移動機器人核心技術(shù)發(fā)展趨勢

文/ 朱可平 王菲菲 吳加春

杭州?？禉C器人股份有限公司

為適應(yīng)更復(fù)雜、更多變的動態(tài)作業(yè)環(huán)境，移動機器人始終朝著更高柔性、更高精度和更強適應(yīng)性的方向發(fā)展，其定位導(dǎo)航技術(shù)和環(huán)境感知技術(shù)不斷更迭。另一方面，移動機器人的形態(tài)越來越豐富，其對調(diào)度的要求也越來越高。此外，隨著移動機器人在各行各業(yè)的應(yīng)用，其部署效率和質(zhì)量日漸成為業(yè)界關(guān)心的焦點，移動機器人機器人仿真技術(shù)正圍繞靈活性和真實性不斷精進。

近幾年，基于AI等各類新技術(shù)的日趨成熟以及移動機器人使用場景的不斷豐富，移動機器人技術(shù)進一步迭代升級。移動機器人核心技術(shù)包括環(huán)境感知、定位導(dǎo)航，控制、協(xié)同、通信、調(diào)度、任務(wù)分配等本體軟硬件和系統(tǒng)層面的技術(shù)，本文重點圍繞移動機器人定位導(dǎo)航和環(huán)境感知技術(shù)、多機器人調(diào)度技術(shù)和仿真技術(shù)，對移動機器人核心技術(shù)及其發(fā)展趨勢進行了分析。

一、定位導(dǎo)航和環(huán)境感知技術(shù)

實現(xiàn)移動機器人（以下簡稱“AMR”）的自主移動，需要根據(jù)多種傳感器識別各種復(fù)雜的環(huán)境信息，如道路邊界、地面情況、障礙物等。AMR通過對環(huán)境的感知確定行進方向中的可達(dá)/不可達(dá)區(qū)域，確定自身在環(huán)境中的相對位置，并對動態(tài)障礙物的運動進行預(yù)判，從而為局部路徑規(guī)劃提供依據(jù)。根據(jù)AMR掌握環(huán)境信息的程度不同，可分為兩種類型：一個是基于環(huán)境信息已知的全局路徑規(guī)劃，即機器人定位導(dǎo)航技術(shù)，另一個是基于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃，即機器人環(huán)境感知技術(shù)。下面將分別闡述機器人定位導(dǎo)航技術(shù)和環(huán)境感知技術(shù)。

1.機器人定位導(dǎo)航技術(shù)

機器人定位導(dǎo)航技術(shù)是AMR的關(guān)鍵技術(shù)，其在很大程度上影響了AMR的運行精度、穩(wěn)定性和靈活性。目前AMR導(dǎo)航技術(shù)種類較多，當(dāng)場景環(huán)境不盡相同時，選擇合適的導(dǎo)航方式，是用戶時常面臨的問題。

圖1 二維碼導(dǎo)航示意圖

從傳統(tǒng)的AGV有軌導(dǎo)航開始，導(dǎo)航技術(shù)不斷地發(fā)展，分別從最初的地面預(yù)埋磁條，逐步到預(yù)埋磁釘導(dǎo)航，直至以亞馬遜KIVA為代表的AMR廠家誕生，形成以地面二維碼為主流的導(dǎo)航定位方式；再隨著激光SLAM（簡稱LSLAM)、視覺SLAM（簡稱VSLAM）技術(shù)的進一步成熟，行業(yè)內(nèi)分別出現(xiàn)了以LSLAM、下視VSLAM、前視VSLAM等依賴自然環(huán)境的導(dǎo)航方式的推廣和應(yīng)用，下面將詳細(xì)介紹AMR常用的不同導(dǎo)航方式的原理和差異。

