机器人自主导航方案概述

REF:建筑机器人自主导航关键技术研究进展及展望

1. 环境建图

环境地图分为先天和后天环境信息模型,其中先天环境信息模型可提前输入至建筑机器人系统,后天环境信息模型需要机器人运动过程中感知环境获取

  • 先天环境信息模型:通过CAD和BIM的二维或三维建筑设计图纸获取,基于此建立环境信息模型。

  • 后天环境信息模型:建模方法主要有运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图立体视觉(multiple view stereo,MVS)和SLAM

2. 自主定位

机器人定位技术分为相对定位、绝对定位和组合定位

  • 相对定位:在移动机器人位姿初始值给定前提下,基于内部传感器信息计算出每一时刻位姿相对于上一时刻位姿距离及方向角变化,进而实现位姿实时估计,此方法又称为航迹推测,主要有里程计(轮式里程计、视觉里程计和激光雷达里程计等)和惯性导航等方法

  • 绝对定位:确定机器人在全局参考框架下的位姿信息,主要方法有导航信标、地图匹配、全球定位系统 ( GPS)、UWB 定位、无线网络(WIFI)定位 、 无线射频识别 (RFID)定位和激光跟踪测量定位等

  • 组合定位:结合相对定位与绝对定位的方法

3. 路径规划

路径规划是机器人环境感知和运动控制之间的桥梁,路径规划可以描述为在机器人自身位姿已知的情况下,根据优化目标(例如轨迹长度最短、运动时间最少等)寻找到一条从当前位置到指定目标的最优路径。根据对工作环境理解程度不同,路径规划又分为全局路径规划和局部路径规划。

  • 全局路径规划:当全局静态环境地图已知时,在静态环境条件下按照特定的算法搜寻一条无碰撞路径

  • 局部路径规划:机器人只了解动态环境的部分信息或者对环境信息完全不了解,通过传感器感知信息不断地更新环境模型 ,考虑了机器人本身运动参数、路径方向与障碍物等信息

相关推荐
AI进化营-智能译站17 小时前
ROS2 C++开发系列04:如何有效输出机器人状态
开发语言·c++·ai·机器人
AI进化营-智能译站17 小时前
ROS2 C++开发系列05:机器人启动如何传递命令行参数实战
开发语言·c++·ai·机器人
IT_陈寒17 小时前
为什么我的Python multiprocessing总是卡在join()?
前端·人工智能·后端
云天AI实战派17 小时前
ChatGPT/AI 智能体功能异常排查指南:账号安全、权限灰度到审批流卡点的全流程解决方案
人工智能·安全·chatgpt
薛定猫AI17 小时前
【深度解析】Open Code Skills 工作流:用知识图谱、Spec 驱动与 UI 设计系统提升 AI Coding Agent 生产力
人工智能·ui·知识图谱
袋子(PJ)17 小时前
2026年pytorch基础学习(基于jupyter notebook开发)——从原理到落地:PyTorch神经网络架构与工程优化解析
人工智能·pytorch·深度学习·学习·jupyter
落羽的落羽17 小时前
【网络】计算机网络世界的基础概念
linux·服务器·网络·c++·人工智能·计算机网络·机器学习
小挪号底迪滴17 小时前
浅析 AI 实时语音流转译背后的技术架构:从 WebSocket 到流式 LLM
人工智能·websocket·架构
AI木马人17 小时前
8.人工智能实战:大模型服务“看起来正常却突然变慢”?Prometheus + Grafana + GPU 指标构建全链路监控体系
人工智能·grafana·prometheus
梦想画家17 小时前
RAG应用基石:从六种文档切分算法看语义完整性
人工智能·算法·rag