Author: personal.umich.edu
Coordenando robôs móveis: Sensores e Técnicas
por
J. Borenstein, H. R. Everett, e L. Feng
Editora: A. K. Peters, Ltd., Wellesley, MA Ph.: +1-617-235-2210 Fax.: +1-617-235-2404 Email: [email protected]
Este livro analisa o estado da arte em sensores, sistemas, métodos e tecnologias utilizados por um robô móvel para determinar sua posição no meio ambiente. As muitas "soluções" potenciais são categorizadas em dois grupos: medidas de posição relativa e absoluta. O primeiro inclui odometria e navegação inercial; o segundo compreende balizas ativas, reconhecimento de referência artificial e natural e correspondência de modelos. Os autores comparam e analisam esses diferentes métodos com base em publicações técnicas e em informações comerciais sobre produtos e patentes. A comparação é centrada em torno dos seguintes critérios: precisão das medidas de posição e orientação, equipamento necessário, custo, taxa de amostragem, alcance efetivo, potência computacional necessária, necessidades de processamento e outras características especiais. Nenhum aficionado à robótica ou profissional deve ser sem este olhar extraordinariamente abrangente em posicionamento de robôs.
O livro está disponível por US $ 39,95 (preço sujeito a alteração sem aviso prévio) da editora A. K.
Peters, Ltd., Wellesley, MA
NOTA: A partir de 1999, este livro está esgotado e não está disponível em qualquer lugar. No entanto, você pode baixar o livro na íntegra sob o título "Onde estou" Relatório. Este relatório é idêntico ao livro.
(1) Dr. Johann Borenstein The University of Michigan 2260 Hayward Street Ann Arbor, MI 48109 Ph.: (763) 763-1560 Fax: (206) 203-1445 Email: [email protected]
(2) Commander H. R. Everett Naval Command, Control, and Ocean Surveillance Center RDT&E Division 5303 271 Catalina Boulevard San Diego CA 92152-5001 Ph.:(619) 553-3672 Fax:(619) 553-6188 Email: [email protected]
(3) Dr. Liqiang Feng
Reconhecimentos
Esta pesquisa foi patrocinada pelo Escritório de Desenvolvimento Tecnológico, Departamento de Energia dos EUA, sob contrato DE-FG02-86NE37969 com a Universidade de Michigan.
Os autores desejam agradecer o Departamento de Energia (DOE), e especialmente Dr. Linton W. Yarbrough, Gerente do Programa DOE, Dr. William R. Hamel, D & D, Coordenador Técnico, e Dr. Clyde Ward, Coordenador Técnico de Operações de aterro para seus apoio técnico e financeiro da pesquisa, que formula a base deste trabalho.
Partes do texto foram adaptadas de Sensors for Mobile Robots: Theory and Application, de H. R. Everett, A K Peters, Ltd., Wellesley, MA, Publishers.
Os autores também desejam agradecer aos Professores David K. Wehe e Yoram Koren na Universidade de Michigan pelo seu apoio, e ao Sr. Harry Alter (DOE), que fez amizade com muitos dos estudantes de graduação e gerou vários dos nossos robôs. Obrigado também é devido a Todd Ashley Everett por fazer a maioria dos desenhos em linha.
Introdução
Leonard e Durrant-Whyte [1991] resumiram o problema geral da navegação do robô móvel por três questões: "Onde eu estou?", "Onde eu vou?" E "Como eu deveria chegar lá?". Este livro analisa o estado da arte em sensores, sistemas, métodos e tecnologias que visam responder a primeira pergunta, isto é: posicionamento do robô em seu ambiente.
Talvez o resultado mais importante de pesquisar o vasto leito de literatura sobre o posicionamento do robô móvel é que, até à data, não existe uma solução verdadeiramente elegante para o problema. As muitas soluções parciais podem ser categorizadas em dois grupos: medidas de posição relativa e absoluta. Devido à falta de um único método geralmente bom, os desenvolvedores de veículos guiados automatizados (AGVs) e robôs móveis geralmente combinam dois métodos, um de cada categoria. As duas categorias podem ser ainda divididas nos seguintes subgrupos. As duas categorias podem ser ainda divididas nos subgrupos seguintes. relativa e absoluta Devido à falta de um único método geralmente bom, os desenvolvedores de veículos guiados automatizados (AGVs) e robôs móveis geralmente combinam dois métodos, um de cada categoria. As duas categorias podem ser ainda divididas nos seguintes subgrupos. Como duas categorias podem ser ainda divididas nos subgrupos.
