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人工智能中的认知导航技术综述

移动机器人是机器人研究领域的一个热点,它通过自身携带的传感器对所处环境进行感知,从而使其能够在未知环境中实现自主运动,完成一定的功能。移动机器人相关研究所涉及领域甚广,几乎涵盖了机电一体化方面的所有研究方向,如传感器感知、信息采集与反馈处理、电子电路设计、软件工程、自动控制技术以及机械设计制造等众多学科,是当前人工智能技术发展最活跃的领域之一。

上世纪60年代末70年代初,移动机器人领域的相关研究就已经非常盛行。在此期间,斯坦福大学在移动机器人方面取得了较大的成果,名叫Shakey的移动机器人就是其代表作之一。与此同时,为了完成月球探测,前苏联与美国在这方面展开了激烈的竞赛,研制并应用了与探月相关的移动机器人,如美国的“勇气号”火星探测车。

斯坦福Shaky “勇气”号火星车

在工业生产过程中,传统的工业机器人主要应用于制造和工业等相关领域,固定于某一位置上实现相关功能操作。随着社会生产、生活的柔性化要求,要求机器人能够从事更为复杂的,综合性的任务,因此具有自主感知决策和执行功能的移动机器人越来越受到关注。移动机器人用以从事各种生产作业,使工业生产实现高度自动化。如搬运机器人搬运货物,更多的都是替代人类去完成那些繁重、重复性、有害健康和危险的工业生产劳动,空间移动机器人被送入宇宙,对外太空资源进行探测开发,水下移动机器人用于海底探索、海底开发以及水下救生等方面。所有这些危险复杂场合都可以让移动机器人代替人类去完成。在未来战争中,移动机器人也将普遍用于排雷、侦查、战斗等众多场合,替代人类完成危险任务。

除了工业和军事上应用,移动机器也越来越多的用于日常生活中。最典型的就是服务式移动机器人,服务在清洁卫生、家庭维护、病人护理、商业导购等众多场合,移动机器人的大规模应用还需要众多应用技术的突破,毫无疑问,高可用、高可信认知导航技术是其中之一。

认知导航

移动机器人通过自身携带的各种传感器感知自身状态以及周围环境信息,据此来完成在未知环境中的自主运动,即导航(Navigation)。对于移动机器人导航,国内外学者认为主要有决三个基本问题急需解决:(1)“我在哪里?(Where am I?)”;(2)“目标在哪里?(Where is the goal?)”;(3)“我应该怎样到达目标?(How should I get the goal?)”。

“我在哪里?”和“目标在哪里?’’这两个问题主要通过移动机器人自身携带的传感器进行状态及环境感知来解决,也就是定位问题。定位是根据当前己知的地图信息,再结合传感器观测到的信息,准确地确定出移动机器人当前位姿的过程。“我应该怎样到达目标?”是导航与控制的问题。移动机器人地图创建和定位是其导航研究的基础,而且也是其实现“自主性”的重要保障。

关键技术

当前移动机器人关键技术研究包括如下内容:

移动机器人运动控制技术,主要涉及到机械设计制造、电子硬件、电机驱动、传感器等方面,具体涉及到的技术众多,如车体底盘机械结构设计、控制器选型及控制、传感器选型、电机驱动计算及安装调试、无线通信等。

环境感知建模与智能控制技术:

未知环境下,机器人通过传感器检测周围信息创建出外界地图模型。智能控制算法的应用对移动机器人导航实现自主运动产生重大的作用,但目前智能控制算法在机器人导航中的应用范围还具有局限性,因此,在移动机器人导航领域,智能控制算法还有着非常大的发展空间。

多移动机器人系统:

多移动机器人协同工作,可以实现更为复杂的功能,因此该方面的理论研究及工程实现已经成为移动机器人领域的研究热点,而且这也必将成为移动机器人发展的一种趋势。

发展趋势

未来移动机器人技术会向着如下领域发展:

(1)分布式智能结构研究,采用更为先进的控制技术,发展更高级的自主式移动机器人;

(2)视觉技术融入移动机器人感知系统,以一种更接近人眼的方法来拓宽移动机器人感知能力;

(3)虚拟现实技术,在计算机虚拟环境下模拟移动机器人在不同环境下感知决策、执行控制动作,尤其在机器人研发阶段广为使用;

(4)计算机网络控制技术,为人机交互、监控系统、远程操作的相关技术和图像控制命令的网络传输提供方便;

(5)仿人与仿生技术,有助于机器人更好的去融入于环境;

(6)标准化、通用化、模块化技术,是移动机器人发展的一个趋势,为人类生产协作创造条件。

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