Оскільки роботи стають більш самодостатніми, їм доводиться орієнтуватися в навколишньому середовищі з більшою незалежністю та надійністю. Автономні трактори, сільськогосподарські комбайни та сівалки повинні обережно пробиратися через поля, а безпілотні транспортні засоби повинні безпечно перетинати вулиці, щоб розмістити пакунки в правильному місці. У широкому діапазоні застосувань автономним мобільним роботам (AMR) потрібні високоточні джерела позиціонування, щоб безпечно й успішно виконувати роботу, для якої вони розроблені.
Досягнення такої точності вимагає двох наборів можливостей розташування. Перший полягає в тому, щоб зрозуміти відносне положення себе щодо інших об'єктів. Це надає критичні дані для розуміння навколишнього світу та, у найбільш очевидному випадку, уникнення перешкод, які є як нерухомими, так і рухомими. Для цього динамічного маневрування потрібен великий набір навігаційних датчиків, таких як камери, радар, лідар і допоміжне програмне забезпечення для обробки цих сигналів і надання напрямку AMR у реальному часі.
Другий набір можливостей полягає в тому, щоб AMR визначав своє точне фізичне місцезнаходження (або абсолютне місцезнаходження) у світі, щоб він міг точно й неодноразово орієнтуватися шляхом, запрограмованим у пристрої. Очевидним варіантом використання тут є високоточне сільське господарство, де різні AMR повинні подорожувати по тій самій вузькій дорозі протягом багатьох місяців, щоб посадити, зрошувати та збирати врожай, при цьому кожен прохід вимагає від AMR посилатися на одне і те саме місце. .
Для цього потрібен інший набір навігаційних можливостей, починаючи з глобальних навігаційних супутникових систем (GNSS), які використовують цілу екосистему датчиків і програмного забезпечення. Додаткові можливості GNSS – це можливості коригування, як-от RTK і SSR, які допомагають досягти в 100 разів вищої точності, ніж лише GNSS, для додатків відкритого неба, а також інерційні вимірювальні одиниці в поєднанні з програмним забезпеченням для об’єднання датчиків для навігації там, де GNSS недоступний (мертвий рахунок).
Перш ніж ми заглибимося в ці технології, давайте витратимо хвилину на випадки використання, де для роботи AMR потрібні як відносні, так і абсолютні розташування.
Робототехнічні програми, що вимагають відносного та абсолютного позиціонування
AMR розкриває те, що люди сприймають як належне – вроджену здатність точно визначати своє місцезнаходження у світі та вживати точних дій на основі цієї інформації. Чим різноманітніші програми для AMR, тим більше ми дізнаємося, які типи дій вимагають надзвичайної точності. Деякі приклади:
Автоматизація сільського господарства: У сільському господарстві AMR стає все більш поширеним для таких завдань, як посів, збір урожаю та моніторинг урожаю. Ці роботи використовують абсолютне позиціонування, як правило, через GPS, щоб з точністю орієнтуватися на великих і часто нерівних полях. Це гарантує, що вони можуть систематично охоплювати величезні території та за потреби повертатися до певних місць. Однак, опинившись поблизу посівів або у визначеній зоні, AMR покладаються на відносне позиціонування для завдань, які вимагають більш високого рівня точності, наприклад, збирання фруктів, які могли вирости або змінити положення з моменту останнього відвідування AMR. Завдяки поєднанню обох методів позиціонування ці роботи можуть ефективно працювати в складних і мінливих умовах, характерних для сільськогосподарських полів.
Доставка до останньої милі в міських умовах: AMR перетворюють доставку «останньої милі» в міських умовах, автономно транспортуючи вантажі від розподільних центрів до кінцевих пунктів призначення. Ці роботи використовують абсолютне позиціонування для навігації міськими вулицями, провулками та складними міськими схемами, гарантуючи, що вони слідують оптимізованими маршрутами, уникаючи заторів і дотримуючись графіків доставки. Досягнувши місця доставки, AMR також використовуватиме відносне позиціонування, щоб маневрувати навколо мінливих або неочікуваних перешкод, таких як автомобіль, припаркований на вулиці. Цей подвійний підхід дає змогу компаніям AMR справлятися зі складнощами міських ландшафтів і здійснювати точні доставки безпосередньо до порога клієнтів.
