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移动机器人机构分类与移动机器人三大关键技术!

TIME:2019/8/31 9:24:18   click: 120 次
移动机器人的机构

一般而言,移动机器人的移动机构主要有轮式移动机构、履带式移动机构及足式移动机构,此外还有步进式移动机构、蠕动式移动机构、蛇行式移动机构和混合式移动机构,以适应不同的工作环境和场合。一般室内移动机器人通常采用轮式移动机构,室外移动机器人为了适应野外环境的需要,多采用履带式移动机构。一些仿生机器人,通常模仿某种生物运动方式而采用相应的移动机构,如机器蛇采用蛇行式移动机构,机器鱼则采用尾鳍推进式移动机构。其中轮式的效率最高,但适应性能力相对较差;而足式的移动适应能力最强,但其效率最低。下面介绍轮式移动机构和足式移动机构。

1 轮式移动机构

轮式移动机器人是移动机器人中应用最多的一种机器人,在相对平坦的地面上,用轮式移动方式是相当优越的。轮式移动机构根据车轮的多少有1轮、2轮、3轮、4轮及多轮机构。1轮及2轮移动机构在实现上的障碍主要是稳定性问题,实际应用的轮式移动机构多采用3轮和4轮。3轮移动机构一般是一个前轮,两个后轮。其中,两个后轮独立动,前轮是万向轮,只起支撑作用,靠后轮的转速差实现转向。

4轮移动机构应用最为广泛,4轮机构可采用不同的方式实现驱动和转向,既可以使用后轮分散驱动,也可以用连杆机构实现4轮同步转向,这种方式比起仅有前轮转向的车辆可实现更小的转弯半径。

2 足式移动机构

履带式移动机构虽在高低不平的地面上可以运动,但是它的适应性不够好,行走时晃动较大,在软地面上行驶时效率低。根据调查,地球上近一半的地面不适合传统的轮式或履带式车辆行走,但是一般的多足动物却能在这些地方行动自如,显然,足式移动机构在这样的环境下有独特的优势。

足式移动机构对崎岖路面具有很好的适应能力,足式运动方式的立足点是离散的点,可以在可能到达的地面上选择最优的支撑点,而轮式和履带式移动机构必须面临最坏地形上的几乎所有点。足式运动方式还具有主动隔振能力,尽管地面高低不平,机身的运动仍然可以相当平稳。足式行走机构在不平地面和松软地面上的运动速度较高,能耗较少。

现有的足式移动机器人的足数分别为单足、双足,三足、四足、六足、八足,甚至更多。足的数目多,适合于重载和慢速运动。在实际中,由于双足和四足具有最好的适应性和灵活性,也最接近人类和动物,所以用得最多。

二移动机器人的分类

1 管道移动机器人

目前,管道的检测和维护多采用管道移动机器人来进行。管道移动机器人是一种可沿管道内壁行走的机械,它可以携带一种或多种传感器及操作装置,如CCD摄像机、位置和姿态传感器、超声传感器、涡流传感器、管道清理装置、管道焊接装置、简单的操作机械手等,在操作人员的控制下进行管道检测维修作业。

2 水下移动机器人

21世纪是人类开发海洋的新世纪,进行海洋科学研究、海上石油开发、海底矿藏勘测、海底打捞救生等,都需要开发海底载人潜水器和水下移动机器人技术。因此,发展水下机器人意义重大。水下机器人的种类很多,如载人潜水器、遥控有缆水下机器人、自主无缆水下机器人等。

3 空中移动机器人

空中移动机器人在通信、气象、灾害检测、农业、地质、交通、广播电视等方面都有广泛的应用。目前其技术已趋成熟,性能日益完善,逐步向小型化、智能化、隐身化方向发展,同时与空中移动机器人相关的雷达、探测、测控、传输、材料等方面也正处于飞速发展的阶段。空中移动机器人主要分为仿昆虫飞行移动机器人、飞行移动机器人、四轴飞行器、微型飞行器等。微型飞行器的研制是一项包含了多种交又学科的高、精、尖技术,其研究水平在一定程度上可以反映一个国家在微电机系统技术领域内的实力,它的研制不仅是对其自身问题的解决,更重要的是,还能对其他许多相关技术领域的发展起推动作用,所以研制微型飞行器不管是从使用价值方面考虑,还是从推动技术发展考虑,对于我们国家来说都是迫切需要发展的一项研究工作。

4 军事移动机器人
军事是目前机器人使用较广泛的一个领域,随着现代战争逐渐向高新技术方向发展,机器人使用将大大减少战场上人员的伤亡。军用移动机器人有侦察机器人、爆炸物处理移动机器人、救援机器人、步兵支援机器人和无人机等。

