使用航位推測(cè)法來解決導(dǎo)航的挑戰(zhàn)

隨著自動(dòng)化的周邊技術(shù)進(jìn)步，小型掃地機(jī)器人的導(dǎo)航方式也不斷提升。而機(jī)器人的航位推測(cè)法，就是最新的關(guān)鍵技術(shù)。在導(dǎo)航中，航位推測(cè)法是從已知的起始位置開始，搭配隨時(shí)間改變的內(nèi)部速度和前進(jìn)方向估算，來估測(cè)出一個(gè)位置，其中不需要任何外部參照物。用于機(jī)器人航位推測(cè)法的典型傳感器包括用滾輪旋轉(zhuǎn)來估算速度的滾輪編碼器、根據(jù)觀察到的地板樣式來估計(jì)速度的光流傳感器 （類似計(jì)算機(jī)鼠標(biāo)中使用的傳感器），以及測(cè)量面向位置和加速的 IMU。航位推測(cè)法是由這些傳感器提供的綜合信息所計(jì)算而成。

 
圖一 : 小型掃地機(jī)器人的導(dǎo)航方式也不斷提升，而機(jī)器人的航位推測(cè)法，就是最新的關(guān)鍵技術(shù)。

這些航位推測(cè)法的運(yùn)算法已實(shí)際應(yīng)用在機(jī)器人中，并且逐漸超越知名的隨機(jī)漫步 （在地板上以看似隨機(jī)模式移動(dòng)的機(jī)器人）。這些機(jī)器人會(huì)運(yùn)用智慧漫步，這是一種更先進(jìn)的清潔方法，即利用航位推測(cè)法依照經(jīng)計(jì)算的模式移動(dòng)。航位推測(cè)法是它們導(dǎo)航信息的主要來源，也能讓這些機(jī)器人更有效地清潔表面，并節(jié)省電池壽命。對(duì)消費(fèi)者而言，它能有效清潔以節(jié)省時(shí)間；對(duì)于 OEM 廠商，它不需要 LIDAR 或昂貴的相機(jī) （在 VLAM 系統(tǒng)中），進(jìn)而節(jié)省 BOM 成本。

即使是在更先進(jìn)的 VSLAM 和 LIDAR 系統(tǒng)中，航位推測(cè)法依然占有關(guān)鍵地位。VSLAM 式解決方案仰賴相機(jī)來計(jì)算器器人的位置。相機(jī)通常指向前方或上方的角度，找出各種邊緣或?qū)ο髞矶ㄎ黄湮恢?。但是，如果機(jī)器人進(jìn)入光線不足的區(qū)域 （如床底或沙發(fā)下），就會(huì)失去可利用的視覺線索，因而迷路。進(jìn)入沒有特別裝飾的房間 （譬如四面皆是白色墻面） 也會(huì)發(fā)生同樣的狀況。當(dāng)機(jī)器人越過門坎或參差不齊表面時(shí)，LIDAR 系統(tǒng)會(huì)遺失信息，創(chuàng)造出同樣不均勻的世界。航位推測(cè)法填補(bǔ)這些關(guān)鍵時(shí)刻的定位空白信息，并維持正確的路線。

各傳感器的用途與挑戰(zhàn)
航位推測(cè)法似乎可以透過自動(dòng)化導(dǎo)覽解決許多問題，這點(diǎn)毫無(wú)疑問，但航位推測(cè)法本身并非沒有難題待解決。隨著時(shí)間流逝，由于內(nèi)部估計(jì)誤差 （速度和面向位置），透過航位推測(cè)法計(jì)算出的位置將偏離真實(shí)位置。每個(gè)傳感器都會(huì)有影響輸出準(zhǔn)確性的自身狀況。

滾輪編碼器雖然可以追蹤滾輪的旋轉(zhuǎn)狀況 （以輪軸為中心移動(dòng)的距離或速度），并直接轉(zhuǎn)化為線性位移。但這是最理想的狀況。在現(xiàn)實(shí)世界中，滾輪可能會(huì)因?yàn)檐涃|(zhì)表面和地表變化而滑移或打滑。在這些滑移或打滑期間，滾輪會(huì)比機(jī)器人移動(dòng)得更遠(yuǎn)或更近。滾輪編碼器的讀數(shù)會(huì)準(zhǔn)確反映滾輪的行為，但那并非機(jī)器人的確切位置。

