機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)可能很復(fù)雜——它們需要軟件算法、電子設(shè)備和機(jī)械組件。它們必須能夠準(zhǔn)確移動(dòng)，并且需要傳感器來收集周圍環(huán)境的信息。設(shè)計(jì)過程還必須包括徹底的測(cè)試。
    在本文中，我們將以輪式吸塵器機(jī)器人為例，介紹機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的一些要點(diǎn)及其所需的傳感器，并重點(diǎn)介紹“智能行走”導(dǎo)航。如果您想設(shè)計(jì)一個(gè)機(jī)器人，特別是它的傳感器和導(dǎo)航系統(tǒng)，我們將介紹足夠的基礎(chǔ)知識(shí)，為您指明正確的方向，如果您能原諒這個(gè)雙關(guān)語的話。
    導(dǎo)航系統(tǒng)的類型
    對(duì)于我們的掃地機(jī)器人，導(dǎo)航系統(tǒng)主要分為三類：
    隨機(jī)游走。使用接近傳感器和墻壁碰撞傳感器，我們的機(jī)器人將以幾乎隨機(jī)的方式在其環(huán)境中彈跳。它終會(huì)覆蓋指定區(qū)域，但必須在剩余足夠能量的情況下停止清潔，以找到返回充電器的方式，否則就有因電池耗盡而陷入困境的風(fēng)險(xiǎn)。價(jià)格便宜但效率低下。
    智能行走。這些機(jī)器人旨在通過巧妙地使用車輪編碼器、慣性測(cè)量單元 (IMU) 和光流傳感器的某種組合來改善用戶體驗(yàn)并延長電池壽命。這些傳感器使機(jī)器人能夠以更智能的模式進(jìn)行清潔，并更有效地找到返回充電器的路徑。
    同步定位和地圖繪制 (SLAM)。SLAM 機(jī)器人添加了基于 LiDAR 激光的傳感器或廣角相機(jī)來繪制環(huán)境地圖并在復(fù)雜區(qū)域中導(dǎo)航。這些傳感器組件增加了硬件成本，同時(shí)還需要更強(qiáng)大的處理器來處理數(shù)據(jù)。這些機(jī)器人可能仍會(huì)依靠智能行走策略來處理黑暗或無特征的區(qū)域。
    用于隨機(jī)行走的接近傳感器和撞墻傳感器的用途相當(dāng)簡單，但是用于智能行走和 SLAM 技術(shù)的傳感器又如何呢？讓我們更詳細(xì)地了解一下它們，看看它們需要什么傳感器來確定位置。雖然 SLAM 超出了本文的范圍，但組合來自多種類型傳感器的數(shù)據(jù)的基本原理仍然適用。
    用于航位推算的傳感器
    智能行走的關(guān)鍵是“航位推算”，這意味著通過測(cè)量一段時(shí)間內(nèi)的速度和方向來估計(jì)機(jī)器人相對(duì)于起始位置的位置的過程。

    由于小的測(cè)量和估計(jì)誤差加起來，估計(jì)位置將不可避免地偏離真實(shí)位置。由于航位推算不使用任何參考點(diǎn)，因此限度地減少位置誤差增長速度非常重要。

    航位推算錯(cuò)誤
    讓我們回顧一下所涉及的傳感器并找出這些錯(cuò)誤的來源。

    車輪編碼器是我們首先要考慮的傳感器，它使用光學(xué)或磁性機(jī)制來測(cè)量車輪的旋轉(zhuǎn)（向前和向后）。這些傳感器記錄車輪旋轉(zhuǎn)的每個(gè)部分的“滴答聲”，并且滴答聲校準(zhǔn)到圍繞輪子圓周的已知距離，對(duì)應(yīng)于沿著地板行駛的距離?？潭确直媛试骄?xì)，測(cè)量車輪距離就越。

