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2019年7月3日 星期三
．行動機器人的三大關鍵技術
Robot navigation in
dynamic environments
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來源：SLAMTEC
在機器人領域所要研究的問題非常多，會涉及到電腦、感測器、人機交互、仿生學等多個學科，其中環境感知、自主定位和運動控制是機器人技術的三大重點問題，以下將針對這三點進行詳細探討。
環境感知
目前，在機器人室內環境中，以雷射雷達為主，並借助其他感測器的行動機器人，自主環境感知技術已相對成熟，而在室外應用中，由於環境的多變性，及光照變化等影響，環境感知的任務，相對複雜的多，對即時性要求更高，使得多感測器融合成為，機器人環境感知面臨的重大技術任務。
利用單一感測器進行環境感知，大多都有其難以克服的弱點，但將多感測器有效融合，透過對不同感測器的資訊冗餘、互補，幾乎能使機器人覆蓋所有的空間檢測，全方位提升機器人的感知能力，因此利用雷射雷達感測器，結合超音波、深度攝影機、防跌落等感測器獲取距離資訊，來實現機器人對周圍環境的感知，成為各國學者研究的熱點。
使用多感測器，構成環境感知技術，可帶來多源資訊的同步、匹配和通信等問題，需要研究解決多感測器跨模態、跨尺度資訊配準，和融合的方法及技術。
但在實際應用中，並不是所使用的感測器種類越多越好。針對不同環境中機器人的具體應用，需要考慮各感測器數據的有效性、計算的即時性。
自主定位
行動機器人要實現自主行走，定位也是其需要掌握的核心技術之一，目前 GPS 在全局定位上，已能提供較高精度，但 GPS 具有一定的侷限性，在室內環境下會出現 GPS 信號弱等情況，容易導致位置的丟失。
近年來，SLAM 技術發展迅速，提高了行動機器人的定位，及地圖創建能力，SLAM 是同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization And Mapping) 的縮寫，最早是由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard ，在 1988 年提出的。
SLAM 與其說是一個算法，不如說它是一個概念，更為貼切，它被定義為解決「機器人從未知環境的未知地點出發，在運動過程中，透過重複觀測到的地圖特徵（比如，牆角，柱子等）定位自身位置和姿態，再根據自身位置增量式的建構地圖，從而達到同時定位和地圖建構的目的」的問題方法的統稱。
路徑規劃
路徑規劃技術，也是機器人研究領域的一個重要分支。最優路徑規劃就是依據，某個或某些優化準則（如工作代價最小、行走路線最短、行走時間最短等），在機器人工作空間中，找到一條，從起始狀態到目標狀態、可以避開障礙物的最優路徑。
根據對環境資訊的掌握程度不同，機器人路徑規劃，可分為全局路徑規劃，和局部路徑規劃。
全局路徑規劃是在已知的環境中，給機器人規劃一條路徑，路徑規劃的精度，取決於環境獲取的準確度，全局路徑規劃可以找到最優解，但是需要預先知道環境的準確資訊，當環境發生變化，如出現未知障礙物時，該方法就無能為力了。
它是一種事前規劃，因此對機器人系統的即時計算能力，要求不高，雖然規劃結果是全局的、較優的，但是對環境模型的錯誤，及噪聲穩健性差。
而局部路徑規劃，則環境資訊完全未知，或有部分可知，側重於考慮機器人當前的局部環境資訊，讓機器人具有良好的避障能力，透過感測器對機器人的工作環境進行探測，以獲取障礙物的位置，和幾何性質等資訊。
這種規劃需要蒐集環境數據，並且對該環境模型的動態更新，能夠隨時進行校正，局部規劃方法將對環境的建模，與搜索融為一體，要求機器人系統，具有高速的資訊處理能力和計算能力，對環境誤差和噪聲，有較高的加強性，能對規劃結果進行即時反饋和校正。
但是由於缺乏全局環境資訊，所以規劃結果，有可能不是最優的，甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。
全局路徑規劃和局部路徑規劃，並沒有本質上的區別，很多適用於全局路徑規劃的方法，經過改進，也可以用於局部路徑規劃；而適用於局部路徑規劃的方法，同樣經過改進後，也可適用於全局路徑規劃。兩者協同工作，機器人可更好的規劃，從起始點到終點的行走路徑。
