行業(yè)干貨|機(jī)器人如何實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)與路徑規(guī)劃？

SLAMTEC思嵐科技

智能服務(wù)機(jī)器人正成為行業(yè)的風(fēng)口浪尖,，從清掃機(jī)器人開始，家庭陪伴機(jī)器人,、送餐機(jī)器人等陸續(xù)進(jìn)入公眾視線,。

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在討論這類機(jī)器人是否能解決實(shí)際問題時(shí)，自主定位導(dǎo)航技術(shù)作為機(jī)器人智能化的第一步正不斷引起行業(yè)內(nèi)的重視,。同時(shí),，作為自主定位導(dǎo)航技術(shù)的重要突破口，SLAM 技術(shù)也成為關(guān)注焦點(diǎn),。

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正如圖中所示,，機(jī)器人自主定位導(dǎo)航技術(shù)中包括定位、地圖創(chuàng)建與路徑規(guī)劃（運(yùn)動(dòng)控制）,，而 SLAM 本身只是完成機(jī)器人的定位和地圖創(chuàng)建,，二者有所區(qū)別。

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那么,，SLAM 技術(shù)究竟是如何實(shí)現(xiàn)的,？它有哪些難點(diǎn)？機(jī)器人如何實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)和路徑規(guī)劃,？到底什么樣的掃地機(jī)器人才算智能,？

這些問題，小編將為你一一解答,，帶領(lǐng)大家了解機(jī)器人自主移動(dòng)的秘密,。

今天，我們先從 SLAM 說起,。

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什么是SLAM技術(shù)?

SLAM 是同步定位與地圖構(gòu)建 (Simultaneous Localization And Mapping) 的縮寫,，最早由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 提出。

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其實(shí),，SLAM 更像是一個(gè)概念而不是一個(gè)算法,，它本身包含許多步驟，其中的每一個(gè)步驟均可以使用不同的算法實(shí)現(xiàn),。主要用于解決移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境中運(yùn)行時(shí)即時(shí)定位與地圖構(gòu)建的問題,。

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當(dāng)你身處異地，怎么準(zhǔn)確找到想去的地方？在戶外迷路時(shí),，怎么找到回家的路,？沒錯(cuò)，我們有導(dǎo)航軟件和戶外地圖,。

和人類繪制地圖一樣,，機(jī)器人描述環(huán)境、認(rèn)識(shí)環(huán)境的過程主要就是依靠地圖,。它利用環(huán)境地圖來描述其當(dāng)前環(huán)境信息,，并隨著使用的算法與傳感器差異采用不同的地圖描述形式。

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四種常見的地圖表示方法是什么,？

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機(jī)器人學(xué)中地圖的表示方法有四種：柵格地圖,、特征地圖、直接表征法以及拓?fù)涞貓D,。

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柵格地圖

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機(jī)器人對(duì)環(huán)境地圖的描述的方式最常見的為柵格地圖 (Grid map) 或者稱為 Occupancy Map,。柵格地圖就是把環(huán)境劃分成一系列柵格，其中每一柵格給定一個(gè)可能值,，表示該柵格被占據(jù)的概率,。

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這種地圖看起來和人們所認(rèn)知的地圖沒什么區(qū)別，它最早由 NASA 的 Alberto Elfes 在 1989 年提出,，在火星探測車上就用到過,，其本質(zhì)是一張位圖圖片，但其中每個(gè)「像素」則表示了實(shí)際環(huán)境中存在障礙物的概率分布,。

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一般來說，采用激光雷達(dá),、深度攝像頭,、超聲波傳感器等可以直接測量距離數(shù)據(jù)的傳感器進(jìn)行 SLAM 時(shí)，可以使用該地圖,。這種地圖也可以通過距離測量傳感器,、超聲波（早期）、激光雷達(dá)（現(xiàn)在）繪制出來,。

特征點(diǎn)地圖

特征點(diǎn)地圖,，是用有關(guān)的幾何特征（如點(diǎn)、直線,、面）表示環(huán)境,，常見于 vSLAM（視覺 SLAM）技術(shù)中。

相比柵格地圖,，這種地圖看起來就不那么直觀了,。它一般通過如 GPS、UWB 以及攝像頭配合稀疏方式的 vSLAM 算法產(chǎn)生，優(yōu)點(diǎn)是相對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量和運(yùn)算量比較小,，多見于最早的 SLAM 算法中,。

