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、防生學等多個學科，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自主導航定位系統(tǒng)，讓機器人實現(xiàn)自主建圖定位及導航功能。

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)度的預約式充電自主導航定位，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