? ? ? ?自主導(dǎo)航巡檢機(jī)器人DZ30在封閉的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航，通過搭建包括激光雷達(dá)、深度相機(jī)、輪速計(jì)、陀螺儀、毫米波雷達(dá)等多傳感融合感知周圍環(huán)境，規(guī)避障礙物并重新規(guī)劃路線，實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)導(dǎo)航、避障等功能。

一、自主導(dǎo)航解決方案

? ? ? ?北京渡眾機(jī)器人有限公司提供的自主導(dǎo)航解決方案，通過GPS加慣導(dǎo)的組合，LIDAR點(diǎn)云與高精地圖匹配，以及視覺里程計(jì)算法等方法，使機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)定位和自主導(dǎo)航。基于這套方案，機(jī)器人構(gòu)圖定位和導(dǎo)航的精度可保持在厘米級，且可實(shí)現(xiàn)從戶外到室內(nèi)的無縫切換。

? ? ? ?同時(shí)，基于這套自主導(dǎo)航解決方案可幫助低速自動駕駛車輛在結(jié)構(gòu)化環(huán)境、非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中無需人工參與而自主地移動完成既定的任務(wù)。通俗來說，就是解決低速自動駕駛車輛解決“我在哪里”、“我要到哪里去”以及“我該如何過去”這三大問題。

二、如何實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航

? ? ? ?低速自動駕駛車定位導(dǎo)航，解決兩個(gè)問題："我在哪里？"，這個(gè)是其導(dǎo)航系統(tǒng)中的定位及其跟蹤問題；“我要到哪里去”以及“我該如何過去”，是導(dǎo)航系統(tǒng)的路徑規(guī)劃問題。

１、定位

目前的定位方式主要包括：衛(wèi)星定位，使用圖像/LiDAR進(jìn)行map-match的絕對定位和 slam類似的增量定位，慣性導(dǎo)航和輪速計(jì)等。

*衛(wèi)星定位：是一種絕對定位方式，通過一定的增強(qiáng)手段，可以實(shí)現(xiàn)全天候（和時(shí)間/氣候不相關(guān)）厘米級定位，但是容易受遮擋、電磁干擾，比較脆弱。

*激光雷達(dá)/相機(jī)和提前建好的地圖做地圖匹配map-match：據(jù)目前最新的一些論文看，精度和魯棒性都算可以，但是在提前建設(shè)的地圖比較大，基建狂魔下的中國，環(huán)境變更也特別多，另外對于相機(jī)而言，光照變化、相機(jī)遮擋也是一個(gè)較大的挑戰(zhàn)。

*慣性導(dǎo)航和輪速計(jì)：優(yōu)點(diǎn)就是無外部依賴，但是整體隨著時(shí)間積累，誤差積累較快。

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? ? ? 以上這些傳感器的定位方式，都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，想要獨(dú)立去實(shí)現(xiàn)所有場景下的高精度、高可靠定位能力幾乎是不可能的，目前較好的解決方案，就是希望各種方式都挖掘最大的潛力，然后互相彌補(bǔ)、備份，在統(tǒng)一融合層面，去追求精度、可用、可靠等核心指標(biāo)。

? ? ? ? 北京渡眾機(jī)器人定位技術(shù)——多傳感器融合定位。北京渡眾機(jī)器人是融合以上定位方法的多傳感器融合定位技術(shù)。通過激光雷達(dá)、深度相機(jī)、輪速計(jì)、陀螺儀、毫米波雷達(dá)等多傳感融合，使機(jī)器人具備自主感知能力，構(gòu)建出一個(gè)和真實(shí)環(huán)境一致的高精地圖，并在高精地圖上對機(jī)器人位置進(jìn)行精準(zhǔn)定位。

? ? ? 如下圖所示，左邊是慣性測量單元IMU、激光雷達(dá)等；中間是GNSS定位以及激光點(diǎn)云定位模塊，GNSS定位輸出位置及速度信息，點(diǎn)云定位輸出位置及航向角信息；右邊是融合框架，融合框架包括兩部分：慣性導(dǎo)航解算、Kalman濾波；融合定位的輸出是一個(gè)6-dof的位置和姿態(tài)，以及協(xié)方差矩陣。

如何實(shí)現(xiàn)GNSS定位、激光點(diǎn)云定位以及慣性導(dǎo)航模塊融合？

? ? ?通過松耦合的方式把慣性導(dǎo)航解算、GNSS定位、點(diǎn)云定位三個(gè)子模塊融合在一起。松耦合的數(shù)據(jù)只有位置、速度、姿態(tài)，緊耦合會包括GNSS的導(dǎo)航參數(shù)、定位中的偽距、距離變化等。我們使用了一個(gè)誤差卡爾曼濾波器，慣性導(dǎo)航解算的結(jié)果用于kalman濾波器的時(shí)間更新，也就是預(yù)測；而GNSS、點(diǎn)云定位結(jié)果用于kalman濾波器的量測更新。Kalman濾波會輸出位置、速度、姿態(tài)的誤差用來修正慣導(dǎo)模塊，IMU期間誤差用來補(bǔ)償IMU原始數(shù)據(jù)。