Автоматизація будівельних майданчиків: На будівельних майданчиках використовуються AMR, щоб забезпечити виконання проекту відповідно до технічних характеристик, визначених інженерами. Вони також допомагають у таких завданнях, як транспортування матеріалів і картографування чи дослідження навколишнього середовища. Ці сайти часто охоплюють великі території з постійно змінюваним середовищем, вимагаючи від AMR використання абсолютного позиціонування для навігації та підтримки орієнтації в межах загального сайту проекту. Відносне позиціонування вступає в дію, коли AMR виконують завдання, які вимагають взаємодії з динамічними елементами, наприклад, уникають іншого обладнання або навіть персоналу на місці. Поєднання обох систем позиціонування дозволяє AMRs ефективно сприяти складному та динамічному характеру будівельних проектів, підвищуючи ефективність і безпеку.
Автономне утримання доріг: AMR все частіше використовуються для завдань з утримання доріг, таких як перевірка тротуарів, закладення тріщин і фарбування ліній. Ці роботи використовують абсолютне позиціонування, щоб подорожувати вздовж ділянок шосе або доріг, гарантуючи, що вони залишаються на курсі на великих відстанях і можуть точно фіксувати конкретні місця, де потрібно проводити технічне обслуговування. Виконуючи ці завдання з технічного обслуговування, вони перемикаються на взаємне позиціонування, щоб точно визначити та усунути конкретні недоліки дороги, точно розфарбувати розмітку смуг або об’їхати перешкоди. Ця подвійна здатність дозволяє AMR ефективно керувати завданнями з утримання доріг, одночасно зменшуючи потребу людей працювати в небезпечних придорожніх середовищах, підвищуючи безпеку та продуктивність.
Екологічний моніторинг та збереження: У зовнішньому середовищі AMR часто використовують для моніторингу навколишнього середовища та збереження, наприклад відстеження дикої природи, виявлення забруднення та картографування середовищ існування. Ці роботи використовують абсолютне позиціонування для навігації величезними природними територіями, від лісів до прибережних регіонів, забезпечуючи повне охоплення місцевості та дозволяючи робити детальні огляди місцевості та складати карти. Пристрої AMR можуть виконувати такі завдання, як зйомка зображень із високою роздільною здатністю, збір зразків або відстеження переміщень тварин із високою точністю та можуть накладати ці зразки з часом у зв’язаний спосіб.
У всіх наведених вище прикладах потрібна абсолютна точність позиціонування набагато менше метра, щоб уникнути потенційно катастрофічних наслідків. Травми працівників, значні втрати продукції та дорогі затримки ймовірні без точного місцезнаходження. По суті, у будь-якому місці, де AMR має працювати в межах кількох сантиметрів, йому знадобляться як відносні, так і абсолютні рішення щодо розташування.
Технологія взаємного позиціонування
AMR використовує ряд датчиків, щоб визначити місцезнаходження відносно інших об’єктів у своєму оточенні. До них належать:
Фотоапарати: Камери функціонують як візуальні датчики автономних мобільних роботів, надаючи їм негайну картину навколишнього середовища, подібну до того, як працюють людські очі. Ці пристрої збирають багату візуальну інформацію, яку роботи можуть використовувати для виявлення об’єктів, уникнення перешкод і картографування середовища. Однак робота камер залежить від достатнього освітлення, тому їм можуть перешкоджати несприятливі погодні умови, такі як туман, дощ або темрява. Щоб усунути ці обмеження, камери часто поєднуються з датчиками ближнього інфрачервоного діапазону або оснащені функціями нічного бачення, які дозволяють роботам бачити в умовах слабкого освітлення. Камери є ключовим компонентом візуальної одометрії, процесу, у якому зміни положення з часом обчислюються шляхом аналізу послідовних зображень камери. Загалом камери завжди потребують значної обробки, щоб перетворити свої 2-D-зображення на 3-D-структури.
