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ロボットの位置特定とは、ロボットが基準フレーム内で自身の位置と方向を確立する能力を指します。経路計画は実質的に位置特定を拡張したもので、ロボットの現在の位置と目標位置を同じ基準フレームまたは座標内で特定する必要があります。マップ構築は、メトリックマップまたはロボットの基準フレーム内の位置を記述する任意の表記法で行うことができます。[引用が必要]
あらゆるモバイル デバイスにとって、その環境内でナビゲーションする機能は重要です。衝突や危険な状況 (温度、放射線、天候への露出など) を回避することが最優先ですが、ロボットがロボット環境内の特定の場所に関連する目的を持っている場合は、それらの場所を見つける必要があります。この記事では、ナビゲーション スキルの概要を示し、ロボットナビゲーション システムの基本ブロック、ナビゲーション システムの種類を特定し、関連する構築コンポーネントを詳しく見ていきます。
ロボットナビゲーションとは、ロボットが基準フレーム内で自身の位置を決定し、目標地点までの経路を計画する能力を意味します。ロボットやその他の移動デバイスが環境内を移動するには、表現、つまり環境のマップとその表現を解釈する能力が必要です。
ナビゲーションは、3つの基本的な能力の組み合わせとして定義できます。[1]
一部のロボットナビゲーションシステムは、位置推定とマッピングを同時に行うことで周囲の3D再構成を生成します。 [2]
視覚ベースのナビゲーション
視覚ベースのナビゲーションまたは光学ナビゲーションでは、コンピューター ビジョンアルゴリズムと光学センサー (レーザー ベースの距離計やCCDアレイを使用した測光カメラなど) を使用して、周囲の環境での位置特定に必要な視覚的特徴を抽出します。ただし、視覚情報を使用したナビゲーションと位置特定にはさまざまな手法があり、各手法の主なコンポーネントは次のとおりです。
- 環境の表現。
- センシングモデル。
- ローカリゼーションアルゴリズム。
視覚ベースのナビゲーションとその技術の概要を説明するために、これらの技術を屋内ナビゲーションと屋外ナビゲーションに分類します。
屋内ナビゲーション
ロボットを目的地まで移動させる最も簡単な方法は、その目的地まで誘導することです。誘導は、誘導ループや磁石を床に埋め込んだり、床に線を引いたり、ビーコン、マーカー、バーコードなどを環境内に配置したりと、さまざまな方法で行うことができます。このような自動誘導車両(AGV)は、輸送タスクの産業シナリオで使用されます。ロボットの屋内ナビゲーションは、IMU ベースの屋内測位デバイスによって可能です。[3] [4]
屋内ナビゲーション システムには、非常に多様な種類があります。屋内および屋外ナビゲーション システムの基本的な参考文献は、Guilherme N. DeSouza と Avinash C. Kak による「移動ロボット ナビゲーションのビジョン: 調査」です。
「ビジョンベースのポジショニング」と AVM ナビゲーターも参照してください。
自律飛行制御装置
一般的なオープンソースの自律飛行コントローラーは、完全自動モードで飛行し、次の操作を実行する機能を備えています。
- 地面から離陸し、定められた高度まで飛行する
- 1つ以上のウェイポイントに飛行する
- 指定された点の周りを周回する
- 発射位置に戻る
- 指定された速度で降下し、航空機を着陸させる
機内のフライトコントローラーは、ナビゲーションと安定した飛行のためにGPSに依存しており、多くの場合、衛星ベースの補強システム（SBAS）と高度（気圧）センサーを追加します。[5]
慣性航法
空中ロボットのナビゲーションシステムの中には慣性センサーをベースにしたものもある。[6]
音響ナビゲーション
自律型水中車両は、水中音響測位システムによって誘導される。[7]ソナーを使用したナビゲーションシステムも開発されている。[8]
無線ナビゲーション
ロボットは無線ナビゲーションを使用して自分の位置を特定することもできます。[9]
参照
参考文献
- ^ Stachniss, Cyrill. 「ロボットによるマッピングと探査」 第55巻。Springer、2009年。
- ^ フエンテス＝パチェコ、ホルヘ、ホセ・ルイス＝アセンシオ、フアン・マヌエル・レンドン＝マンチャ。 「視覚的な同時ローカリゼーションとマッピング: 調査」人工知能レビュー 43.1 (2015): 55-81。
- ^ Chen, C.; Chai, W.; Nasir, AK; Roth, H. (2012 年 4 月)。「動的制約を使用したオドメトリと Wi-Fi の支援による低コスト IMU ベースの屋内移動ロボットナビゲーション」。2012 IEEE / ION 位置、場所、ナビゲーションシンポジウムの議事録。pp. 1274–1279。doi :10.1109/PLANS.2012.6236984。ISBN 978-1-4673-0387-3. S2CID 19472012.
- ^ GT Silicon (2017-01-07)、クールなナビゲーションとリアルタイムモニタリングを備えた素晴らしいロボット、2021-12-12にオリジナルからアーカイブ、2018-04-04に取得
- ^ 「飛行 | AutoQuad」。
- ^ ブルーノ・シチリアーノ;オウサマ・ハティブ (2008 年 5 月 20 日)。シュプリンガー社のロボット工学ハンドブック。シュプリンガーのサイエンス＆ビジネスメディア。 1020ページ–。ISBN 978-3-540-23957-4。
- ^ Mae L. Seto (2012年12月9日). Marine Robot Autonomy. Springer Science & Business Media. pp. 35–. ISBN 978-1-4614-5659-9。
- ^ John J. Leonard、Hugh F. Durrant-Whyte（2012年12月6日）。移動ロボットナビゲーションのため の指向性ソナーセンシング。Springer Science & Business Media。ISBN 978-1-4615-3652-9。
- ^ Oleg Sergiyenko (2019). マシンビジョンとナビゲーション. Springer Nature. pp. 172–. ISBN 978-3-030-22587-2。
さらに読む
- Desouza, GN; Kak, AC (2002). 「移動ロボットナビゲーションのビジョン: 調査」. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 24 (2): 237–267. doi :10.1109/34.982903.
- モバイルロボットナビゲーション 2019-04-05ウェイバックマシンにアーカイブされましたジョナサン・ディクソン、オリバー・ヘンリッヒ - 1997 年 6 月 10 日
- ベッカー、M. DANTAS, カロリーナ・メイレレス ; MACEDO、Weber Perdigão、「移動ロボットの障害物回避手順」。所在地: パウロ・エイギ・ミヤギ;オズワルド堀川。エミリア・ヴィラーニ。 (組織)。メカトロニクスにおける ABCM シンポジウム シリーズ、第 2 巻、第 1 版。サンパウロ - SP: ABCM、2006 年、v. 2、p. 2 250-257。ISBN 978-85-85769-26-0
外部リンク
- ロボット用ライントラッキングセンサーとそのアルゴリズム