（1）二維碼導(dǎo)航

二維碼導(dǎo)航方式是目前最常見的AMR導(dǎo)航方式

二維碼定位通過在區(qū)域中鋪設(shè)二維碼，利用AMR車載攝像頭掃描解析地面二維碼獲取實時坐標(biāo)，但是離散的鋪設(shè)方式導(dǎo)致二維碼導(dǎo)航無法持續(xù)獲得高精度的定位結(jié)果。AMR上安裝有輪式里程計和IMU（Inertial Measurement Unit，即慣性測量單元），這兩種傳感器可實時測量機器人的位姿增量，即使沒有二維碼修正，僅通過積分仍可根據(jù)之前的定位狀態(tài)推算出機器人當(dāng)前的位姿信息，這個過程被稱為盲區(qū)推估（Dead Rockoning，簡稱DR），但DR過程存在累計誤差，過長的位姿推估時間和距離將導(dǎo)致定位精度持續(xù)下降。因此，DR更多的被用于定位導(dǎo)航算法流程中的預(yù)測過程，通過外部準(zhǔn)確的全局定位實現(xiàn)對其誤差的修正。

二維碼導(dǎo)航方式，即在兩個二維碼之間采用DR推估，在經(jīng)過二維碼時獲得全局位姿的觀測，及時修正了DR過程中累計的誤差，從而讓機器人獲得了準(zhǔn)確、穩(wěn)定的定位信息。二維碼導(dǎo)航方式也是目前市面上最常見的AMR導(dǎo)航方式，亞馬遜的KIVA機器人就是通過這種導(dǎo)航方式實現(xiàn)自主移動的。這種組合導(dǎo)航的形式相對靈活，鋪設(shè)和改變路徑也比較方便（相比磁導(dǎo)航），但是由于二維碼自身特性的關(guān)系，需要定期進行維護。

.適用場景：倉儲環(huán)境、線邊密集存儲區(qū)等

.功能限制：運行路線的靈活性受導(dǎo)航方式的限制，只能固定路線運行

（2）激光/視覺SLAM 導(dǎo)航

SLAM定義：Simultaneous Localization and Mapping（即時定位與地圖構(gòu)建），即機器人在完全未知的環(huán)境中創(chuàng)建地圖，同時利用地圖進行自主定位和導(dǎo)航的技術(shù)。按照使用的傳感器類型的差異，又分為激光SLAM和視覺SLAM，其中激光SLAM基于激光反射測距進行即時定位與地圖構(gòu)建，一般從維度上分有二維、三維激光，根據(jù)實際使用有反射板和無反射板兩種；視覺SLAM則是使用相機作為傳感器，在一定的圖像幀率下捕捉周圍環(huán)境信息，獲得一系列連續(xù)變化的圖像，通過測算相機運動來獲得當(dāng)前時刻相機的位姿，并構(gòu)建環(huán)境地圖。

從單一形態(tài)的機器人調(diào)度到多形態(tài)機器人混合調(diào)度，需要空間保護、路徑規(guī)劃、多導(dǎo)航統(tǒng)一調(diào)度、多任務(wù)類型分配、多充電方式、多設(shè)備協(xié)議統(tǒng)一接入、多設(shè)備協(xié)同控制等方面的技術(shù)支撐。

激光SLAM起步早，在理論、技術(shù)和產(chǎn)品落地上都相對成熟，一般目前業(yè)界以二維激光作為主要的導(dǎo)航傳感器進行應(yīng)用。近年來，由于激光傳感器逐步完成國產(chǎn)替代，二維激光SLAM技術(shù)逐漸被AMR廠商所接受，目前主流廠家，均推出了自己的激光SLAM導(dǎo)航AMR和配套軟件產(chǎn)品。

相比于激光雷達(dá)，相機具有成本低、功耗低、體積小、信息豐富等優(yōu)點，隨著計算機硬件能力的不斷提升，視覺SLAM能夠在嵌入式設(shè)備上實時運行，但圖像信息極易受到外界光線影響，穩(wěn)定性不足，基于視覺的SLAM方案目前尚處于進一步研發(fā)和應(yīng)用場景拓展、產(chǎn)品落地階段，技術(shù)成熟度在逐步提升。目前業(yè)內(nèi)有一些廠商在積極探索視覺SLAM的應(yīng)用嘗試。

