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『普通』主题: 研究:如何实现仿人机器人的完全自治?

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财友j20558vs查看TA的论坛文集发表日期:2018-03-06 11:49:20

头衔:高级用户积分:4540 关注加为好友 引用 评分 只看该作者



仿人机器人(300024)是国际上机器人领域研究的长期热点,机器人的完全自治水平代表了目前机器人学界的尖端技术和探索前沿。但仿人机器人由于对外界环境和自身状态的认知限制而不能实现其本身的完全自治。那么,理论上实现仿人机器人的完全自治需要解决什么问题呢?

实现仿人机器人的完全自治从系统框架上要解决两方面的问题:其一,完成对自身位置与姿态的辨识;其二,侦测并建模周围环境。这两方面可以概括为“定位”与“地图构建”。

因为“定位”和“地图构建”间的相关性,在一些研究者的努力下,形成了同时定位与地图构建(SLAM)的领域。该领域的主要研究内容是,在对机器人和其作业环境状态都不具备先验信息的前提下,使机器人在运动过程中通过合理的表征手段建模,并描述周围环境,同时确定自身的方位。

吴峰华等在汉斯出版社《人工智能与机器人研究》期刊上的一篇文章中提到,针对移动机器人SLAM问题的研究,主要包括数据关联问题、闭环问题、一致性问题、环境特征的提取与表示以及目标检测等。卡尔曼滤波器(KF)及扩展卡尔曼滤波器(EKF)、粒子滤波器(PF)是目前移动机器人导航领域中较为经典的SLAM问题解决方法。后来为了降低计算复杂度和更好地处理数据关联问题,研究人员提出了著名的 Rao-Blackwellized Particle Filter (RBPF)算法。在此基础上美国卡耐基梅隆大学的Monte Merlo等人提出了基于RBPF的Fast-SLAM算法并成功应用于实际机器人中。

有研究人员提出了基于点云技术的移动机器人三维网格曲面导航系统实现SLAM,并提出用于识别障碍物的判据。包括目标距离、场地高差、场地平整度等。但这些判据主要针对轮式机器人,例如场地平整度判据考虑机器人邻域内各个方向的曲面角度。大于某一阈值即判定为障碍物。而对于仿人机器人来说,有些不平坦的障碍是可以跨越的,甚至可以在障碍物上行走。因此可以将该方法用于仿人机器人,利用机器人运动学模型求解自身结构参数结合场地曲面形状构造步行机器人场地平整度以更合理地规划仿人机器人的足迹。



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