Medidas de Posição Relativas
a. Odometria Este método usa codificadores para medir a rotação das rodas e / ou a orientação da direção. Odometry tem a vantagem de ser totalmente autônomo e sempre é capaz de fornecer ao veículo uma estimativa de sua posição. A desvantagem da odometria é que o erro de posição cresce sem ligação, a menos que uma referência independente seja usada periodicamente para reduzir o erro [Cox, 1991].
b. Navegação inercial Este método usa giroscópios e às vezes acelerômetros para medir a taxa de rotação e aceleração. As medições são integradas uma vez (ou duas vezes) para produzir posição. Os sistemas de navegação inercial também têm a vantagem de serem autônomos. Com a desvantagem, os dados do sensor inercial derivam com o tempo devido à necessidade de integrar dados de taxa para produzir posição; qualquer erro constante pequeno aumenta sem ligação após a integração. Os sensores inerciais são, portanto, inadequados para posicionamento preciso ao longo de um longo período de tempo. Outro problema com a navegação inercial é o alto custo do equipamento. Por exemplo, os giroscópios altamente precisos, usados em aviões, são inabaláveis. Muito recentemente, os giroscópios de fibra óptica (também chamados de giroscópios a laser), que se diz serem muito precisos, caíram dramaticamente de preço e se tornaram uma solução muito atraente para a navegação de robôs móveis.
Medidas de Posições Absolutas
c. Active Beacons Este método calcula a posição absoluta do robô de medir a direção da incidência de três ou mais beacons ativamente transmitidos. Os transmissores, geralmente usando freqüências de luz ou rádio, devem estar localizados em locais conhecidos no ambiente.
d. Reconhecimento Artificial de Marcos Neste método, marcos artificiais distintivos são colocados em locais conhecidos no meio ambiente. A vantagem de pontos de referência artificiais é que eles podem ser projetados para detecção ideal mesmo em condições ambientais adversas. Tal como acontece com as balizas activas, três ou mais marcos devem estar "à vista" para permitir a estimativa da posição. O posicionamento de referência tem a vantagem de que os erros de posição são limitados, mas a detecção de pontos de referência externos e a fixação de posição em tempo real nem sempre são possíveis. Ao contrário dos faróis geralmente em forma de ponto, marcos artificiais podem ser definidos como um conjunto de características, por exemplo, uma forma ou uma área. Informações adicionais, por exemplo, distância, podem ser derivadas da medição das propriedades geométricas do marco, mas essa abordagem é computacionalmente intensiva e não muito precisa.
e. Reconhecimento Natural Landmark Aqui os marcos são características distintivas no ambiente. Não há necessidade de preparação do meio ambiente, mas o ambiente deve ser conhecido antecipadamente. A confiabilidade deste método não é tão alta como com marcos artificiais.
f. Correspondência de modelos Neste método, as informações adquiridas dos sensores de bordo do robô são comparadas a um mapa ou modelo mundial do meio ambiente. Se os recursos do mapa baseado no sensor e do mapa do modelo mundial coincidirem, a localização absoluta do veículo pode ser estimada. O posicionamento baseado em mapa geralmente inclui a melhoria de mapas globais com base nas novas observações sensoriais em um ambiente dinâmico e a integração de mapas locais no mapa global para cobrir áreas previamente inexploradas. Os mapas utilizados na navegação incluem dois tipos principais: mapas geométricos e mapas topológicos. Os mapas geométricos representam o mundo em um sistema de coordenadas global, enquanto os mapas topológicos representam o mundo como uma rede de nódulos e arcas.
Este livro apresenta e discute o estado da arte em cada uma das seis categorias acima. O material está organizado em duas partes: a Parte I trata dos sensores usados no posicionamento do robô móvel e a Parte II discute os métodos e técnicas que utilizam esses sensores.
A navegação por robôs móveis é uma área muito diversa, e uma comparação útil de abordagens diferentes é difícil por causa da falta de padrões e procedimentos de teste comumente aceitos. As plataformas de pesquisa utilizadas diferem muito e, assim, os principais pressupostos utilizados em diferentes abordagens. Outras dificuldades decorrem do fato de que diferentes sistemas estão em diferentes estágios em seu desenvolvimento. Por exemplo, um sistema pode estar comercialmente disponível, enquanto outro sistema, talvez com melhor desempenho, foi testado apenas sob um conjunto limitado de condições laboratoriais. Por estas razões, geralmente, abster-se de comparar ou mesmo julgar o desempenho de diferentes sistemas ou técnicas. Além disso, não testámos a maioria dos sistemas e técnicas, de modo que os resultados e as especificações fornecidos neste livro são apenas citados nos respectivos documentos de pesquisa ou especificações do produto.
Devido aos desafios acima, definimos a finalidade deste livro como uma pesquisa sobre o campo em expansão do posicionamento do robô móvel. Levou mais de 1,5 ano-homem para reunir e compilar o material para este livro; esperamos que este trabalho ajude o leitor a obter maior compreensão em muito menos tempo.
