本文起頭，咱(zan)們將(jiang)從(cong)先容此中(zhong)的(de)一個(ge)關鍵(jian)性模(mo)塊，即時(shi)定位與建圖(tu)技巧（SimultaneousLocalizationandMapping，以下簡稱SLAM）動(dong)手，慢慢為(wei)讀(du)者揭(jie)開對于(yu)機器人自立挪動(dong)的(de)奧(ao)秘面紗。
高(gao)仙(xian)是寰球(qiu)較早處(chu)置自(zi)立(li)挪動技巧(qiao)(qiao)研(yan)發與(yu)(yu)使用摸索的(de)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)公(gong)司之一。建立(li)至今，高(gao)仙(xian)不休打磨并美滿了(le)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)齊場(chang)景挪動技巧(qiao)(qiao)，并經(jing)由過程寰球(qiu)跨越(yue)50+機(ji)型、1萬(wan)+機(ji)器(qi)人(ren)(ren)終端正在5000+行業的(de)落地堆集，實現了(le)從(cong)室(shi)內到室(shi)外等(deng)分歧情況(kuang)、從(cong)干凈到安防(fang)等(deng)分歧營業范疇(chou)的(de)廣泛(fan)應用。高(gao)仙(xian)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)齊場(chang)景挪動技巧(qiao)(qiao)給愈來愈多的(de)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)付與(yu)(yu)了(le)自(zi)立(li)挪動必須的(de)“軀殼(ke)”、“大腦”跟“魂靈”。
SLAM問題的提出
試想人(ren)(ren)若何斷定本人(ren)(ren)正在周圍環境中的(de)(de)地位(wei)(wei)？沒錯，眼睛(jing)！不外，雙腳的(de)(de)挪(nuo)動(dong)(dong)，大(da)腦對運(yun)動(dong)(dong)的(de)(de)感(gan)知等也(ye)能給您供給相對運(yun)動(dong)(dong)的(de)(de)信息。事實上，人(ren)(ren)就是(shi)經由過程(cheng)綜合(he)這些(xie)感(gan)官信息去斷定地位(wei)(wei)跟(gen)挪(nuo)動(dong)(dong)的(de)(de)，那也(ye)是(shi)SLAM技巧的(de)(de)靈感(gan)起(qi)源。SLAM技巧的(de)(de)呈現徹底(di)解決了機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)范疇(chou)中“我正在哪兒”的(de)(de)問題，使機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)正在未(wei)知情況中的(de)(de)自(zi)立挪(nuo)動(dong)(dong)成為能夠。SLAM經由過程(cheng)輸入(ru)的(de)(de)多種內部跟(gen)外部的(de)(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)(qi)數據，利用算法求解出一個精確(que)的(de)(de)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)位(wei)(wei)姿（即地位(wei)(wei)跟(gen)姿態，可以明白(bai)為坐標(biao)跟(gen)朝向(xiang)，以下簡稱pose），同時，將每一個pose處(chu)失掉的(de)(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)(qi)數據拼接起(qi)來造成完全的(de)(de)輿圖，又可作為計較位(wei)(wei)姿的(de)(de)根據。