 
圖二 : 實(shí)際數(shù)目:83cm ; 被察覺的數(shù)目: 93 cm

光流傳感器是可以在計(jì)算機(jī)鼠標(biāo)中找到的傳感器。光流傳感器使用LED 或雷射光來查看其影像中的相對(duì)變化。如果影像中有特定的子像素組一起移動(dòng) （或流動(dòng)），它會(huì)提供傳感器整體移動(dòng)方向的信息。您的計(jì)算機(jī)鼠標(biāo)幾乎都會(huì)在平坦光滑的表面上使用，因此其狀況和輸出結(jié)果可達(dá)到穩(wěn)定一致。但機(jī)器人會(huì)在不同的地板上移動(dòng)，根據(jù)地板與傳感器之間的高度差異及傳感器的類型，提供不同的信息。某些地板搭配 LED（較粗糙）的運(yùn)作效果較佳，其他則是搭配雷射（較平坦）的效果較佳。為了讓機(jī)器人從光流傳感器取得最佳信息，校正傳感器以配合地面高度和地板種類可說是至關(guān)重要。

 
圖三 : 慣性量測(cè)單元（IMU）會(huì)測(cè)量加速度和角速度，并轉(zhuǎn)換為前進(jìn)方向和傾斜信息。

慣性量測(cè)單元（IMU）是正如其名專門設(shè)計(jì)的傳感器。它們會(huì)測(cè)量加速度和角速度，并轉(zhuǎn)換為前進(jìn)方向和傾斜信息。我在前一篇文章提到，面向位置的準(zhǔn)確性對(duì)機(jī)器人來說很重要，因?yàn)檫@樣才能找出前進(jìn)的方向。傾斜信息有助于防止機(jī)器人往墻面上爬，或因?yàn)橐巫犹叨ㄗ?。IMU 對(duì)傳感器一致性方面有其挑戰(zhàn)。它們會(huì)受到溫度影響，需要校準(zhǔn)才能正確使用。

結(jié)合一切要素
為了建立精確的航位推測(cè)算法，每個(gè)傳感器都必須經(jīng)過校準(zhǔn)，以提供精確的信息。這項(xiàng)工作本身就有其難度，而要讓這些傳感器互相融合更增添了復(fù)雜程度。藉由比較滾輪編碼器信息和 IMU 和光流傳感器，可偵測(cè)到滑移和打滑的情況并忽略相關(guān)信息。同理，光流法也可以透過比較其流向與滾輪編碼器預(yù)期的線性動(dòng)作來進(jìn)行動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)。利用 IMU 來檢查在平滑表面上的一致性，可提高對(duì)測(cè)量的信心程度。除了持續(xù)監(jiān)控溫度對(duì)于性能的影響，這也能維持對(duì)傳感器的掌控。傳感器融合的價(jià)值在于隨時(shí)了解哪些傳感器信息最值得信賴，藉此盡量展現(xiàn)最佳成效。如您所見，盡管我還未全部列舉出來，但航位推測(cè)法的程序已包含許多復(fù)雜議題。

航位推測(cè)法是強(qiáng)大的工具，可用于任何地面模式的機(jī)器人，比起進(jìn)階的 VSLAM 或 LIDAR 系統(tǒng)更能展現(xiàn)高效率。它可以利用智慧漫步縮短清潔時(shí)間，也可以在不良的環(huán)境之下，為復(fù)雜的 SLAM 算法增加韌性。精心結(jié)合滾輪編碼器、光流傳感器和 IMU 來實(shí)現(xiàn)航位推測(cè)法。

當(dāng)您發(fā)現(xiàn)在地板上看似簡(jiǎn)單的清掃模式竟是如此復(fù)雜程序的成果，可能會(huì)大吃一驚，但所看到這些流暢的成果，正是許多傳感器和傳感器融合所實(shí)現(xiàn)的心血結(jié)晶。在此情況下，至少總體是大于個(gè)體的總和。