直接表征法

直接表征法中，省去了特征或柵格表示這一中間環(huán)節(jié),，直接用傳感器讀取的數(shù)據(jù)來構(gòu)造機(jī)器人的位姿空間,。

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上圖就是直接記錄了屋子內(nèi)天花板畫面的圖像地圖。這種方法就像衛(wèi)星地圖一樣,，直接將傳感器原始數(shù)據(jù)通過簡單處理拼接形成地圖,，相對(duì)來說更加直觀。

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拓?fù)涞貓D

拓?fù)涞貓D,，是一種相對(duì)更加抽象的地圖形式,，它把室內(nèi)環(huán)境表示為帶結(jié)點(diǎn)和相關(guān)連接線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，其中結(jié)點(diǎn)表示環(huán)境中的重要位置點(diǎn)（拐角,、門,、電梯、樓梯等）,，邊表示結(jié)點(diǎn)間的連接關(guān)系,，如走廊等。這種方法只記錄所在環(huán)境拓?fù)滏溄雨P(guān)系,，這類地圖一般是由前幾類地圖通過相關(guān)算法提取得到,。

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比如掃地機(jī)器人要進(jìn)行房間清掃的時(shí)候，就會(huì)建立這樣的拓?fù)涞貓D：

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小結(jié)

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在機(jī)器人技術(shù)中,，SLAM 的地圖構(gòu)建通常指的是建立與環(huán)境幾何一致的地圖,。

一般算法中建立的拓?fù)涞貓D只反映了環(huán)境中的各點(diǎn)連接關(guān)系，并不能構(gòu)建幾何一致的地圖,，因此,，這些拓?fù)渌惴ú荒鼙挥糜?SLAM。

直接表征法類似衛(wèi)星地圖,，它是直接使用傳感器（一般是圖像傳感器）構(gòu)建得到,。這種方法的信息冗余度最大，對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是很大的挑戰(zhàn),，同時(shí),，機(jī)器人要從中提取出有用的數(shù)據(jù)也要耗費(fèi)一番周折，因此在實(shí)際應(yīng)用中很少使用,。

特征點(diǎn)地圖又是另一個(gè)極端,，雖然數(shù)據(jù)量少，但是它往往不能反應(yīng)所在環(huán)境的一些必須的信息,，比如環(huán)境中障礙物的位置,。vSLAM 技術(shù)中,，多采用這種地圖來解決機(jī)器人定位問題。想讓機(jī)器人進(jìn)行自主避障和路徑規(guī)劃,，還需要額外配置距離傳感器,，如激光雷達(dá)、超聲波來完成,。

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柵格地圖,，或者 Occupancy Map（占據(jù)地圖）恰好介于其中，一方面它能表示空間環(huán)境中的很多特征,，機(jī)器人可以用它來進(jìn)行路徑規(guī)劃,，另一方面，它又不直接記錄傳感器的原始數(shù)據(jù),，相對(duì)實(shí)現(xiàn)了空間和時(shí)間消耗的最優(yōu),。因此，柵格地圖是目前機(jī)器人所廣泛應(yīng)用的地圖存儲(chǔ)方式,。

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思嵐科技的 SLAMWARE 系統(tǒng)內(nèi)部也采用這種地圖方式,。

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當(dāng)你打開手機(jī)中的導(dǎo)航軟件，在選擇前往目的地的最佳路線之前,，首先要做的動(dòng)作是什么呢,？沒錯(cuò)，就是定位,。我們要先知道自己在地圖中的位置,，才可以進(jìn)行后續(xù)的路徑規(guī)劃。

在機(jī)器人實(shí)時(shí)定位問題中,，由于通過機(jī)器人運(yùn)動(dòng)估計(jì)得到的機(jī)器人位置信息通常具有較大的誤差,，我們還需要使用測距單元得到的周圍環(huán)境信息更正機(jī)器人的位置。

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目前,，常見的測距單元包括激光測距,、超聲波測距以及圖像測距三種。其中,，憑借激光良好的指向性和高度聚焦性，激光雷達(dá)已經(jīng)成為移動(dòng)機(jī)器人的核心傳感器,，同時(shí)它也是目前最可靠,、最穩(wěn)定的定位技術(shù)。

自 1988 年被提出以來,，SLAM 的理論研究發(fā)展十分迅速,。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，除配備激光雷達(dá)外,，還需要機(jī)器人具有 IMU（慣性測量單元）,、里程計(jì)來為激光雷達(dá)提供輔助數(shù)據(jù),，這一過程的運(yùn)算消耗是巨大的，傳統(tǒng)上需要 PC 級(jí)別的處理器,，這也成為限制 SLAM 廣泛應(yīng)用的瓶頸之一,。