２、路徑規(guī)劃

? ? ? ?自動駕駛中的路徑規(guī)劃，解決車輛從起點(diǎn)位置移動至終點(diǎn)位置。先來說明三個(gè)概念，路徑規(guī)劃、避障規(guī)劃、軌跡規(guī)劃。路徑規(guī)劃通常指全局的路徑規(guī)劃，也可以叫全局導(dǎo)航規(guī)劃，從出發(fā)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)之間的路徑規(guī)劃。避障規(guī)劃又叫局部路徑規(guī)劃，又可叫動態(tài)路徑規(guī)劃。主要是探測障礙物，并對障礙物的移動軌跡跟蹤做出下一步可能位置的推算，最終繪制出一幅包含現(xiàn)存碰撞風(fēng)險(xiǎn)和潛在碰撞風(fēng)險(xiǎn)的障礙物地圖。軌跡規(guī)劃則源自機(jī)器人研究，通常是說機(jī)械臂的路徑規(guī)劃。在路徑規(guī)劃和避障規(guī)劃的基礎(chǔ)上，考慮時(shí)間序列和車輛動力學(xué)對車輛運(yùn)行軌跡的規(guī)劃，主要是車縱向加速度和車橫向角速度的設(shè)定。將設(shè)定交給執(zhí)行系統(tǒng)，轉(zhuǎn)向、油門、剎車。

（１）路徑規(guī)劃技術(shù)原理

＊建立軌跡規(guī)劃坐標(biāo)系

首先，是對車建立可靠的坐標(biāo)系，比較簡單且常用的坐標(biāo)系是X-Y-Z三向，以自車車輛中心為原點(diǎn)，以車輛行駛方向的前后為 x 軸，且向前為正，以車輛行駛方向的兩側(cè)為 y 軸，且向右為正，以車輛行駛方向的上下方向?yàn)?z 軸，且向上為正。

＊建立初始規(guī)劃軌跡路徑規(guī)劃的過程是包含了兩個(gè)層面，其一是基于行車自動駕駛初始激活狀態(tài)建立相應(yīng)的初始運(yùn)動軌跡規(guī)劃，它包含如下幾個(gè)步驟進(jìn)行。

1）?將車輛位置及參考線參照如上定義并選擇的坐標(biāo)系進(jìn)行車輛坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化；

2）?按設(shè)定規(guī)則固定采樣選取目標(biāo)點(diǎn)；

3）?利用曲線插值或擬合方法生成備選軌跡；

4）?將備選軌跡進(jìn)行膨脹計(jì)算剔除可能不合理的軌跡；

5）?基于控制量平滑或偏差最小等代價(jià)函數(shù)選擇最優(yōu)軌跡；

如下將對上面的軌跡規(guī)劃過程進(jìn)行一一介紹。

（１）圖搜索基礎(chǔ)路徑：傳感器識別的連續(xù)環(huán)境信息一般屬于模擬信號，需要首先采用一定的圖搜索路徑規(guī)劃算法將其轉(zhuǎn)換為適應(yīng)于所選路徑規(guī)劃算法的離散圖，然后運(yùn)用一定搜索算法得到基礎(chǔ)路徑。

一般針對視頻圖的搜索算法包含如下：Dijkstra算法：設(shè)置初始節(jié)點(diǎn)集，從目標(biāo)車所在的初始點(diǎn)開始，迭代的檢查結(jié)點(diǎn)集中的所有結(jié)點(diǎn)，并把和該結(jié)點(diǎn)最靠近的尚未檢查的結(jié)點(diǎn)加入待檢查結(jié)點(diǎn)集。該結(jié)點(diǎn)集從初始結(jié)點(diǎn)向外擴(kuò)展，直到到達(dá)目標(biāo)結(jié)點(diǎn)。

A*算法：設(shè)置代價(jià)函數(shù)g(n)表示為從初始結(jié)點(diǎn)到結(jié)點(diǎn)n的代價(jià)，h(n)表示從結(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)點(diǎn)的啟發(fā)式評估代價(jià)。結(jié)合靠近初始點(diǎn)的結(jié)點(diǎn)和靠近目標(biāo)點(diǎn)的結(jié)點(diǎn)的信息塊。當(dāng)從初始點(diǎn)向目標(biāo)點(diǎn)移動時(shí)， A*權(quán)衡這兩者得到最優(yōu)路徑。