5 服务移动机器人
服务机器人是一种半自主或全自主工作、为人类提供务的机器人,目前主要有医用机器人、家用机器人、娱乐机器人、导游机器人、智能轮椅等。智能轮椅是将智能移动机器人技术应用于电动轮椅,融合多种领域的研究,包括移动机器人视觉、移动机器人导航和定位、模式识别、多种传感器融合及用户接口等,涉及机械、控制、传感器、人工智能等技术。

6 仿生移动机器人
仿生移动机器人是指模仿生物、从事生物特点工作的移动机器人。有一些蛇形移动机器人、蜘蛛移动机器人、壁虎移动机器人、机器蛙等仿生移动机器人,在搜救、侦查方面都有很好的应用价值。

移动机器人种类繁多,工厂中大量应用的自动导引小车还只是这个移动机器人大家庭中的一位成员。在不远的将来,将有更多种类的移动机器人在我们工作和生活中扮演着重要的角色。

在机器人领域所要研究的问题非常多,会涉及到计算机、传感器、人机交互、防生学等多个学科,其中环境感知、自主定位和运动控制是机器人技术的三大重点问题,以下将针对这三点进行详细探讨。

环境感知
目前,在机器人室内环境中,以激光雷达为主,并借助其他传感器的移动机器人自主环境感知技术已相对成熟,而在室外应用中,由于环境的多变性及光照变化等影响,环境感知的任务相对复杂的多,对实时性要求更高,使得多传感器融合成为机器人环境感知面临的重大技术任务。

利用单一传感器进行环境感知大多都有其难以克服的弱点,但将多传感器有效融合,通过对不同传感器的信息冗余、互补,几乎能使机器人覆盖所有的空间检测,全方位提升机器人的感知能力,因此利用激光雷达传感器,结合超声波、深度摄像头、防跌落等传感器获取距离信息,来实现机器人对周围环境的感知成为各国学者研究的热点。

使用多传感器构成环境感知技术可带来多源信息的同步、匹配和通信等问题,需要研究解决多传感器跨模态跨尺度信息配准和融合的方法及技术。但在实际应用中,并不是所使用的传感器种类越多越好。针对不同环境中机器人的具体应用,需要考虑各传感器数据的有效性、计算的实时性。

自主定位
移动机器人要实现自主行走,定位也是其需要掌握的核心技术之一,目前GPS在全局定位上已能提供较高精度,但GPS具有一定的局限性,在室内环境下会出现GPS信号弱等情况,容易导致位置的丢失。

近年来,SLAM技术发展迅速,提高了移动机器人的定位及地图创建能力,SLAM 是同步定位与地图构建 (Simultaneous Localization And Mapping) 的缩写,最早是由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 在1988年提出的。SLAM与其说是一个算法不如说它是一个概念更为贴切,它被定义为解决“机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目”的问题方法的统称。

路径规划
路径规划技术也是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。根据对环境信息的掌握程度不同,机器人路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。

全局路径规划是在已知的环境中,给机器人规划一条路径,路径规划的精度取决于环境获取的准确度,全局路径规划可以找到最优解,但是需要预先知道环境的准确信息,当环境发生变化,如出现未知障碍物时,该方法就无能为力了。它是一种事前规划,因此对机器人系统的实时计算能力要求不高,虽然规划结果是全局的、较优的,但是对环境模型的错误及噪声鲁棒性差。

而局部路径规划则环境信息完全未知或有部分可知,侧重于考虑机器人当前的局部环境信息,让机器人具有良好的避障能力,通过传感器对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置和几何性质等信息,这种规划需要搜集环境数据,并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正,局部规划方法将对环境的建模与搜索融为一体,要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力,对环境误差和噪声有较高的鲁棒性,能对规划结果进行实时反馈和校正,但是由于缺乏全局环境信息,所以规划结果有可能不是最优的,甚至可能找不到正确路径或完整路径。

全局路径规划和局部路径规划并没有本质上的区别,很多适用于全局路径规划的方法经过改进也可以用于局部路径规划,而适用于局部路径规划的方法同样经过改进后也可适用于全局路径规划。两者协同工作,机器人可更好的规划从起始点到终点的行走路径。

总之,近年来各国政府都非常重视机器人技术的发展,并投入了大量的资源激发机器人企业不断创新、开拓进取,相信未来,机器人也将成为人们日常生活中的重要一员,引领人们走向更便捷的时代!
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