那么，實(shí)現(xiàn) SLAM 的過程中,，都會(huì)遇到哪些坑呢,？

SLAM 實(shí)現(xiàn)過程中的難點(diǎn)有哪些？

SLAM 主要解決機(jī)器人的實(shí)時(shí)定位與自動(dòng)建圖問題,，那么,，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，SLAM 究竟是如何實(shí)現(xiàn)的呢,？在實(shí)現(xiàn)過程中有哪些難點(diǎn),？

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這是一個(gè)完整的 SLAM 和導(dǎo)航系統(tǒng)的主要架構(gòu)圖：

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其中，SLAM 核心過程包括 3 個(gè)步驟,，第一步稱為預(yù)處理,。我們知道，激光雷達(dá)和其他雷達(dá)設(shè)備一樣,，某一個(gè)時(shí)刻只能獲取它所在位置的環(huán)境信息,。

這就是我們所說的點(diǎn)云，它只能反映機(jī)器人所在環(huán)境中的一個(gè)部分,。第一步預(yù)處理就是對(duì)激光雷達(dá)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化,，剔除一些有問題的數(shù)據(jù)，或者進(jìn)行濾波,。

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第二步是匹配,，也就是說把當(dāng)前這一個(gè)局部環(huán)境的點(diǎn)云數(shù)據(jù)在已經(jīng)建立地圖上尋找到對(duì)應(yīng)的位置，這個(gè)步驟非常關(guān)鍵,。

這個(gè)是 ICP 的點(diǎn)云匹配算法,，用于實(shí)現(xiàn)匹配。說這個(gè)過程關(guān)鍵,，就是因?yàn)樗�的好��,，直接影響�?SLAM 構(gòu)建地圖的精度。這個(gè)過程和我們玩拼圖游戲有點(diǎn)類似,，就是在已經(jīng)拼好的畫面中找到相似之處,，確定新的一個(gè)拼圖該放在哪里。

在 SLAM 過程中,，需要將激光雷達(dá)當(dāng)前采集的點(diǎn)云（紅色部分）匹配拼接到原有地圖中,。

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如果不進(jìn)行匹配過程，所構(gòu)建的地圖可能就亂成一團(tuán),，變成這樣,。

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在這個(gè)部分完畢以后,，就進(jìn)行第三步，地圖融合,，也就是將這一輪來自激光雷達(dá)的新數(shù)據(jù)拼接到原始地圖當(dāng)中,，最終完成地圖的更新。

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就像這個(gè)圖一樣,，這個(gè)過程是永遠(yuǎn)伴隨 SLAM 過程的,。

數(shù)據(jù)融合和簡單的貼圖是有很大的差異的。因?yàn)閷?shí)際上傳感器描繪的世界存在一定的誤差,，或者正巧在這個(gè)時(shí)間環(huán)境有了變化,，例如機(jī)器人旁邊闖入了一只小貓。

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因此,，實(shí)際要進(jìn)行的過程會(huì)更加復(fù)雜,，需要用很多概率算法，并采用濾波的方式進(jìn)行融合,。將上述這個(gè)過程逐次執(zhí)行,，就最終產(chǎn)生了我們看到的柵格地圖。

這個(gè)過程聽起來其實(shí)并不復(fù)雜,，但是要處理好有很大難度,。這里舉幾個(gè)例子，比如叫做 Loop Closure（回環(huán)）問題,。如果匹配算法不足夠優(yōu)秀,，或者環(huán)境中存在很不巧的干擾，當(dāng)機(jī)器人繞著環(huán)境一圈后,，就會(huì)發(fā)現(xiàn)原本是應(yīng)該閉合的一個(gè)環(huán)形走廊斷開了,。

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比如正常地圖應(yīng)該這樣：

如果處理不好，實(shí)際地圖就成這樣：

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對(duì)于環(huán)境比較大的場景,，回環(huán)問題是不得不面對(duì)的,，但現(xiàn)實(shí)總是不完美的，即使是激光雷達(dá)這種高精度傳感器,，也難免存在誤差,。而回環(huán)問題的難點(diǎn)恰恰在于在一開始出現(xiàn)少許誤差的時(shí)候，并不會(huì)被發(fā)覺,，直到機(jī)器人繞著環(huán)路一圈,，隨著誤差的累加，發(fā)現(xiàn)環(huán)路已經(jīng)無法閉合時(shí),，此時(shí)已經(jīng)釀成大錯(cuò)，一般很難回天,。

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當(dāng)然這個(gè)問題并不是無解,，一個(gè)好的商用化 SLAM 系統(tǒng),，回環(huán)問題是否能很好的解決，就成為評(píng)判這個(gè)系統(tǒng)實(shí)力的指標(biāo)了,。