（２）采樣點(diǎn)生成路徑

? ? ? 采樣點(diǎn)生成實(shí)際是針對自車在某個(gè)設(shè)定構(gòu)型空間生成樣本點(diǎn)，尋找滿足任務(wù)需求的樣本點(diǎn)序列作為規(guī)劃結(jié)果；采樣方法分為隨機(jī)采樣和固定采樣兩種。

? ? ? ?隨機(jī)采樣是指在構(gòu)型空間中生成隨機(jī)性的樣本點(diǎn)的方法，該方法在規(guī)劃空間內(nèi)隨機(jī)選取N個(gè)節(jié)點(diǎn)，之后連接各節(jié)點(diǎn)，并去除與障礙物接觸的連線，由此得到一個(gè)可行路徑。固定采樣則是按照明確給定的規(guī)則生成一系列待選樣本點(diǎn)，并通過篩選選定其中質(zhì)量最佳的樣本。典型的應(yīng)用是采用觸須算法規(guī)劃車輛局部軌跡，觸須過程即是試探性的嘗試多種方向控制方案，通過建立綜合考慮運(yùn)動可行性、平滑程度、安全性能的評價(jià)指標(biāo)來選拔理想的行駛路徑，摒除危險(xiǎn)或不可用路徑。

? ? ?＊軌跡曲線插值一般情況下，針對規(guī)則型道路（即道路寬度或曲率等因素不存在突變），無論針對對中控制還是換道，車輛軌跡曲線往往與道路軌跡曲線是保持一致的運(yùn)動規(guī)律，如下圖表示了適合用軌跡曲線描述的車道類型。利用車道轉(zhuǎn)彎半徑所對應(yīng)的圓弧確定行駛路徑可以完全適配于車輛行駛路徑，將行駛路徑顯式地表述為數(shù)學(xué)函數(shù)，通過確定函數(shù)的參數(shù)來決定行駛路徑的具體形態(tài)。

（２）車輛路徑規(guī)劃跟隨原理

當(dāng)規(guī)劃形成了車輛路徑后，就需要對車輛如何遵循該路徑移動達(dá)到最終點(diǎn)，這里我們稱車輛行駛規(guī)劃為運(yùn)動規(guī)劃，其中包含兩個(gè)層面的運(yùn)動規(guī)劃：

?１）基于橫向的路徑規(guī)劃，橫向規(guī)劃上一般是指軌跡形狀規(guī)劃；

２）當(dāng)橫向規(guī)劃已經(jīng)確定后，可以將橫向規(guī)劃轉(zhuǎn)化為QP問題，即對當(dāng)前給定范圍內(nèi)的約束條件可以輸出相應(yīng)的最優(yōu)化結(jié)果曲線。對于QP問題實(shí)際是通過設(shè)置在之前已經(jīng)檢測到的已知條件，然后通過一定濾波算法（比如卡爾曼濾波），求解未來的相關(guān)參數(shù)，而其中可以設(shè)置約束條件來不斷優(yōu)化相應(yīng)的曲線設(shè)置。已知條件：x[t-2],x[t-1],x[t];?????求解：x[1],x[2],…約束：x[i]表示的每個(gè)點(diǎn)都不能超越左右邊界，且當(dāng)檢測到一定障礙物車輛目標(biāo)時(shí)，x[i]與目標(biāo)的距離應(yīng)該大于安全距離Dsafe。由此，相應(yīng)的QP公式及其優(yōu)化目標(biāo)設(shè)置如下：

3）基于縱向的路徑規(guī)劃，縱向規(guī)劃則是對軌跡規(guī)劃中的速度進(jìn)行分配；

? ? ? 北京渡眾機(jī)器人科技有限公司提出的自主導(dǎo)航解決方案，融合激光雷達(dá)和視覺實(shí)時(shí)識別周圍的行人、車輛和障礙物，為規(guī)劃出最優(yōu)繞行路徑提供依據(jù)，完美解決機(jī)器人自主行走、自動避障等難題。

三、自主導(dǎo)航技術(shù)實(shí)現(xiàn)功能

1、高精建圖

自主導(dǎo)航巡檢機(jī)器人DZ30搭載激光雷達(dá)，相機(jī)，北斗信號、陀螺儀，輪速計(jì)來采集的周圍環(huán)境數(shù)據(jù)。采集數(shù)據(jù)的環(huán)境是一面有高樓，而且樓間距小，GNSS信號弱。在這種情況下，車也能通過多傳感器融合定位構(gòu)建比較精準(zhǔn)的高精地圖?；谶@種多傳感器融合的高精地圖制作，可靈活穩(wěn)定的切換室內(nèi)/室外場景，高精地圖精度小于5cm。

