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多传感器信息融合在扫地机器人中的运用

导读: 近几年,扫地机器人市场发展迅猛。在早期发展阶段,扫地机器人主要以改进扫地效能为主。现阶段,扫地机器人在保证提供较优良的清洁效果后,势必转向多传感器融合、导航、路径规划等智能化核心技术的发展方向上。

  近几年,扫地机器人市场发展迅猛。在早期发展阶段,扫地机器人主要以改进扫地效能为主。现阶段,扫地机器人在保证提供较优良的清洁效果后,势必转向多传感器融合、导航、路径规划等智能化核心技术的发展方向上。

多传感器信息融合在扫地机器人中的运用

常见的扫地机器人,资料图

  扫地机器人基本功能为清扫、吸尘、拖地等,这都是用户直观可见的。因此,相关企业在清扫毛刷的材料、结构形式、旋转速度/方式,以及吸尘原理、吸尘机构形式、拖布材料、拖布布置方式、供水量、供水方式等基本功能原理和技术方面不断优化。同时,为了实现更好的清洁效果、更良好的用户体验,扫地机器人在人工智能相关领域,已经涉及到多传感器信息融合的关键技术。

  多传感器信息融合,是指综合来自多个传感器的感知数据,以便产生更可靠、更准确或更全面的机器人状态信息,如在扫地机器人中融合激光雷达、超声传感器、红外传感器、里程计的信息等。

  多传感器信息融合处理的基本原理,类似人类大脑处理信息的过程,可通过对多种传感器反馈信息的合理分析与使用,从而降低各种单一传感器在空间和时间局限性方面的影响,并通过冗余信息的解析,更加完善和更加精确地反映出检测对象的特性,消除信息的不确定性,得到对观测环境具备较高可行性的一致性结果。

多传感器信息融合在扫地机器人中的运用

某类扫地机器人内部的激光测距传感器,资料图

  目前,扫地机器人多采用红外传感器、接触式传感器、超声波传感器等,少部分高端机型使用了线扫描激光雷达传感器。对于智能化的扫地机器人室内定位和复杂路径规划的需求而言,传感器提供的信息尚显不足。

  比如,目前,在扫地机器人采用的室内导航和定位技术中,航位推算方法是最为常用的一种方法。通过机器人自身的里程计、陀螺仪、加速度传感器等内部传感器,实时解算机器人自身的速度、姿态信息。以出发点为绝对零点,则可以渐进累加地推算出机器人当前所在位置和姿态。但是,这种方法随着工作时间的增加,积分运算误差和定时系统时差引起的误差将会逐渐累积,因此不适于长时间精确定位。

多传感器信息融合在扫地机器人中的运用

扫地机器人内部的各种排线,大部分连接的都是各种传感器。资料图

  将来,视觉传感器,如深度摄像头、仿生视觉、结构光传感器、低成本高性能激光雷达传感器、软体防碰撞接触式传感器等高性能、新型传感器的应用,将给扫地机器人决策提供更丰富的参考信息。同时,在算法层面,需要深挖多传感器信息融合处理算法,在纷繁复杂的传感器反馈信息中,提取有效信息,并根据优化策略规则制定决策。

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