依托于圖像處理算法的不斷積累和應(yīng)用嘗試，從應(yīng)用穩(wěn)定性，到點精確性，落地成本多方面考慮，也有一些廠商推出了基于下視視覺SLAM的導(dǎo)航方案，即：通過識別地面的圖像特征構(gòu)建視覺地圖，該地圖后續(xù)進一步可用于機器人的定位與導(dǎo)航，其優(yōu)點在于特征穩(wěn)定、導(dǎo)航精度高、資源需求低，但受限于下視視野較小，其導(dǎo)航靈活性一般。建圖上，VSLAM采用自動化建圖的方式完成指定區(qū)域的地圖構(gòu)建，后續(xù)將向著自主式探索的建圖方式進行發(fā)展和完善，致力于建圖過程的無人化。定位上，可以靈活支持多種運行方式，例如斜線、弧線、繞障等，從而提高AMR的運行效率。地圖維護上，通過對地圖的實時監(jiān)測提示地面存在變化的區(qū)域，提示出地圖變化較大需要更新的區(qū)域，并進行后續(xù)地圖的更新。同時也支持人工的地圖編輯和地圖合并等功能，以針對運行場景進行修改和調(diào)整。

基于多傳感器融合的混合SLAM技術(shù)是未來的發(fā)展趨勢

相對于二維碼、磁釘?shù)葘?dǎo)航方式，如果把二維碼導(dǎo)航比擬成一個個的指路牌，那么，激光/視覺SLAM導(dǎo)航，則就是，依托于馬路兩側(cè)的建筑物，自己生成了一個地圖，根據(jù)自身的地圖，進行路徑的探索和尋找。其優(yōu)勢非常明顯，不需要人工造太多的“指路牌”，且想要換路線時，也非常的靈活；但也存在其技術(shù)的限制，即：不能隨意變更或遮擋“建筑物”。

.適用場景：柔性生產(chǎn)線、高潔凈度產(chǎn)線等

.功能限制：導(dǎo)航穩(wěn)定性與環(huán)境輪廓或者地面紋理有關(guān)

AMR導(dǎo)航技術(shù)一直朝著更高柔性、更高精度和更強適應(yīng)性的方向發(fā)展，基于多傳感器融合的混合SLAM技術(shù)無疑是未來的發(fā)展趨勢。相信不久的將來，伴隨著越來越多的傳感技術(shù)和感知能力的發(fā)展，AMR能夠適應(yīng)更為復(fù)雜、多變的動態(tài)作業(yè)環(huán)境。

2.機器人環(huán)境感知技術(shù)

機器人的感知和決策能力是區(qū)分AMR和AGV能力的重要指標(biāo)，AMR基于AI智能算法，一般適用于靈活性、智能化較高，與人員交互更多的業(yè)務(wù)場景；而目前常見的AGV，主要應(yīng)用于高效集群業(yè)務(wù)場景，滿足業(yè)務(wù)對速度、效率方面的需求。本節(jié)從機器人環(huán)境感知方面闡述典型的感知技術(shù)及其應(yīng)用方式。

表1 AMR導(dǎo)航方式對比

（1）環(huán)境感知

環(huán)境感知技術(shù)即AMR對自身所處環(huán)境的描述和理解能力：AMR能夠基于自身配備的多種2D/3D傳感器，實現(xiàn)對其運行環(huán)境周圍的全方位感知?；贏I感知技術(shù)，AMR對周圍環(huán)境的理解由單一的障礙物拓展到語義信息，從“看見”進化為“理解”，并能夠基于語義等屬性進行AI在線規(guī)劃以及行為決策，全面提升AMR對場景的理解、認(rèn)知和執(zhí)行能力。

（2）局部高精度感知

多尺寸移動機器人混行調(diào)度

多機器人協(xié)同調(diào)度

局部高精度感知主要應(yīng)用于局部有高精度對接需求的場景：當(dāng)AMR運行到機臺等局部區(qū)域時，由于業(yè)務(wù)層面的對接需求，通常要求AMR在局部區(qū)域具備高精度感知能力。AMR根據(jù)車身配備的多種傳感器，基于AI感知技術(shù)計算目標(biāo)的特征信息，計算AMR自身與目標(biāo)之間的相對偏差，并進行AI實時在線規(guī)劃控制自身不斷接近目標(biāo)，從而實現(xiàn)目標(biāo)的精確引導(dǎo)對接。?？禉C器人的AI局部高精度感知功能允許對接目標(biāo)不斷變化，通過AMR超強感知能力實時適應(yīng)局部環(huán)境變化，保持感知的高效率和高精度，進一步提升AMR的環(huán)境適應(yīng)性。

