南京工业大学舒志兵：定位技术是移动机器人的关键

2018-09-18 07:31

来源： OFweek工控网

随着全球工业转型的号召，物联网技术进入高速发展期。物联网不是科技的狂想，而是又一场科技革命。物联网使物品和服务发生了质的飞跃，这些新的功能将给使用者带来进一步的效率、便利和安全，由此形成基于这项功能的新兴产业。

物联网是以感知为前提，实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络。制造业通过物联网将智能化生产技术不断提升，以适应多变的市场。而移动机器人基于物联网技术也可以做多方面的提升。

2018年9月13日，“OFweek2018中国工业物联网技术及应用研讨会”在深圳马哥孛罗酒店成功举办。本次研讨会围绕工业物联网领域技术、具体应用、产业落地、产业现状及趋势等问题进行了多方分析与讨论。

在本次论坛上南京工业大学运动控制研究所舒志兵所长发表了“基于物联网技术的多传感器移动机器人运动控制”的主题演讲。

移动机器人经过长时间发展，从不需要环境感知的古典机器人技术发展到可实现模型与感知无缝集成的概率机器人技术，实现了质的飞跃。如现在火爆的无人驾驶汽车就可以算作是移动机器人的一种。

移动机器人技术研究的复杂性和挑战性主要源于其固有的不确定性，其主要因素有工作环境的随机性、机器人自身的随机性、传感器功能有限、机器人运动模型和感知模型的不确定性等。

面对多种不确定性，可以利用概率理论与微积分方法来直接对移动机器人研究中的不确定性进行有效表述。概率理论主要被用来计算复杂性的问题，可以很好的适用于不确定的模型和不精确的传感器，在实际环境的应用中具有良好的鲁棒性，对许多移动机器人领域中的困难问题能给予很好的解决。

移动机器人首先需要解决的是定位问题，然后是任务决策、路径规划、地图构建以及环境探索，主要基于传感器技术，传感器技术衍生在移动机器身上就是视觉系统、声纳系统等。而这些技术的重要性在室内环境的移动机器人中体现的尤为明显。其中定位原理主要是通过传感器对周围环境特征提取之后进行融合分析，主要的表现方式有滤波定位技术、基于网络的实时监控软件、几何拓扑混合定位技术、基于NTNWF 算法的广域室内环境定位和基于粒子滤波的全局定位技术等等。

演讲中，舒志兵教授提到，在未来移动机器人研究方向和研究基础主要在多传感器环境特征提取与信息融合、移动机器人物体识别与多物体跟踪、移动机器人路径规划与多机器人编队控制等方面。应用于监测方向可以做到危机处理及时化。

基于新一轮物联网技术的环境感知、自主导航、决策与规划、自然人机交互等核心关键技术，正在移动机器人中取得重大进展，物联网技术跨界融合不断深化，产业生态正在加速形成中，追求的高安全性、低成本和量产的产业落地实践不断拓展，移动机器人终将会走向更高的高度。

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