移動ロボットにはどのようなナビゲーション方法がありますか?

科学技術の進歩に伴い、移動ロボットは多くの産業で広く使用されています。自律的な移動制御と自動作業実行を実現するインテリジェントデバイスです。ユーザーのコマンドを受け入れるだけでなく、事前にプログラムされたプログラムを実行し、人間の介入なしに動作することもできます。ロボットナビゲーション方法の違いにより、現在のロボットナビゲーション方法は、主に慣性ナビゲーション、道路標識ナビゲーション、レーザーナビゲーションなどに分けることができ、レーザーナビゲーションは、その柔軟性と自律性によりロボットの自律移動を実現するための主流のナビゲーション方法になっています。

移動ロボット慣性航法

慣性航法は、精密機械、コンピュータ技術、マイクロエレクトロニクス、光学、自動制御など、複数の分野と分野を含む包括的な技術です。ロボットの方位角と基準点からの移動距離を記述することで現在位置を決定する方法。このナビゲーション方法は、移動ロボットの方向と距離を既知の地図ルートと比較することで制御し、ロボットの自律ナビゲーションを実現します。

その主な動作原理は、ニュートンの力学の法則に基づいています。慣性基準系でキャリアの加速度と角加速度を測定することにより、一度は時間と積分して移動するキャリアの速度と角速度を取得し、次に2番目の積分を実行して運動を取得します。次に、キャリアの位置情報をナビゲーション座標系に変換して、ナビゲーション座標系の速度、ヨー角、および位置情報を取得します。

このナビゲーション方法の利点は、気候条件や外部情報に邪魔されないことですが、時間の蓄積により、小さな定数であっても、その誤差は無限に増加します。したがって、慣性航法で使用されるセンサーは、長期的な正確な測位には適していません。

移動ロボット道路標識ナビゲーション

道路標識ナビゲーションとは、移動ロボットの内部センサーに情報を入力することで認識できる特殊な環境の兆候を指します。この道路標識自体は固定位置にあり、数学、文字、2次元コードなどの幾何学的形状にすることができます。。ロボットが使用するさまざまな道路標識に応じて、人工道路標識ナビゲーションと自然道路標識ナビゲーションの2つのカテゴリに分類することもできます。

このナビゲーション方法は、元の環境を破壊せず、優れた普遍性を備えていますが、計算が複雑で堅牢ではありません。その主な理由は、自然の道路標識の検出と抽出が比較的複雑であり、すべての画像情報をロボットの視野に保存してから、特徴の抽出、保存、検出、照合などを実行する必要があるためです。典型的な屋内シーン画像または屋内ナビゲーションのプロセスには特徴点が多すぎることが多いことを考慮すると、類似のシーンがデータベースで検出され、ローカル特徴点の寸法などのさまざまな要因と相まって、アプリケーションで必要とされる過度の計算の複雑さにつながることがよくあります。

移動ロボットレーザーナビゲーション

レーザーナビゲーションは主にSLAMの原理に基づいており、未知の環境でのロボットの自律位置決め、マッピング、および経路計画の機能を実現します。上記の慣性航法や道路標識航法と比較して、より柔軟で自律的です。主にレーザーを介して周囲の環境に関する情報を取得し、レーザーの放射から受信までの時間を測定し、その距離と前方の障害物の距離を計算し、アルゴリズム処理を通じて環境モデルを取得します。

これはほとんどの人の心の中で理想的なロボットであると信じられています。レーザーSLAMナビゲーションを適用するのは簡単な操作のようですが、実際には追加のアルゴリズムと連携する必要があるため、ロボットにとっては大きな課題です。