自主机器人:解答三个基本问题,海导
Apr. 07, 2024

自主机器人目前是精准农业领域中最热门的趋势之一。这些机器人配备了各种先进技术和传感器。由于农业的目标是以最小的努力获得最佳结果,建议农民在购买机器人之前考虑机器人的功能和自主性水平,而不是只关注华丽的灯光、颜色和对基本操作没有任何增值的功能选项。


要使机器人真正实现自主,它必须解决三个基本问题:它当前的位置在哪里?它要去哪里?它如何到达目的地?


为了回答上述三个基本问题,机器人需要接收或执行以下输入和输出:

1. 环境模型:在农业领域,机器人所处的环境相对简单,变量不多,但随着季节变化迅速(作物生长、土壤准备、灌溉设备位置变化等)。在这种情况下,机器人会得到环境模型的输入,或者至少是大部分模型(例如,加载包含边界、障碍物和其他要素的形状文件)。然而,机器人仍然需要通过传感器和算法(至少部分地)感知和分析环境。


2.确定自身在环境中的位置和状态,这需要借助传感器收集的数据和算法的支持。


3.使用其配备的驱动设备安全而有效地规划和执行指定任务。


现在让我们讨论一下机器人可以使用哪些传感器来感知和分析环境,以及这些传感器的功能。


1.激光扫描仪或LiDAR(光学雷达测距)提供准确实时的环境感知和制图。它帮助机器人导航、避开障碍物,并理解周围环境。可以将其视为雷达技术,但使用光(或激光)波而不是无线电。主要区别在于一些先进的LiDAR系统可以测量反射光的角度,从而创建出详细的环境三维地图。


2.全球导航卫星系统(GNSS,或称为GPS)在帮助机器人导航环境方面起着重要作用,提供精确的定位信息。这些信息为机器人提供了确切的位置信息,并确认它是否朝着正确的方向或路径前进。在需要多个机器人在同一区域协作的情况下,GPS用于协调它们的活动。需要注意的是,虽然GPS在户外应用中非常有价值,但在室内(如温室)应用中可能受到限制或无法使用。


3.摄像头是另一种为机器人提供有价值信息的传感器,而且数量越多越好。数字摄像头通过从多个方向捕获图像和视频来提供宽广的视野。摄像头在同时定位与地图构建(SLAM)算法中的应用越来越多,使机器人能够在构建环境地图的同时确定自身在该环境中的位置。需要注意的是,从摄像头获取数据的算法需要比普通计算需求更大的计算能力。


3.惯性测量单元(IMU)是测量和报告特定力量和角度运动的传感器。在农业机器人中,它们提供了关键的运动跟踪、方向估计和控制信息。例如,速度可以使用这些传感器进行测量,还可以提供关于机器人横滚、俯仰和偏航角度的宝贵信息。


除了这些,商业机器人中常见的其他传感器主要用于安全或质量方面,包括:

1.接近传感器,使用红外线或超声波来检测外来物体、动物或人员的存在或接近。


2.触摸和压力传感器,例如力电阻式传感器,允许机器人检测与其他物体或表面的物理接触。这些传感器特别集成在农业机器人的安全保护装置中。


2.温度和湿度传感器在农业机器人中的应用越来越多,因为在操作过程中如果天气条件发生变化,需要停止某些操作,以保持其质量。

此外,我们还有许多常用的农业传感器,如流量传感器、倾斜传感器、编码器、电位计或射频识别(RFID)传感器……


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