Willkommen zum fünften Blog in unserer Serie AMR Navigation Spotlight, in der wir uns darauf konzentrieren, wie ein AMR für Lokalisierungsdaten verwendet werden kann. Klicken Sie hier, um den vorherigen Blog der Serie zu lesenzu lesen, in dem es darum geht, wie Sie Ihre Daten mit Ihrem Robotersteuerungspaket verbinden können.
Lokalisierungsdaten sind für Ihren autonomen mobilen Roboter immer nur ein Mittel zum Zweck. Aber wofür verwendet ein AMR diese Daten eigentlich? Genau das werden wir in diesem Blog behandeln.
5 Module eines Robotersteuerungssystems, die Lokalisierungsdaten benötigen
Wie auch immer Ihr AMR funktioniert, der Kontrollstapel hat im Allgemeinen fünf Hauptaufgaben, für die Lokalisierungsdaten benötigt werden, die jeweils von einem bestimmten Modul erledigt werden:
- Lokalisierung - Herausfinden, wo sich der Roboter befindet.
- Planung des Weges - Ausarbeitung des Weges vom Standort zum Ziel.
- Aktuatorsteuerung - Entscheidung, wie der Roboter bewegt werden soll, um dem Pfad zu folgen.
- Hinderniswahrnehmung - Erkennen von Hindernissen und deren Entfernung.
- Entscheidungsfindung - wie man auf verschiedene Situationen reagiert, um die Sicherheit des AMR und seiner Umgebung zu gewährleisten.
Jede dieser Aufgaben ist auf Lokalisierungsdaten angewiesen, auch wenn die Art und Weise, wie diese Daten verwendet werden, leicht unterschiedlich sein kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich Lokalisierungsdaten im Kontext der Robotik auf Folgendes beziehen:
- Positionsdaten, entweder in einem globalen Koordinatensystem, wie z. B. Breitengrad/Längengrad, oder in einem lokalen Koordinatensystem (d. h. die Position des AMR wird relativ zu einem definierten Ausgangspunkt, wie z. B. der Ladestation, gemessen).
- Ausrichtungsdaten, die dem AMR mitteilen, in welche Richtung er zeigt und ob er um die x-, y- oder z-Achse gekippt ist.
Es sollte hoffentlich klar sein, wie das Lokalisierungsmodul Lokalisierungsdaten verwendet - es nimmt Eingaben von Sensoren wie einem INS auf, lässt sie durch einen Decoder oder Treiber laufen, um sie in ein Format zu übersetzen, das der Rest des Kontrollstapels verwenden kann, und überträgt die Daten an den Rest des Stapels. Er kann auch Wahrnehmungsdaten verwenden, um die Robustheit seiner Lokalisierungsdaten zu verbessern (z. B. durch die Verwendung von LiDAR zur Berechnung der Odometrie mit einer Lösung wie OxTS LIO). Lassen Sie uns nun in die anderen Bereiche des Kontrollstapels eintauchen und sehen, wie sie Lokalisierungsdaten verwenden.
Wie das Wahrnehmungsmodul Lokalisierungsdaten verwendet
Das Wahrnehmungsmodul Ihres Kontrollstapels hat zwei Funktionen: das Erkennen von Hindernissen, damit der AMR eine Kollision vermeiden kann, und das Wahrnehmen der Umgebung um den AMR für Kartierungszwecke. Für diese zweite Aufgabe - das Mapping - werden Lokalisierungsdaten verwendet.
Ein Beispiel hierfür wäre eine 2D-Karte, die aus den Daten eines LiDAR-Scanners durch einen SLAM-Algorithmus (Simultaneous Localisation and Mapping) erstellt wird. Die LiDAR-Daten helfen dem Algorithmus bei der Erstellung der Karte - er benötigt jedoch Lokalisierungsdaten, um den AMR innerhalb dieser Karte zu positionieren. Bei SLAM benötigt der AMR Lokalisierungsdaten, um seinen Startpunkt in der Karte zu bestimmen, und gelegentlich während der Fahrt, um die Drift zu minimieren, die sich bei der SLAM-Kartierung einschleicht. Die erstellte Karte wird dann verwendet, um einen sicheren Weg durch die Umgebung zu planen. Das bringt uns zu...
Verwendung von Lokalisierungsdaten für die Wegplanung
Pfadplanung ist die Fähigkeit, eine sichere Route zwischen der aktuellen oder der Startposition des Roboters und einer Zielposition selbst zu berechnen. Es gibt viele Algorithmen zur Wegplanung; einige sind darauf ausgelegt, den schnellsten Weg zu finden, andere den sichersten. Auch wenn das Wahrnehmungsmodul ein Hindernis erkennt, ist es die Pfadplanungsfunktion, die eine Route um das Hindernis herum errechnet.
Welchen Algorithmus Ihr AMR auch immer für die Bahnplanung verwendet, er muss drei Dinge wissen: wo sich der Roboter befindet (sowohl zu Beginn der Bahn als auch während seiner Bewegung), wo das Ziel liegt und wie der Raum beschaffen ist, in dem er sich befindet.
