Apabila robot menjadi lebih berdikari, mereka perlu mengemudi persekitaran mereka dengan lebih bebas dan boleh dipercayai. Traktor autonomi, penuai pertanian dan mesin pembenihan mesti berhati-hati melalui ladang tanaman manakala kenderaan penghantaran pandu sendiri mesti melintasi jalan dengan selamat untuk meletakkan bungkusan di tempat yang betul. Merentasi pelbagai aplikasi, robot mudah alih autonomi (AMR) memerlukan sumber penentududukan yang sangat tepat untuk menyelesaikan kerja yang direka bentuk dengan selamat dan berjaya.
Mencapai ketepatan tersebut memerlukan dua set keupayaan lokasi. Satu adalah untuk memahami kedudukan relatif dirinya kepada objek lain. Ini memberikan input kritikal untuk memahami dunia di sekelilingnya dan, dalam kes yang paling jelas, elakkan halangan yang tidak bergerak dan tidak bergerak. Manuver dinamik ini memerlukan timbunan penderia navigasi yang banyak seperti kamera, radar, lidar dan perisian sokongan untuk memproses isyarat ini dan memberikan arah masa nyata kepada AMR.
Set keupayaan kedua adalah untuk AMR memahami lokasi fizikalnya yang tepat (atau lokasi mutlak) di dunia supaya ia boleh menavigasi laluan yang telah diprogramkan ke dalam peranti dengan tepat dan berulang kali. Kes penggunaan yang jelas di sini ialah pertanian berketepatan tinggi, di mana pelbagai AMR perlu melalui laluan sempit yang sama selama beberapa bulan untuk menanam, mengairi dan menuai tanaman, dengan setiap laluan memerlukan AMR merujuk tempat tepat yang sama setiap kali .
Ini memerlukan satu set keupayaan navigasi yang berbeza, bermula dengan Sistem Satelit Navigasi Global (GNSS), yang memanfaatkan keseluruhan ekosistem penderia dan perisian. Menambah GNSS ialah keupayaan pembetulan seperti RTK dan SSR yang membantu memacu ketepatan 100x lebih tinggi daripada GNSS sahaja untuk aplikasi langit terbuka, dan Unit Pengukuran Inersia digabungkan dengan perisian gabungan sensor untuk menavigasi tempat GNSS tidak tersedia (pengiraan mati).
Sebelum kita menyelami teknologi ini, mari kita luangkan sedikit masa melihat kes penggunaan di mana kedua-dua lokasi relatif dan mutlak diperlukan untuk AMR menjalankan tugasnya.
Aplikasi robotik yang memerlukan kedudukan relatif dan mutlak
AMR mendedahkan perkara yang dipandang remeh oleh manusia - kebolehan semula jadi untuk menempatkan diri dengan tepat di dunia dan mengambil tindakan tepat berdasarkan maklumat tersebut. Lebih pelbagai aplikasi untuk AMR, lebih banyak kami menemui jenis tindakan yang memerlukan ketepatan yang melampau. Beberapa contoh termasuk:
Automasi Pertanian: Dalam pertanian, AMR menjadi semakin biasa untuk tugas seperti penanaman, penuaian dan pemantauan tanaman. Robot ini menggunakan kedudukan mutlak, biasanya melalui GPS, untuk menavigasi medan yang besar dan selalunya tidak rata dengan ketepatan. Ini memastikan bahawa mereka boleh meliputi kawasan yang luas secara sistematik dan kembali ke lokasi tertentu mengikut keperluan. Walau bagaimanapun, apabila berada berdekatan dengan tanaman atau dalam kawasan yang ditetapkan, AMR bergantung pada kedudukan relatif untuk tugasan yang menuntut tahap ketepatan yang lebih tinggi, seperti memetik buah yang mungkin telah tumbuh atau berubah kedudukan sejak AMR melawatnya kali terakhir. Dengan menggabungkan kedua-dua kaedah penentududukan, robot-robot ini boleh beroperasi dengan cekap dalam persekitaran yang mencabar dan berubah-ubah tipikal bidang pertanian.
Penghantaran Batu Terakhir dalam Tetapan Bandar: AMR sedang mengubah penghantaran jarak terakhir dalam persekitaran bandar dengan mengangkut barangan secara autonomi dari pusat pengedaran ke destinasi akhir. Robot ini menggunakan kedudukan mutlak untuk menavigasi jalan bandar, lorong dan susun atur bandar yang kompleks, memastikan mereka mengikuti laluan yang dioptimumkan sambil mengelakkan lalu lintas dan mematuhi jadual penghantaran. Apabila sampai di sekitar lokasi penghantaran, AMR juga akan menggunakan kedudukan relatif untuk bergerak di sekitar halangan berubah-ubah atau tidak dijangka, seperti kenderaan yang diletakkan dua kali di jalan. Pendekatan dwi ini membolehkan AMR mengendalikan kerumitan landskap bandar dan membuat penghantaran tepat terus ke depan pintu pelanggan.
