为什么在机器人设计中应用最多的是毫米波雷达传感器?

当脑海中浮现机器人的形象时,您可能会联想到巨大的机械手臂,工厂车间里盘绕的随处可见的线圈和线束,以及四处飞溅的焊接火花。这些机器人与大众文化和科幻小说中描绘的机器人大不相同,在后者中,机器人常以人们日常生活助手的形象示人。


如今,人工智能技术的突破正在推动服务型机器人、无人飞行器和自主驾驶车辆的机器人技术发展,市场规模预计将从 2016 年的 310 亿美元增加到 2020 年的 2370 亿美元。

为什么在机器人设计中应用最多的是毫米波雷达传感器?_人工智能_AI+

随着机器人技术的进步,互补传感器技术也在进步。就像人类的五官感觉一样,通过将不同的传感技术结合起来,可在将机器人系统部署到不断变化、不受控制的环境中时取得最佳效果。


机器人传感器技术


机器人传感器技术包括力和扭矩传感器、触摸传感器、一维/二维红外 (IR) 测距仪、三维飞行时间激光雷达传感器、摄像机、惯性测量单元 (IMU)、GPS 等,这些感应技术各有优缺点。

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传感器技术比较


与基于视觉和激光雷达的传感器相比,毫米波传感器的一个重要优势是不受雨、尘、烟、雾或霜等环境条件影响。此外,毫米波传感器可在完全黑暗中或在阳光直射下工作。这些传感器可直接安装在无外透镜、通风口或传感器表面的塑料外壳后,非常 坚固耐用,能满足防护等级 (IP) 69K 标准。


毫米波传感器与其他技术对比的优势:


毫米波传感器对环境条件(如阳光直射、阴影或水的光反射)不敏感。


毫米波可检测玻璃墙、隔墙和家具,而基于光的传感解决方案则可能无法做到。


毫米波提供物体的多普勒速度信息,这在车轮在潮湿表面打滑时有助于增强机器人里程计。


基于毫米波的传感器机械复杂度较低,从而减少了制造校准和误差校正过程。没有通风口或透镜,它们可直接安装在塑料外壳后。集成校准意味着在线制造复杂性更低。广阔的视野使得不再需要机械旋转传感器机制。


高度集成单片 CMOS 毫米波传感器使所有处理都可在传感器内发生。与基于视觉的系统相比,这降低了材料成本、缩小了尺寸并减少了中央控制器处理器每秒所需的百万条指令。


毫米波传感器技术提高了机器人的智能化操作,同时在实际环境中 增强了耐用性。这项技术的应用将进一步加快机器人系统的快速采用。


毫米波雷达传感器在机器人中的应用


毫米波传感器检测玻璃墙


在现代建筑中,玻璃墙和隔墙是常见的应用, 而服务型机器人(例如真空吸尘或拖地机器人)需要感知这些表面以防止碰撞。 事实证明,使用摄像机和红外传感器很难检测这些元素。但毫米波传感器可检测到玻璃墙的存在及其后面的物体。


毫米波传感器测量对地速度


精确的里程计信息对于机器人平台的自主移动必不可少。


我们可以通过测量机器人平台上车轮或皮带的转动来获得此信息。然而,如果车轮在松散砾石、泥地或湿地等表面上打滑时,这种低成本方法显然无法轻松凑效。


我们可使用毫米波传感器测量对地速度。毫米波传感器可通过向地面发送线性调频信号并测量返回信号的多普勒频移,为穿越不平坦的地形或底盘俯仰和偏航情况较多的机器人提供额外的里程计信息。


下图显示了对地速度毫米波雷达传感器在机器人平台上的潜在配置——是将雷达指向平台前(如图所示)还是指向平台后(农用车辆的标准做法)需进行权衡。如果指向平台前,则也可使用同一毫米波传感器来检测表面边缘,避免不可恢复的平台损失,如从仓库装运台上跌落。如果指向平台后,则可将传感器安装在平台的重心点上,尽量减少俯仰和偏航对测量的影响,这在农业应用中是一个大问题。

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机器人平台上的对地速度雷达配置


另外,更先进的系统可通过增加一个IMU(有时通过 GPS 增强)来确保里程计非常精确。


随着机器人在服务能力或在灵活的低批量处理自动化任务中与人类发生更多的交互,必须确保它们不会对与之交互的人造成伤害。在过去,常用方法是在机器人的工作区域周围打造一个安全屏障或排除区域,确保物理隔离。


而传感器使虚拟安全幕或气泡能够将机器人操作与非计划的人类交互分开,同时避免机器人与机器人发生由于密度和操作可编程性增加而导致的碰撞。基于视觉的安全系统需要受控制的照明,这会增加能耗、产生热量且需要维护。在尘土飞扬的制造环境(如纺织或地毯编织)中,需要经常清洁和注意透镜。毫米波传感器可应用于此。


由于毫米波传感器非常强大,无论车间的照明、湿度、烟雾和灰尘情况如何,都可检测物体,因此它们非常适合取代视觉系统, 并且可以极低的处理延迟(通常少于 2ms)下提供这种检测。由于这些传感器视野宽阔且探测距离较长,将其安装在工作区域上方可简化安装过程。只使用一个毫米波传感器即可检测多个物体或人员, 减少所需传感器数量并降低成本。


使用毫米波传感器映射和导航


毫米波雷达传感器可精确地映射房间内的障碍物并在标识的自由空间内进行自主操作。先是高效地导航到了选定的位置,然后旋转到适当的姿势,避开其路线中静态和动态障碍物,最后到达目的地。


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