    車輪編碼器組件
    車輪編碼器組件
    當(dāng)車輪打滑并在不同表面上打滑時(shí)，車輪編碼器不可避免地會(huì)丟失信息。為了提高航位推算精度，我們可以將車輪編碼器與 IMU 結(jié)合起來。IMU 包括加速計(jì)和陀螺儀，有時(shí)還包括額外的磁力計(jì)。
    加速度計(jì)跟蹤線性加速度的力，并且在沒有運(yùn)動(dòng)時(shí)跟蹤重力的方向。這有助于提供長期的方向衡量標(biāo)準(zhǔn)。陀螺儀跟蹤角速度并產(chǎn)生短期方向測(cè)量。磁力計(jì)測(cè)量周圍的磁場(chǎng)，并根據(jù)該磁場(chǎng)提供長期定向。
    將 IMU 與車輪編碼器相結(jié)合對(duì)于提高精度有很大幫助，但仍然存在一些誤差，例如漂移，這些誤差會(huì)隨著時(shí)間的推移而組合和累積。我們可以通過添加另一個(gè)組件來提高精度：光流傳感器。
    它跟蹤機(jī)器人下方地板的運(yùn)動(dòng)，以提供速度的二維估計(jì)。它與計(jì)算機(jī)鼠標(biāo)中使用的技術(shù)相同，但規(guī)模更大：它照亮地板，檢測(cè)表面上的微小特征，并測(cè)量它們?cè)趲g的移動(dòng)。
    光流傳感器跟蹤運(yùn)動(dòng)，不受車輪打滑引起的不準(zhǔn)確的影響。然而，其準(zhǔn)確性取決于能否確定傳感器與地板之間的距離。它還容易受到非常光滑或深色地板的影響，這些地板沒有足夠的功能來進(jìn)行可靠的跟蹤。
    傳感器融合：將其結(jié)合在一起
    一旦我們擁有多個(gè)傳感器，它們的數(shù)據(jù)就需要智能組合，以盡可能準(zhǔn)確地給出位置、方向和速度的整體數(shù)據(jù)。這個(gè)過程稱為“傳感器融合”。通過來自不同類型傳感器的多個(gè)數(shù)據(jù)流，該過程可用于通過比較測(cè)量結(jié)果來校準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果。
    我們還需要考慮機(jī)器人運(yùn)行的現(xiàn)實(shí)環(huán)境。例如，不同的地板表面會(huì)對(duì)光流傳感器和車輪編碼器產(chǎn)生很大的影響，而溫度的變化可能會(huì)導(dǎo)致 IMU 測(cè)量不準(zhǔn)確。
    將這些數(shù)據(jù)整合在一起需要合適的軟件來組合和比較數(shù)據(jù)并分析差異和錯(cuò)誤。這聽起來可能很復(fù)雜且耗時(shí)，而且在實(shí)踐中，沒有產(chǎn)品設(shè)計(jì)師會(huì)想要回到原則來獲取可用數(shù)據(jù)。
    相反，包括硬件和軟件在內(nèi)的預(yù)集成解決方案可以節(jié)省大量時(shí)間。CEVA 花費(fèi)了近 20 年的時(shí)間研究和表征傳感器，以生產(chǎn)功能豐富的傳感器融合系統(tǒng)。該公司的動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)算法可實(shí)時(shí)處理不同溫度下的零重力偏移等誤差，零重力偏移是加速度計(jì)偏差的衡量標(biāo)準(zhǔn)。
    CEVA 開發(fā)了一款名為 MotionEngine Scout 的機(jī)器人航位推算產(chǎn)品，該產(chǎn)品可以智能地融合車輪編碼器、光流和 IMU 傳感器之間的數(shù)據(jù)。Scout 的這種融合還使用其他傳感器的信息對(duì)每個(gè)傳感器進(jìn)行交叉校準(zhǔn)。Scout 的軌跡精度比單獨(dú)的光流傳感器或車輪編碼器高 5 至 10 倍。
    為了使這種更高的精度易于使用，CEVA 的傳感器融合軟件包簡化了使用多個(gè)傳感器的復(fù)雜性。通過為機(jī)器人導(dǎo)航提供簡單的界面，MotionEngine Scout 和 CEVA 的其他軟件有助于縮短上市時(shí)間，并使系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員能夠自信地為其產(chǎn)品選擇和組合正確的傳感器。