Обзор аналогичных конструкций

 

Навигация мобильного робота охватывает большой диапазон различных технологий и применений. Она опирается как на очень старые технологии, так и на самые продвинутые достижения науки и техники [8].

Робототехники выделяют три навигационные системы:

а) глобальная - определение абсолютных координат устройства при движении по длинным маршрутам;

б) локальная - определение координат устройства по отношению к некоторой (обычно стартовой) точке. Эта схема востребована разработчиками тактических беспилотных самолетов и наземных роботов, выполняющих миссии в пределах заранее известной   области;

в) персональная - позиционирование роботом частей своего тела и взаимодействие с близлежащими предметами, что актуально для устройств, снабженных манипуляторами.

Считается, что чем крупнее аппарат, тем выше для него важность глобальной навигации и ниже - персональной. У роботов-малышей все наоборот.

Системы навигации классифицируются еще по одному признаку - они могут быть пассивными и активными. Пассивная система навигации подразумевает прием информации о собственных координатах и других характеристиках своего движения от внешних источников, а активная рассчитана на определение местоположения только своими силами. Как правило, все глобальные схемы навигации пассивные, локальные бывают и теми и другими, а персональные схемы - всегда активные.

Первые модели промышленных роботов с более или менее автономной навигацией, созданные в 60-е годы, передвигались по маршруту, жестко заданному с помощью электрических кабелей, проложенных под полом заводских сооружений. На роботах устанавливались несложные устройства приема электромагнитного излучения кабеля, позволявшие определять направление перемещения. Аппараты могли двигаться по различным маршрутам благодаря тому, что по нескольким кабелям передавался сигнал с разной частотой. Но такая схема была дорогой и негибкой.

С появлением первых систем машинного зрения удалось отказаться от кабелей и перейти к навигации по ярко нарисованным (или флуоресцентным) линиям на полу. Робот с помощью камеры следил за такой линией и самостоятельно двигался вдоль нее. Правда, линии часто стирались, нередко загораживались другими аппаратами и людьми, а на перекрестках, где сходилось несколько маршрутных линий, роботы обычно терялись и останавливались, не в силах понять, куда же двигаться дальше.

Испытывались и другие похожие концепции. По маршруту движения на определенной высоте размещались предметы-маркеры заданной формы, которые робот с помощью простых датчиков "ощупывал", узнавая тем самым свое местонахождение. Но такая схема навигации основана на нежелательном физически активном контакте машины с окружающим миром, что может привести к разрушительным последствиям. Кроме того, роботы не всегда могли правильно идентифицировать маркеры, а расположение последних приходилось выбирать очень точно.

Постепенно модели маркерной навигации были оснащены более совершенными аналоговыми датчиками, научившимися измерять силу реакции контакта и определять форму маркера, а сейчас в этих целях применяются цифровые матричные датчики, способные получать от маркеров подробные данные об окружающей среде.

Следующий способ навигации – это использование лазерных дальномеров и ультразвуковых генераторов (сонаров). Однако лазерный луч поможет получить образ среды только в зоне прямой видимости. Кроме того, на пути луча часто возникают мелкие помехи, вносящие погрешность в такой образ. А ультразвуковые датчики характеризуются большим временем отклика (если робот находится на большом и открытом пространстве), порядка десятых долей секунды, что не позволяет роботу перемещаться быстро. Скорость звука в разных условиях также может "плавать", влияя на точность оценки расстояния, в результате в "голове" робота искажается общая картина окружающей среды. Создание трехмерных карт с помощью лазеров в масштабе реального времени еще более затруднительно и, как минимум, требует существенных вычислительных мощностей, которые пока не удается воплотить в виде компактных бортовых плат. По этим причинам ценность информации, поступающей от бортовых датчиков, невелика. Роботу необходимо перевести ее в формальное и структурированное "словесное" описание мира (задача распознавания) [2].

