在機器人領(lǐng)域所要研究的問題非常多，會涉及到計算機、傳感器、人機交互、防生學(xué)等多個學(xué)科，其中環(huán)境感知、自主定位和運動控制是機器人技術(shù)的三大重點問題，以下將針對這三點進行詳細探討。

環(huán)境感知

目前，在機器人室內(nèi)環(huán)境中，以激光雷達為主，并借助其他傳感器的移動機器人自主環(huán)境感知技術(shù)已相對成熟，而在室外應(yīng)用中，由于環(huán)境的多變性及光照變化等影響，環(huán)境感知的任務(wù)相對復(fù)雜的多，對實時性要求更高，使得多傳感器融合成為機器人環(huán)境感知面臨的重大技術(shù)任務(wù)。

利用單一傳感器進行環(huán)境感知大多都有其難以克服的弱點，但將多傳感器有效融合，通過對不同傳感器的信息冗余、互補，幾乎能使機器人覆蓋所有的空間檢測，提升機器人的感知能力，因此利用激光雷達傳感器，結(jié)合超聲波、深度攝像頭、防跌落等傳感器獲取距離信息，來實現(xiàn)機器人對周圍環(huán)境的感知成為各國學(xué)者研究的熱點。

使用多傳感器構(gòu)成環(huán)境感知技術(shù)可帶來多源信息的同步、匹配和通信等問題，需要研究解決多傳感器跨模態(tài)跨尺度信息配準和融合的方法及技術(shù)。但在實際應(yīng)用中，并不是所使用的傳感器種類越多越好。針對不同環(huán)境中機器人的具體應(yīng)用，需要考慮各傳感器數(shù)據(jù)的有效性、計算的實時性。

自主定位

移動機器人要實現(xiàn)自主行走，定位也是其需要掌握的核心技術(shù)之一，目前GPS在全局定位上已能提供較高精度，但GPS具有一定的局限性，在室內(nèi)環(huán)境下會出現(xiàn)GPS信號弱等情況，容易導(dǎo)致位置的丟失。

近年來，計算機視覺技術(shù)的發(fā)展迅速，提高了移動機器人的定位及地圖創(chuàng)建能力，基于環(huán)境自然特征建圖和定位，無需軌道和地標可自主定位和規(guī)劃路徑。相比于激光雷達SLAM技術(shù)，具有更好的環(huán)境適應(yīng)性和穩(wěn)定性。視覺導(dǎo)航移動機器人可以支持多種貨物移載方式的搬運機器人系列產(chǎn)品。  

路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃技術(shù)也是機器人研究領(lǐng)域的一個重要分支。合適路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個或某些優(yōu)化準則（如工作代價小、行走路線短、行走時間短等），在機器人工作空間中找到一條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)、可以避開障礙物的合適路徑。
 

根據(jù)對環(huán)境信息的掌握程度不同，機器人路徑規(guī)劃可分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。

全局路徑規(guī)劃是在已知的環(huán)境中，給機器人規(guī)劃一條路徑，路徑規(guī)劃的精度取決于環(huán)境獲取的準確度，全局路徑規(guī)劃可以找到合適解，但是需要預(yù)先知道環(huán)境的準確信息，當環(huán)境發(fā)生變化，如出現(xiàn)未知障礙物時，該方法就無能為力了。它是一種事前規(guī)劃，因此對機器人系統(tǒng)的實時計算能力要求不高，雖然規(guī)劃結(jié)果是全局的、較優(yōu)的，但是對環(huán)境模型的錯誤及噪聲魯棒性差。

而局部路徑規(guī)劃則環(huán)境信息*未知或有部分可知，側(cè)重于考慮機器人當前的局部環(huán)境信息，讓機器人具有良好的避障能力，通過傳感器對機器人的工作環(huán)境進行探測，以獲取障礙物的位置和幾何性質(zhì)等信息，這種規(guī)劃需要搜集環(huán)境數(shù)據(jù)，并且對該環(huán)境模型的動態(tài)更新能夠隨時進行校正，局部規(guī)劃方法將對環(huán)境的建模與搜索融為一體，要求機器人系統(tǒng)具有高速的信息處理能力和計算能力，對環(huán)境誤差和噪聲有較高的魯棒性，能對規(guī)劃結(jié)果進行實時反饋和校正，但是由于缺乏全局環(huán)境信息，所以規(guī)劃結(jié)果有可能不是合適的，甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。