Радарні датчики: Радарні датчики працюють, випромінюючи пульсуючі радіохвилі, які відбиваються від об’єктів, надаючи інформацію про швидкість об’єкта, відстань і відносне положення. Ця технологія є надійною та може ефективно працювати в різних умовах навколишнього середовища, включаючи дощ, туман і пил, де камери та лідар можуть мати проблеми. Однак радарні датчики зазвичай пропонують меншу кількість даних і нижчу роздільну здатність порівняно з іншими типами датчиків. Незважаючи на це, вони безцінні через свою надійність у визначенні швидкості рухомих об’єктів, що робить їх особливо корисними в динамічних середовищах, де розуміння руху інших об’єктів є критичним.
Лідарні датчики: Lidar, або Light Detection and Ranging, — це сенсорна технологія, яка використовує лазерні імпульси для вимірювання відстані шляхом визначення часу відбиття світла від об’єктів. Скануючи навколишнє середовище за допомогою швидких лазерних імпульсів, лідар створює високоточні детальні 3D-карти оточення. Це робить його незамінним інструментом для одночасного визначення місцезнаходження та картографування (SLAM), коли робот створює карту невідомого середовища, відстежуючи своє місцезнаходження на цій карті. лідар відомий своєю точністю та здатністю добре працювати в різних умовах освітлення, хоча він може бути менш ефективним під час дощу, снігу чи туману, коли краплі води можуть розсіювати лазерні промені. Незважаючи на те, що лідар є дорогою технологією, він користується перевагою в автономній навігації завдяки своїй точності та надійності в складних середовищах.
Ультразвукові датчики: Ультразвукові датчики функціонують, випромінюючи високочастотні звукові хвилі, які відбиваються від сусідніх об’єктів, при цьому датчик вимірює час, потрібний для повернення відлуння. Це дозволяє роботу розраховувати відстань до об’єктів і перешкод на його шляху. Ці датчики особливо корисні для виявлення на малих відстанях і часто використовуються в повільних діях на близькій відстані, таких як навігація у вузьких просторах, як-от складські проходи, або для точних маневрів, як-от стиковка чи їзда заднім ходом. Ультразвукові датчики є економічно ефективними та добре працюють у різноманітних умовах, але їх обмежений радіус дії та менший час відгуку порівняно з лідарами та камерами означає, що вони найкраще підходять для конкретних контрольованих середовищ, де потрібна висока точність на близькій відстані.
Базова технологія, яка використовується для абсолютного позиціонування, починається з GNSS (термін, який включає GPS та інші супутникові системи, як-от ГЛОНАСС, Galileo та BeiDou). Зважаючи на те, що на GNSS впливають атмосферні умови та неузгодженість супутників, це може дати рішення про місцезнаходження, яке відхиляється на багато метрів. Для AMR, які вимагають більш точної навігації, це недостатньо добре – тому з’явилася технологія, відома як GNSS Corrections, яка звужує цю похибку до одного сантиметра.
RTK: Кінематика в реальному часі (RTK) використовує мережу базових станцій із відомими позиціями як контрольні точки для коригування оцінок розташування приймача GNSS. Поки AMR знаходиться в межах 50 кілометрів від базової станції та має надійний канал зв’язку, RTK може надійно забезпечувати точність 1–2- сантиметра.
РСР або ППП-РТК: Представлення простору стану (SSR), яке також іноді називають PPP-RTK, використовує інформацію з мережі базових станцій, але замість того, щоб надсилати виправлення безпосередньо з локальної базової станції, воно моделює помилки в широкій географічній зоні. Результатом є те, що ширше покриття дозволяє досягти відстані понад 50 км від базової станції, але точність падає до 3-10 сантиметрів або більше залежно від щільності та якості мережі.