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這是前兩天在我們辦公室進(jìn)行的測試,，左邊的視頻是基于開源的 ROS 機(jī)器人操作系統(tǒng)進(jìn)行的地圖構(gòu)建，右邊的是基于 SLAMWARE 構(gòu)建的地圖,。

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當(dāng)機(jī)器人已經(jīng)繞場一周后,，ROS 構(gòu)建的地圖出現(xiàn)了中斷，而 SLAMWARE 構(gòu)建的地圖是一個(gè)完美的閉環(huán),，它與我們辦公室的設(shè)計(jì)圖完美重合,。

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除了算法層面的回環(huán)問題，SLAM 實(shí)際應(yīng)用中還有很多這種坑,，比如走廊問題與外界干擾問題,。

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以外界干擾問題來說，通常,，激光雷達(dá)作為機(jī)器人的眼睛,，一般是安裝在底盤上的，它能看到的視野很有限,。當(dāng)受到外界干擾（人類或者寵物等等）后,，機(jī)器人很容易丟失定位精度，無法正常完成后續(xù)的建圖工作,。

目前,，SLAM 的開源實(shí)現(xiàn)代表多為學(xué)術(shù)界，實(shí)際應(yīng)用有很多 Corner Case 要處理,，需要傳感器,、系統(tǒng)參數(shù)、其他輔助設(shè)備的聯(lián)合調(diào)優(yōu),。

一般來說,，上述的 SLAM 過程對(duì)于運(yùn)算消耗是巨大的，雖然并沒有達(dá)到像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)用服務(wù)器集群那種地步,，但傳統(tǒng)上需要 PC 級(jí)別的處理器,。

除配備激光雷達(dá)外，還需要機(jī)器人具有 IMU（慣性測量單元）,、里程計(jì)來為激光雷達(dá)提供輔助數(shù)據(jù),，否則 SLAM 系統(tǒng)也難以得到運(yùn)行�,？偟膩碚f,，SLAM 算法本身是一個(gè)對(duì)于外部系統(tǒng)有著多種依賴的算法，這是一個(gè)切實(shí)的工程問題,。

很多機(jī)器人,，比如掃地機(jī)是不可能裝一個(gè) PC 進(jìn)去的,，為了讓 SLAM 能在這類設(shè)備里運(yùn)行，除了解決激光雷達(dá)成本外,，還要對(duì) SLAM 算法做出很好的優(yōu)化,。

那么，機(jī)器人利用 SLAM 技術(shù)得到了有效的空間信息后,，它是怎樣實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃的,？SLAM 和路徑規(guī)劃之間關(guān)系是怎樣的？

機(jī)器人如何實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)和路徑規(guī)劃,？

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上面我們已經(jīng)知道了 SLAM 與路徑規(guī)劃的關(guān)系,。

實(shí)際上，SLAM 算法本身只是完成了機(jī)器人的定位和地圖構(gòu)建兩件事情,，與我們說的導(dǎo)航定位并不是完全等價(jià)的,。這里的導(dǎo)航，其實(shí)是 SLAM 算法做不了的,。它在業(yè)內(nèi)叫做運(yùn)動(dòng)規(guī)劃 (Motion Planning),。

運(yùn)動(dòng)規(guī)劃是一個(gè)很大的概念，從機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng),、到飛行器的飛行,，再到這里我們說的掃地機(jī)的清掃路徑規(guī)劃，都是運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的范疇,。

我們先談?wù)勧槍?duì)掃地機(jī)這類輪式機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃,。這里所需的基礎(chǔ)能力就是路徑規(guī)劃，也就是一般在完成 SLAM 后,，要進(jìn)行一個(gè)叫做目標(biāo)點(diǎn)導(dǎo)航的能力,。通俗的說，就是規(guī)劃一條從 A 點(diǎn)到 B 點(diǎn)的路徑出來,，然后讓機(jī)器人移動(dòng)過去,。

要實(shí)現(xiàn)這個(gè)過程，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃要實(shí)現(xiàn)至少兩個(gè)層次的模塊,，一個(gè)叫做全局規(guī)劃,，這個(gè)和我們車載導(dǎo)航儀有一點(diǎn)像，它需要在地圖上預(yù)先規(guī)劃一條線路,，也要有當(dāng)前機(jī)器人的位置,。這是由我們的 SLAM 系統(tǒng)提供出來的。行業(yè)內(nèi)一般會(huì)用叫做 A * 的算法來實(shí)現(xiàn)這個(gè)過程,，它是一種啟發(fā)式的搜索算法,，非常優(yōu)秀。它最多的應(yīng)用，是在游戲中,，比如像星際爭霸,、魔獸爭霸之類的即時(shí)戰(zhàn)略游戲，都是使用這個(gè)算法來計(jì)算單位的運(yùn)動(dòng)軌跡的,。