地下車庫高精地圖

2、自主定位導(dǎo)航

基于無線通信、傳感器探測等技術(shù)獲取車輛和道路信息，適用于各種復(fù)雜的環(huán)境的定位導(dǎo)航，成功應(yīng)用于消防領(lǐng)域與自主導(dǎo)航機(jī)器人上。

3、實(shí)現(xiàn)障礙物識別、避讓功能

多融合傳感技術(shù)是機(jī)器人具備自主感知能力，遇到障礙物能夠自動避障，自主更新局部路徑規(guī)劃并尋找可通行的路徑。

4、自由路徑規(guī)劃與路網(wǎng)規(guī)劃

支持亂序任務(wù)點(diǎn)最優(yōu)路線排序，可根據(jù)任務(wù)點(diǎn)輸出全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃線路，支持自由導(dǎo)航，在建圖范圍內(nèi)的任意點(diǎn)之間可導(dǎo)航。

四、適用場景

? ? ? ?北京渡眾機(jī)器人科技有限公司自研自主定位導(dǎo)航方案已完美實(shí)現(xiàn)多場景落地應(yīng)用。自主導(dǎo)航巡檢機(jī)器人因?yàn)榇钶d激光雷達(dá)，可在24小時(shí)自主巡檢。針對路況變化、行人眾多等復(fù)雜環(huán)境，機(jī)器人可通過攝像頭進(jìn)行行人檢測、車輛檢測，激光雷達(dá)進(jìn)行障礙物識別，采用深度學(xué)習(xí)的環(huán)境建模技術(shù)識別行人和物體，提高避障準(zhǔn)確度。

清掃機(jī)器人——揭秘機(jī)器人室外自主移動背后的技術(shù)難點(diǎn)

? ? ? ?對于負(fù)責(zé)園區(qū)清潔工作的清掃機(jī)器人而言，室外環(huán)境相較于室內(nèi)更為復(fù)雜，不可預(yù)測性更高，地面狀態(tài)、坡度、天氣、光線、障礙物屬性與速度等諸多外部因素對機(jī)器人的視覺定位和物體檢測能力，非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的建圖能力，和避障能力都有著更高的要求。得益于在SLAM、感知、路徑規(guī)劃與運(yùn)動控制領(lǐng)域都擁有領(lǐng)先優(yōu)勢的渡眾機(jī)器人多場景自主導(dǎo)航技術(shù)的支撐，機(jī)器人可輕松完成園區(qū)的清潔任務(wù)。

? ? ? 首先，清掃機(jī)器人環(huán)境感知系統(tǒng)綜合運(yùn)用了激光、視覺、超聲等多種傳感器，通過豐富的實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)和基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，賦予了機(jī)器人更具針對性的感知能力和更為精準(zhǔn)的識別能力。再者，清掃機(jī)器人融合運(yùn)用了激光SLAM、VSLAM等技術(shù)，更適應(yīng)戶外場景的光線變化等因素，在園區(qū)“大范圍”、“高動態(tài)性”的特殊場景中輕松完成建圖和定位任務(wù)。最后，機(jī)器人通過動態(tài)路徑規(guī)劃算法與交互式避障策略實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜行人場景中實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃及導(dǎo)航運(yùn)動控制，使其自由穿梭于園區(qū)復(fù)雜環(huán)境，輕松完成清潔任務(wù)。

礦區(qū)巡檢機(jī)器人——例證機(jī)器人的精準(zhǔn)感知與識別

? ? ? ?巡檢機(jī)器人DZ30可以檢測露天礦區(qū)的非結(jié)構(gòu)化道路上的車道線、行人，還能檢測路面石頭，道路兩側(cè)的懸崖、山坡，能對其進(jìn)行精準(zhǔn)識別并全方位規(guī)避盲區(qū)，幫助車輛可靠發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)，讓礦車提前預(yù)知前方出現(xiàn)的情況，起到預(yù)警作用。對于井下礦來說，機(jī)器人也可以在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航定位，判斷巡檢機(jī)器人所處環(huán)境，并融合了GPS定位技術(shù)和慣導(dǎo)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)深部開采井上下實(shí)時(shí)靈活定位導(dǎo)航。以上這些功能實(shí)現(xiàn)的背后，也對巡檢機(jī)器人的定位能力、感知能力、導(dǎo)航能力提出了非常高的要求。

? ? ? ?北京渡眾機(jī)器人的自主定位導(dǎo)航技術(shù)搭載激光雷達(dá)、深度相機(jī)、輪速計(jì)、陀螺儀、毫米波雷達(dá)等多傳感器，為機(jī)器人的定位/感知做精準(zhǔn)供給。自主定位導(dǎo)航算法、運(yùn)動控制算法，能夠給機(jī)器人規(guī)劃出最優(yōu)路線，調(diào)整自身的運(yùn)動姿態(tài)，精準(zhǔn)到達(dá)目的地。