當(dāng)前，物流智能搬運機器人、掃地機器人等已在一些城市和家庭中實際應(yīng)用，無人機、無人車等也在迅速推廣中，這些機器人之所以能快速進入應(yīng)用階段，與自主定位導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展密不可分。
日前，艾瑞咨詢旗下艾瑞網(wǎng)公布了他們總結(jié)的“2018年全球AI突破性技術(shù)TOP10”，基于多傳感器跨界融合的機器人自主導(dǎo)航技術(shù)位列其中。機器人自主定位導(dǎo)航技術(shù)是什么？目前有幾種可實現(xiàn)機器人自主定位導(dǎo)航的技術(shù)手段？實現(xiàn)這些技術(shù)及應(yīng)用的難點與挑戰(zhàn)是什么？
基礎(chǔ)：視覺和雷達是最主要的傳感器
可以說，自主定位導(dǎo)航技術(shù)已經(jīng)成為機器人產(chǎn)品的核心和焦點之一。中國自動化學(xué)會專家委員、清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院杜明芳博士告訴科技日報記者，自主導(dǎo)航，從大的方面來講包括局域?qū)Ш胶腿謱?dǎo)航兩部分。局域?qū)Ш绞侵竿ㄟ^視覺、雷達、超聲波等傳感器實時獲取當(dāng)前環(huán)境信息，提取數(shù)據(jù)融合后的特征，經(jīng)智能算法處理后實現(xiàn)當(dāng)前可通行區(qū)域的判斷和多目標(biāo)跟蹤；全局導(dǎo)航主要指利用GPS提供的全局導(dǎo)航數(shù)據(jù)進行全局路徑規(guī)劃，并實現(xiàn)全電子地圖范圍內(nèi)的路徑導(dǎo)航。
“目前，視覺和雷達是局部自主導(dǎo)航時采用的兩種最主要的傳感器。”杜明芳解釋，作為被動式傳感器，視覺傳感器的優(yōu)點顯著，比如獲取信息豐富、隱蔽性好、體積小，不會因干擾帶來“環(huán)境污染”，相對雷達來說成本低。而為了實現(xiàn)自主導(dǎo)航，多種傳感器相互協(xié)作來識別多種環(huán)境信息較為普遍，如識別道路邊界、地形特征、障礙、引導(dǎo)者等。如此一來，機器人才能通過環(huán)境感知來確定前進方向中的可達區(qū)域或不可達區(qū)域，確認(rèn)自己在環(huán)境中的相對位置，以及對動態(tài)障礙物運動進行預(yù)判，為局部路徑規(guī)劃等提供依據(jù)。
杜明芳告訴記者，從當(dāng)前發(fā)展情況看，多傳感器信息融合技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到自主導(dǎo)航系統(tǒng)中，所起的作用也關(guān)系著機器人的智能化水平。“該導(dǎo)航技術(shù)的核心在于可以對多傳感器收集到的信息進行有效處理和融合，提高機器人對不確定信息的‘抵抗’能力，確保有更多可靠的信息被利用，有助于更為直觀地判斷出周圍的環(huán)境。”他說。
視覺導(dǎo)航已成功應(yīng)用于低空飛行器導(dǎo)航、無人機導(dǎo)航及火星探測器著陸過程的導(dǎo)航中。不過，杜明芳也表示，視覺傳感器還存在提供的信息不直接，計算和存儲需求量大，網(wǎng)絡(luò)傳播負(fù)擔(dān)大等問題。利用多傳感器信息融合可以消除機器人定位導(dǎo)航中的不確定性，提高精度，但是過度融合也會帶來計算量的成倍增加。
如何解決這些問題？杜明芳認(rèn)為，選擇恰當(dāng)?shù)娜诤纤惴ㄊ顷P(guān)鍵。當(dāng)前，“將智能計算理論、概率論等基礎(chǔ)理論應(yīng)用到機器人多傳感器融合領(lǐng)域的做法越來越多。”他說。
方式：多種技術(shù)組合實現(xiàn)優(yōu)勢互補
實現(xiàn)機器人自主定位導(dǎo)航有哪些方式？其實，汽車自動駕駛和機器人用的部分自主定位導(dǎo)航技術(shù)是一致的。千尋位置CEO陳金培告訴記者，千尋使用激光雷達定位導(dǎo)航和傳感器組合技術(shù)，使定位精度達到1米左右，并可在3秒完成初始定位。
