Раздел подготовил Владимир Сементин
Автоматизированные управляемые системы транспортного средства (AGV) используются во многих отраслях промышленности. Для них актуальны лишь расстояние и заданный путь. Лидары используются для обнаружения препятствий на пути, но некоторые лидарные устройства способны к мониторингу скорости и направлению движения AGV, и они могут динамически анализирвать области спереди и сзади транспорта.
В настоящее время применяются запрограммированные виртуальные пути с использованием цифровой карты и определения на местности. Данный подход осуществляется с помощью отражателей и лидаров на транспорте с 360° полем зрения. Т.о. вычисляется положение AGV на основе триангуляции расстояния до нескольких отражателей. Задача лидара заключается в измерении расстояния с помощью импульсного лазера и детектора. Такой метод помогает измерять очень малые расстояния. C помощью поочередного измерения этих малых расстояний можно получать полную картину окружения как в 2D, так и в 3D.
AGV уже широко используются в промышленности, так как являются беспроводными и легко маневренными. Они даже умеют ездить на лифтах.
Реальный мир автономной навигации
В этой среде важно обнаружение препятствий и их объезд. Развитие технологий открыло доступ многим компаниям-новичкам как к довольно прибыльной отрасли. В результате конкуренции и развития лидар прошел путь от размера с баскетбольный мяч и стоимостью 10000$ до размера с бейсбольный мячик и стоимости меньше 2000$. Повышение скорости сканирования датчиков позволяют использовать и более современные алгоритмы.
Метод одновременной локализации и построения карты (SLAM - Simultaneous Localization And Mapping)
Лидары используют технологию одновременной локализации и отображения (SLAM). В качестве входных данных используются датчики, и у каждого свое предназначение: один считает число оборотов колеса для расчета движения, другой (ультразвуковой) оценивает положение на основе расстояний, и т.д. Затем эти данные синхронизируются и вырисовывается полная картина ситуации.
Использование расширенного фильтра Калмана
Расширенный фильтр Калмана оценивает состояние системы. Эта оценка включает в себя положение AMR и его ориентацию, так и линейные скорости и скорости вращения, и линейные ускорения. На первом этапе в текущий момент времени анализируется предыдущее состояние. А на втором этапе вносятся исправления в текущем состоянии. Также используются два алгоритма: scan-to-scan и scan-to-map.
Рассмотрим поподробнее каждую. Scan-to-scan технология используется для оценки непосредственно движения, игнорируя карту. Scan-to-map же, напротив, ориентируется по карте. В идеале, эти две технологии должны взаимно дополнять друг друга для более точной оценки ситуации.
Преодоление ограничений - комплексный подход
Все алгоритмы SLAM основываются на показаниях датчиков. Если объект находится вне зоны досягаемости датчиков, то требуется введение 3d-лидара, а это дополнительная производительности и дополнительные затраты. Чтобы уменьшить вычислительные требования, следует предоставить столько данных, сколько будет достаточно для составления максимально полной картины. Поэтому тут и не используется «попиксельная» технология.
Также практикуется такая технология, как «машинное зрение». То есть AGV может осматривать, измерять и находить дефекты. Таким образом ему облегчается работа, он попросту пропускает поврежденный груз.
В итоге, поодиночке все вышеописанные технологии мало полезны, но вот совместная их работа позволяет нейтрализовать недостатки друг друга, получая идеальную работу.