Índice
- INTRODUÇÃO xi
- Parte I Sensores para Posicionamento de Robôs Móveis
- Capítulo 1 Sensores para Dead Reckoning 3
- 1.1 Codificadores ópticos 3
- 1.1.1 Incremental Optical Encoders 4
- 1.1.2 Absolute Optical Encoders 6
- 1.2 Sensores Doppler 7
- 1.2.1 Sensor de velocidade ultra-sônico Trak-Star Micro-Trak 8
- 1.2.2 Outros sistemas Doppler-Effect 9
- 1.3 Configurações Típicas de Mobilidade 9
- 1.3.1 Unidade diferencial 9
- 1.3.2 Triciclo 11
- 1.3.3 Ackerman Steering 11
- 1.3.4 Synchro Drive 13
- 1.3.5 Unidade Omnidirecional 15
- 1.3.6 Veículos de vários graus de liberdade 16
- 1.3.7 Veículo MDOF com ligação compatível 17
- 1.3.8 Veículos com trilhos 18
- Capítulo 2 Sensores de título 21
- 2.1 Giroscópios mecânicos 21
- 2.1.1 Giroscópios espaciais estáveis 22
- 2.1.2 Giroscópios 23
- 2.1.3 Giroscópios mecânicos disponíveis no mercado 23
- 2.1.3.1 Modelo Futaba Helicóptero Gyro 23
- 2.1.3.2 Gyration, Inc. 24
- 2.2 Giroscópios ópticos 24
- 2.2.1 Giroscópios Active Ring-Laser 26
- 2.2.2 Giroscópios de Resonador de Antenas Passivas 28
- 2.2.3 Giroscópios de Fibra Óptica Interferométrica de Lousa Aberta 29
- 2.2.4 Giroscópios de fibra óptica interferométrica de fecho fechado 32
- 2.2.5 Giroscópios Resistentes de Fibra Óptica 32
- 2.2.6 Giroscópios ópticos disponíveis comercialmente 33
- 2.2.
- 6.1 Andrew AUTOGYRO 33
- 2.2.
- 6.2 Hitachi Cable Ltd. OFG-3 34
- 2.3 Sensores geomagnéticos 34
- 2.3.1 Compassos magnéticos mecânicos 35
- 2.3.2 Compassos Fluxgate 36
- 2.3.2.1 Compassos Zemco Fluxgate 42
- 2.3.2.2 Watson Gyrocompass 44
- 2.3.2.3 Compassos KVH Fluxgate 45
- 2.3.3 Brincos com efeito Hall 46
- 2.3.4 Bússolas Magnetorresistivas 48
- 2.3.4.1 Philips AMR Compass 48
- 2.3.5 Brinquedos Magnetoelásticos 49
- Capítulo 3 Active Beacons 53
- 3.1 Sistema de posicionamento global Navstar (GPS) 53
- 3.2 Sistemas de RF à base de terra 59
- 3.2.1 Loran 59
- 3.2.2 Rede de Navegação por Radiofrequência Kaman Sciences 60
- 3.2.3 Sistema de rastreamento e telemetria de localização de precisão 61
- 3.2.4 Motorola Mini-Ranger Falcon 61
- 3.2.5 Sistema Info-geométrico Harris 62
- Capítulo 4 Sensores para posicionamento baseado em mapa 65
- 4.1 Sensores de intervalo de tempo de vôo 65
- 4.1.1 Sistemas ultra-finais TOF 67
- 4.1.1.1 Subsistemas Módulos Ultrassônicos de Massa Products 67
- 4.1.1.2 Módulos de varredura ultra-sônica Polaroid 69
- 4.1.2 Sistemas TOF baseados em laser 71
- 4.1.2.1 Schwartz Electro-Optics Laser rangefinders 71
- 4.1.2.2 Sistemas de medição laser RIEGL 77
- 4.1.2.3 Sistema de detecção e detecção óptica longa RVSI 79
- 4.2 Medição de mudança de fase 82
- 4.2.1 Odetics Scanning Laser Imaging
- 4.2.2 Sistema de variação óptica ESP 86
- 4.2.3 Acuity Research AccuRange 3000 87
- 4.2.4 Direção da luz TRC e sistema de variação 89
- 4.2.5 Escaneador de imagem em 3D 3-D do Instituto Federal Suíço de Tecnologia 90
- 4.2.6 Melhorando o desempenho do Lidar 91
- 4.3 Modulação de freqüência 93
- 4.3.1 Eaton VORAD Vehicle Detection and Driver Alert System 95
- 4.3.2 Sistema de detecção e aviso de obstáculos veiculares dos sistemas de segurança primeiro 96
- Parte II Sistemas e Métodos para o Posicionamento de Robôs Móveis