當(dāng)然，僅僅規(guī)劃了路徑還是不夠的,，現(xiàn)實(shí)中會(huì)有很多突發(fā)情況,，比如正巧有個(gè)小孩子擋道了，就需要調(diào)整原先的路徑,。當(dāng)然,，有時(shí)候這種調(diào)整并不需要重新計(jì)算一遍全局路徑，機(jī)器人可能稍微繞一個(gè)彎就可以,。此時(shí),，我們就需要另一個(gè)層次的規(guī)劃模塊，叫做局部規(guī)劃,。它可能并不知道機(jī)器人最終要去哪,，但是對(duì)于機(jī)器人怎么繞開眼前的障礙物特別在行。

這兩個(gè)層次的規(guī)劃模塊協(xié)同工作,，機(jī)器人就可以很好的實(shí)現(xiàn)從 A 點(diǎn)到 B 點(diǎn)的行動(dòng)了,，不過實(shí)際工作環(huán)境下，上述配置還不夠,。比如 A＊算法規(guī)劃的路徑是根據(jù)已知地圖,，預(yù)先規(guī)劃好的，一旦機(jī)器人前往目的地的過程中遇到了新的障礙物,，就只好完全停下來,，等待障礙物離開或者重新規(guī)劃路徑了。如果掃地機(jī)器人買回家,，必須先把屋子都走一遍以后才肯掃地,，那用戶體驗(yàn)就會(huì)很差。

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為此,，也會(huì)有針對(duì)這類算法的改進(jìn),，比如 SLAMWARE 內(nèi)我們采用改良的 D * 算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，這也是美國火星探測器采用的核心尋路算法,。這是一種動(dòng)態(tài)啟發(fā)式路徑搜索算法,，它讓機(jī)器人在陌生環(huán)境中行動(dòng)自如，在瞬息萬變的環(huán)境中游刃有余,。

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D * 算法的最大優(yōu)點(diǎn)是不需要預(yù)先探明地圖,，機(jī)器人可以和人一樣，即使在未知環(huán)境中，也可以展開行動(dòng),，隨著機(jī)器人不斷探索,，路徑也會(huì)時(shí)刻調(diào)整。

以上是目前大部分移動(dòng)機(jī)器人都需要的路徑規(guī)劃算法,，而掃地機(jī)器人作為最早出現(xiàn)在消費(fèi)市場的服務(wù)機(jī)器人之一,，它需要的路徑規(guī)劃算法更為復(fù)雜。

一般來說,，掃地機(jī)需要這么幾個(gè)規(guī)劃能力：貼邊打掃,、折返的工字形清掃以及沒電時(shí)候自主充電。單單依靠前面介紹的 D * 這類算法,，無法滿足這些基礎(chǔ)需要,。

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掃地機(jī)器人還需要有額外的規(guī)劃算法，比如針對(duì)折返的工字形清掃,，有很多問題要處理,。掃地機(jī)如何最有效進(jìn)行清掃而不重復(fù)清掃？如何讓掃地機(jī)和人一樣,，理解房間,、門、走廊這種概念,？

針對(duì)這些問題,，學(xué)術(shù)界長久以來有一個(gè)專門的研究課題，叫做空間覆蓋（space coverage）,，同時(shí)也提出了非常多的算法和理論,。其中，比較有名的是 Morse Decompositions,，掃地機(jī)通過它實(shí)現(xiàn)對(duì)空間進(jìn)行劃分,，隨后進(jìn)行清掃。

20 世紀(jì) 70 年代,，卡內(nèi)基梅隴大學(xué)（CMU）完全依靠超聲波做到了現(xiàn)在我們掃地機(jī)的行為,，當(dāng)然造價(jià)也十分昂貴。

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前面介紹的從 A 點(diǎn)到 B 點(diǎn)移動(dòng)路徑規(guī)劃也是實(shí)現(xiàn)這類更高級(jí)路徑規(guī)劃的基礎(chǔ),。實(shí)際上,，要從 SLAM 實(shí)現(xiàn)到掃地機(jī)器人所需要的這些功能，還是有非常多的工作要做的,。

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未來第一站

謝謝分享!

韓寒11

家里就有掃地機(jī)器人，很好用的

天天來一回

謝謝分享

simpleplanfx

干貨,，學(xué)習(xí)了

qwchenhao

樓主是否可以談?wù)勍勇輧x在機(jī)器人導(dǎo)航中的應(yīng)用,。。

nangonglyj