人不预先录入地图,便可在陌生环境中行动自如,躲避动态障碍物。

受制于激光的特性,在遇到玻璃、纯黑物体或其他平面物体时,激光雷达无法进行识别,为了让机器人能够“看见”这些原本看不见的东西,SLAMWARE还支持超声波传感器,防跌落传感器、碰撞传感器和深度摄像头的数据,利用多种传感器信息融合,实现更加智能、实用的自主运动。同时,SLAMWARE可以实现基于激光特征识别的回充对接技术,也就是说,机器人在移动后,可以认得自己的家,不会迷路。

为了帮助机器人适应多种应用环境,思岚科技目前已对SLAM技术进行了全面升级,其全新的SLAM 3.0系统,可使机器人在复杂的大场景下也能轻松完成定位导航任务,相比传统SLAM,思岚科技升级版的SLAM 3.0采用了图优化的方式进行构图,能实现百万平米级别的构图能力,同时还拥有了主动式回环闭合纠正能力,能很好的消除因长时间运行导致的里程累积误差,成为目前业内最受欢迎的定位导航方式。

关键字:SLAM,路径规划,SLAM与路径规划

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