引言
自主式移动机器人是一种具有高度自规划、自 组织、自适应能力, 适合于在复杂的非结构化环境中 工作的机器人。自主式移动机器人的目标是在没有 人的干预、无需对环境做任何规定和改变的条件下, 有目的地移动和完成相应任务。在自主式移动机器 人相关技术的研究中, 导航技术是其研究核心, 也是 移动机器人实现智能化及完全自主的关键技术。 移动机器人有多种导航方式, 这些导航方式各 有其特点, 适合不同的应用环境。移动机器人的研究 是多种学科的集成和应用。随着移动机器人的应用 领域日益广泛, 对移动机器人导航研究不断提出新 的课题, 这将使移动机器人的导航研究不断深入和 发展, 移动机器人也将拥有更加广泛的应用前景。
1 移动机器人的导航方式
移动机器人常见的导航方式有磁导航、惯性导 航、激光导航、视觉导航等。
地下埋线的导航方式是20 世纪50 年代美国开 发的, 到20 世纪70 年代这种导航方式迅速发展并 应用于柔性生产。目前, 国内制造行业使用的移动机 器人大多还是基于这种导航方式。该导航方式的技 术已十分成熟, 但其成本高, 改造和维护困难。
就国内研究现状来看, 以上几种导航方式均在 研究之中, 而磁导航方式的技术已相当成熟。中国科 学院沈阳自动化研究所已生产出基于磁导航的多代 机器人产品。其他导航方式的机器人也在研究之中, 如: 清华大学已研制的三代THMR 移动机器人, 上 海大学的“导购机器人”、哈尔滨工业大学研制的“导 游机器人”和正在开发的各种服务机器人。
诸多研究表明: 视觉导航方式具有信号探测范 围宽、获取信息完整等优点, 将成为未来机器人导航 的一个主要发展方向。在视觉导航方式中, 目前国内 外应用最多的还是采用在机器人上安装车载摄像机 的基于局部视觉的导航方式, 如: D. L. Bo ley[ 1 ]等研 制的移动机器人利用车载摄像机和较少的传感器通 过识别路标进行导航, 比直接采用卡尔曼滤波器获 得了更好的实时性, 并有效抑制了噪声; A. O hya[ 2 ] 等利用车载摄像机和超声波传感器研究了基于视觉 导航系统中的避碰问题; C. Ferm u ller[ 3 ]等的研究表 明: 利用车载摄像机将机器人的三维运动描述和景 物的形状描述用于解决机器人的导航问题具有较高 的可靠性; P. I. Co rke[ 4 ]等对由车载摄像机构成的移 动机器人视觉闭环系统的研究表明, 这种控制方法 对提高路径跟踪精度有较好效果。
采用局部视觉这种导航方式, 所有的计算设备 和传感器都装载在机器人车体上, 图像识别、路径规 划等高层决策都由车载计算机完成, 所以车载计算 机的工作量较大, 延迟问题较为明显。为提高导航系 统的实时性和导航精度, 仍需研究更加合理的组合 导航方式。
此外, 最新出现的网络机器人可对机器人进行 遥控操纵, 如: 文献[ 5 ]介绍了名为Xavier 的机器 人, 在机器人上装有多种传感器, 如激光探测器、声 纳、车轮编码器和彩色摄像机, 并装有扬声器和语言 测试系统, 机器人能够完成现场任务和网络任务; 文 献[6 ]介绍了用于博物馆的导游机器人, 这种机器人 既可以在现场控制又可以通过网络遥控。
2 移动机器人导航研究中的相关技术
移动机器人导航系统是一个多功能、多任务的 智能系统, 是涉及机械、电子、计算机、传感器技术、 控制技术等多学科的课题。目前, 引入到移动机器人 视觉导航研究中的相关技术主要有以下几个方面。
2.1.1 体系结构
自主式移动机器人的导航系统是一个自主式智 能系统, 其主要任务是如何把感知、规划、决策和行 动等各种模块有机地结合起来。自主式系统能够模 拟人的智能行为和功能, 它的作用包括: ①把各个子 系统连接成一个整体, 包括各个部件的接口规范、通 讯协议和数据流程。②统一管理、调度各个子系统, 控制它们功能的发挥, 按总体工作模型进行协调工 作, 使各子系统步调一致地完成总体任务。可见, 自 主式系统的体系结构起到了总体集成及总体调度的 作用, 其设计的优劣直接关系到系统整体性能的发 挥和智能水平的高低。目前, 自主式智能系统可分为 以下3 类: 分层递阶式结构、包容式体系结构和分布 式人工智能(DA I) 的体系结构[ 7 ]。
分层递阶式结构是把各种模块分成若干层, 位 于高层的模块负责复杂的推理、判决, 如: 世界模型、 决策规划等; 较低的层次用于与外界的交互, 如: 感 知、控制、伺服等。这种体系结构遵循“感知—思维— 行动”的基本规律, 层次向上智能增加, 精度降低, 层 次向下, 智能降低, 精度增加, 较好地解决了智能和 控制精度的问题。其缺点是反应性差, 虽然低层有一 定的实时处理能力, 但仅限于局部的非智能反应, 失 去了高度智能性的实时反应能力。