數學上的形態估量
快遞分揀機器人作用平常正在(zai)數(shu)學上，可以(yi)將SLAM建模成一個(ge)形態估(gu)量問題，即：
此中(zhong)，公式(1)為運(yun)動(dong)方(fang)程(cheng)，默(mo)示正在k時(shi)(shi)辰，機器(qi)(qi)人的pose(x(k))由(you)k-1時(shi)(shi)辰的pose(x(k-1))跟k時(shi)(shi)辰的運(yun)動(dong)輸入(ru)(u(k))所決意，因(yin)為實際物(wu)理(li)情況總會引入(ru)偏差，以(yi)是增(zeng)添一個噪聲量(v(k))對形(xing)態變更造成必然約(yue)束。公式(2)為觀(guan)(guan)察方(fang)程(cheng)，默(mo)示k時(shi)(shi)辰的機器(qi)(qi)人傳感(gan)器(qi)(qi)觀(guan)(guan)察(z(k))，由(you)以(yi)后時(shi)(shi)辰的機器(qi)(qi)人pose所決意。同理(li)，由(you)于物(wu)理(li)情況的影(ying)響，會帶(dai)入(ru)必然的觀(guan)(guan)察偏差，即w(k)。
靜態貝葉斯收集描寫
上(shang)述進程也可以利用靜態(tai)貝葉斯收集(ji)(DynamicBayesNetworkDBN)去描寫，如圖(tu)1所(suo)示：
圖1.靜態(tai)貝葉斯收集
全部(bu)收集就是一個概率(lv)圖(tu)模子，箭(jian)頭的指向默示變量的依(yi)附關聯，如(ru)上圖(tu)中的子圖(tu)x0-x1，跟u1-x1，可以(yi)用(yong)前提概率(lv)描寫(xie)。
問題求解方式
因(yin)為現階(jie)段激(ji)光SLAM作(zuo)為成熟的算法曾經正在(zai)無人(ren)駕駛跟(gen)機器(qi)人(ren)中(zhong)失掉廣泛(fan)應用(yong)，是以本文(wen)次要(yao)先容激(ji)光SLAM計劃。
望文生(sheng)義，激(ji)光SLAM是以激(ji)光數據作為傳感器輸入(ru)的SLAM計劃。圖2.a展(zhan)現(xian)了TOF激(ji)光雷(lei)(lei)(lei)達的測距(ju)(ju)(ju)原(yuan)理，經由(you)過程機電動員扭轉，將激(ji)光脈(mo)沖(chong)不休投射(she)到障(zhang)礙(ai)物(wu)同時(shi)吸收反(fan)射(she)回的激(ji)光脈(mo)沖(chong)，將光速與航行時(shi)間差相(xiang)乘，求(qiu)得雷(lei)(lei)(lei)達到響應障(zhang)礙(ai)物(wu)的距(ju)(ju)(ju)離(li)（TOF測距(ju)(ju)(ju)原(yuan)理測距(ju)(ju)(ju)范圍廣。另(ling)外另(ling)有基于三角測距(ju)(ju)(ju)的激(ji)光雷(lei)(lei)(lei)達，次要(yao)針對室內的中近距(ju)(ju)(ju)離(li)測距(ju)(ju)(ju)，圖2.b展(zhan)現(xian)了三角測距(ju)(ju)(ju)激(ji)光雷(lei)(lei)(lei)達的事情原(yuan)理。）。
圖2.測距激光雷(lei)達的(de)事情(qing)原理
圖2.b.三角測距(ju)激光雷達的事情(qing)原(yuan)理
2D與3D激(ji)光傳感器
圖3為(wei)2D激(ji)(ji)光(guang)傳感器數(shu)據(ju)(ju)的(de)默示(shi)。左圖為(wei)事情區間正在270度(du)激(ji)(ji)光(guang)數(shu)據(ju)(ju)，可以看到(dao)激(ji)(ji)光(guang)從+135度(du)掃描到(dao)-135度(du)，獲(huo)得了(le)程度(du)面上每隔一個角分辨(bian)率(lv)的(de)測距(ju)信(xin)息。右(you)圖為(wei)ros中激(ji)(ji)光(guang)的(de)數(shu)據(ju)(ju)顯現。圖4為(wei)3D激(ji)(ji)光(guang)的(de)數(shu)據(ju)(ju)表示(shi)，絕對于2D激(ji)(ji)光(guang)雷達，3D激(ji)(ji)光(guang)正在垂直標的(de)目的(de)會同時(shi)發射(she)多組激(ji)(ji)光(guang)脈沖(chong)，取得了(le)三維(wei)空(kong)間中對障礙物的(de)測距(ju)信(xin)息。
