自动驾驶仪与室内定位详解 | Marvelmind
室内定位系统:演示与覆盖范围
自动驾驶仪和室内定位系统是自主机器人中本质不同的两个组成部分。室内定位系统提供位置数据(传感器输入),而自动驾驶仪是利用这些数据进行导航的决策大脑。了解传感器、大脑和执行器这三个关键要素如何在自主 机器人、无人机和仓储自动化系统中协同工作。
文字稿
自动驾驶仪和室内定位系统是自主机器人中本质不同的两个组成部分。室内定位系统提供位置数据(传感器输入),而自动驾驶仪是利用这些数据进行导航的决策大脑。了解传感器、大脑和执行器这三个关键要素如何在自主 机器人、无人机和仓储自动化系统中协同工作。
0:01 各位同事好。今天我们来讨论自动驾驶仪和室内定位系统的区别,因为我们收到了很多这样的问题:能不能通过编程让你们的室内定位系统来控制我们的 机器人?答案本应显而易见,但看来并非如此。那我们就从基础讲起。首先,任何自主系统,包括 机器人 以及我们人类,都包括三个主要部分:传感器、大脑(即处理器和存储器)以及执行器。具备这三个要素,就是一个自主机器人系统,或者说广义上的智能系统。对应到室内定位系统,我们的室内定位系统实际上属于传感器:它发送位置,提供输入信息。
0:58 这些信息提供给自动驾驶仪,也就是大脑。大脑本身并不能驱动您的 机器人 ,也不能让您的多旋翼飞行器动起来。真正干活的是电机和旋翼,但它们自己没有智能,需要控制,而控制来自自动驾驶仪。所以答案非常基础、显而易见,本应非常清楚:自动驾驶仪是大脑,它根据来自各种传感器的信息,决定往哪里走、怎么走、如何绕过障碍物。Marvelmind室内定位系统就是这些传感器之一。传感器可以有很多种:比如磁力计;可以用激光雷达检测和避开障碍物;可以用里程计。传感器的类型非常多——如果说的是无人机,还有气压计。
1:56 这些都是传感器。当然,有些自动驾驶仪,比如Pixhawk飞控板,本身已经带有一些传感器,例如IMU:陀螺仪、加速度计都有,我们的 信标里也有。但必须清楚地区分传感器、大脑(即自动驾驶仪)和执行器(即电机和旋翼)。我们来小结一下:自动驾驶仪控制——在物理上控制并做出决策——您的执行器,也就是电机、旋翼,或者任何让设备动起来的部件。但它本身对位置一无所知。所以,自动驾驶仪当然重要,我们也当然重要,但只有两者结合,才能构成真正的系统。单独使用?不行,必须有输入。在Pixhawk的基本配置中,这个输入就是GPS。
2:54 您在室内飞行,没有GPS,所以需要某种传感输入来回答“我在哪里?”。这一点我们开箱即可提供。同时,回到开头的问题,我们确实提供实时室内定位系统和室内定位。有时我们称之为“室内定位+”:您可以用我们的系统设置航点,可以通过我们的系统从设备获取数据,也可以向设备发送数据。这些通过GPS是做不到的,因为室内无法使用GPS,但可以用我们的系统来完成。从这个角度看,我们算是“室内定位系统+”,或者说“GPS++”。但我们并不直接控制您的电机。我们发送数据,由自动驾驶仪决定往哪里走:“好,我偏离了路线,需要往那边走。”做出这个决定的不是我们,而是自动驾驶仪。
3:53 自动驾驶仪有很多不同类型。常见的——我把它当作各类项目的一个例子——是基于Pixhawk的。对我来说,Pixhawk就像Xerox之于复印机:Xerox成了所有复印机的代名词,Pixhawk也只是各种自动驾驶仪的一个代表。所以我说Pixhawk,并不是特指Pixhawk,而是指任何由硬件和软件栈组成的自动驾驶仪。比如Pixhawk甚至有两个软件栈:ArduPilot和PX4。它们相互独立,各有优缺点,但运行在同一硬件上。您也可以在这类硬件上编写自己的自动驾驶仪软件栈。我们也有自己的自动驾驶仪,即Marvelmind自动驾驶仪。它不是面向客户的产品,但我们自己的机器人和无人机当然用到了它。例如,我们可以让大疆无人机自主飞行。
4:53 所以我们也有自动驾驶仪。在我们的方案中,自动驾驶仪就是运行在手机上的应用程序——这里是Android手机——手机与大疆遥控器连接在一起。这就是自动驾驶仪。它比较简单,从一个航点飞到下一个航点,但这正是客户想要的:让无人机自主飞行,执行拍照之类的任务。这就是自动驾驶仪的工作。依据是什么?依据定位数据:我在哪里?也就是机器人或无人机在哪里;以及航点。航点可以来自机器人的人工智能(如果它是完全自主的),但通常来自您,也就是用户:我想按这个路线飞遍仓库,或者我想让机器人按这个路线行驶。
5:52 您点击航点,自动驾驶仪就知道:“好,我在这个位置,因为Marvelmind室内定位系统给出了这个位置。我需要开到那里。好,我需要转弯,因为我有比如两个移动 信标,知道自己的姿态,所以可以直接开过去。好,走,走。哦,有点偏了,需要转一下。”这就是自动驾驶仪所做的全部工作。这是自动驾驶仪的决策,但依据的是我们的室内定位系统。否则,自动驾驶仪根本不知道自己在哪里。当然,它也可以使用其他系统,我并不否认。传感器融合效果更好:可以是光学的,可以是里程计,当然还有IMU。Pixhawk等自动驾驶仪硬件里有IMU,我们自己的 信标里也有。它们都配有IMU,因此可以从两方面获取数据并加以融合,充分发挥各自的长处,应对漂移、噪声等各种问题。
