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自动跟随机器人是如何实现的自动跟随的呢?

发布日期:2021-11-13

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机器人自动跟随是如何实现的,使用的是什么技术呢?

深入理解“跟随 ”这个词,包含了两个步骤:1.知道目标在哪2.能跟着目标运动。在跟随的过程中,我们还需要处理障碍物的躲避,所以有多了两个事情,识别障碍,躲避障碍。所以在我看来,跟随至少需要包含以下四个技术模块:人体定位模块、障碍物识别模块、动态路径规划和避障、机器人行走模块。以下就解析一下每个模块的可实现方案。

1. 人体定位模块。

有基于视觉定位和传感定位等多种方式,各有优缺点。

传感器定位优缺点是:

1).能求出目标的x.y,z坐标

2).在360度都可定位

3).定位目标受障碍物影响较小

4).无法判断障碍物。还需辅助其他技术。

基于视觉实现,方法就更丰富了,可以使用多种技术组合。比如基于深度相机直接去识别人体骨骼+人脸识别+特征标志识别的组合。像波士顿动力的Atlas机器人就是基于视觉的识别,去实现行走和搬运物体。视觉识别目标的优缺点是

1).不仅能求出x.y.z坐标,还能求出物体相对于相机的3维偏转角。能获得更丰富的决策信息。

2). 视觉单元不仅可以用来识别目标,还可以用来识别大多数障碍物。

3). 视觉的视角有限,一般不是360度,且受视线影响,会被遮蔽。

2). 障碍物识别模块。

识别到人体后,下一步一般就会想到怎么识别障碍。障碍物的识别,常用的技术有深度相机识别、超声波测距、红外测距。深度相机和红外测距的优点是价格便宜,速度快,但无法识别玻璃和黑色物体。超声波测距就可以作为补充。若成本和体积不限制,还可以考虑激光雷达和毫米多雷达。

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3. 动态路径规划和避障模块

动态路径规划,相当于机器人的大脑。你知道目标在哪里,也知道怎么迈腿,还需要有一个指挥中枢。这项工作对于人来说,是非常容易的事情。但对于机器人,却不是那么简单的事情。一般来讲,你需要建一个二维的空间地图(当然,如果建3维空间地图效果更好),并将地图栅格化,变成可通行或不可通行的小方格。辅助以路径规划的算法,跟随到目标。整个方案的难度在于,目标和机器人都是动态的,需要不断调整。当然,你对跟随效果要求比较低的话,写几条简单的规则,也是可实现的。

4. 机器人行走模块。

机器人行走模块主要完成行走功能,这个或许看起来是比较简单的模块,其实非常复杂。好的行走模块,至少要支持线速度,角速度,里程计和方位指示。如果你前面定位做的再好,没有一个好的机器人底盘,一样做不好跟随。


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