SLAM

2018年物流机器人的七大趋势

经过前几年的火爆,工业界和资本都开始对机器人持比较理性的态度,不再“野蛮生长”。这样的氛围也许会更有利于企业潜心钻研,打造真正符合客户需求的产品和技术。

趋势一:物流机器人运作过程日趋柔性化

这里的“柔性”,是和生产制造过程相对而言的。在生产线上,因制造工艺不能轻易更改,所以工业机器人的动作比较固定、重复性较高。但是在物流领域,从A点到B点的移动则可能有许多种路径,不确定性较大。

并且,在走完A点到B点路径的过程中,还可能遇到障碍物:一方面可能有其它机器人在移动,另一方面可能有人员走动等意外情况。这种多变的“柔性”流程对机器人提出了更高的要求。

趋势二:机器人与周边环境的交互日益增加

新一代机器人不仅能够在平面上移动,并且还能识别环境中的更多元素并与之互动。一个很典型的例子就是机器人乘电梯,如图2所示:某酒店中的服务机器人可以通过发射无线信号与电梯互动,进入其内部并选择正确楼层,从而将物品送到指定的楼层房间。笔者观察到:“乘电梯”的功能已经成为越来越多机器人品牌的标配。

趋势三:激光导航技术日渐普及

自主移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)方法概述

1. 引言:

机器人的研究越来越多的得到关注和投入,随着计算机技术和人工智能的发展,智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点。移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题。对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法。然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位,而且事先获取机器人工作环境的地图很困难,甚至是不可能的。这时机器人需要在自身位置不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航。这就是移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM) 问题,最先是由SmithSelf 和Cheeseman在1988年提出来的,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。

从理论到实践,机器人SLAM技术详解

思岚科技专栏
作者:思岚科技

地图的四种表示方法

智能服务机器人正成为行业的风口浪尖,从清扫机器人开始,家庭陪伴机器人、送餐机器人等陆续进入公众视线。

在讨论这类机器人是否能解决实际问题时,自主定位导航技术作为机器人智能化的第一步正不断引起行业内的重视。同时,作为自主定位导航技术的重要突破口,SLAM 技术也成为关注焦点。

正如图中所示,机器人自主定位导航技术中包括定位、地图创建与路径规划(运动控制),而 SLAM 本身只是完成机器人的定位和地图创建,二者有所区别。

从理论到实践,机器人SLAM技术详解

那么,SLAM 技术究竟是如何实现的?它有哪些难点?机器人如何实现路径规划和自动导航?到底什么样的扫地机器人才算智能?

这些问题,小编将为你一一解答,带领大家了解机器人自主移动的秘密。

今天,我们先从 SLAM 说起。

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