机器人是怎么利用传感器进行定位与导航的

　　影响这一领域最重要的创新之一是基于MEMS的的发展。MEMS帮助控制系统精确其每个运动部件的角度位置。

　　定位和导航

　　近70年来，工业机器人已经能够进行大量的运动。即使是第一台工业机器人（详见本系列第一篇博客），其中央“臂”也有9个自由度，其“手”也有滚动和偏航。有各种方法来跟踪这些运动部件的相对位置。

　　最简单的可能是“死计算”，即相对于一个已知的起始点测量位置。然后根据驱动力施加的时间长短来计算运动量。这种方法依赖于在所有条件下相关部件的衔接是相同的。使用传感器可以进一步改善这种情况。

　　通过计算运行时的转数，由转数计算出的移动距离是绝对的。将这些测量结果结合起来，对控制机器人手臂的每个电机部分进行测量，就可以将其定位在三维空间中。使机器人能够了解自己在工作空间中的位置。这种位置传感所使用的传感器类型包括：

　　电位计

　　霍尔效应传感器

　　这种位置传感方法在没有“意外”发生的环境中效果不错。它不能提供预期在更开放环境中工作的机器人所需的空间意识水平。即使对于静态机器人来说，感知和理解周围环境的能力也会带来能力的提升。

　　影响这一领域最重要的创新之一是基于MEMS的运动传感器的发展。MEMS是一种以的规模提供机电功能的技术。其结果是，传感器每边的测量尺寸仅为毫米。但是，它仍然可以检测到9个自由度的运动--为使用死角计算进行位置传感带来了新的洞察力。MEMS传感器帮助控制系统精确测量其每个运动部件的角度位置。

　　Murata的SCL3300倾角传感器是这种技术应用于机器人技术的一个很好的例子。它使用式3DMEMS技术测量3个轴的运动。AnalogDevices公司的iSensorMEMS也可以测量基于加速度的角变化率。它提供基于相对位移角的输出。控制系统可以利用这一信息来运动速度。

　　机器人正在使用光来进行三维观察

　　现在机器人技术中使用的其他传感器技术包括飞行时间（ToF）。一种根据光在两点之间传播所需的时间，精确测量发射器和接收器之间距离的技术。这可能听起来不太可能，但自动对焦相机使用了ToF，所以它是一项成熟的技术。一些制造商为需要精确距离测量的应用提供ToF传感器。除了将其用于近距离检测外，ToF还可以提供非常详细的表面3D浮雕图。这意味着机器人也可以用它来检测甚至识别物体。

　　对于希望在机器人应用中使用ToF的工程师来说，BaslerBlaze101视频模块是一个很好的开始。这款ToF相机在数米距离内几乎达到毫米级精度。它提供实时的预处理图像流，包括3D点和2D强度。ToF方法可检测反射光，因此它只能“看到”与该光直接一致的物体。这提供了足够的数据来创建“点云”，这是用来描述ToF技术生成的3D图像的术语。

　　然后，这些点云可以使用技术进一步处理，以识别形状和它们的距离。对于需要在操作物体之前识别物体的机器人来说，即使是在传送带上移动的物体，也有很大的好处。

　　机器人如何使用进行导航？

　　另一项正在寻找进入机器人技术，特别是设计为移动的机器人的技术是LiDAR，即光探测和测距。由于它使用光，该技术在许多方面与ToF相似。ToF可以被认为是LiDAR的一个子集。

　　它一般通过测量反射光源的振幅或相位的变化来工作。受控（通常是脉冲）光源，在扫描雷达中转向，或者如果系统不提供3D图像，则固定。

　　反射光源的振幅或相位的偏移量给出了扫描对象的范围。现在的激光雷达系统体积小、精度高，足以用于机器人技术。的RealSenseLiDAR相机L515是一款固态LiDAR深度相机，它使用基于MEMS的镜子，可以扫描其视野。

　　移动机器人面临的下一个重大挑战

　　现在，这些技术被用于机器人技术，以解决开发者和制造商接下来的一个重大挑战。如何让机器人在陌生的环境中移动？这个问题并不是机器人领域独有的，在人工和虚拟现实领域工作的科学家和工程师们也在思考这个问题。

　　一种正在发展的技术是同步定位和映射，或SLAM。这项技术涉及扫描一个区域，并对该视野中的物体进行测绘，同时对扫描设备在该空间中移动时的位置进行补偿。自主车辆将使用SLAM来导航，机器人也在使用同样的技术来提高自主性。

　　开发机器人技术解决方案的制造商也提供。它们支持将位置和导航传感器等硬件与软件算法集成，以实现SLAM。
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