- Capítulo 5 Odometria e Outros Métodos de Reclamação de Mortos 101
- 5.1 Erros sistemáticos e não-sistemáticos de odometria 101
- 5.2 Medição de Erros de Odometria 103
- 5.2.1 Medição de Erros de Odometria Sistemática 103
- 5.2.1.1 O teste unidirecional do caminho quadrado 103
- 5.2.1.2 O experimento de caminho quadrado bidirecional 105
- 5.2.2 Medição de erros não-sistemáticos 107
- 5.3 Redução de Erros de Odometria 108
- 5.3.1 Redução de Erros de Odometria Sistemática 109
- 5.3.1.1 Rodas auxiliares e reboque codificador básico 109
- 5.3.1.2 O Trailer Básico Encoder 110
- 5.3.1.3 Calibração sistemática 110
- 5.3.2 Reduzindo Erros de Odometria Não-Sistemáticos 114
- 5.3.2.1 Referência mútua 114
- 5.3.2.2 Correção de erro de posição interna 114
- 5.4 Navegação inercial 116
- 5.4.1 Acelerômetros 117
- 5.4.2 Giroscópios 117
- 5.4.2.1 Barshan e Durrant-Whyte 118
- 5.4.2.2 Komoriya e Oyama] 119
- 5.5 Sumário 120
- Capítulo 6 Sistemas de Navegação Active Beacon 123
- 6.1 Discussão sobre Métodos de Triangulação 124
- 6.1.1 Triangulação em três pontos 124
- 6.1.2 Triangulação com mais de três pontos de referência 125
- 6.2 Trilateração do transponder ultra-sônico 126
- 6.2.1 IS Robotics 2-D Location System 127
- 6.2.2 Sistema de Localização 3-D da Universidade de Tulane 127
- 6.3 Sistemas de posicionamento óptico 129
- 6.3.1 Cybermotion Docking Beacon 130
- 6.3.2 Hilare 131
- 6.3.3 NAMCO LASERNET 132
- 6.3.4 Denning Branch International Robotics LaserNav Position Sensor 133
- 6.3.5 TRC Beacon Sistema de Navegação 134
- 6.3.6 Siman Sensors & Intelligent Machines Ltd., ROBOSENSE 135
- 6.3.7 Imperial College Beacon Sistema de Navegação 136
- 6.3.8 MTI Research CONACTM 137
- 6.3.9 Máquina de cortar relva CALMAN 140
- 6.4 Resumo 140
- Capítulo 7 Navegação Landmark 141
- 7.1 Pontos de referência naturais 142
- 7.2 Marcos Artificiais 143
- 7.2.1 Visão Global 144
- 7.3 Sistemas de Navegação Artificiais Landmark 144
- 7.3.1 MDARS Lateral-Post Sensor 145
- 7.3.2 Veículo auto-guia Caterpillar 146
- 7.3.3 Komatsu Ltd, Z-Shaped Landmark 147
- 7.4 Navegação de linha 148
- 7.4.1 Marcador de navegação térmica 149
- 7.4.2 Marcador de navegação de produtos químicos voláteis 149
- 7.5 Resumo 150
- Capítulo 8 Posicionamento baseado em mapa 153
- 8.1 Mapa-Edifício 154
- 8.1.1 Map-Building e Sensor-Fusion 155
- 8.1.2 Representação Fenomenológica vs. Geométrica, Engelson e McDermott 155
- 8.2 Correspondência de mapas 156
- 8.2.1 Schiele e Crowley 157
- 8.2.2 Hinkel e Knieriemen - Histograma de ângulo 158
- 8.2.3 Wei , Wetzler e Puttkamer -- Mais sobre o histograma de ângulo 160
- 8.2.4 Siemens 'Roamer 162
- 8.3 Mapas geométricos e topológicos 163
- 8.3.1 Mapas Geométricos para Navegação 164
- 8.3.1.1 Cox 165
- 8.3.1.2 Crowley 166
- 8.3.1.3 Adams e von Fl e 169
- 8.3.2 Mapas topológicos para navegação1 70
- 8.3.2.1 Taylor 170
- 8.3.2.2 Courtney e Jain 170
- 8.3.2.3 Kortenkamp e Weymouth 171
- 8.4 Resumo 173
- Apêndice A: Uma Palavra sobre Filtros de Kalman 174
- Apêndice B: Conversões de Unidades e Abreviaturas 175
- Apêndice C: Tabelas de Visão de Sistemas 177
- Referências 195
- Índice de Assunto 209
- Índice do autor 219
- Índice de Empresa 223
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