巡逻机器人：双导航融合是否1＋1＞2
- 来源：中国安防展览网 作者：高新兴
- 2016/9/20 18:47:3934399
磁轨迹导航系统
预先在机器人运行路线上埋设轨迹，机器人运行过程中，身上的磁传感器列阵监测自身运动中心相对于磁轨迹的偏移，通过运动控制器控制左右差速，从而使机器人沿设定路线运行。同时，可设置既定的程序，使机器人在车载计算机控制下完成停靠、转向、加减速、设备检测等动作。
此种方式实现简单，且能满足机器人导航高定位重复精度、强抗干扰能力的要求，目前在厂房和仓库等场合普遍使用。但此种方法在实际运用中也面临一些问题。比如，磁轨迹铺设地面施工复杂、工作量大、物料消耗大、机器人运行不灵活、机器人越障高度受限于磁传感器检测距离等。出于经济性的考虑，并不适合于室外大面积铺设。
信标导航系统
预先在机器人运行路线上设置信标，通过Zigbee无线信号进行通信。机器人接受到信标发出的信号，判断信标方向与机器人前方向的夹角，并计算距离，通过算法得到短路线。
此种导航方式设置简单，成本低且易于操作，经济性比磁轨迹导航好。但此种方式对机器人的避障要求较高，当前方有障碍物时，机器人要重新计算另一条路线，再次遇到障碍时，再计算……导致机器人效率低下，此种巡逻方式并不适合于复杂环境。
惯性导航系统
惯性导航系统是利用对角速度敏感的陀螺仪和加速度计，依据初始位置姿态信息，通过积分运算确定载体当前的姿态、速度、和位置信息，是一种不依赖于外界信息，也不向外部辐射能量的自主式导航系统。因此，惯性导航不受天气、季节、地理位置的影响，可工作范围广泛。
惯性技术早在1930就运用于航海导航，经过人们对惯性技术进行了三代改进，形成了现代化的惯性导航技术——捷联惯导系统。将三轴的惯性测量传感器固定在运动载体上，随运动载体刚体运动，惯性平台和导航坐标系之间通过姿态变换矩阵过度，相当于在计算机中建立数学的惯性平台。
惯性导航相当于一种推算导航，大的弊端在于长时间的积分会导致误差不断积累，从而形成越来越大误差，使得计算机存储运动载体的位置和现实中的位置有差别，且自身无法纠正。商用级别的惯导器件精度：陀螺零偏稳定性在0.1°～0.001°/h之间，加速度计零偏稳定性在20～50/μg之间。
激光测距式导航系统
利用巡检机器人携带的激光测距传感器和里程计建立二维地图，再利用激光测距传感器的观测信息（目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状）与所建立的地图进行匹配并得到机器人的定位信息（包含位置和航向），后机器人导航控制系统利用以上定位信息导航机器人到达*位置。
激光测距传感器使用经过调制的激光束，具有很强的抗散射能力。向环境发射调制过后的激光探测信号，接收反射信号时必须经过解调才能分析处理，这样就能保证接收到的都是有效的信息，避免其他信号干扰。
激光导航的运用场景灵活多变，灵敏度高，黑暗环境一样适用，运用于室内是非常理想的导航方式。但在室外，由于外界环境物体分布稀疏，缺少目标信息定位，且强烈的太阳光会影响激光的回收，此种导航方式运用并不是很理想。
视觉导航系统
利用搭载的单目或双目摄像头拍摄周围的环境，获取三维景物的二维图像，并传送给专用的图像处理系统，进行处理、分析、获取关于机器人前进过程中的障碍物信息，规划出安全抵达终点的行进路线。上述导航方式与人类获取外界环境信息的方式有很大的相似之处，但人类可以迅速处理分辨出外部环境的障碍物信息、颜色信息等，而机器人很难做到这一点。
摄像头随机器人一起运动，获取的场景信息会因机器人的运动而不断变化，使得图像处理算法设计起来比较复杂，而且对摄像机标定和运动模型的估计要求较高。当机器人运动速度较快时，图像处理采集速度也要变高，短时间之内要处理大量的图片信息，系统的实时性达不到要求，机器人很可能与前方的障碍物发生碰撞。
虽然视觉导航算法复杂难以实现，但与其它导航方式相比，它有着让人无法忽视的优越性，仍是导航方式重点研究方向。比如，视觉导航获取信息量丰富，摄像机采集的图像是视角范围内的全部信息，这种信息直观、真实、可靠、全面，能够获取场景中绝大部分信息；视觉设备不容易受到外部其他设备的干扰而产生错误的信息；视觉设备的采样周期比激光雷达和超声波短，获取场景信息更快，等等。
对于室内室外通用的巡逻机器人来说，采用单一的导航系统并不能完全满足需求，融合两种导航定位系统成为导航发展的新趋势。尚云在线科技有限公司采用激光导航和惯性导航相结合的方式，运用可信度逻辑，根据环境进行自主切换可信度较高的导航方式，可穿梭于室内室外，大大提高了巡逻机器人的运用范围和灵活性。同时两种导航方式相互矫正，大幅度提高巡逻机器人导航定位度，完成任务。同时，能让巡逻机器人聪明地记忆存储位置关系，比如当它因电量不足而自动返回充电完毕以后，能自动从上次返回的节点继续开始巡逻。
国内巡逻机器人品牌广州尚云在线科技有限公司，将带着巡逻机器人家族参加9月22日-25日的广州智博会，届时将发布机器人家族新成员及它的全新导航技术。