機器人導航系統(tǒng)的設計可能很復雜——它們需要軟件算法、電子設備和機械組件。它們必須能夠準確移動，并且需要傳感器來收集周圍環(huán)境的信息。設計過程還必須包括徹底的測試。
    在本文中，我們將以輪式吸塵器機器人為例，介紹機器人導航系統(tǒng)的一些要點及其所需的傳感器，并重點介紹“智能行走”導航。如果您想設計一個機器人，特別是它的傳感器和導航系統(tǒng)，我們將介紹足夠的基礎知識，為您指明正確的方向，如果您能原諒這個雙關語的話。
    導航系統(tǒng)的類型
    對于我們的掃地機器人，導航系統(tǒng)主要分為三類：
    隨機游走。使用接近傳感器和墻壁碰撞傳感器，我們的機器人將以幾乎隨機的方式在其環(huán)境中彈跳。它終會覆蓋指定區(qū)域，但必須在剩余足夠能量的情況下停止清潔，以找到返回充電器的方式，否則就有因電池耗盡而陷入困境的風險。價格便宜但效率低下。
    智能行走。這些機器人旨在通過巧妙地使用車輪編碼器、慣性測量單元 (IMU) 和光流傳感器的某種組合來改善用戶體驗并延長電池壽命。這些傳感器使機器人能夠以更智能的模式進行清潔，并更有效地找到返回充電器的路徑。
    同步定位和地圖繪制 (SLAM)。SLAM 機器人添加了基于 LiDAR 激光的傳感器或廣角相機來繪制環(huán)境地圖并在復雜區(qū)域中導航。這些傳感器組件增加了硬件成本，同時還需要更強大的處理器來處理數(shù)據(jù)。這些機器人可能仍會依靠智能行走策略來處理黑暗或無特征的區(qū)域。
    用于隨機行走的接近傳感器和撞墻傳感器的用途相當簡單，但是用于智能行走和 SLAM 技術的傳感器又如何呢？讓我們更詳細地了解一下它們，看看它們需要什么傳感器來確定位置。雖然 SLAM 超出了本文的范圍，但組合來自多種類型傳感器的數(shù)據(jù)的基本原理仍然適用。
    用于航位推算的傳感器
    智能行走的關鍵是“航位推算”，這意味著通過測量一段時間內(nèi)的速度和方向來估計機器人相對于起始位置的位置的過程。

    由于小的測量和估計誤差加起來，估計位置將不可避免地偏離真實位置。由于航位推算不使用任何參考點，因此限度地減少位置誤差增長速度非常重要。

    航位推算錯誤
    讓我們回顧一下所涉及的傳感器并找出這些錯誤的來源。

    車輪編碼器是我們首先要考慮的傳感器，它使用光學或磁性機制來測量車輪的旋轉（向前和向后）。這些傳感器記錄車輪旋轉的每個部分的“滴答聲”，并且滴答聲校準到圍繞輪子圓周的已知距離，對應于沿著地板行駛的距離?？潭确直媛试骄殻瑴y量車輪距離就越。

    車輪編碼器組件
    車輪編碼器組件
    當車輪打滑并在不同表面上打滑時，車輪編碼器不可避免地會丟失信息。為了提高航位推算精度，我們可以將車輪編碼器與 IMU 結合起來。IMU 包括加速計和陀螺儀，有時還包括額外的磁力計。
    加速度計跟蹤線性加速度的力，并且在沒有運動時跟蹤重力的方向。這有助于提供長期的方向衡量標準。陀螺儀跟蹤角速度并產(chǎn)生短期方向測量。磁力計測量周圍的磁場，并根據(jù)該磁場提供長期定向。
    將 IMU 與車輪編碼器相結合對于提高精度有很大幫助，但仍然存在一些誤差，例如漂移，這些誤差會隨著時間的推移而組合和累積。我們可以通過添加另一個組件來提高精度：光流傳感器。
    它跟蹤機器人下方地板的運動，以提供速度的二維估計。它與計算機鼠標中使用的技術相同，但規(guī)模更大：它照亮地板，檢測表面上的微小特征，并測量它們在幀之間的移動。
    光流傳感器跟蹤運動，不受車輪打滑引起的不準確的影響。然而，其準確性取決于能否確定傳感器與地板之間的距離。它還容易受到非常光滑或深色地板的影響，這些地板沒有足夠的功能來進行可靠的跟蹤。
    傳感器融合：將其結合在一起
    一旦我們擁有多個傳感器，它們的數(shù)據(jù)就需要智能組合，以盡可能準確地給出位置、方向和速度的整體數(shù)據(jù)。這個過程稱為“傳感器融合”。通過來自不同類型傳感器的多個數(shù)據(jù)流，該過程可用于通過比較測量結果來校準測量結果。
    我們還需要考慮機器人運行的現(xiàn)實環(huán)境。例如，不同的地板表面會對光流傳感器和車輪編碼器產(chǎn)生很大的影響，而溫度的變化可能會導致 IMU 測量不準確。
    將這些數(shù)據(jù)整合在一起需要合適的軟件來組合和比較數(shù)據(jù)并分析差異和錯誤。這聽起來可能很復雜且耗時，而且在實踐中，沒有產(chǎn)品設計師會想要回到原則來獲取可用數(shù)據(jù)。
    相反，包括硬件和軟件在內(nèi)的預集成解決方案可以節(jié)省大量時間。CEVA 花費了近 20 年的時間研究和表征傳感器，以生產(chǎn)功能豐富的傳感器融合系統(tǒng)。該公司的動態(tài)校準算法可實時處理不同溫度下的零重力偏移等誤差，零重力偏移是加速度計偏差的衡量標準。
    CEVA 開發(fā)了一款名為 MotionEngine Scout 的機器人航位推算產(chǎn)品，該產(chǎn)品可以智能地融合車輪編碼器、光流和 IMU 傳感器之間的數(shù)據(jù)。Scout 的這種融合還使用其他傳感器的信息對每個傳感器進行交叉校準。Scout 的軌跡精度比單獨的光流傳感器或車輪編碼器高 5 至 10 倍。
    為了使這種更高的精度易于使用，CEVA 的傳感器融合軟件包簡化了使用多個傳感器的復雜性。通過為機器人導航提供簡單的界面，MotionEngine Scout 和 CEVA 的其他軟件有助于縮短上市時間，并使系統(tǒng)設計人員能夠自信地為其產(chǎn)品選擇和組合正確的傳感器。