圖3.2D激光傳感器(qi)默(mo)示(shi)
圖(tu)4.3D激光傳感(gan)器默示(shi)
因(yin)為SLAM實質是個體系形態估量問題，即正在(zai)給(gei)定體系輸入的前提(ti)下，估量出機(ji)器人的pose跟輿圖面的坐(zuo)標，針對兩(liang)維空間的SLAM，式(shi)(1)詳細(xi)可以默示為：
經(jing)由過程供最大前提后驗概率(MAP)，計較出(chu)響(xiang)應(ying)的pose跟輿圖(tu)面坐標，即
延長出的兩類SLAM算法
A.基于貝葉斯(si)濾波器(qi)的方(fang)式
基(ji)于貝(bei)葉斯濾(lv)波(bo)器(qi)的(de)方式包羅Kalmanfilter[1]、ExtendedKalmanfiter、Particlefilter等(deng)，是(shi)貝(bei)葉斯迭代(dai)形(xing)態(tai)估(gu)(gu)量(liang)實際，即先對機器(qi)人(ren)運(yun)動停止(zhi)建(jian)模(mo)，機關出貼合物(wu)理場景的(de)運(yun)動方程(cheng)跟觀察方程(cheng)，如輪式機器(qi)人(ren)常(chang)利用(yong)基(ji)于速率的(de)運(yun)動模(mo)子。之后，套用(yong)卡爾曼(man)濾(lv)波(bo)的(de)五條公式，停止(zhi)形(xing)態(tai)猜測(ce)(ce)(ce)跟丈量(liang)更(geng)新。形(xing)態(tai)猜測(ce)(ce)(ce)依賴運(yun)動方程(cheng)，從以后形(xing)態(tai)估(gu)(gu)量(liang)出下一時辰(chen)(chen)(chen)的(de)機器(qi)人(ren)pose。而丈量(liang)更(geng)新，則是(shi)正在機器(qi)人(ren)觀察到新的(de)面時，對之前(qian)的(de)預測(ce)(ce)(ce)值(zhi)停止(zhi)批改。可以看到，該(gai)進程(cheng)是(shi)一個遞(di)歸估(gu)(gu)量(liang)進程(cheng)，從k時辰(chen)(chen)(chen)到k+1時辰(chen)(chen)(chen)的(de)估(gu)(gu)量(liang)。
因為卡(ka)爾曼(man)濾(lv)(lv)波(bo)(bo)算(suan)法是針(zhen)對線(xian)性(xing)系(xi)(xi)統且高斯分布(bu)的(de)(de)最優無偏估量，而實(shi)際場景中(zhong)，機器人的(de)(de)運動(dong)并沒(mei)有(you)(you)知足線(xian)性(xing)特性(xing)，且噪聲項沒(mei)有(you)(you)知足高斯分布(bu)，是以利用(yong)卡(ka)爾曼(man)濾(lv)(lv)波(bo)(bo)不(bu)克不(bu)及正(zheng)確的(de)(de)計(ji)(ji)較出成(cheng)果。擴展(zhan)卡(ka)爾曼(man)濾(lv)(lv)波(bo)(bo)可以將線(xian)性(xing)系(xi)(xi)統約(yue)束擴展(zhan)到非(fei)線(xian)性(xing)體系(xi)(xi)，取得(de)更好的(de)(de)成(cheng)果。然而其依舊不(bu)克不(bu)及逃(tao)出高斯分布(bu)的(de)(de)限定，因此實(shi)際中(zhong)利用(yong)粒子濾(lv)(lv)波(bo)(bo)取代(dai)上述計(ji)(ji)劃。粒子濾(lv)(lv)波(bo)(bo)類(lei)(lei)SLAM沒(mei)有(you)(you)依附參數化(hua)的(de)(de)運動(dong)方(fang)程，利用(yong)大規模(mo)粒子點去(qu)模(mo)擬無參數化(hua)的(de)(de)漫(man)衍，實(shi)際上可以近似各類(lei)(lei)漫(man)衍。如(ru)從前(qian)的(de)(de)業界(jie)風行(xing)的(de)(de)GMapping，即采取了該計(ji)(ji)劃。