Automasi Tapak Pembinaan: Di tapak pembinaan, AMR digunakan untuk memastikan projek dibina mengikut spesifikasi tepat yang ditetapkan oleh jurutera. Mereka juga membantu dengan tugas seperti pengangkutan bahan dan pemetaan atau tinjauan persekitaran. Tapak ini sering menjangkau kawasan besar dengan persekitaran yang sentiasa berubah-ubah, memerlukan AMR menggunakan kedudukan mutlak untuk mengemudi dan mengekalkan orientasi dalam keseluruhan tapak projek. Kedudukan relatif mula dimainkan apabila AMR melaksanakan tugas yang memerlukan interaksi dengan elemen dinamik, seperti mengelakkan peralatan lain atau bahkan kakitangan di tapak. Gabungan kedua-dua sistem kedudukan membolehkan AMR menyumbang secara berkesan kepada sifat kompleks dan dinamik projek pembinaan, meningkatkan kecekapan dan keselamatan.
Penyelenggaraan Jalan Berautonomi: AMR semakin banyak digunakan dalam tugas penyelenggaraan jalan seperti pemeriksaan turapan, pengedap retak, dan pengecatan garisan. Robot-robot ini menggunakan kedudukan mutlak untuk mengembara di sepanjang lebuh raya atau jalan raya, memastikan mereka berada di laluan dalam jarak yang jauh dan boleh menangkap lokasi tertentu di mana penyelenggaraan perlu dilakukan dengan tepat. Apabila melaksanakan tugas penyelenggaraan ini, mereka bertukar kepada kedudukan relatif untuk mengenal pasti dan menangani ketidaksempurnaan jalan tertentu dengan tepat, mengecat tanda lorong dengan tepat atau mengemudi di sekitar halangan. Keupayaan dwi ini membolehkan AMR menguruskan tugas penyelenggaraan jalan dengan cekap sambil mengurangkan keperluan pekerja manusia untuk beroperasi dalam persekitaran tepi jalan yang berbahaya, meningkatkan keselamatan dan produktiviti.
Pemantauan dan Pemuliharaan Alam Sekitar: Dalam persekitaran luar, AMR sering digunakan untuk pemantauan alam sekitar dan usaha pemuliharaan seperti pengesanan hidupan liar, pengesanan pencemaran dan pemetaan habitat. Robot-robot ini memanfaatkan kedudukan mutlak untuk menavigasi kawasan semula jadi yang luas, daripada hutan ke kawasan pantai, memastikan liputan menyeluruh bagi rupa bumi dan membolehkan untuk menangkap tinjauan tapak terperinci dan pemetaan. AMR boleh melaksanakan tugas seperti menangkap imej beresolusi tinggi, mengumpul sampel atau menjejaki pergerakan haiwan dengan ketepatan yang tepat dan boleh menindih sampel ini dari semasa ke semasa dengan cara yang padu.
Dalam semua contoh di atas, ketepatan kedudukan mutlak lebih kurang daripada satu meter diperlukan untuk mengelakkan akibat yang berpotensi membawa bencana. Kecederaan pekerja, kehilangan produk yang besar dan kelewatan yang mahal semuanya berkemungkinan tanpa lokasi yang tepat. Pada asasnya, Di mana-mana sahaja AMR perlu beroperasi dalam beberapa sentimeter akan memerlukannya untuk mempunyai kedua-dua penyelesaian lokasi relatif dan mutlak.
Teknologi untuk kedudukan relatif
AMR memanfaatkan beberapa penderia untuk menempatkan diri mereka dalam hubungan dengan objek lain dalam persekitaran mereka. Ini termasuk:
Kamera: Kamera berfungsi sebagai penderia visual robot mudah alih autonomi, memberikan mereka gambaran segera tentang persekitaran mereka yang serupa dengan cara mata manusia berfungsi. Peranti ini menangkap maklumat visual yang kaya yang boleh digunakan oleh robot untuk pengesanan objek, pengelakan halangan dan pemetaan persekitaran. Walau bagaimanapun, kamera bergantung pada pencahayaan yang mencukupi dan boleh dihalang oleh keadaan cuaca buruk seperti kabus, hujan atau kegelapan. Untuk menangani batasan ini, kamera sering dipasangkan dengan sensor inframerah dekat atau dilengkapi dengan keupayaan penglihatan malam, yang membolehkan robot melihat dalam keadaan cahaya malap. Kamera ialah komponen utama dalam odometri visual, satu proses di mana perubahan kedudukan dari semasa ke semasa dikira dengan menganalisis imej kamera berjujukan. Secara umum, kamera sentiasa memerlukan pemprosesan yang ketara untuk menukar 2-imej D mereka kepada 3-struktur D.