Одним из способов организации движения робота в заранее не определённой среде может быть использование алгоритмов системы управления движением робота, снабжённого оптронной линейкой – датчиком слежения за полосой, нанесённой на поверхность полигона. Был предложен метод организации движения робота на оснащённом системой маяков полигоне, основанный на построении виртуальной полосы, которая формируется в бортовом компьютере робота с таким расчётом, чтобы она огибала включённые маяки и обеспечивала прохождение заданной трассы. Автономное определение на борту робота его обобщённых координат позволяет сформировать «виртуальную оптронную линейку», сигнал с которой пропорционален отклонению робота от виртуальной полосы [9].

Сегодня, большинство роботов, ориентирующихся на местности, полагаются на одометрию (odometry - измерение пройденного пути) как на основу навигационной системы. Обычный одометрический измеритель включает в себя оптические кодировщики, спаренные с вращающимися осями.

Вот некоторые вращательные сенсоры, измеряющие перемещение и скорость используемые сегодня:

а) кодеры со щеточными контактами;

б) потенциометры;

в) оптические кодеры;

г) магнитные кодеры;

д) индуктивные кодеры;

е) емкостные кодеры.

Наиболее популярные вращательные кодеры - инкрементальный или абсолютный оптические кодеры.

В основе современных оптических сенсоров лежит уменьшенный сенсор, определяющий близость по прерыванию луча. В нем сфокусированный и направленный на определенный фотодетектор луч света периодически прерывается диском со специальными прорезями, вращающимся на валу. Развитие этой схемы кодирования - выходные данные, которые по сути своей цифровые, собираются в недорогой и надежной «упаковке» с хорошей помехоустойчивостью. Существует два основных вида оптических кодеров:

а) инкрементный - измеряет скорость вращения и может определить относительное положение;

б) абсолютный - измеряет точное угловое положение и может определить скорость.

Одноканальный тахометр - простейший вид инкрементного кодера. В основе механики - дискретный источник света, пульсирующий определенное количество раз за один оборот вала. Увеличение количества импульсов за оборот увеличивает разрешение кодера (и его стоимость). Это устройство хорошо подходит как измеритель скорости с обратной связью в средне и высокоскоростных системах управления. Но у них появляются проблемы с помехами и стабильностью на малых скоростях из-за ошибок дискретизации. К этим проблемам добавляется то, что одноканальный тахометр не способен определить направление вращения и, как следствие, не может быть использован как позиционирующий сенсор.

Абсолютные оптические кодеры обычно используются в приложениях с медленным вращением, для которых не допустима потеря информации о положении из-за временной потери питания. Лучше всего подходит для систем с медленным и/или нечастым вращением, в которых кодируется угол поворота (противоположность вычислениям, связанным с продолжительным высокоскоростным вращением, требуемые для вычисления перемещения по пути следования).

Потенциальное неудобство абсолютного кодера - параллелизм выходных данных, который требует более сложный интерфейс из-за большого количества проводов.

Одометрия дает хорошую кратковременную точность, недорогая и обладает очень большой частотой дискретизации. Но начальная идея одометрии - объединение увеличивающейся во времени двигательной информации, которое неизбежно приводит к накоплению ошибок. На практике, накапливаемые ошибки ориентации являются причиной большинства ошибок позиционирования, количество которых увеличивается пропорционально пути, пройденному роботом. Однако широко принято, что одометрия - очень важная часть навигационной системы робота и задача навигации упростилась, если точность одометрии была бы увеличена.

Ниже приведено несколько причин, по которым одометрия используется в МР:

а) данные одометрии могут быть объединены технологией абсолютного позиционирования (и другими технологиями) для получения лучшей и более точной оценки положения;

б) одометрия может быть использована в абсолютно позиционировании, улучшенном ориентирами (маяками) на местности. Давая необходимую точность позиционирования, повышая точность одометрии - это позволяет уменьшить частоту обновлений в абсолютном позиционировании. Как следствие - для     данного маршрута требуется меньше маяков;

в) в некоторых ситуациях одометрия применима только в качестве навигационного информатора.

Альтернативный метод одометрие – инерционная навигация. Принцип работы включает непрерывное считывание даже малейшего ускорения по каждой из трех осей направлений и перемещение во времени, чтобы вычислить и положение. Платформа сенсора стабилизируется гироскопом, это необходимо для сохранения строгой ориентации трех акселерометров на протяжении всего процесса.

