基于SLAM的机器人导航避障方案

在實現(xiàn)機器人智能導(dǎo)航中，SLAM發(fā)揮了重要作用，可幫助機器人實現(xiàn)地圖構(gòu)建與即時定位，但僅有SLAM是還不夠的，還需要加入路徑規(guī)劃和運動控制。在SLAM技術(shù)幫助機器人確定自身定位和構(gòu)建地圖之后，進行一個叫做目標點導(dǎo)航的能力。通俗的說，就是規(guī)劃一條從A點到B點的路徑出來，然后讓機器人移動過去。

運動規(guī)劃是一個很大的概念，從機械臂的運動、飛行器的飛行，到掃地機的清掃，機器人的移動，其實這些都是屬于運動規(guī)劃的范疇。

SLAM+路徑規(guī)劃和運動控制=機器人智能導(dǎo)航

運動規(guī)劃有全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃之分，全局路徑規(guī)劃是最上層的運動規(guī)劃邏輯，它按照機器人預(yù)先記錄的環(huán)境地圖并結(jié)合機器人當前位姿以及任務(wù)目標點的位置，在地圖上找到前往目標點最快捷的路徑。

局部路徑規(guī)劃是指當環(huán)境出現(xiàn)變化或者上層規(guī)劃的路徑不利于機器人實際行走的時候（比如機器人在行走的過程中遇到障礙物），局部路徑規(guī)劃將做出微調(diào)。

與全局路徑規(guī)劃有所區(qū)別的是，局部路徑規(guī)劃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(guī)劃模塊協(xié)同工作，機器人就可以很好的實現(xiàn)從A點到B點的智能移動了。不過實際工作環(huán)境下，上述配置還不夠。因為運動規(guī)劃的過程中還包含靜態(tài)地圖和動態(tài)地圖兩種情況。

A* 算法

A*（A-Star)算法是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的直接搜索方法，也是解決許多搜索問題的有效算法。算法中的距離估算值與實際值越接近，最終搜索速度越快。但是，A*算法同樣也可用于動態(tài)路徑規(guī)劃當中，只是當環(huán)境發(fā)生變化時，需要重新規(guī)劃路線。

D* 算法

D*算法則是一種動態(tài)啟發(fā)式路徑搜索算法，它事先對環(huán)境位置，讓機器人在陌生環(huán)境中行動自如，在瞬息萬變的環(huán)境中游刃有余。D*算法的最大優(yōu)點是不需要預(yù)先探明地圖，機器人可以和人一樣，即使在未知環(huán)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(diào)整。

上述的幾種算法都是目前絕大部分機器人所需要的路徑規(guī)劃算法，能夠讓機器人跟人一樣智能，快速規(guī)劃A到B點的最短路徑，并在遇到障礙物的時候知道如何處理。對于一些復(fù)雜商用場景的服務(wù)機器人來說，它的路徑規(guī)劃算法也更為復(fù)雜，如何實現(xiàn)復(fù)雜商用場景的自主導(dǎo)航成為業(yè)內(nèi)難題。

基于SLAM的機器人導(dǎo)航避障方案

作為機器人定位導(dǎo)航領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)，思嵐科技在實現(xiàn)機器人自主導(dǎo)航上提供了兩種解決方案，一種是基于SLAM算法提供機器人定位導(dǎo)航套件SLAM Cube，SLAM Cube采用模塊化設(shè)計，提供可適用于多種室內(nèi)外場景的商用機器人自主定位導(dǎo)航能力，且在此基礎(chǔ)上集成電源控制管理，傳感器信號采集管理、電機控制管理、自動/應(yīng)急充電管理等一體化功能。通過適配多種類型傳感器、電機、電池等，幫助客戶用積木化的方式便捷搭建專屬的機器人底盤系統(tǒng)，滿足客制化需求。

另一種是直接提供通用機器人底盤產(chǎn)品。機器人企業(yè)只需在底盤的基礎(chǔ)上完成上層開發(fā)即可，以思嵐科技的Apollo為例，Apollo采用了多傳感器融合技術(shù)，結(jié)合了激光雷達、深度攝像頭、超聲波、防跌落等多種傳感器，激光雷達可幫助機器人時刻掃描周圍環(huán)境，提供地圖數(shù)據(jù)，構(gòu)建高精度地圖，并基于該地圖數(shù)據(jù)實現(xiàn)自主路徑規(guī)劃及導(dǎo)航功能；遇到玻璃、鏡面等高透材質(zhì)障礙物時，超聲波傳感器能讓Apollo做到及時識別、避讓；深度攝像頭則可偵測到位于雷達掃描平面上方的障礙物，并及時發(fā)送信號進行規(guī)避；而防跌落傳感器可幫助Apollo輪式機器人底盤全方位偵察周圍的工作環(huán)境，判斷工作區(qū)域是否存在邊界、臺階、坡度等情況，從而發(fā)送信號請求機器人移動底盤改變前進方便，避免跌落。

此外，Apollo還可進行虛擬墻&虛擬軌道設(shè)置，基于純軟件方式進行操作，無需額外輔助鋪設(shè)，即可對Apollo進行活動范圍及行走路線設(shè)置。同時支持自主返回充電、云端遠程管理及提供外擴硬件支持等。不僅如此，輪式機器人底盤Apollo擴展接口還集成了網(wǎng)口，供電接口和各種控制接口以便用戶快速進行開發(fā)擴展?？赏ㄟ^有線網(wǎng)絡(luò)或WIFI與外部通信，其本身自帶的電池可以為自身與外接的擴展模塊供電，用戶可以通過各種控制接口對整個Apollo及其上層擴展模塊進行控制。

目前，基于底盤Apollo完成上層開發(fā)的服務(wù)機器人已被廣泛應(yīng)用于各大場景中，如碧桂園送餐機器人“蠶豆”、達闥醫(yī)護助理機器人pepper、阿里巴巴巡檢機器人 Diana等?；谒紞箍萍甲匝械母咝阅芏ㄎ粚?dǎo)航技術(shù)，可實現(xiàn)各類服務(wù)機器人在復(fù)雜場景的自主移動。