全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃并沒有本質(zhì)上的區(qū)別，很多適用于全局路徑規(guī)劃的方法經(jīng)過改進也可以用于局部路徑規(guī)劃，而適用于局部路徑規(guī)劃的方法同樣經(jīng)過改進后也可適用于全局路徑規(guī)劃。兩者協(xié)同工作，機器人可更好的規(guī)劃從起始點到終點的行走路徑。

全局路徑規(guī)劃是在已知的環(huán)境中，給機器人規(guī)劃一條路徑，路徑規(guī)劃的精度取決于環(huán)境獲取的準確度，全局路徑規(guī)劃可以找到合適解，但是需要預(yù)先知道環(huán)境的準確信息，當環(huán)境發(fā)生變化，如出現(xiàn)未知障礙物時，該方法就無能為力了。它是一種事前規(guī)劃，因此對機器人系統(tǒng)的實時計算能力要求不高，雖然規(guī)劃結(jié)果是全局的、較優(yōu)的，但是對環(huán)境模型的錯誤及噪聲魯棒性差。

而局部路徑規(guī)劃則環(huán)境信息*未知或有部分可知，側(cè)重于考慮機器人當前的局部環(huán)境信息，讓機器人具有良好的避障能力，通過傳感器對機器人的工作環(huán)境進行探測，以獲取障礙物的位置和幾何性質(zhì)等信息，這種規(guī)劃需要搜集環(huán)境數(shù)據(jù)，并且對該環(huán)境模型的動態(tài)更新能夠隨時進行校正，局部規(guī)劃方法將對環(huán)境的建模與搜索融為一體，要求機器人系統(tǒng)具有高速的信息處理能力和計算能力，對環(huán)境誤差和噪聲有較高的魯棒性，能對規(guī)劃結(jié)果進行實時反饋和校正，但是由于缺乏全局環(huán)境信息，所以規(guī)劃結(jié)果有可能不是合適的，甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。

全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃并沒有本質(zhì)上的區(qū)別，很多適用于全局路徑規(guī)劃的方法經(jīng)過改進也可以用于局部路徑規(guī)劃，而適用于局部路徑規(guī)劃的方法同樣經(jīng)過改進后也可適用于全局路徑規(guī)劃。兩者協(xié)同工作，機器人可更好的規(guī)劃從起始點到終點的行走路徑。

感知、定位、路徑規(guī)劃技術(shù)現(xiàn)狀如何？

為解決機器人自主行走難題，國內(nèi)針對環(huán)境感知、自主定位及路徑規(guī)劃等技術(shù)進行研究的企業(yè)不在少數(shù)，國內(nèi)思嵐科技作為機器人定位導(dǎo)航技術(shù)，在實現(xiàn)機器人自主行走中已有較為成熟的產(chǎn)品，例如可幫助企業(yè)降低研發(fā)成本的Apollo，Apollo機器人底盤搭載了激光測距傳感器、超聲波傳感器、防跌落等傳感器。并在底盤之上配置深度攝像頭傳感器。同時配合自主研發(fā)的SLAMWARE自主導(dǎo)航定位系統(tǒng)，讓機器人實現(xiàn)自主建圖定位及導(dǎo)航功能。

當Apollo處于未知環(huán)境中，無需對環(huán)境進行修改，利用SharpEdgeTM精細化構(gòu)圖技術(shù)，構(gòu)建高精度、厘米級別地圖，具備超高分辨率，*累加。同時利用D*動態(tài)即時路徑規(guī)劃算法尋找路徑并移動到地點，無需二次優(yōu)化修飾，可直接滿足人們的使用預(yù)期。

除此之外，基于純軟件方式，無需額外進行輔助鋪設(shè)，可對Apollo進行預(yù)定路線設(shè)置，或通過設(shè)置虛擬墻及虛擬軌道阻止Apollo進入某個工作禁地。


在工作過程中當Apollo出現(xiàn)電量過低的情況時，可支持可外部調(diào)度的預(yù)約式充電自主導(dǎo)航定位，自動返回充電塢充電。

另外，Apollo的擴展接口還集成了網(wǎng)口，供電接口和各種控制接口，以便用戶快速進行開發(fā)擴展。Apollo可通過有線網(wǎng)絡(luò)或WIFI與外部通信，其本身自帶的電池可為自身與外接的擴展模塊供電，用戶可通過各種控制接口對整個Apollo及其上層擴展模塊進行控制。

總之，近年來各國政府都非常重視機器人技術(shù)的發(fā)展，并投入了大量的資源激發(fā)機器人企業(yè)不斷創(chuàng)新、開拓進取，相信未來，機器人也將成為人們?nèi)粘Ｉ钪械闹匾粏T，人們走向更便捷的時代！

部分文字來源 SLAMTEC