濾(lv)波類算法(fa)最大的(de)(de)(de)問題，是(shi)沒法(fa)處置懲罰年夜標(biao)準場(chang)景的(de)(de)(de)建圖(tu)。因為濾(lv)波類算法(fa)是(shi)基(ji)于(yu)(yu)遞歸計算，下一時(shi)辰的(de)(de)(de)估(gu)計值依賴于(yu)(yu)上一時(shi)辰的(de)(de)(de)估(gu)量，因此(ci)正在年夜標(biao)準場(chang)景下，因為體系參(can)數(shu)跟傳(chuan)感器觀察的(de)(de)(de)不確定性(xing)，會形成偏(pian)差的(de)(de)(de)漸漸累積，一旦(dan)以(yi)后時(shi)辰的(de)(de)(de)估(gu)量呈現(xian)誤差，之后是(shi)沒法(fa)批改該偏(pian)差的(de)(de)(de)，其成果是(shi)最初沒法(fa)取得一致(zhi)性(xing)的(de)(de)(de)輿圖(tu)。
B.基于圖優化的(de)方式
基(ji)于圖優化(hua)的SLAM呈(cheng)現辦理了(le)一致性建圖的問題。如果說濾波類SLAM是(shi)屬于序慣估(gu)量的話，基(ji)于圖優化(hua)則是(shi)屬于批處理。圖優化(hua)SLAM是(shi)現階(jie)段主流的SLAM計劃(hua)。其(qi)次要分為兩個模塊(kuai)，前端跟后端。如圖5所示。
圖(tu)5.基(ji)于圖(tu)優(you)化的激光SLAM
前端(duan)擔任從里程計跟激光數據中求得(de)pose，后端(duan)采取回環(huan)檢(jian)測，機關閉環(huan)約束(shu)，經由過程最(zui)小化(hua)觀察跟估(gu)量殘差求得(de)優化(hua)后的(de)pose。
前(qian)(qian)端方面(mian)，先從里程計(ji)取得(de)(de)初始(shi)的(de)pose，之后經由(you)過程激(ji)(ji)光數據接連幀(zhen)婚(hun)(hun)配，求得(de)(de)激(ji)(ji)光約束后的(de)pose(留神這里利用(yong)了一次觀察(cha)信息(xi))。正在(zai)接連幀(zhen)婚(hun)(hun)配上，有ICP[2]、NDT[3]、暴力婚(hun)(hun)配[4]等(deng)算(suan)法(fa)。如(ru)現階段(duan)主流的(de)激(ji)(ji)光SLAM-cartographer采取暴力婚(hun)(hun)配作為(wei)前(qian)(qian)端方式，即(ji)利用(yong)激(ji)(ji)光掃(sao)描婚(hun)(hun)配，正在(zai)機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)運(yun)(yun)動中，經由(you)過程婚(hun)(hun)配前(qian)(qian)后兩幀(zhen)的(de)激(ji)(ji)光變更，求得(de)(de)機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)的(de)相對運(yun)(yun)動。而此中的(de)一個要(yao)害模塊是三維(wei)窗(chuang)口遍歷尋優。這是一種窮舉搜(sou)索算(suan)法(fa)，針對立體運(yun)(yun)動的(de)機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)，可以將(jiang)pose分化(hua)為(wei)三個維(wei)度(du)(du)，即(ji)x軸(zhou)，y軸(zhou)，角度(du)(du)軸(zhou)。經由(you)過程構建三層for輪回，離別對x標的(de)目的(de)、y標的(de)目的(de)、扭轉角度(du)(du)標的(de)目的(de)停止遍歷搜(sou)刮，探求到最(zui)優的(de)pose婚(hun)(hun)配作為(wei)估量成果。
