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自主移动机器人(AMR)是如何实现自主导航?

发布时间:2019-12-25

在MiR,我们致力于帮助您了解自主移动机器人AMR有关信息,包括它们如何工作,如何使用,以及如何应用在贵司的自动化物流方案中。从本月开始,小编邀请MiR技术部的大神,他们潜心修炼多年,造就多种硬核能力,为大家分享满满干货的内容。开篇第一期,房工给你讲讲自主移动机器人(AMR)是如何实现自主导航……


路径导航(Navigation)是自主移动机器人(AMR)最基本、最重要的功能之一。它通过地图服务器、全局与局部规划器、代价地图等方法,控制机器人从起点到终点的运行过程。下面我们就针对这几点,进一步介绍MiR机器人是如何做到高效准确地计算出最优路径,并安全自主地运行到指定目的地的。


地图服务器


不同于大多数SLAM AGV所使用的拓扑地图(Topological Map),MiR AMR使用占据栅格图(Occupancy Grid Map)来表示室内环境。这种方式下,MiR AMR得以支持更加灵活、精确的路径导航。

自主移动机器人


拓扑地图


在占据栅格图中,每个像素代表该位置实际是否被占据。如果是黑色像素,则代表这里被固定结构占据,反之白色像素则表示该位置无物体占据,可以通行。


地图提供了空间定位信息。机器人在运行时,会对照地图匹配传感器所检测到的固定结构(墙面、大型设备、固定工作台等),并据此确定当前的准确位置。

自主移动机器人

占据栅格图(来源:Google网络搜索)


传感器数据未匹配地图结构

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传感器数据与地图结构匹配成功,定位成功

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全局与局部规划器


在得到当前位置后,机器人需要依靠全局与局部规划器来找到合适的运行路径,并自动驾驶到目的地。全局与局部规划器之间的关系,类似于GPS导航与司机的关系:GPS导航负责规划整体路线,司机则负责参照此路线实际驾驶汽车;同样,机器人中的全局规划器负责规划整体路线,局部规划器负责自动驾驶机器人。


GPS司机 vs 全局局部规划器


全局规划器的功能类似于GPS地图

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局部规划器的功能类似于驾驶司机

自主移动机器人

(图片来源:Google网络搜索)


与GPS不同的是,全局规划器所参照的是像素组成的占据栅格图(Occupancy Grid Map),而不是室外地图通常使用的拓扑地图(Topological Map)。在这个前提下,全局规划器的算法需要按像素依次查找,直到得到通往目的地的路线。由于在栅格地图中,固定结构的位置都已经被标注明确,所以全局规划器最终得到的路线也是绕开这些结构的。


全局规划器的路径规划算法


自主移动机器人

(图片来源:blog.csdn.net)


全局规划器计算出的路线已经绕开了室内的固定结构,下面就需要局部规划器根据实际情况,在驾驶过程中避开地图中不存在的动态障碍物。当激光传感器与3D相机在实时监控时检测到了障碍物后,这个信息将会被传给局部规划器。局部规划器会综合考虑障碍物的位置、大小以及机器人当前的位置、速度以及正在运行的路径等信息,判断是否需要做绕行或刹车等操作。如果在运行过程中发现路线被地图中不存在的临时障碍物堵死,局部规划器还会通知全局规划器重新规划新的路线。


局部规划器


局部规划器负责避开动态障碍物

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MiR AMR在运行中灵活避障

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代价地图


全局与局部规划器可以准确高效地在室内计算出一条可通行路径。但该路径可能并不恰巧符合用户的实际需求。比如说,有些客户要求自主移动机器人在运行时必须靠走道右侧行驶;某些区域不允许机器人进入;或在某些通道处只能单向行驶等等。熟悉MiR AMR操作的朋友应该了解,MiR通过在地图上添加各种区域(优选区域、禁行区域、单行区域等)实现了这些需求。而这些区域背后的原理,实际上都是对代价地图(Costmap)的灵活运用。


MiR地图中的区域

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在没有代价地图的情况下,全局规划器会将地图上所有由白色像素覆盖的区域一视同仁,其算法中给每个像素分配的权重是相同的。但如果我们对地图中每个像素的权重都赋予不同的值,就会得到一张代价地图(Costmap)。在代价地图中,规划器会更偏好代价小的像素,减少或避免经过代价较大的像素。

 

依据这个原理,被优选区域覆盖的像素,其代价值会被降低;被禁止区域覆盖的像素,其代价值会被调整为无穷大。这样,规划器就会更偏向优选区域,而避免经过禁止区域。

 

对于被单行区域覆盖的像素,其代价值还会受运行方向的影响。当运行方向与规定方向一致时,像素的代价值不受影响;但如果运行方向与规定方向相反时,其代价值就会变为无穷大。这样规划器在规划路线时就不会选择逆行了。


单向区域

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