Незважаючи на те, що ці два підходи працюють виключно добре там, де доступні сигнали GNSS (зазвичай відкрите небо), багато AMR подорожуватимуть далеко від відкритого неба, де є перешкода між приймачем GNSS на AMR і небом. Це може статися в тунелях, гаражах, фруктових садах і міських умовах. Саме тут вступають у гру інерціальні навігаційні системи (INS) зі своїм блоком інерціальних вимірювань (IMU) і програмним забезпеченням Sensor Fusion.
ІДУ– IMU поєднує в собі акселерометри, гіроскопи та іноді магнітометри для вимірювання лінійного прискорення системи, кутової швидкості та напруженості магнітного поля відповідно. Це важливі дані, які дозволяють INS визначати положення, швидкість і орієнтацію об’єкта відносно вихідної точки в реальному часі.
Історія IMU сягає початку 20-го століття, і її коріння бере початок у розробці гіроскопічних пристроїв, які використовуються в навігаційних системах для кораблів і літаків. Перші практичні IMU були розроблені під час Другої світової війни, головним чином для використання в системах наведення ракет, а пізніше в космічній програмі. Місії Apollo, наприклад, значною мірою покладалися на IMU для навігації в космосі, де традиційні методи навігації були неможливі. За десятиліття технологія IMU значно просунулася завдяки мініатюризації електронних компонентів і появі технології мікроелектромеханічних систем (MEMS) наприкінці 20 століття. Ця еволюція призвела до більш компактних, доступних і точних IMU, що дозволяє їх інтегрувати в широкий спектр побутової електроніки, автомобільних систем і промислових застосувань сьогодні.
Злиття датчиків– Програмне забезпечення для об’єднання датчиків відповідає за об’єднання даних із IMU, а також інших датчиків для створення узгодженого й точного розуміння абсолютного розташування AMR, коли GNSS недоступний. Найпростіші реалізації «заповнюють прогалини» в режимі реального часу між моментом, коли сигнал GNSS втрачається, і коли він знову приймається AMR. Точність програмного забезпечення для об’єднання датчиків залежить від кількох факторів, зокрема якості та калібрування залучених датчиків, алгоритмів, що використовуються для об’єднання, і конкретної програми чи середовища, у якому воно розгортається. Більш складне програмне забезпечення для об’єднання датчиків здатне перехресно корелювати різні модальності датчиків, що забезпечує вищу точність позиціонування, ніж будь-який із датчиків у рішенні, що працює окремо.
RTK для GNSS забезпечує високоточне джерело абсолютного розташування для автономних роботів. Однак без RTK багато програм робототехніки просто неможливі або практичні. Від будівельних геодезичних роверів до автономних дронів доставки та автономних сільськогосподарських інструментів, численні AMR залежать від абсолютного позиціонування з точністю до сантиметра, яке може забезпечити лише RTK.
Тим не менш, рішення RTK настільки добре, наскільки добре мережа, що стоїть за ним. Постійно надійні виправлення вимагають дуже щільної мережі базових станцій, щоб приймачі завжди були в межах достатньо близького діапазону для точного виправлення помилок. Чим більша мережа, тим легше отримати виправлення для AMR з будь-якого місця. Щільність — не єдиний фактор. Мережі — це дуже складні системи реального часу, які вимагають професійного моніторингу, опитування та перевірки цілісності, щоб забезпечити точність і надійність даних, що надсилаються до AMR.
Що все це означає для розробників автономних роботів? Принаймні, коли мова йде про зовнішнє застосування, жодна AMR не обходиться без GNSS-приймача з живленням RTK. Для отримання найточнішого рішення розробники повинні покладатися на найщільнішу та найнадійнішу мережу RTK. І там, де роботам доводиться часто переміщатися в ідеальне середовище сигналу GNSS і виходити з нього, наприклад, для самокерованого транспортного засобу, RTK у поєднанні з IMU забезпечує найповніший доступний джерело абсолютного позиціонування.
Немає двох однакових автономних робототехнічних програм, і кожна унікальна установка потребує власного поєднання відносної та абсолютної інформації про позиціонування. Однак для зовнішніх AMR завтрашнього дня GNSS із надійною мережею корекцій RTK є важливим компонентом комплекту датчиків.