6:50 对比两个不同的系统总是很有帮助的。那么,自动驾驶仪和室内定位系统的关键组成部分分别是什么?飞行控制器——或者说驾驶控制器——是硬件,是大脑,物理上的大脑,软件或软件栈必须运行在某个地方。通常它是一块小电路板。根据应用不同,这块板上可能已经带有附加传感器,从这个角度看,它是“自动驾驶仪+”。但并非必须如此:它至少要有处理器和存储器来做决策,所有传感器都可以是外置的。不过实际情况往往是一些传感器已经装在板上,比如IMU,因为它们体积小、成本低等等。此外,还有我前面提到的各种传感器以及电子调速器。它们可以外置,也可以在同一块板上。
7:49 所以电子调速器处于中间位置:它可以算作执行器的一部分,负责把逻辑信号或数据转换为控制电机或方向的物理信号;但它也可能是自动驾驶仪电路板或硬件的一部分。至于室内定位系统,它通常由三个主要部分组成:固定 信标 或锚点(取决于所用技术);移动 信标,安装在移动设备上;以及一个中央控制器,它通常负责系统内部的同步、控制整个系统,并把数据发送给外部。以我们的系统为例,您可以直接从移动信标获取位置数据,对于自主车辆通常推荐这样做,因为这样就不必让数据先传到 调制解调器,再从 调制解调器 传到某台计算机,再从计算机传回机器人。有时这样也可行,但会增加延迟。
8:48 但有时机器人的大脑可能在外部:机器人本身很智能,但智能部分在外部计算机上。这种情况下,从 调制解调器获取数据更方便。我们为您提供这种灵活性。总体而言,所有室内定位系统都由三个主要部分组成:固定信标,相当于您的卫星——GPS卫星——也就是测量位置时的参照物,位置是相对于它们来测量的;以及移动信标,它测量的正是您移动设备的位置。因为我们测量的不是机器人的位置,也不是无人机的位置,而是安装在机器人上的移动信标的位置。当然,我们假定信标固定牢靠、不会晃动。这样您就能确切知道我们测量的是哪个点。
9:48 这个点是相对于机器人而言的。由于精度非常高,Marvelmind信标相对于机器人中心的偏移也很重要。您必须考虑到这一点:我们测量的是信标这个位置,而不是机器人的中心位置、机械中心或任何物理中心。即使在我们自己的信标上,也要理解这一点,例如,对于 反向架构(中文) 及其接收麦克风来说,这里是麦克风,而不是这里;这里是换能器。也就是说,这里是发射中心,这里是接收中心。对于精度较低、只有10-50厘米的系统,这一点并不重要。但我们的系统提供厘米级精度,中心的确切位置当然就很重要了:接收时,中心在这里;发射时,中心在这里。以上就是对自动驾驶仪和室内定位系统区别的一个非常简短、希望也易于理解的说明。
10:47 自动驾驶仪控制您的机器人或无人机。它根据来自室内定位系统的输入数据——基本上就是定位数据——直接控制电机,从A点行驶到B点,或从A点飞到B点。非常感谢,再见。
视频目录
要点总结
- 室内定位系统是提供位置输入的传感器;自动驾驶仪是做出决策的大脑——两者是本质不同的组成部分
- 完整的自主系统需要三个要素:传感器(如室内定位)、处理大脑(自动驾驶仪)和执行器(电机/旋翼)
- Marvelmind室内定位系统在室内提供类似GPS的数据,实现自主导航,但实际的运动决策由自动驾驶仪做出
- 融合多种传感器输入(定位、IMU、里程计)的传感器融合可带来更高的导航精度和稳健性
- 弄清这一 架构(中文) 对于室内定位与机器人、无人机和仓储自动化系统的成功集成至关重要
适用对象:工程师与系统设计人员
面向需要了解自动驾驶仪(飞行控制器)与室内定位系统在自主系统中如何交互的机器人工程师、自动化集成商和仓库经理。本内容澄清了一个常见误解:认为仅靠室内定位系统就能控制机器人。其实不能,因为定位是传感器输入,而不是做决策的大脑。
常见问题
室内定位:系统 架构(中文)
许多机构都会问:Marvelmind室内定位系统能否直接控制他们的机器人?要回答这个问题,需要了解自主系统的 架构(中文):每个智能系统都有三个基本组成部分——传感器、处理大脑(自动驾驶仪)和执行器(电机/旋翼)。Marvelmind这样的室内定位系统提供实时位置数据;它是传感器,而不是控制器。自动驾驶仪(飞行/驾驶控制器)接收这些定位数据以及来自IMU、激光雷达、里程计等其他传感器的信息,然后决定往哪里行驶、如何导航,再命令执行器完成运动。常见的自动驾驶仪平台包括运行ArduPilot或PX4软件栈的Pixhawk系统。Marvelmind室内定位系统在室内环境中充当GPS替代方案,支持航点导航和自主执行任务。传感器融合——结合多种传感器输入——可带来理想的导航性能。理解这种分层的 架构(中文) 对于成功部署室内自主机器人和仓储自动化至关重要。
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