& quot;göz" olarak; ve süpürme robotunun beyni olan navigasyon sistemi, makineye algılama ve hareket etme yeteneği verir. Rastgele atalet navigasyonundan küresel planlama lazer navigasyonuna kadar, navigasyon teknolojisi birçok değişikliğe uğradı ve ardından lazer navigasyon pazarın ana akımı haline geldi, ancak kullanıcıların istihbarat talebindeki önemli artışla birlikte, bilgisayarlı görme teknolojisine dayalı görsel navigasyon güçlü Görünen,"eski oyuncular" ve"yeni girenler" tekrar sahnelenir. Lazer ve görme,"geleceğin" kimdir?
Lazer navigasyon teknolojisi
Lazer navigasyonu, mesafe ölçümüne (ultrason ve kızılötesi gibi) dayalı erken konumlandırma yöntemlerinden doğar. Lazer mesafe ölçümü, belirli bir yönde bir ışın yayar. Işık yansıdıktan sonra alıcı tarafından yakalanır ve kendisiyle nesne arasındaki mesafe zamana göre hesaplanabilir. Lazer navigasyonu, lazer sensörleri aracılığıyla çevresel bilgiler elde eder ve makine ile engeller arasındaki mesafeyi ölçer. Algoritma işleminden sonra, konumlandırma ve navigasyonu gerçekleştirmek için iki boyutlu bir harita oluşturulur.
Lazer navigasyonun özel çalışma prensibi, nokta bulutu adı verilen lidar tarafından toplanan çevresel bilgiler aracılığıyla bir dizi dağınık, doğru açı ve mesafe bilgisi noktası sunmaktır. Lazer navigasyon, farklı zamanlarda iki nokta bulutunu eşleştirerek ve karşılaştırarak makinenin göreceli hareket mesafesini ve duruş değişikliğini hesaplar ve böylece kendi konumlandırmasını tamamlar. Lazer sensörünün nispeten basit prensibi ve özellikleri, yüksek verimlilik, yüksek hassasiyet ve parazite karşı direnç avantajlarına sahip olmasını sağlar.
Görsel navigasyon teknolojisi
Görsel navigasyon, adından da anlaşılacağı gibi, görsel sensörler aracılığıyla çevresel bilgileri toplamak ve otonom konumlandırma ve navigasyonu gerçekleştirmek için özellik noktalarına veya işaretçilere dayalı haritalar oluşturmaktır.
Araştırmalar, insanlar tarafından elde edilen çevresel bilgilerin %75'inin görmeden geldiğini, binoküler görmenin ise yapı olarak insan görüşünü taklit ettiğini, derinlik aralığını elde etmek için binoküler paralaks kullanarak olduğunu göstermiştir. Çalışma prensibi açısından, dürbün görme, çevreden büyük ve fazla doku bilgisi elde edebilir ve robotun akıllı karar verme gerçekleştirmesi için bir ön koşul sağlayan güçlü bir sahne tanıma yeteneğine sahiptir. Dürbün tarafından toplanan iki boyutlu ortam bilgileri, konumlama, navigasyon elde etmek için alandaki engellerin mesafesini, hacmini ve öznitelik bilgilerini hesaplayabilen stereo görüş teknolojisini kullanarak derinlik bilgisine sahip üç boyutlu bir harita oluşturmak için kullanılabilir. , yol planlama, engellerden kaçınma ve diğer işlevler.
Aynı zamanda, semantik tanıma ile birlikte, binoküler görme, ev düzenini ve mekansal yapıyı daha iyi anlayabilir ve hedef izleme ve belirli talimatların yürütülmesi gibi akıllı etkileşimi gerçekleştirebilir.
İkisinin de artıları ve eksileri var
Öngörülebilir gelecekten, kullanıcılar akıllı talebin iyileştirilmesi için her zaman çok yüksek beklentileri korudular ve bu da yeni nesil süpürme robotlarının yönünü işaret ediyor. Robot,"zihin haritasını" insan beyninin ve bağımsız düşünmeyi öğrenin. Akıllı karar verme anahtardır.
Ancak lazer navigasyonu sensör özellikleri ile sınırlıdır, nokta bulutları doku bilgisini ayırt edemez ve sahneleri tanıma yeteneğine sahip değildir. Bu nedenle akıllı karar verme ve akıllı etkileşimde etkin destek sağlayamazlar ve akıllı ölçeklenebilirlikleri yetersizdir. Aynı zamanda, yerleşim kısıtlamaları nedeniyle, düşük engeller kör noktaları algılamaya eğilimlidir. Gerçek performansta, engellerden kaçınma hatası, yanlış dokunuşlar ve yavaş tepki gibi sorunlar sıklıkla ortaya çıkar.