二、多機器人調(diào)度技術(shù)

隨著移動機器人在各行各業(yè)的應(yīng)用，機器人的形態(tài)越來越豐富，對調(diào)度的要求也越來越高。從單一形態(tài)的機器人調(diào)度到多形態(tài)機器人混合調(diào)度，需要空間保護、路徑規(guī)劃、多導(dǎo)航統(tǒng)一調(diào)度、多任務(wù)類型分配、多充電方式、多設(shè)備協(xié)議統(tǒng)一接入、多設(shè)備協(xié)同控制等方面的技術(shù)支撐。

1.多尺寸移動機器人混行調(diào)度

多尺寸移動機器人混行調(diào)度指的是不同尺寸的機器人在同一物理環(huán)境下運行，尺寸包括機器人的長，寬，高，旋轉(zhuǎn)半徑等。調(diào)度系統(tǒng)需要通過對不同尺寸的機器人進行精細(xì)化的空間保護和調(diào)度，才能表現(xiàn)出更好的交通控制。 比如多尺寸機器人的跟隨，避讓，暫住，窄道通行，如果不做精細(xì)化的調(diào)度控制，會大大影響物流效率。

2. 多運動方式移動機器人混行調(diào)度

多運動方式移動機器人包括兩輪差速運動，全向運動，弧線運動等方式，在混行調(diào)度情況下，需要注意兩點，一是在同一通道環(huán)境下，需要根據(jù)機器人的運動方式，規(guī)劃最優(yōu)的通過路徑。二是不同運動方式下的移動機器人保護空間需要根據(jù)其姿態(tài)進行實時調(diào)整，防止碰撞。

3. 多導(dǎo)航方式移動機器人混行調(diào)度

多導(dǎo)航方式包括基于二維碼+里程計的慣性導(dǎo)航，激光SLAM導(dǎo)航，視覺SLAM導(dǎo)航等，要實現(xiàn)不同導(dǎo)航方式的移動機器人混行，最重要的是實現(xiàn)所有導(dǎo)航模式下的坐標(biāo)統(tǒng)一，機器人本身無法做到坐標(biāo)統(tǒng)一，因此要求調(diào)度系統(tǒng)具備坐標(biāo)轉(zhuǎn)換功能。比如實現(xiàn)慣性導(dǎo)航和激光SLAM導(dǎo)航的坐標(biāo)融合，相同環(huán)境不同激光SLAM數(shù)據(jù)的坐標(biāo)融合。

4.多執(zhí)行機構(gòu)移動器人混行調(diào)度

多執(zhí)行機構(gòu)移動機器人包含：舉升式，移載式，叉取式，夾報式，抓取式等，不同機器人完成不同的搬運任務(wù)，調(diào)度系統(tǒng)在任務(wù)執(zhí)行分配時，需要管理不同機器人的業(yè)務(wù)執(zhí)行能力，根據(jù)其業(yè)務(wù)執(zhí)行能力分配相對應(yīng)的搬運任務(wù)。

5.多充電方式移動機器人混行調(diào)度

多充電方式包括兩方面，一是接觸方式，二是充電邏輯。接觸方式包括：前/后接觸充電，側(cè)接觸充電，地充方式等；充電邏輯包括什么時候該充電，什么時候可以停止充電，充電時長管理等。調(diào)度系統(tǒng)需要管理充電點位，充電方式，充電邏輯等內(nèi)容。

多充電方式包括接觸方式和充電邏輯

6.多廠家移動機器人混行調(diào)度

多廠家移動機器人混行調(diào)度在面對以上五點外，還涉及移動機器人控制協(xié)議的適配。目前國內(nèi)還沒有統(tǒng)一的移動機器人控制協(xié)議，不同廠家的移動機器人首先要開放其控制協(xié)議。調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)開放的協(xié)議進行接入，實現(xiàn)混行調(diào)度。

移動機器人的控制協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)將是解決多廠家機器人混行調(diào)度的最好解決之道。目前移動機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟團體標(biāo)準(zhǔn)《工業(yè)應(yīng)用移動機器人與其調(diào)度系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口規(guī)范》也在制定當(dāng)中。相信不久的將來一定能夠制定更加完善的國標(biāo)規(guī)范。