Penderia Radar: Penderia radar beroperasi dengan memancarkan gelombang radio berdenyut yang memantulkan objek, memberikan maklumat tentang kelajuan, jarak dan kedudukan relatif objek. Teknologi ini teguh dan boleh berfungsi dengan berkesan dalam pelbagai keadaan persekitaran, termasuk hujan, kabus dan habuk, di mana kamera dan lidar mungkin bergelut. Walau bagaimanapun, penderia radar biasanya menawarkan data yang lebih jarang dan resolusi yang lebih rendah berbanding jenis penderia lain. Walaupun begitu, ia tidak ternilai kerana kebolehpercayaannya dalam mengesan halaju objek bergerak, menjadikannya amat berguna dalam persekitaran dinamik yang memahami pergerakan entiti lain adalah kritikal.
Penderia Lidar: Lidar, atau Pengesanan dan Ranging Cahaya, ialah teknologi penderia yang menggunakan denyutan laser untuk mengukur jarak dengan menetapkan masa pantulan cahaya pada objek. Dengan mengimbas persekitaran dengan denyutan laser yang pantas, lidar mencipta peta 3D yang sangat tepat dan terperinci bagi persekitaran. Ini menjadikannya alat penting untuk lokasi dan pemetaan serentak (SLAM), di mana robot membina peta persekitaran yang tidak diketahui sambil menjejaki lokasinya dalam peta tersebut. lidar terkenal dengan ketepatan dan keupayaan untuk berfungsi dengan baik dalam pelbagai keadaan pencahayaan, walaupun ia mungkin kurang berkesan dalam hujan, salji atau kabus, di mana titisan air boleh menyerakkan pancaran laser. Walaupun merupakan teknologi yang mahal, lidar digemari dalam navigasi autonomi kerana ketepatan dan kebolehpercayaannya dalam persekitaran yang kompleks.
Penderia Ultrasonik: Penderia ultrasonik berfungsi dengan memancarkan gelombang bunyi frekuensi tinggi yang melantun objek berdekatan, dengan penderia mengukur masa yang diperlukan untuk gema kembali. Ini membolehkan robot mengira jarak ke objek dan halangan di laluannya. Penderia ini amat berguna untuk pengesanan jarak dekat dan sering digunakan dalam aktiviti jarak dekat yang perlahan seperti menavigasi dalam ruang yang sempit seperti lorong gudang atau untuk gerakan yang tepat seperti dok atau sandaran. Penderia ultrasonik adalah kos efektif dan berfungsi dengan baik dalam pelbagai keadaan, tetapi julat terhad dan masa tindak balas yang lebih perlahan berbanding lidar dan kamera bermakna ia paling sesuai untuk persekitaran terkawal khusus yang memerlukan ketepatan tinggi pada jarak dekat.
Teknologi garis dasar yang digunakan untuk kedudukan mutlak bermula dengan GNSS (istilah yang merangkumi GPS dan sistem satelit lain seperti GLONASS, Galileo dan BeiDou). Memandangkan GNSS dipengaruhi oleh keadaan atmosfera dan ketidakkonsistenan satelit, ia boleh memberikan penyelesaian kedudukan yang dimatikan beberapa meter. Untuk AMR yang memerlukan navigasi yang lebih tepat, ini tidak cukup baik – justeru kemunculan teknologi yang dikenali sebagai GNSS Corrections yang mengecilkan ralat ini kepada serendah satu sentimeter.
RTK: Kinematik masa nyata (RTK) menggunakan rangkaian stesen pangkalan dengan kedudukan yang diketahui sebagai titik rujukan untuk membetulkan anggaran lokasi penerima GNSS. Selagi AMR berada dalam jarak 50 kilometer dari stesen pangkalan dan mempunyai pautan komunikasi yang boleh dipercayai, RTK boleh memberikan ketepatan 1–2-sentimeter dengan pasti.
SSR atau PPP-RTK: State Space Representation (SSR), yang juga kadangkala dipanggil PPP-RTK, memanfaatkan maklumat daripada rangkaian stesen pangkalan, tetapi bukannya menghantar pembetulan terus daripada stesen pangkalan tempatan, ia memodelkan ralat merentasi kawasan geografi yang luas. Hasilnya ialah liputan yang lebih luas membolehkan jarak jauh melebihi 50km dari stesen pangkalan, tetapi ketepatan menurun kepada 3-10 sentimeter atau lebih bergantung pada ketumpatan dan kualiti rangkaian.