所謂激光雷達導(dǎo)航，是在行駛路徑的周圍安裝位置精確的激光反射板，機器人通過激光掃描器發(fā)射激光束，同時采集由反射板反射的激光束，來確定其當(dāng)前的位置和航向，并通過連續(xù)的三角幾何運算來實現(xiàn)導(dǎo)引。激光雷達除了具有測距和定位功能外，還有識別和避障等作用。
杜明芳說，激光雷達屬于主動式傳感器，其提供的感知數(shù)據(jù)相對視覺信息要簡單直接得多，處理時計算量小；但缺點是造價高、隱蔽性差，對環(huán)境有“污染”，信息不夠豐富等。
據(jù)了解，蘇寧的機器人和無人車自主導(dǎo)航采用的是另一種“多線激光雷達+GPS+慣導(dǎo)等多傳感器融合定位方式”。具體來說，首先是激光雷達進行環(huán)境建圖，獲得先驗點云地圖，通過GPS和慣性導(dǎo)航初步確定機器所在的全球位置，再通過激光雷達掃描數(shù)據(jù)與先驗點云地圖匹配，獲得更為精準(zhǔn)的全球位置，實現(xiàn)精準(zhǔn)定位和自主導(dǎo)航。在感知層面，激光雷達融合視覺，實時識別周圍的行人、車輛和障礙物，為規(guī)劃出最優(yōu)繞行路徑提供依據(jù)等。
此外還有慣性導(dǎo)航，這是指在機器人或無人車上安裝陀螺儀，在行駛區(qū)域的地面上安裝定位塊，通過對陀螺儀偏差信號（角速率）的計算及地面定位塊信號的采集來確定自身的位置和航向，從而實現(xiàn)導(dǎo)引。蘇寧有關(guān)負(fù)責(zé)人在接受科技日報記者采訪時表示，慣性導(dǎo)航技術(shù)定位精準(zhǔn)、地面處理工作量小、路徑靈活性強。但制造成本較高，導(dǎo)引的精度和可靠性與陀螺儀的制造精度及其后續(xù)信號處理密切相關(guān)。總之，一種技術(shù)手段不能解決所有問題，當(dāng)前機器人自主導(dǎo)航普遍采用了多種技術(shù)組合的模式，以實現(xiàn)優(yōu)勢互補。
挑戰(zhàn)：功耗、成本和工業(yè)化問題待解決
目前，自主定位導(dǎo)航機器人的應(yīng)用主要分為兩類，一是家庭使用的掃地機器人以及家庭看護、陪伴型機器人。思嵐科技CEO陳士凱說，這類應(yīng)用場景可概括為“零配置”，從消費者使用來說，要做到盡可能的極簡，買回來就能用。另一類則是在商業(yè)場景下，需要一個預(yù)先配置過程，對于這種配置要有高可靠性和可擴展性。
陳士凱說，個人家庭場景導(dǎo)航定位系統(tǒng)要解決的是功耗、體積、成本的挑戰(zhàn)。目前無論即時定位與地圖構(gòu)建（SLAM）算法還是路徑規(guī)劃系統(tǒng)，復(fù)雜度都比較高。“一個掃地機器人，電池本身容量可能只有20多瓦時規(guī)模。如果讓它裝上一個筆記本電腦來跑SLAM算法，可能一個小時不到就沒電了，這是完全不被接受的。”
此外，新機器人第一次開機時，對家里環(huán)境構(gòu)造是完全不知道的，需要把地圖預(yù)先繪制出來。“這就有個矛盾點”，陳士凱說，人們希望機器人在環(huán)境位置時馬上開展工作，但主流算法還需要對環(huán)境有一個預(yù)先構(gòu)建或探索，在這方面，“就需要業(yè)界做一些工作了”。陳士凱舉例道，比如可以給一個初級路徑規(guī)劃，隨著機器人使用和探索，路徑再逐步細(xì)化完善等。
在商用或?qū)I(yè)場景下，自主導(dǎo)航系統(tǒng)的困難在于，商用場景下地圖面積都很大，甚至?xí)^上萬平方米。“目前，SLAM系統(tǒng)還是比較消耗內(nèi)存和運算量的。怎么讓它在如此大的場景下都可以工作，對導(dǎo)航定位系統(tǒng)來說，是個很大的挑戰(zhàn)。”陳士凱說，解決之道是配備強大的硬件，同時對軟件和算法進行更好優(yōu)化。“目前一個合格的導(dǎo)航定位系統(tǒng)，不應(yīng)僅僅有激光雷達，還應(yīng)有視覺傳感器和超聲波等，并在導(dǎo)航定位算法上也要進行相應(yīng)的融合。這個融合，在學(xué)術(shù)上或算法上也許并不是很難，但考慮到工業(yè)化的問題，比如很多超聲波傳感器是非標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，深度視覺傳感器每家規(guī)格不一樣安裝位置也不同，怎么以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化接口方便客戶使用，存在挑戰(zhàn)。”
