煤礦井下搜救機(jī)器人研究
加入技術(shù)交流群
在上世紀(jì)80年代，CMU及NASAJPL的研究人員走在了該領(lǐng)域的前沿。在80年代后期，CMU的研究人員成功的在其移動(dòng)機(jī)器人平臺CMU Rover上解決了立體視覺的計(jì)算速度及工程可靠性問題(Moravec，1983)。其主要改進(jìn)在于硬件平臺的升級以及感知算法的改進(jìn)與完善，而最值得關(guān)注的工作是該團(tuán)隊(duì)的Matthies及Shafer在1987年首次提出了基于立體視覺的視覺里程計(jì)算法（Visual Odometry Algorithms），該算法第一次通過視覺方式對機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡及姿態(tài)進(jìn)行了較為精確的計(jì)算。從而開啟了通過視覺進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)的算法在地球上的野外環(huán)境(Nister,2006;Agrawal,2007)以及NASA的火星探測計(jì)劃(MER)中在外星球探測機(jī)器人上的應(yīng)用(Cheng,2006)。
在接下來的研究中，CMU仍然走在世界的前列。他們開發(fā)出的Navlab移動(dòng)機(jī)器人平臺，采用了主動(dòng)視覺的方式，將單目攝像機(jī)及一臺激光雷達(dá)相結(jié)合，作為其環(huán)境探測的解決方案，從而成功的解決了當(dāng)時(shí)采用被動(dòng)視覺在匹配及特征提取計(jì)算方面面臨巨大計(jì)算復(fù)雜度的尷尬局面。從這一時(shí)期開始，移動(dòng)機(jī)器人才逐漸實(shí)現(xiàn)了所謂的實(shí)時(shí)自主導(dǎo)航，這主要得益于算法的不斷改進(jìn)以及計(jì)算平臺性能的大幅度提高。自90年代中期開始的十幾年中，基于主動(dòng)式探測技術(shù)（主要是激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等）的環(huán)境感知與探測方法被較為廣泛的應(yīng)用，特別是與視覺傳感器相融合可以快速建模的特性，使其一度成為移動(dòng)機(jī)器人，特別是野外移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境建模的首選方案。
然而基于單目或雙目被動(dòng)視覺的環(huán)境感知及建模的研究工作一刻都未停止過，在1980后期至1990年代的過程中，Matthies在JPL的研究突破了基于場景的實(shí)時(shí)立體視覺算法，并于90年代后期第一次將其應(yīng)用于野外機(jī)器人的環(huán)境探測與建模當(dāng)中。自此以后，立體視覺開始逐漸為大家所重視，真正成為機(jī)器人三維感知方向中一個(gè)具有競爭力的技術(shù)。
近五年來，視覺感知技術(shù)在移動(dòng)機(jī)器人特別是野外不平整路面復(fù)雜環(huán)境下的感知與環(huán)境建模中得到了越來越多的應(yīng)用。其中同樣是NASA的MER計(jì)劃的成果，DemoIII自主野外探測車采用了三對立體視覺相機(jī)，一對前視立體相機(jī)，一對后視立體相機(jī)，以及一對安裝在伺服云臺上的立體相機(jī)(Matthies，2007)，在此，立體視覺實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)基本功能，即視覺里程計(jì)以及路徑規(guī)劃。在火星上沒有GPS等絕對定位系統(tǒng)的情況下，采用基于立體視覺的視覺里程計(jì)算法，通過相對定位的方式，實(shí)現(xiàn)了火星車足夠的定位精度（Cheng，2005）。除此之外，采用基于立體視覺的路徑規(guī)劃方法，可以快速的感知路面的不平整（Biesiadecki和Maimone，2006），以及預(yù)測路面傾斜的變化（Angelova，2007）。與此同時(shí)，另一些研究人員也實(shí)現(xiàn)了基于單目視覺或雙目視覺的機(jī)器人位姿估算以及路面的三維重建工作，如Nister在2006年分別采用單目及雙目視覺里程計(jì)算法實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)機(jī)器人在野外復(fù)雜環(huán)境中姿態(tài)及位置的估算，并達(dá)到了較高的精度，較好的可靠性和實(shí)時(shí)性。
結(jié)束語
煤礦井下危險(xiǎn)區(qū)域探測的搜救機(jī)器人進(jìn)行研究為當(dāng)前煤礦開采的提供了安全保證，文中提到的關(guān)鍵技術(shù)的解決對開發(fā)研制高性能搜救機(jī)器人意義重大。本文引用地址：http://cafeforensic.com/article/160087.htm
評論