Walaupun kedua-dua pendekatan ini berfungsi dengan baik apabila isyarat GNSS tersedia (biasanya langit terbuka), banyak AMR akan bergerak menjauhi langit terbuka, di mana terdapat halangan antara penerima GNSS pada AMR dan langit. Ini boleh berlaku di terowong, garaj tempat letak kereta, kebun dan persekitaran bandar. Di sinilah Sistem Navigasi Inersia (INS) bermain dengan perisian Unit Pengukuran Inersia (IMU) dan Sensor Fusion mereka.
IMU– IMU menggabungkan pecutan, giroskop dan kadangkala magnetometer untuk mengukur pecutan linear sistem, halaju sudut dan kekuatan medan magnet, masing-masing. Ini adalah data penting yang membolehkan INS menentukan kedudukan, halaju dan orientasi objek berbanding titik permulaan dalam masa nyata.
Sejarah IMU bermula pada awal abad ke-20, dengan akarnya dalam pembangunan peranti giroskopik yang digunakan dalam sistem navigasi untuk kapal dan pesawat. IMU praktikal pertama telah dibangunkan semasa Perang Dunia II, terutamanya untuk digunakan dalam sistem bimbingan peluru berpandu dan kemudian dalam program angkasa lepas. Misi Apollo, sebagai contoh, sangat bergantung pada IMU untuk navigasi di angkasa, di mana kaedah navigasi tradisional tidak dapat dilaksanakan. Sepanjang beberapa dekad, teknologi IMU telah berkembang dengan ketara, didorong oleh pengecilan komponen elektronik dan kemunculan teknologi Sistem Mikro-Elektro-Mekanikal (MEMS) pada akhir abad ke-20. Evolusi ini telah membawa kepada IMU yang lebih padat, mampu milik dan tepat, membolehkan penyepaduan mereka ke dalam rangkaian luas elektronik pengguna, sistem automotif dan aplikasi perindustrian hari ini.
Gabungan Sensor– Perisian gabungan sensor bertanggungjawab untuk menggabungkan data daripada IMU, serta penderia lain untuk mencipta pemahaman yang padu dan tepat tentang lokasi mutlak AMR apabila GNSS tidak tersedia. Pelaksanaan paling asas "mengisi jurang" dalam masa nyata, antara apabila isyarat GNSS digugurkan dan apabila ia diambil semula oleh AMR. Ketepatan perisian gabungan sensor bergantung pada beberapa faktor, termasuk kualiti dan penentukuran penderia yang terlibat, algoritma yang digunakan untuk pelakuran dan aplikasi atau persekitaran khusus di mana ia digunakan. Perisian gabungan sensor yang lebih canggih dapat mengaitkan silang modaliti penderia yang berbeza, menghasilkan ketepatan kedudukan yang lebih baik daripada mana-mana penderia dalam penyelesaian yang berfungsi secara bersendirian.
RTK untuk GNSS menyediakan sumber lokasi mutlak yang sangat tepat untuk robot autonomi. Tanpa RTK, bagaimanapun, banyak aplikasi robotik tidak mungkin atau praktikal. Daripada rover tinjauan pembinaan kepada dron penghantaran autonomi dan alat pertanian autonomi, banyak AMR bergantung pada kedudukan mutlak tepat sentimeter yang hanya boleh diberikan oleh RTK.
Yang berkata, penyelesaian RTK hanya sebaik rangkaian di belakangnya. Pembetulan yang boleh dipercayai secara konsisten memerlukan rangkaian stesen pangkalan yang sangat padat supaya penerima sentiasa berada dalam julat yang cukup dekat untuk pembetulan ralat yang tepat. Lebih besar rangkaian, lebih mudah untuk mendapatkan pembetulan untuk AMR dari mana-mana sahaja. Ketumpatan sahaja bukan satu-satunya faktor. Rangkaian adalah sistem masa nyata yang sangat rumit dan memerlukan pemantauan profesional, tinjauan dan semakan integriti untuk memastikan data yang dihantar ke AMR adalah tepat dan boleh dipercayai.
Apakah maksud semua ini untuk pembangun robot autonomi? Sekurang-kurangnya dalam hal aplikasi luar, tiada AMR yang lengkap tanpa penerima GNSS berkuasa RTK. Untuk penyelesaian yang paling tepat, pembangun harus bergantung pada rangkaian RTK yang paling padat dan paling boleh dipercayai. Dan apabila robot mesti kerap bergerak masuk dan keluar dari persekitaran isyarat GNSS yang ideal, seperti untuk kenderaan penghantaran pandu sendiri, RTK digabungkan dengan IMU menyediakan sumber penentududukan mutlak yang paling komprehensif yang tersedia.
Tiada dua aplikasi robotik autonomi adalah sama, dan setiap persediaan unik memerlukan gabungan maklumat kedudukan relatif dan mutlaknya sendiri. Walau bagaimanapun, untuk AMR luaran esok, GNSS dengan rangkaian pembetulan RTK yang teguh merupakan komponen penting bagi timbunan sensor.