SLAM和激光雷达服务机器人的核心技术

自动送餐 商场智能导购
自动返回充电
病房巡视/老人看护
智能安防巡逻 高效的室内除尘清扫
自主定位导航
7
传统机器人清扫轨迹
随机碰撞，无法保证覆盖率
采用自主导航定位 的清扫轨迹
8
9
10
实时定位
在未知环境中
绘制地图
无需人工干预
路径规划
11
传感器
+
算法
12
初级方案：航迹推算 (DeadReckon)
13
里程计 (编码器)
惯性传感器 (陀螺仪/加速计)
相对位移 相对旋转关系
14
15
������
������ ������
������ =
∆������������������ℎ������ − ∆������������������������ ������
∆������������������������ + ∆������������������ℎ������
������0 ������1 … ������������
83
85
• 需要PC主机性能运行 • 与外部设备高度耦合
86
SLAMWARECore 高度集成的模块化导航定位核心
2014
HS BUS CTRL BUS
D*引擎
运动控制
SLAM引擎
RPLIDAR 驱动
9DOF 惯导
高速通讯总线 运动控制总线
50
￥
传统工业激光雷达产品
v.s.
￥
RPLIDAR *在批量情况下
51
������
=
������������ ������
三角测距法
硬件成本
性能
软件复杂度
高
高
低
低
接近＊
高
12
0.20%
0.18%
10
0.16%
8
0.14%
0.12%
6
0.10% Resoultion
0.08% Precent
������ =
2
差分驱动模式的计算
16
17
(������,������,������)
18
19
20
初级方案：直接引导
21
巡线
22
信标引导 GPS/UWB/iBeacon/WIFI/RFID
23
• 误差随时间累计增大 • 对环境改造大
24
SLAM Simultaneous localization and mapping
41
42
设计图
SLAM产生的高精度地图
43
Байду номын сангаас
视觉定位
0.1-2m 无法获得 需配和额外传感器 需要合理环境光 存在累积误差
激光+SLAM
典型定位精度
0.01-0.1m
是否自主绘制地图
是
障碍物躲避
支持
工作环境依赖
无特殊依赖
长时间稳定性
无累积误差
WIFI/蓝牙信标定位 0.5-5m
无法获得 需配和额外传感器
同步定位和建图
25
Dead Reckon
Direct Measuring
Fast response HighResolution Unbounded Error
Inaccurate
+ KF EKF IKF UKF PF
Fused Re…sult
SLAM
Slow Response Low Resolution Bounded Error
?
算法难点
59
Sensing 噪声和误差
Modeling 非精确描述
Planning 与现实不匹配可能
60
匹配与纠偏
61
62
粒子滤波
63
回环闭合问题 (Loop Closure)
64
65
66
绑架问题(Kidnapped Problem)
67
运动规划
68
69
70
路径规划 障碍物规避
基于激光雷达的高性能服务机器人自主定位导航
上海思岚科技有限公司
高性能机器人定位导航系统(SLAM) 低成本激光雷达
2
服务机器人元年
2004之前
桌面PC
2004
笔记本
2008
智能手机、平板
2012至今
可穿戴设备 与物联网
如今
服务机器人
3
4
与现实世界的交互能力
人机交互 自主定位导航 环境交互
5
Where am I?
需要额外信标 无累积误差
44
成本制约
难度与挑战
算法难点
运算耗时与结构复杂
45
$
成本制约
46
￥700,000 ！
47
￥
传统工业激光雷达产品
v.s.
￥
服务机器人期望售价
48
RPLIDAR 适合消费级领域的激光雷达
6米测量范围，2000hz采样率
2009 - 2013
RPLIDAR A2
一体化、高性能、高度集成 最轻薄的激光雷达(4cm厚度)
������0 ������1 … ������������
(������������������������,������������������������)
(������������,������������,������������)
(������′,������′,������′)
(������,������,������) ������
4
0.06%
2
0.04%
0.02%
0
0.00%
10 390 770 1150 1530 1910 2290 2670 3050 3430 3810 4190 4570 4950 5330 5710
55
56
现有三角测距原理雷达
相位 测距 普通摄像头
普通激光测距仪
理想的采样速度 实用化最低要求
57
58
Accurate
26
• 同步完成定位和地图构建 • 杜绝定位累计误差 • 无需环境中设置固定传感器
27
28
早期：基于超声波
29
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31
32
研究中：计算机视觉(vSLAM)
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34
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现今最为成熟的方案
激光雷达 + SLAM导航定位算法
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激光雷达 LIDAR
38
39
40
71
A* path finding
72
VFH – Obstacle avoidance
73
A*
v.s.
D*
74
75
76
77
Coverage Problem
78
79
80
充电对接
81

开发难度大、耗时
82
(������������,������������) ������������������������������������������������ (������������������������,������������������������ℎ,������������������)
定位坐标，姿态 (������,������,������) 协方差
环境地图
RPLIDAR接口 5V电源 用户机器人底 盘
模块输出
88
MotionSDK
WIFI
LCD
MIC Camera
业务应用平台(x86/ARM)
Motor Power
LIDAR Interface (UART+PWM)