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      掃地機器人的技術升級之路 自主規劃清掃成主流

      掃地機器人的技術升級之路 自主規劃清掃成主流

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      【摘要】:
      人工智能時代正朝我們快步走來,將全面影響我們生活的方方面面,近年來,沉浸已久的掃地機器人也迎來了爆發式增長,除了消費升級與懶人時代的到來,技術升級也是促使掃地機器人市場爆發的重要因素。?  掃地機器人的技術升級之路?  在掃地機器人的技術路徑上,目前已出現三次變革:第一代隨機類、第二代慣性導航、第三代自主導航。?  第一代隨機式掃地機器人?  隨機式掃地機器人給人的感覺就是在胡亂碰撞,在清掃的過程
        人工智能時代正朝我們快步走來,將全面影響我們生活的方方面面。近年來,沉浸已久的掃地機器人也迎來了爆發式增長,除了消費升級與懶人時代的到來,技術升級也是促使掃地機器人市場爆發的重要因素。
       
        掃地機器人的技術升級之路
       
        在掃地機器人的技術路徑上,目前已出現三次變革:第一代隨機類、第二代慣性導航、第三代自主導航。
       
        第一代隨機式掃地機器人
       
        隨機式掃地機器人給人的感覺就是在胡亂碰撞,在清掃的過程中無規律可言,經常會出現反復和大面積清掃、漏掃的情況。但其實也是有一定算法在里面的,比如遇到障礙轉向多少度、卡住之后如何脫困等,算法的優劣直接決定了清掃的質量和效率的高低,雖說隨機式掃地機器人長時間運行,也能做到對地面的覆蓋,但需要付出大把的時間。
       
        第二代慣性導航式掃地機器人
       
        慣性導航式掃地機器人依靠陀螺儀、加速度計等慣性傳感器獲取位置、速度等信息。但掃地機器人所使用的陀螺儀一般精度較低,造成慣性導航過程中可能會存在誤差,而且隨著時間的推移,誤差會不斷積累,在面積較大的復雜地面環境,慣性導航的弊端會逐漸顯現出來,不能很好勝任規劃式清掃任務,是一種較為初級的定位導航技術。
       
        雖然有些采用慣性導航的掃地機器人也具備繪制地圖的能力,但它們繪制出來的地圖相對來說比較初級,甚至不能分辨出具體的家居環境。當然,相比隨機式掃地機器人,采用慣性導航的掃地機器人清掃效率相對更高。
       
        第三代自主導航式掃地機器人
       
        自主導航式掃地機器人具有室內自主規劃清掃能力,相比于傳統隨機掃地機的無規劃、亂掃亂撞而言,新型規劃式的掃地機器人基本能實現全面清掃,在智能方面有了質的飛躍,這也是掃地機器人在技術上取得的重大突破。
       
        新型掃地機器人是如何進行自主規劃清掃的?
       
        對于具有自主導航的掃地機器人來說,路徑規劃是其所需的基礎能力,也就是在完成SLAM后(即時定位與建圖),機器人在自身位置不確定條件下,在完全未知的環境中創建地圖,同時利用地圖進行自主定位和導航),要進行一個叫做目標點導航的能力。通俗的說,就是規劃一條從A點到B點的路徑出來,然后讓機器人移動過去。
       
        要實現這個過程,運動規劃要實現至少兩個層次的模塊,一個叫做全局規劃,這個和我們車載導航儀有一點像,它需要在地圖上預先規劃一條線路,也要有當前機器人的位置。這是由我們的SLAM系統提供出來的。業內一般會用叫做A*的算法來實現這個過程,它是一種啟發式的搜索算法,非常優秀。
       
        當然,僅僅規劃了路徑還是不夠的,現實中會有很多突發情況,比如正巧有個小孩子擋道了,就需要調整原先的路徑。當然,有時候這種調整并不需要重新計算一遍全局路徑,機器人可能稍微繞一個彎就可以。此時,我們就需要另一個層次的規劃模塊,叫做局部規劃,它可能并不知道機器人最終要去哪,但是對于機器人怎么繞開眼前的障礙物特別在行。
       
        這兩個層次的規劃模塊協同工作,機器人就可以很好的實現從A點到B點的行動了,不過實際工作環境下,上述配置還不夠。比如A*算法規劃的路徑是根據已知地圖,預先規劃好的,一旦機器人前往目的地的過程中遇到了新的障礙物,就只好完全停下來,等待障礙物離開或者重新規劃路徑了。如果掃地機器人買回家,必須先把屋子都走一遍以后才肯掃地,那用戶體驗就會很差。
       
        為此,也會有針對這類算法的改進,比如思嵐科技研發的模塊化自主定位導航模塊SLAMWARE就采用改良的D*算法進行路徑規劃,這也是美國火星探測器采用的核心尋路算法。是一種動態啟發式路徑搜索算法,它讓機器人在陌生環境中行動自如,在瞬息萬變的環境中游刃有余。
       
        D*算法的最大優點是不需要預先探明地圖,機器人可以和人一樣,即使在未知環境中,也可以展開行動,隨著機器人不斷探索,路徑也會時刻調整。
       
        以上是目前大部分移動機器人都需要的路徑規劃算法,而掃地機器人作為最早出現在消費市場的服務機器人之一,它需要的路徑規劃算法更為復雜。
       
        一般來說,掃地機需要這么幾個規劃能力:貼邊打掃、折返的工字形清掃以及沒電時候自主充電。單單依靠前面介紹的D*這類算法,無法滿足這些基礎需要。掃地機器人還需要有額外的規劃算法,比如針對折返的工字形清掃,有很多問題要處理。
       
        掃地機器人如何最有效進行清掃而不重復清掃?如何讓掃地機和人一樣,理解房間、門、走廊這種概念?
       
        針對這些問題,學術界長久以來有一個專門的研究課題,叫做空間覆(spacecoverage),同時也提出了非常多的算法和理論。其中,比較有名的是Morse Decompositions,掃地機通過它實現對空間進行劃分,隨后進行清掃。
       
        掃地機器人的技術升級之路 自主規劃清掃成主流
       
        20世紀70年代,卡內基梅隴大學(CMU)完全依靠超聲波做到了現在我們掃地機的行為,當然造價也十分昂貴。
       
        前面介紹的從A點到B點移動路徑規劃也是實現這類更高級路徑規劃的基礎。實際上,要從SLAM實現到掃地機器人所需要的這些功能,還是有非常多的工作要做的。針對掃地機器人,思嵐科技將其特有的路徑規劃功能預先內置在SLAMWARE中,方便廠家進行整合,不需要進行二次開發。
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