Robotické mapování - Robotic mapping

Robotické mapování je disciplína související s počítačové vidění[1] a kartografie. Cílem pro autonomní robot je schopen postavit (nebo použít) mapu (venkovní použití) nebo půdorys (vnitřní použití) a lokalizovat sebe a své dobíjecí základny nebo majáky v něm. Robotické mapování je odvětví, které se zabývá studiem a aplikací schopnosti lokalizovat se do mapy / plánu a někdy konstruovat mapu nebo půdorys autonomním robotem.

K udržení života některých zvířat může stačit evolučně tvarovaná slepá akce. Pro některé hmyz například prostředí není interpretováno jako mapa a přežijí pouze se spuštěnou odpovědí. Trochu propracovanější navigační strategie dramaticky zvyšuje možnosti robota. Kognitivní mapy umožnit plánovací kapacity a využití současného vnímání, zapamatovaných událostí a očekávaných důsledků.

Úkon

Robot má dva zdroje informací: idiotický a slitina Zdroje. Když je v pohybu, může robot použít mrtvé počítání metody, jako je sledování počtu otáček kol; to odpovídá idiotický zdroj a může poskytnout absolutní polohu robota, ale podléhá kumulativní chybě, která může rychle růst.

The slitina zdroj odpovídá senzorům robota, jako je kamera, mikrofon, laser, lidar nebo sonar.[Citace je zapotřebí ] Problém je zde „percepční aliasing To znamená, že dvě různá místa mohou být vnímána jako stejná. Například v budově je téměř nemožné určit polohu pouze pomocí vizuální informace, protože všechny chodby mohou vypadat stejně.[2] Pomocí aplikace lze generovat trojrozměrné modely prostředí robota zobrazování rozsahu senzory[3] nebo 3D skenery.[4][5]

Reprezentace mapy

Interní reprezentace mapy může být „metrická“ nebo „topologická“:[6]

  • Metrický rámec je pro člověka nejběžnější a uvažuje o dvourozměrném prostoru, do kterého umisťuje objekty. Objekty jsou umístěny s přesnými souřadnicemi. Toto znázornění je velmi užitečné, ale je citlivé na hluk a je obtížné přesně vypočítat vzdálenosti.
  • Topologický rámec bere v úvahu pouze místa a vztahy mezi nimi. Vzdálenosti mezi místy se často ukládají. Mapa je pak a graf, ve kterém uzly odpovídají místům a oblouky odpovídají cestám.

Mnoho technik používá pravděpodobnostní reprezentace mapy, aby zvládlo nejistotu.

Existují tři hlavní metody mapových reprezentací, tj. Mapy volného prostoru, mapy objektů a složené mapy. Tito používají představu o mřížce, ale umožňují rozlišení mřížky měnit tak, aby se mohla stát jemnější tam, kde je potřeba větší přesnost a hrubší, kde je mapa jednotná.

Učení mapy

Mapové učení nelze oddělit od procesu lokalizace a při začlenění chyb v lokalizaci do mapy nastanou potíže. Tento problém se běžně označuje jako Simultánní lokalizace a mapování (SLAM).

Důležitým dalším problémem je zjistit, zda je robot v části prostředí, které je již uloženo nebo nikdy nenavštíveno. Jedním ze způsobů, jak vyřešit tento problém, je použití elektrické majáky, Komunikace v blízkém poli (NFC), WiFi, Komunikace viditelným světlem (VLC) a Li-Fi a Bluetooth. [7]

Plánování cesty

Plánování cesty je důležitý problém, protože umožňuje robotovi dostat se z bodu A do bodu B. Algoritmy plánování trasy se měří podle jejich výpočetní složitosti. Realizace plánování pohybu v reálném čase závisí na přesnosti mapy (nebo půdorys ), o lokalizaci robota a počtu překážek. Topologicky problém plánování cest souvisí s problém s nejkratší cestou hledání trasy mezi dvěma uzly v a graf.

Robotická navigace

Hlavní článek: Robotická navigace

Venkovní roboti mohou používat GPS podobným způsobem jako automobilové navigační systémy.

Alternativní systémy lze použít s půdorys a majáky místo mapy pro vnitřní roboty v kombinaci s lokalizačním bezdrátovým hardwarem.[8] Elektrické majáky může pomoci levným navigačním systémům robotů.

Viz také

Reference

  1. ^ Fernández-Madrigal, Juan-Antonio (30. září 2012). Simultánní lokalizace a mapování pro mobilní roboty: Úvod a metody: Úvod a metody. IGI Global. ISBN  978-1-4666-2105-3.
  2. ^ Filliat, David a Jean-Arcady Meyer. "Mapová navigace v mobilních robotech :: I. přehled lokalizačních strategií "Cognitive Systems Research 4.4 (2003): 243-282.
  3. ^ Jensen, Björn a kol. Laserové zobrazování dosahu pomocí mobilních robotů: Od odhadu pozice až po 3D modely. ETH-Zürich, 2005, 2005.
  4. ^ Surmann, Hartmut, Andreas Nüchter a Joachim Hertzberg. "Autonomní mobilní robot s 3D laserovým zaměřovačem pro 3D průzkum a digitalizaci vnitřního prostředí „Robotics and Autonomous Systems 45.3-4 (2003): 181-198.
  5. ^ Malik, Aamir Saeed (30. listopadu 2011). Aplikace pro hloubkovou mapu a 3D zobrazování: Algoritmy a technologie: Algoritmy a technologie. IGI Global. ISBN  978-1-61350-327-0.
  6. ^ Thrun, Sebastian. "Učení metricko-topologických map pro navigaci vnitřních mobilních robotů "Artificial Intelligence 99.1 (1998): 21-71.
  7. ^ https://www.indooratlas.com/
  8. ^ „Autonomní pasivní systém mobilních robotů podporovaný RFID pro určování polohy v interiéru“ (PDF). Citováno 19. října 2015.