（文章來源：SLAMTEC）

在機器人領域所要研究的問題非常多，會涉及到計算機、傳感器、人機交互、防生學等多個學科，其中環(huán)境感知、自主定位和運動控制是機器人技術的三大重點問題，以下將針對這三點進行詳細探討。

目前，在機器人室內環(huán)境中，以激光雷達為主，并借助其他傳感器的移動機器人自主環(huán)境感知技術已相對成熟，而在室外應用中，由于環(huán)境的多變性及光照變化等影響，環(huán)境感知的任務相對復雜的多，對實時性要求更高，使得多傳感器融合成為機器人環(huán)境感知面臨的重大技術任務。

利用單一傳感器進行環(huán)境感知大多都有其難以克服的弱點，但將多傳感器有效融合，通過對不同傳感器的信息冗余、互補，幾乎能使機器人覆蓋所有的空間檢測，全方位提升機器人的感知能力，因此利用激光雷達傳感器，結合超聲波、深度攝像頭、防跌落等傳感器獲取距離信息，來實現機器人對周圍環(huán)境的感知成為各國學者研究的熱點。

使用多傳感器構成環(huán)境感知技術可帶來多源信息的同步、匹配和通信等問題，需要研究解決多傳感器跨模態(tài)跨尺度信息配準和融合的方法及技術。但在實際應用中，并不是所使用的傳感器種類越多越好。針對不同環(huán)境中機器人的具體應用，需要考慮各傳感器數據的有效性、計算的實時性。

移動機器人要實現自主行走，定位也是其需要掌握的核心技術之一，目前GPS在全局定位上已能提供較高精度，但GPS具有一定的局限性，在室內環(huán)境下會出現GPS信號弱等情況，容易導致位置的丟失。

近年來，SLAM技術發(fā)展迅速，提高了移動機器人的定位及地圖創(chuàng)建能力，SLAM 是同步定位與地圖構建 (Simultaneous Localization And Mapping) 的縮寫，最早是由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 在1988年提出的。SLAM與其說是一個算法不如說它是一個概念更為貼切，它被定義為解決“機器人從未知環(huán)境的未知地點出發(fā)，在運動過程中通過重復觀測到的地圖特征（比如，墻角，柱子等）定位自身位置和姿態(tài)，再根據自身位置增量式的構建地圖，從而達到同時定位和地圖構建的目”的問題方法的統(tǒng)稱。

路徑規(guī)劃技術也是機器人研究領域的一個重要分支。最優(yōu)路徑規(guī)劃就是依據某個或某些優(yōu)化準則（如工作代價最小、行走路線最短、行走時間最短等），在機器人工作空間中找到一條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)、可以避開障礙物的最優(yōu)路徑。

根據對環(huán)境信息的掌握程度不同，機器人路徑規(guī)劃可分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。

全局路徑規(guī)劃是在已知的環(huán)境中，給機器人規(guī)劃一條路徑，路徑規(guī)劃的精度取決于環(huán)境獲取的準確度，全局路徑規(guī)劃可以找到最優(yōu)解，但是需要預先知道環(huán)境的準確信息，當環(huán)境發(fā)生變化，如出現未知障礙物時，該方法就無能為力了。它是一種事前規(guī)劃，因此對機器人系統(tǒng)的實時計算能力要求不高，雖然規(guī)劃結果是全局的、較優(yōu)的，但是對環(huán)境模型的錯誤及噪聲魯棒性差。

而局部路徑規(guī)劃則環(huán)境信息完全未知或有部分可知，側重于考慮機器人當前的局部環(huán)境信息，讓機器人具有良好的避障能力，通過傳感器對機器人的工作環(huán)境進行探測，以獲取障礙物的位置和幾何性質等信息，這種規(guī)劃需要搜集環(huán)境數據，并且對該環(huán)境模型的動態(tài)更新能夠隨時進行校正，局部規(guī)劃方法將對環(huán)境的建模與搜索融為一體，要求機器人系統(tǒng)具有高速的信息處理能力和計算能力，對環(huán)境誤差和噪聲有較高的魯棒性，能對規(guī)劃結果進行實時反饋和校正，但是由于缺乏全局環(huán)境信息，所以規(guī)劃結果有可能不是最優(yōu)的，甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。

全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃并沒有本質上的區(qū)別，很多適用于全局路徑規(guī)劃的方法經過改進也可以用于局部路徑規(guī)劃，而適用于局部路徑規(guī)劃的方法同樣經過改進后也可適用于全局路徑規(guī)劃。兩者協(xié)同工作，機器人可更好的規(guī)劃從起始點到終點的行走路徑。

為解決機器人自主行走難題，國內針對環(huán)境感知、自主定位及路徑規(guī)劃等技術進行研究的企業(yè)不在少數，國內思嵐科技作為機器人定位導航技術之首，在實現機器人自主行走中已有較為成熟的產品，例如可幫助企業(yè)降低研發(fā)成本的Apollo，Apollo機器人底盤搭載了激光測距傳感器、超聲波傳感器、防跌落等傳感器。并在底盤之上配置深度攝像頭傳感器。同時配合自主研發(fā)的SLAMWARE自主導航定位系統(tǒng)，讓機器人實現自主建圖定位及導航功能。

當Apollo處于未知環(huán)境中，無需對環(huán)境進行修改，利用SharpEdgeTM精細化構圖技術，構建高精度、厘米級別地圖，具備超高分辨率，不存在誤差累加。同時利用D*動態(tài)即時路徑規(guī)劃算法尋找路徑并移動到指定地點，無需二次優(yōu)化修飾，可直接滿足人們的使用預期。

除此之外，基于純軟件方式，無需額外進行輔助鋪設，可對Apollo進行預定路線設置，或通過設置虛擬墻及虛擬軌道阻止Apollo進入某個工作禁區(qū)。在工作過程中當Apollo出現電量過低的情況時，可支持可外部調度的預約式充電自主導航定位，自動返回充電塢充電。

另外，Apollo的擴展接口還集成了網口，供電接口和各種控制接口，以便用戶快速進行開發(fā)擴展。Apollo可通過有線網絡或WIFI與外部通信，其本身自帶的電池可為自身與外接的擴展模塊供電，用戶可通過各種控制接口對整個Apollo及其上層擴展模塊進行控制。

總之，近年來各國政府都非常重視機器人技術的發(fā)展，并投入了大量的資源激發(fā)機器人企業(yè)不斷創(chuàng)新、開拓進取，相信未來，機器人也將成為人們日常生活中的重要一員，引領人們走向更便捷的時代！