(������′, ������′, ������′)
(������������, ������������) ������������������������������������������������
(������, ������, ������)
������
(������������������������, ������������������������ℎ, ������������������)
智能手机、平板
笔记本
2008
可穿戴设备 与物联网
2004
2004之前
桌面PC
3
4
与现实世界的交互能力
人机交互 自主定位导航
环境交互
5
Where am I?
商场智能导购
自动送餐
智能仓储 自动返回充电 智能安防巡逻 病房巡视/老人看护 高效的室内除尘清扫
自主定位导航
7
传统机器人清扫轨迹
随机碰撞，无法保证覆盖率
Resoultion Precent
0.02% 0 0.00%
10 390 770 1150 1530 1910 2290 2670 3050 3430 3810 4190 4570 4950 5330 5710
55
56
理想的采样速度
现有三角测距原理雷达
实用化最低要求
相位
测距
普通摄像头
普通激光测距仪
������ =
������
差分驱动模式的计算
16
17
(������, ������, ������)
18
19
20
初级方案：直接引导
21
巡线
22
信标引导 GPS/UWB/iBeacon/WIFI/RFID
23
• 误差随时间累计增大 • 对环境改造大
24
SLAM Simultaneous localization and mapping
Power Mgmt
HBridge
Encoder
Sensors
机器人底盘
89
90
91
92
10000m2 超大室内ank You
Copyright 2009-2016
97
44
难度与挑战
算法难点 运算耗时与结构复杂
成本制约
45
$
成本制约
46
￥700,000 ！
47
￥
传统工业激光雷达产品
v.s.
￥
服务机器人期望售价
48
RPLIDAR 适合消费级领域的激光雷达 6米测量范围，2000hz采样率
2009 - 2013
RPLIDAR A2
一体化、高性能、高度集成 最轻薄的激光雷达(4cm厚度)
LED
Buttons
人机接口层
用户业务层
业务应用平台(x86/ARM)
Motor Power HS Bus (100Mbps Ethernet) LIDAR Interface (UART+PWM) CTRL Bus (UART)
控制层
Battery
Ctrl Logic
Ctrl MCU (STM32)
2014
定位坐标，姿态
(������, ������, ������)
D*引擎
运动控制
高速通讯总线
协方差
HS BUS
SLAM引擎
RPLIDAR 驱动 9DOF 惯导
环境地图
运动控制总线
CTRL BUS
RPLIDAR接口 5V电源
用户机器人底 盘
模块输出
88
WIFI
MotionSDK
LCD
MIC
Camera
Copyright 2009-2016
基于激光雷达的高性能服务机器人自主定位导航
陈士凯 CEO 上海思岚科技有限公司
RPF-SLW-INTRO-ARCHSUM
上海思岚科技有限公司
高性能机器人定位导航系统(SLAM) 低成本激光雷达
2
服务机器人元年
如今
服务机器人
2012至今
同步定位和建图
25
Dead Reckon
Fast response
High Resolution
Direct Measuring
Slow Response Low Resolution Bounded Error
Accurate
Unbounded Error Inaccurate
KF EKF IKF UKF PF … Fused Result SLAM
57
58
?
算法难点
59
Sensing 噪声和误差
Modeling 非精确描述
Planning 与现实不匹配可能
60
匹配与纠偏
61
62
粒子滤波
63
回环闭合问题 (Loop Closure)
64
65
66
绑架问题(Kidnapped Problem)
67
运动规划
68
69
70
路径规划
������0
������1
…
������������
������0
������1
…
������������
(������������������������, ������������������������)
83
85
• 需要PC主机性能运行 • 与外部设备高度耦合
86
SLAMWARE Core 高度集成的模块化导航定位核心
+
26
• 同步完成定位和地图构建 • 杜绝定位累计误差 • 无需环境中设置固定传感器
27
28
早期：基于超声波
29
30
31
32
研究中：计算机视觉(vSLAM)
33
34
35
现今最为成熟的方案
激光雷达 + SLAM导航定位算法
36
37
激光雷达 LIDAR
38
39
40
41
42
采用自主导航定位 的清扫轨迹
8
9
10
在未知环境中
实时定位
绘制地图
路径规划
无需人工干预
11
传感器
+
算法
12
初级方案：航迹推算 (DeadReckon)
13
里程计 (编码器)
相对位移
惯性传感器 (陀螺仪/加速计)
相对旋转关系
14
15
������
������ = ������
∆������������������ℎ������ − ∆������������������������ ������ ∆������������������������ + ∆������������������ℎ������ 2
设计图
SLAM产生的高精度地图
43
视觉定位
0.1-2m
激光+SLAM
典型定位精度
WIFI/蓝牙信标定位
0.01-0.1m
是否自主绘制地图
0.5-5m
无法获得
无法获得
是
障碍物躲避
需配和额外传感器
支持
工作环境依赖
需配和额外传感器
需要合理环境光
无特殊依赖
长时间稳定性
需要额外信标
存在累积误差
无累积误差
无累积误差
50
￥
传统工业激光雷达产品
v.s.
￥
RPLIDAR *在批量情况下
51
������ =
������������ ������
硬件成本
性能
软件复杂度
高
高
低
三角测距法
低
接近＊
高
12
0.20%
0.18% 10 8 6
4 2
0.16% 0.14%
0.12%
0.10% 0.08%
0.06% 0.04%
障碍物规避
71
A* path finding
72
VFH – Obstacle avoidance
73
A*
v.s.
D*
74
75
76
77
Coverage Problem
78
79
80
充电对接
81

开发难度大、耗时
82
(������������, ������������, ������������)