Хотя концепция метода проста, специфика реализации весьма требовательна. Главным образом это вызвано ошибками, причиной которых является стабильность (ее отсутствие), для обеспечения которой, чтобы гарантировать корректность вычисления положения, используются гироскопы.

Одним из преимуществ инерционной навигации является возможность обеспечивать быстрые, низко латентные динамические измерения.

Однако главным недостатком является то, что угловые и скоростные данные должны быть включены один и два раза (соответственно) для определения ориентации и линейного позиционирования (соответственно).

Другой вид навигации с помощью ориентиров. Существуют естественные и искусственные ориентиры.

Главная проблема навигации по природным ориентирам заключается в определении и сопоставлении характерных особенностей в данных, полученных от сенсоров. Такие сенсоры представляют собой машинное зрение. Большинство систем машинного зрения основаны на определении длинных отрезков прямых, например как в дверных проемах или точек соединения стен и потолка.

В системе позиционирования по природным ориентирам выделяют следующие базовые компоненты:

а) сенсор (обычно зрительный) детектирующий и выделяющий ориентиры на сцене;

б) метод сравнения, полученных в результате наблюдения, особенностей с картой известных ориентиров;

в)метод вычисления местоположения и локализации ошибок от сравнений.

Намного легче детектировать искусственные ориентиры, так как они разрабатываются с оптимальным контрастом. Вдобавок, для искусственного ориентира заранее известны точные размеры и форма. Многие системы позиционирования по искусственным ориентирам основаны на машинном зрении, а в качестве ориентиров чаще всего используются черный прямоугольник с белыми точками по углам, сфера с вертикальными и горизонтальными окружностями для калибровки, что позволяет определить пространственное (трехмерное) положение по одному изображению.

Точность описанного выше метода зависит от того, с какой точностью геометрические параметры ориентиров будут извлечены из изображения сцены, которая, в свою очередь, зависит от относительного положения и угла между роботом и ориентиром.

Существуют также ориентиры, которые используются не визуальными сенсорами. Наиболее часто используемые – штрих-код отражатель для лазерных сканеров.

Ещё один, широко используемый в индустрии, вид навигации по ориентирам, - это линейная навигация. Она может рассматриваться как навигация по непрерывным ориентирам, а из-за того, что в большинстве случаев сенсор, используемый в системе, должен находиться очень близко к линии, габариты устройства ограничены тем, что оно должно находиться в непосредственной близости от линии. Эта технология долгие годы использовалась в задачах промышленной автоматизации, а такие устройства обычно называли Автоматически Управляемые Устройства. Однако, технология не была детально изучена и, как следствие, не позволяла устройству двигаться свободно.

Основные реализации линейной навигации:

а) электромагнитное управление;

б) управление отражающей или оптической лентой;

в) ферритовое управление, где используется феррито магнитная пыль;

г) управление по термальным маркерам.

Основные особенности навигации по ориентирам:

а) навигация по природным маякам требовательна к постоянству окружающей обстановки;

б) навигация по искусственным маякам – недорогая и может обладать дополнительными информационными кодерами;

в) максимальное расстояние между роботом и ориентиром значительно меньше, чем в системах с активными маяками;

г) точность позиционирования зависит от расстояния и угла между роботом и ориентиром;

д) необходима большая вычислительна мощность, чем в системах с активными маяками;

е) внешние условия (такие как освещенность) могут быть причиной ошибок таких как: ориентир не может быть распознан, или некоторый объект ошибочно принят за ориентир;

ж) в навигации по ориентирам требуется, что бы робот знал свое примерное начальное положение для того, чтобы он знал где искать ориентиры. Если это требование не выполнено, то, очень часто, в систему включают функцию «всеохватного» поиска;

з) база данных маяков и их расположения в пространстве должна все время поддерживаться.