須要(yao)強調(diao)的是(shi)，前(qian)端屬于部分估量(liang)，即只能(neng)估量(liang)以后(hou)時辰機(ji)(ji)器人(ren)絕對上一個(ge)時辰的pose變更。事實上，因(yin)為估量(liang)所引(yin)入(ru)的偏(pian)差(cha)，跟著(zhu)運(yun)動規(gui)模(mo)的擴展，該偏(pian)差(cha)會漸(jian)漸(jian)累(lei)積，招致最(zui)初毛(mao)病(bing)的成果(這(zhe)個(ge)問題(ti)跟濾(lv)波器類SLAM一樣)。辦理(li)該問題(ti)，可以利用閉環檢測(LoopClosure)[5]的圖優化(hua)(hua)后(hou)端。經(jing)由過程(cheng)斷(duan)定機(ji)(ji)器人(ren)是(shi)不(bu)是(shi)返回汗青中(zhong)(zhong)的某(mou)一點，從而構建閉環約束，經(jing)由過程(cheng)非線性優化(hua)(hua)將運(yun)動進程(cheng)中(zhong)(zhong)的偏(pian)差(cha)疏散到介入(ru)優化(hua)(hua)的每(mei)一個(ge)pose中(zhong)(zhong)，從而消弭偏(pian)差(cha)累(lei)積。圖優化(hua)(hua)的焦點是(shi)機(ji)(ji)關偏(pian)差(cha)函(han)數，咱(zan)們先(xian)舉一個(ge)簡略的例子，如(ru)圖6所示
圖(tu)(tu)6.圖(tu)(tu)優化約束構建
圖中機器(qi)人(ren)從(cong)i面運動(dong)到j面，依(yi)據(ju)前端咱們計較出了(le)機器(qi)人(ren)的正(zheng)在(zai)j面的pose，即(ji)xj，則xj正(zheng)在(zai)xi為(wei)坐標(biao)系的坐標(biao)是z_hat_ij，此時咱們又取得一個激光(guang)(guang)的觀察(cha)，經由過(guo)程(cheng)激光(guang)(guang)幀(zhen)婚配失(shi)掉xj正(zheng)在(zai)xi坐標(biao)為(wei)z_ij。假定觀察(cha)跟實(shi)際運動(dong)是完美的，則z_ij=z_hat_ij。
實際中，精確(que)的(de)xi跟xj該(gai)當(dang)知(zhi)足上述偏差最小(xiao)，該(gai)進程機關了(le)無約束的(de)非線性優化(hua)問題，之后就是借助常用(yong)的(de)優化(hua)方(fang)式做梯度(du)降低了(le)。
咱們再(zai)舉(ju)一個(ge)閉環檢測的例子，如圖7所示：
圖7.機器人運動軌跡
機器人(ren)從(cong)1面(mian)運動(dong)(dong)到4面(mian)，假定機器人(ren)運動(dong)(dong)到4點時，觀察到了(le)1面(mian)，此時，經由過程(cheng)(cheng)前端婚(hun)配(pei)計較出4面(mian)正(zheng)在(zai)(zai)1面(mian)的(de)pose，即z14，同時由于機器人(ren)從(cong)1-2-3-4，經由過程(cheng)(cheng)pose間變(bian)更，估量出了(le)4面(mian)正(zheng)在(zai)(zai)1面(mian)的(de)pose，hat_z_14
實際中，皆是以pose間的(de)變更矩(ju)陣作為(wei)變量(liang)介入(ru)優(you)化。
