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[導讀]?幾年前的我們或許難以想象,如今激光測距技術已如此深入我們的生活,甚至成為掃地機器人不可或缺的一部分。

?幾年前的我們或許難以想象,如今激光測距技術已如此深入我們的生活,甚至成為掃地機器人不可或缺的一部分。為了給掃地機器人提供前方障礙物的檢測,如狗屎等,激光測距行業(yè)傾注了數(shù)年的心血,將多項尖端技術集結于一身。盡管掃地機器人已采用這些技術有一段時間,但網(wǎng)絡上關于其技術的講解卻往往存在誤導。這些誤解可能源于對技術的陌生,也可能源于對掃地機器人的不了解,甚至兩者兼而有之。在這些錯誤觀點流傳甚廣的情況下,我們有必要進行澄清。因此,本文與其說是科普文章,更像是一篇辟謠文章,旨在糾正那些廣為流傳的錯誤觀點。

一、點激光

效果:點激光能夠測量出一定范圍內某一點距離激光發(fā)射點的精確距離。通過配備旋轉裝置,它可以實現(xiàn)四周360°的距離信息采集。

優(yōu)勢:點激光的結構設計相對簡單,同時具備較遠的檢測距離。

缺點:它每次僅能獲取一個點的距離信息,即便通過快速連續(xù)檢測和旋轉裝置的配合,也只能獲取某一高度上四周的障礙物距離。

技術原理:

在掃地機器人上,點激光主要用于大范圍地圖的掃描。其技術原理主要有兩種。

1、三角測距法

三角測距法是點激光中最為常見的技術原理。它通過設定激光發(fā)射與接收器之間的固定夾角,利用反射點在接收器上的位置變化來計算距離。這一原理在掃地機器人中得到了廣泛應用,用于大范圍地圖的掃描。

為了更直觀地解釋三角測距法,我們常常使用示意圖。但請注意,實際情況中,光線在到達接收器前會經(jīng)過鏡片的折射。為了幫助理解,我們可以想象一根長竹竿直立在眼前,從腳前一直延伸到遠方。當我們?yōu)檫@根竹竿拍照時,會發(fā)現(xiàn)離我們越遠的竹竿節(jié)點,在照片上越靠近頂部。這與三角測距法的原理是相似的,即通過光線在接收器上的位置變化來計算距離。

那么,現(xiàn)在想象一下,如果這根竹子保持不動,但變?yōu)榱送该鳡顟B(tài),只給出兩個竹子上的結點位置,你能否判斷出哪個節(jié)點更靠近你,哪個則較遠呢?這其實與單點激光三角測距的原理相似。簡單來說,傳感器會對一段激光進行“拍照”,但激光本身是不可見的。當這段激光遇到障礙物時,我們會看到一個小紅點,而這個小紅點的位置將決定障礙物的距離。由于激光的位置和發(fā)射角度都是預先設定的,因此可以通過算法輕松計算出距離。

ToF測距法相對簡單。它通過檢測激光從發(fā)射到返回的時間差,再結合光速,即可計算出距離。不過,在計算時需注意,由于激光是來回飛行,所以實際距離是激光飛行路程的兩倍。因此,在計算時,需要將時間差除以2,再乘以光速,從而得到準確的距離。

實際上,由于光速極快,直接檢測光速可能不太現(xiàn)實。因此,ToF測距法通常采用發(fā)射經(jīng)過調制的光線,例如連續(xù)波調制。通過檢測接收到的光線相移,可以推算出激光的飛行時間,進而得出距離。

點激光在掃地機器人領域主要發(fā)揮建圖作用,通常安裝在掃地機器人的頂部裝置上。

通過點激光技術,掃地機器人能夠迅速捕捉其周圍的環(huán)境信息,僅需短暫的一兩秒,即可精準地掃描到機器人四周幾米內的地形。然而,這項技術也存在明顯的不足。首先,它僅能檢測到與激光同一平面高度的障礙物,若障礙物低于此高度,則無法掃描到。其次,其精度雖有一定范圍,但誤差仍控制在幾厘米左右(且近距離內可能無法檢測),因此,雖然它可以用于構建整體地圖,但在躲避障礙方面則顯得力不從心。

以下是在紅外相機視角下拍攝的掃地機器人LDS激光的畫面。紅框內所示即為機器人發(fā)射的激光,清晰可見激光打在墻上形成的紅點。通過這一畫面,我們可以直觀地看到單點激光的檢測范圍局限在單一平面內,無法檢測到高于或低于此平面的障礙物。

機器人測距?是指機器人通過內置的傳感器或設備來測量其與周圍環(huán)境物體的距離,以便進行導航、避障和路徑規(guī)劃等任務。常見的機器人測距方法包括超聲波測距、紅外測距、激光雷達(LiDAR)測距、毫米波雷達測距和視覺測距(如立體視覺和深度攝像頭)。

不同測距方法的原理和優(yōu)缺點

?超聲波測距?:通過發(fā)送超聲波信號并測量其反射回來的時間差來計算距離。優(yōu)點是成本低、功耗小,適合近距離測距;缺點是受環(huán)境因素影響大,精度不高,且不適合復雜場景?1。

?紅外測距?:通過發(fā)射紅外光并測量反射光的時間或強度來計算距離。優(yōu)點是成本低、反應速度快;缺點是受環(huán)境光照影響大,對透明或黑色物體識別困難,精度較低?1。

?激光雷達(LiDAR)測距?:通過發(fā)射激光脈沖并測量反射時間來計算距離,可以實現(xiàn)高精度的三維環(huán)境建模。優(yōu)點是精度高、測量范圍遠,適合復雜場景;缺點是成本高、對天氣條件敏感?1。

?毫米波雷達測距?:通過發(fā)射毫米波電磁信號并測量反射信號來計算距離和速度。優(yōu)點是穿透性好、適用惡劣環(huán)境;缺點是分辨率低,對靜止小目標探測能力有限?1。

?視覺測距?:包括立體視覺和深度攝像頭,通過計算圖像的視差來估算距離。優(yōu)點是信息量大、適合復雜場景的三維建模;缺點是對計算資源需求高,受光照條件影響大?1。

應用場景和具體應用實例

?超聲波測距?常用于掃地機器人和自動導引車(AGV),用于近距離避障和導航?1。

?紅外測距?多用于安全監(jiān)控和近距離檢測設備?1。

?激光雷達(LiDAR)?廣泛應用于無人駕駛汽車、無人機和自動化倉庫,用于高精度環(huán)境建模和導航?1。

?毫米波雷達?多用于車載避障系統(tǒng),特別是在惡劣天氣條件下?1。

?視覺測距?在機器人視覺系統(tǒng)中應用廣泛,用于三維重建和物體識別?1。

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