機器人裝的感測器越多 規避障礙物的效果越好？

隨著機器人在工廠、倉庫、酒店、商場、餐廳等環境中的使用，人們對機器人的移動能力越為重視，以至於避障成為一個極為關鍵且必要的功能。人們希望機器人能根據採集的障礙物的狀態資訊，在行走過程中透過感測器感知到妨礙其通行的靜態或動態物體，然後按照一定的方法進行有效避障，最終到達目標點。

實現避障與導航的必要條件是環境感知，在未知或者是部分未知的環境下避障需要透過感測器獲取周圍環境資訊，包括障礙物的尺寸、形狀和位置等資訊，因此感測器技術在移動機器人避障中起著十分重要的作用。

機器人避障需使用的感測器有鐳射雷達、深度相機、超聲波感測器、物理碰撞、跌落檢測等。

目前市面上常見的機器人避障基本都採用到鐳射雷達，但如果僅使用鐳射雷達作為唯一的一種避障感測器，是無法在一些複雜場所勝任避障工作的，必須要為機器人配備其它的感測器作為補充，比如：超聲波感測器，它的成本非常低，實施簡單，可識別透明物體，缺點是檢測距離近，三維輪廓識別精度不好，所以對桌腿等複雜輪廓的物體識別不好，但是它可以識別玻璃、鏡面等物體。

 

機器人裝的感測器越多 規避障礙物的效果越好？

答案顯示不是的，在實際應用中，感測器並非越多越好，不合理的感測器組合不但增加使用的成本，還有可能導致感測器之間互相干擾的情況發生，另外，每種感測器的誤差和噪音模型存在區別，比如超聲波感測器的測距精度和檢出障礙物的方位精度遠低於鐳射雷達。

如何在不同感測器之間進行融合，提取出更加符合現實情況的檢測資料，以下制約因素是不得不考慮的：

1.產品形態

機器人產品本身的造型、運動特性也會制約感測器選擇。比如一些仿人的教育機器人，本身形態就比較小巧可愛，如果將一個體積佔比較大的雷達放置其中，顯然影響整體美觀。

 

2.與使用環境的適用性

每種感測器均有其特定工作指標，如鐳射雷達而言，最大測量半徑是衡量其效能的關鍵指標之一。如果將一個探測半徑最大是10米的鐳射雷達應用在工作於非常空曠的廠房的機器人中或許就是不合適的。同樣，如果機器人要求在黑暗環境中工作，配備了只能接受可見光的視覺成像感測器也是不合適的。

 

3. 成本

當選用的感測器可以很好的滿足上述指標後，成本就是決定其是否能最終選用的衡量因素。實際上這也是目前制約導航定位技術普及的核心因素。歷史上，由於鐳射雷達傳統上高昂的成本，導致無法最終在實際產品中使用。因此，近些年低成本鐳射雷達產品的研發成為了行業內的一大趨勢。另一方面，僅依靠視覺感測器的導航方案也是目前學術界的一大研究熱點，其背後能有效的降低感測器成本也是推動因素之一。

 

隨著計算機技術、感測器技術、人工智慧的發展、移動機器的避障及自主導航技術已經取得了豐碩的研究成果，應用領域在不斷地擴大，應用複雜程度也越來越高。移動機器人的自主尋路要求已經從之前簡單的功能實現提升到可靠性、通用性、高效率上來，因此對其相關技術提出了更高的要求。然而至今沒有任何一種方法能夠在任意環境使機器人進行有效地避障，如何克服相關演算法的侷限性是今後工作的研究方向之一。