快遞分揀機器人設計理念經(jing)由過(guo)程(cheng)比照圖優(you)(you)化跟濾(lv)波器SLAM，二(er)者的(de)(de)實質是(shi)同一的(de)(de)，皆是(shi)經(jing)由過(guo)程(cheng)輸(shu)入(ru)觀察，批改(gai)猜(cai)測(ce)量，求解最(zui)大后驗概(gai)率，圖優(you)(you)化的(de)(de)方(fang)法只(zhi)是(shi)將最(zui)大后驗經(jing)由過(guo)程(cheng)計較背對數的(de)(de)情勢(shi)，轉換成最(zui)小(xiao)化帶有偏差項的(de)(de)二(er)次型。而(er)二(er)者區別是(shi)，圖優(you)(you)化技(ji)巧(qiao)采取了批處理方(fang)法，引入(ru)了更強(qiang)的(de)(de)約束，批改(gai)了濾(lv)波器基于一階馬(ma)爾科夫假定的(de)(de)形(xing)態遞歸估量毛(mao)病(bing)累積。
圖(tu)(tu)8顯現(xian)了閉(bi)(bi)(bi)環(huan)的(de)(de)后(hou)果，左圖(tu)(tu)中，已利用閉(bi)(bi)(bi)環(huan)檢測改(gai)正(zheng)pose，可以看到(dao)機器人行駛一周之后(hou)，正(zheng)在該當返回(hui)原點的(de)(de)地位，pose呈(cheng)現(xian)較大誤差，招致輿圖(tu)(tu)不精(jing)確閉(bi)(bi)(bi)合。右圖(tu)(tu)中，因為(wei)利用了閉(bi)(bi)(bi)環(huan)檢測，改(gai)正(zheng)了pose的(de)(de)累(lei)積偏差，使得建圖(tu)(tu)與(yu)實際場景同等(deng)，取得了較好的(de)(de)后(hou)果。
圖8.閉環優化后果
最(zui)初須要(yao)增(zeng)補的(de)(de)是，因為激光(guang)SLAM算(suan)法(fa)框架較為流動，迥然不同，那么決意一個SLAM算(suan)法(fa)的(de)(de)優(you)劣便降正在(zai)了對詳細工程問題(ti)的(de)(de)處置懲罰上，如筆者正在(zai)一樣(yang)平常開辟(pi)中，處置懲罰并辦理了以下的(de)(de)問題(ti)：
A.若何無效的對激光噪點停止來噪？
B.若何克(ke)制靜態(tai)情況下的定位(wei)漂移問題？
C.多(duo)少(shao)布局類似的情況(kuang)若何制(zhi)止閉環毛病(bing)？
D.里程計(ji)初始值異常跳變若何檢測？若何處置懲罰？
E.若何克(ke)制反復(fu)掃圖招致的輿圖分辨(bian)率降低？
分揀機器人廠家地址F.碼盤里程計與激(ji)光數(shu)據工(gong)夫戳雖(sui)然同等，但實際上存在耽誤，若何辦理(li)？
G....
最初筆者認為(wei)，作為(wei)一(yi)位高仙的SLAM算法工(gong)程師，不只(zhi)須要深耕(geng)實際，同時關于工(gong)程問題也該當(dang)有更多的思(si)慮跟(gen)改善(shan)。
智能分揀機器人工作原理恰是如許的心(xin)態跟尋求，才奠基了高(gao)仙正(zheng)在機器人自立挪動范疇的領先地位。現階段高(gao)仙擁有百(bai)萬平(ping)米(mi)的建圖才能，超越行業平(ping)均水平(ping)20倍。
圖9.室外百萬平米建圖-龍東小道
圖10.高仙SLAM-MappingtheWorld
至此，咱們對(dui)SLAM技巧要(yao)辦理的(de)問題，和正在機器(qi)人、無人駕駛、無人機等范(fan)疇內比力成熟的(de)激光(guang)SLAM算法有了必然的(de)意識(shi)。SLAM關于機器(qi)人的(de)行為(wei)跟交(jiao)互起到(dao)至關重要(yao)的(de)作用，它是使智體曉得(de)本(ben)人正在那里、周圍環(huan)境若何和下一步(bu)該若何行為(wei)的(de)關鍵性(xing)根底。
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