Существует навигация по карте. Картографическое позиционирование (также известное как «карто соответствующая» или "map matching") – это технология, по которой робот использует сенсоры для построения локальной карты местности. Эта локальная карта потом сравнивается с глобальной, предварительно сохраненной в памяти. После нахождения совпадений робот вычисляет свое текущее положение и ориентацию на местности. В качестве предварительно записанной карты может выступать САПР модель местности, или она может быть построена по предварительно полученным от сенсоров данным.

Основные преимущества картографического позиционирования приведены ниже:

а) она, естественно, используется на местности со структурой типичной для помещения и получает информацию о положении в окружении, не изменяя его;

б)она может быть использована для создания и обновления карты местности. Карты местности играю большую роль в других МР задачах, например при глобальном планировании пути;

в) она позволяет роботу изучить новую местность и повышает точность позиционирования при ее (местности) исследовании.

Недостатки картографической навигации связаны со следующими требованиями:

а) на местности должно быть достаточное количество стационарных, хорошо различимых деталей, по которым будет производиться сопоставление сенсоров должно быть ровно столько, сколько необходимо (в зависимости от поставленной задачи);

б) должна быть доступна значительная чувствительная и вычислительная мощность.

Проблема построения карты очень тесно связана с возможностями восприятия, она может быть определена следующим образом: «что сенсоры способны увидеть из заданного положения робота с данным множеством измерений?».

Представление, используемое для карты, должно обеспечивать возможность объединения на карте новой информации, поступающей от сенсоров. Также оно должно доставлять необходимую информацию для планирования маршрута и уклонения от препятствий.

Три главных шага в обработке сенсорных данных для построения карты:

а) извлечение характерных признаков из необработанных сенсорных данных;

б) объединение данных от сенсоров различных типов;

в) автоматизированное создание абстрактной модели местности.

Один из самых энергоемких аспектов картографической навигации – сопоставление карт. Сопоставление происходит при первоначальном извлечении характерных признаков, далее определяется точное соответствие между изображением и характеристиками модели. Работа по сопоставлению карт в сфере машинного зрения чаще всего фокусируется на общей проблеме сопоставления изображения, полученного из случайного положения и ориентации, по отношению к модели.

Алгоритмы сравнения можно разделить на алгоритмы, основанные на анализе изображения и основанные на анализе характерных признаков. Первые отличаются от вторых тем, что, во-первых, по карте сопоставить данные очень информативной точки на местности проще, чем данные представляющие собой малый набор особенностей. Вычисления в алгоритмах основанных на анализе характерных признаков быстрее, чем в алгоритмах основанных на анализе изображения и не требуют хороших предварительных головных вычислений. А вычисления в алгоритмах основанных на анализе изображения могут выполняться на меньшем количестве точек, чем требуется для вычисления в алгоритмах основанных на анализе характерных признаков, могут управляться не идеальной моделью местности и являются более точными.

Как и в навигации по ориентирам, выгодно использовать приблизительное вычисление положения, основанные на одометрии, для создания примерной визуальной сцены (по имеющейся карте), которую будет «видеть» робот. Далее, эта созданная сцена сравнивается с тем, что сейчас видит робот. Эта процедура эффективно снижает время необходимое для нахождения соответствий.

Одна из проблем систем позиционирования, основанных на анализе характерных признаков, заключается в том, что окрестность, находящаяся недалеко от положения робота, неопределенна. На практике это серьезная проблема, особенно если для установления характерных признаков используются ультразвуковые сенсоры, которые страдают недостаточным угловым разрешением.

В картографическом позиционировании выделяют два общих способа представления карт: геометрическое и топологическое. На геометрической карте объекты представляются в соответствии с их абсолютными геометрическими отношениями. Это может быть сеточная карта или более абстрактная линейная или полигональная карта. С другой стороны - топологический подход, он больше базируется на протоколировании геометрических отношений между отслеженными особенностями, чем на их абсолютное положение в координатах относительно некоторой системы отсчета. В отличии от геометрических карт, топологические карт могут строиться и поддерживаться без какой-либо положения робота. Как результат, этот подход может использоваться для интеграции карт больших территорий, так как все связи между узлами скорее относительные, чем абсолютные [8].