7.多機器人協(xié)同調(diào)度

多機器人協(xié)同調(diào)度，指2臺以上移動機器人協(xié)同配合完成一個物體的搬運。在調(diào)度協(xié)同層面要實現(xiàn)合理組合，同步控制等功能。同時組合后在路徑規(guī)劃，空間保護等方面都要根據(jù)實際情況進行調(diào)整。是一個比較大的挑戰(zhàn)，要求能合能分。既能獨立執(zhí)行任務(wù)，也能任意組合協(xié)同執(zhí)行任務(wù)。

綜上，混行調(diào)度場景會隨著各種技術(shù)發(fā)展不斷出現(xiàn)新的技術(shù)難點。比如新的導(dǎo)航方式，新的移動機器人形態(tài)等，作為調(diào)度系統(tǒng)需要能夠?qū)Ω鞣N新的場景進行抽象化處理，具備任務(wù)編排的能力，這樣才能不斷應(yīng)對各種變化，這也是將來調(diào)度系統(tǒng)的發(fā)展方向。

三、移動機器人仿真技術(shù)

仿真可以提前預(yù)估運輸效率，機器人出勤率，道路倉儲容量等，避免部署完機器人后反復(fù)修改現(xiàn)場方案，造成人力和物力的浪費，可大大提高項目部署效益。

市面上的仿真軟件有很多，功能強大，可仿真對象多樣。但是對于移動機器人仿真，特別是多移動機器人的混合調(diào)度仿真，在路徑規(guī)劃，任務(wù)分配的仿真上缺少復(fù)雜算法支持，同時各個廠家都有各自的調(diào)度算法，通過這些軟件無法真實反映調(diào)度效率的情況，因此各個移動機器人廠家都會開發(fā)自己的仿真軟件。

仿真軟件的核心發(fā)展要求，可概括為真實性和靈活性。

1.真實性

體現(xiàn)在四個方面：

（1）機器人本體的模擬器要與本體保持一致。包括其本體的運動性能，能源消耗等運動屬性能夠與實車保持一致。

（2）機器人調(diào)度算法要與真實系統(tǒng)保持一致。不能因為仿真，就使用簡單的邏輯實現(xiàn)。這樣會失去仿真的真實性。特別是機器人路徑規(guī)劃算法，空間保護算法，任務(wù)分配算法等。這些算法能夠有效提升調(diào)度效率，不一致就失去了仿真的真實性。

（3）機器人的運行環(huán)境地圖與實際保持一致。要根據(jù)現(xiàn)場實際的物流布局來繪制運行地圖，確保環(huán)境的一致性。最好能夠使用實際環(huán)境掃描出來的地圖作為仿真地圖來進行仿真。避免環(huán)境變化帶來的調(diào)度變化影響。

（4）仿真業(yè)務(wù)節(jié)拍與真實節(jié)拍保持一致。這個技術(shù)難點比較低，一般

混行調(diào)度場景會隨著各種技術(shù)發(fā)展不斷出現(xiàn)新的技術(shù)難點。比如新的導(dǎo)航方式，新的移動機器人形態(tài)等，作為調(diào)度系統(tǒng)需要能夠?qū)Ω鞣N新的場景進行抽象化處理，具備任務(wù)編排的能力，這樣才能不斷應(yīng)對各種變化，這也是將來調(diào)度系統(tǒng)的發(fā)展方向。的仿真軟件都能夠較好的模擬。

2.靈活性

主要體現(xiàn)在兩個方面：

（1）整個仿真系統(tǒng)可以通過參數(shù)調(diào)整，自動完成指標(biāo)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)展示和問題分析。能夠及時給出運輸效率，機器人出勤率，道路倉儲容量等仿真結(jié)果。便于及時調(diào)整機器人數(shù)量，儲位，交接位等來進行快速的二次仿真。

（2）能夠方便地實現(xiàn)調(diào)度場景的編排，通過可視化的流程配置，資源配置。能夠快速的配置出各種調(diào)度場景，滿足靈活的調(diào)度編排。

移動機器人仿真示意圖