Wie bereits erwähnt, können Sie die Lokalisierungsdaten der Sensoren Ihres AMR verwenden, um eine Karte der Umgebung zu erstellen. Alternativ können Sie Ihre Umgebung vermessen, um eine digitale Karte zu erstellen, die dem Roboter übergeben werden kann. Ein Beispiel hierfür wäre eine georeferenzierte 3D-Punktwolke eines Lagerhauses, die mit OxTS Georeferencer.
Stellantriebssteuerungen und Lokalisierungsdaten
Antriebssteuerungen sind dafür verantwortlich, dass der AMR auf seinem Weg bleibt und sich auf sein Ziel zubewegt. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Aktuatorsteuerungen funktionieren können: Sie können Pulswellenmodulation (PMW) verwenden, um die Motoren direkt zu steuern, oder eine zusätzliche Schicht enthalten, die es der Schnittstelle ermöglicht, Vorwärts- und Lenkgeschwindigkeitsbefehle zu verwenden, die dann in PMW übersetzt werden.
Die Positions- und Orientierungsdaten eines INS sind wichtig, um dem Roboter mitzuteilen, ob er sich noch auf dem Pfad befindet, und wenn nicht, wie er zum Pfad zurückkehren kann.
Lokalisierungsdaten für die Entscheidungsfindung
Die Entscheidungsträger legen fest, wie sich der Roboter unter bestimmten Bedingungen verhalten soll. Wenn sich beispielsweise ein Objekt weniger als 1 cm vom Roboter entfernt befindet, sollte der Roboter anhalten. Oder wenn der Roboter um einen bestimmten Betrag von seinem Weg abgewichen ist, sollte er anhalten und seine Route neu berechnen.
Es liegt auf der Hand, dass Lokalisierungsdaten für alle Entscheidungen, die die Position oder Orientierung des Roboters betreffen, von entscheidender Bedeutung sind. Und bei jedem AMR-Steuerungssystem, das Lokalisierungsdaten verwendet, gilt: Je höher die Datenqualität, desto besser die Steuerung. Ein höheres Maß an Genauigkeit ermöglicht dem Roboter eine präzisere Steuerung seiner Aktoren, und eine höhere Qualität der Kartendaten führt zu einer genaueren Bahnplanung. Ein größeres Vertrauen in die Positionsgenauigkeit ermöglicht auch eine genauere Entscheidungsfindung, so dass Ihr Roboter sicherer bleibt oder weiterarbeiten kann.
Der Prototyp OxTS
In diesem Blog möchten wir Ihnen unseren Prototyp eines AMR-Steuerungssystems vorstellen. Um unsere Sensorfusionsfähigkeiten zu testen und unsere AMR-Expertise zu entwickeln, haben wir ein Steuerungssystem gebaut, das auf einem Clearpath Jackal UGV sitzt. Unser Steuerungssystem umfasst mehrere ROS2-Module, die auf einem Jetson Nano laufen, und einen OxTS AV200 GNSS/INS, Rad-Encoder und ein ArUco-Marker-Hilfssystem zur Lokalisierung.
Die ROS2-Module die wir verwendet haben, umfassen einen Hindernisdetektor, einen Pfadfolgesteuerer, einen Entscheidungsfinder und einen Systemmonitor zur Visualisierung des Systemstatus, des Pfades und der Position des AMR in Echtzeit. Wir freuen uns darauf, Ihnen unseren Prototyp und seine Module in späteren Blogs im Detail vorzustellen. Wir hoffen jedoch, dass wir Ihnen damit zeigen konnten, wie Ihr AMR die von den Sensoren erfassten Lokalisierungsdaten nutzen kann.
Autonome Roboternavigation - Kurzbeschreibung
AMRs benötigen eine robuste Lösung zur Lokalisierung von Robotern; ein Werkzeug, das nicht nur die Position und Orientierung des Roboters erfasst, sondern auch in Innenräumen und im Freien funktioniert.
In dieser Lösungsübersicht gehen wir auf die Aspekte ein, die wir unseren Kunden empfehlen, wenn sie sich für eine Lokalisierungsquelle für ihre autonomen mobilen Roboter entscheiden.
Lesen Sie die Lösungsbeschreibung um zu erfahren, wie die richtige Roboterlokalisierungslösung Ihr AMR-Projekt unterstützen kann, einschließlich der wichtigsten Fragen, die Sie sich stellen müssen, bevor Sie ein Projekt in Angriff nehmen.
Wir hoffen, dass Ihnen dieser Blog gefallen hat und dass er Ihnen geholfen hat, wenn Sie gerade erst mit der AMR-Reise beginnen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, was wir derzeit für AMR-Ingenieure tun können, besuchen Sie unsere Bewerbungsseite.
Wenn Sie ein bestimmtes Projekt haben, über das Sie mit uns sprechen möchten, können Sie uns auch über das unten stehende Formular kontaktieren. Wir freuen uns immer darauf, die neuesten und besten Robotikprojekte zu besprechen.
Halten Sie Ausschau nach dem nächsten Blog in unserer Serie: eine Einführung in die Wahrnehmung und das Mapping.
