文章图片
文章图片
文章图片
大量研究小组和公司已经着手解决自动驾驶汽车导航问题 ， 谷歌无人驾驶汽车等系统仅在偶尔人工干预的情况下记录了数十万公里的自动驾驶 。 这种方法受益于下一代基于距离的传感器 ， 提供了到三维物体信息的远距离距离 ， 而不是像传统的激光测距仪那样仅在平面上 。最近 ， 由于过去几十年相机技术和车载计算的快速进步 ， 高性能机器人导航系统已经转向结合两种替代类型的传感模式：相机和传感器 。
使用计算机视觉相关领域的最先进技术 ， 标准化的机器人导航工作流程涉及从机器人安装的透视相机以每秒三十帧的速度拍摄中高分辨率图像具有中等视野 。 当结合传感器时 ， 可以获得环境的短距离三维布局 ， 这也重塑了导航算法的开发方式 。在模型中 ， 一个虚拟代理探索了一个模拟竞技场 ， 以各种规模招募位置细胞 。 导航到目标是通过在多个位置单元尺度上进行前瞻探测来实现的 ， 直到命中编码目标该模型中按位置单元对空间的编码实际上是一个度量图 。
该模型中的传感在很大程度上是抽象的 。 虚拟代理通过实际上是一个完美的自我运动传感器穿越竞技场 ， 没有能力“观察”外部世界 ， 缺乏任何范围或视觉感应能力 。 研究人员建议 ， 未来的工作可能会增加一种受机器人启发的“闭环”能力 ， 以实现不完美感知的操作 。 在度量机器人测绘中 ， 闭环通常必须遵循地图松弛或合并过程 ， 该过程通过改变地图的空间布局来分布累积的航位推算误差 。
如果没有这种地图整合 ， 从导航的角度来看 ， 地图流形迅速变得无法使用 ， 如使用基于松散网格单元的RatSLAM模型的实验所示；闭环是使用基于图松弛理论的工程解决方案实现的 。 添加闭环能力来处理更真实的感知可能需要对底层导航模型进行重大更改 。 追求这一具有挑战性的研究路线可能会进一步揭示多尺度网格单元如何执行导航计算 ， 不仅适用于这个模型 ， 而且适用于许多其他缺乏导航计算的模型 。
循环闭合和地图合并可能不是由动物执行的；相反 ， 动物可能会通过返回熟悉的位置来重新校准它对环境中位置的估计 。 这种返回和重新校准行为是啮齿动物模型的关键组成部分 。 然而 ， 它的实施是由工程启发式驱动的 。 为了处理自身运动误差的累积 ， 机器人被赋予了一种单调增长的不确定感 ， 最终驱使它返回原位并重新校准其路径积分器 。
科学家已经为该模型发现了更多的生物学合理性 。 其中虚拟代理在遇到意外的地标配置后 ， 恢复到穿越熟悉的地形 。 并行测试的蚂蚁表现出相似的性能 ， 这表明它们采用了一种积极的方法来处理感知不确定性 。许多仿生模型确实包含某种形式的外部环境感知 。 通常 ， 这些方法属于以下两类之一：基于地标的技术和基于快照的技术 。基于地标的模型在昆虫模型地标通常采用人工圆柱形线索的形式添加到真实或模拟环境中 ， 或“自然通过对图像执行边缘或斑点检测提取的地标 。
【机器人|在度量机器人测绘中，闭环通常需要遵循地图松弛或合并过程】在绝大多数模型中 ， 检测这些地标几乎没有或没有不确定性；要么是因为实际上没有感知到地标 ， 它们的位置和身份在模拟环境中被硬编码 ， 要么是因为使用相对较少、高度独特的地标其中一些研究明确指出了感知混叠的挑战 。 例如 ， 在研究者的沙漠蚂蚁模型世界观预先与绝对罗盘方向对齐 ， 以减少但不消除混叠地标配置的机会 。
相关经验推荐
- |生产环境在Mac下，都配好了，买Win本当主力机干啥
- 翻译|马云预言未来50%的工作消失，这3类工作首当其冲，愿你不在其中
- 智能电视|可以自洁不用监督，云鲸J2扫拖一体机器人
- 机器人|陈根：磁性触手机器人，为生物医学应用提供更多可能
- 机器人|抖音、快手“偷食”闲鱼、转转
- 小米科技|石头扫拖机器人T8上手体验！完全解放双手，吸力集尘全面提升
- 小米科技|呆头在旺财家里想玩“QQ”，旺财让他双击QQ图标就可以了！
- 机器人|5分钟杀灭效率超99% ?太仓企业研发上市新冠病毒过滤消毒机器人
- 机器人|小屏手机我只推荐这3款，“真满血小屏旗舰”，完美胜任主力机
- 半导体|中日配送机器人产业对比——技术、应用全面领先？