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機器人避障控制策略

科技 更新时间:2025-04-19 14:46:08

  

  随着機器人開始進入到工廠、倉庫、酒店、商場、餐廳等環境中應用,我們對機器人的移動能力越來越重視,以至于“避障”是我們繞不開的話題。

  避障與SLAM是既有聯系又有區别的兩個不同功能,雖然SLAM在建圖過程中,已經通過一種或多種傳感器進行了周邊環境的障礙物檢測,但是受限于目前主流SLAM技術的不成熟,避障問題無法得到很好的解決。

  市面上常見的機器人大部分都是采用二維激光雷達導航,但是二維激光雷達在實際應用中仍有缺點。

  

  “如圖,這種情況,一種方法是降低安裝高度,另外一種方案是采用俯視的安裝角度,但是這樣都會造成對障礙物高度檢測的缺失。”

  因此,在實際使用中需要仔細考慮和設計相機的安裝方式,如果對上下立體障礙物檢測的要求都比較高的話,可以采用平視 俯視兩套深度相機的方案進行組合。

  以下是上海圖漾提供的比較重要的深度相機規格參數供行業人士參考:

  所有的相機都有其最短和最遠的工作距離,典型的深度相機工作範圍有0.3-3m(近距離版本)或0.5-5m(中距離版本),在最短距離内深度相機會完全看不到物體,這對機器人貼身處的防護可能會形成威脅,需要仔細考慮。

  另外,分辨率越高,對物體的輪廓辨識度越好,但是成本和計算量代價也會更大,對于單純避障而言,其實對物體輪廓的細節識别度要求不高,分辨率可以不高,比如480p等級即可。

  最後,在深度相機的檢測幀率需求跟機器人的移動速度相關,通常普通的商用或家用機器人移動速度并不快,多在1m/s左右,30fps的幀率,在幀延時較低的情況下,已經可以滿足要求。

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