為解決機器人自主行走難題，針對環境感知、自主定位及路徑規劃等技術，進行研究的企業不在少數，對岸思嵐科技作為機器人定位導航技術，是他們中國之首，在實現機器人自主行走中，已有較為成熟的產品，例如可幫助企業降低研發成本的 Apollo，Apollo 機器人底盤搭載了雷射測距感測器、超音波感測器、防跌落等感測器。
並在底盤之上，配置深度攝影機感測器。同時配合自主研發的 SLAMWARE 自主導航定位系統，讓機器人實現自主建圖定位及導航功能。
當Apollo處於未知環境中，無需對環境進行修改，利用 Sharp Edge TM 精細化構圖技術，建構高精度、釐米級別地圖，具備超高解析度，不存在誤差累加。同時利用 D* 動態即時路徑規劃算法，尋找路徑並移動到指定地點，無需二次優化修飾，可直接滿足人們的使用預期。
除此之外，基於純軟體件方式，無需額外進行輔助鋪設，可對 Apollo 進行預定路線設置，或透過設置虛擬牆及虛擬軌道，阻止 Apollo 進入某個工作禁區。
在工作過程中當 Apollo 出現電量過低的情況時，可支持可外部調度的，預約式充電自主導航定位，自動返回充電塢充電。
另外，Apollo 的擴展接口還整合了網口，供電接口和各種控制接口，以便用戶快速進行開發擴展。Apollo 可透過有線網路，或 WiFi 與外部通信，其本身自帶的電池，可為自身與外接的擴展模組供電，使用者可透過各種控制接口，對整個 Apollo 及其上層擴展模組進行控制。
總之，近年來各國政府，都非常重視機器人技術的發展，並投入了大量的資源激發機器人企業，不斷創新、開拓進取，相信未來，機器人也將成為人們日常生活中的重要一員，引領人們走向更便捷的時代！
．史上最輕無人機：比迴紋針還輕，自帶太陽能系統，實現無纜飛行
Insect-sized robot takes flight: RoboBee X-Wing
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infant 作者为安妮、郭一璞
世界上最輕的無纜飛行器，最近登上了 Nature 最新版封面。
RoboBee X-Wing，這個來自哈佛的微型飛行機器人，為光能供電，可攜帶最多 6 塊太陽能電池板。
在三個太陽光級別的強光照直射的條件下，太陽能電池板能提供約 110-120 毫瓦能量，讓這個微型機器人實現，從起飛到持續飛行約半秒時間。
研究人員表示，其推進效率，已經可以與同樣大小的昆蟲相當。研究人員表示，這是迄今為止，重量最輕的不需要電源栓繩飛行的昆蟲級飛行器。
這樣的飛行能力，竟然來自於一個小小的身體：
仿蜜蜂設計，為四翼仿生撲翼系統，相比之前版本多了兩只翅膀。翼展為 3.5 釐米，高 6.5 釐米。
迴紋針般的重量，動力系統加機器本身，只有 259 毫克。包含一個重約 60 毫克的光伏陣列，以及一個重約 91 毫克的信號發生器。
相比於大型飛機在廣闊的天空翱翔，這種蟲子大小、易覆蓋的微型機器人在調查勘探方面更具潛力。
它能夠從自然災害、作物病害，甚至戰爭地區中，收集圖像和數據，小到不包含任何機械槓桿、齒輪；用於醫療領域，可幫助人類完成大型器械難以到達的區域。
有網友表示細思極恐，這小巧的體型和潛力無限的應用場景，這怕不是《黑鏡》里無處不在的人造殺人蜂？
Nature 在介紹中說，創造和昆蟲差不多大的飛行機器人，但既能產生足夠推動力，又能保持足夠輕的重量，這一直是一個棘手的問題。
現在， RoboBee X-Wing 做到了。
還有網友直接表示，厲害到讓人恐懼。
這到底是什麼構造，我們把這個 RoboBee 拆解一下。
拆解「電子蜜蜂」
第一，要保證材料夠輕，還能耐得住持久飛行。
第二，目前，人類能造出來的制動器和電池還均遠遠達不到生物組織的功率和能量密度，也就是說，研究人員要把電池和飛行裝置裝置「壓縮」到昆蟲那麼小，還得能提供強大的能量。
第三，昆蟲飛行時的傳感和控制算法相當複雜，即便是用超級計算機也難以模擬，如何人工實現動物的飛行控制算法也是個難題。
那這台無人機，究竟是怎麼實現的？
整體上，它包含兩個部分：
90 毫克的「蜜蜂」身體，帶有 4 個翅膀，展開總寬度 3.5 釐米，包含兩個氧化鋁強化的壓電致動器，以此提高空氣動力學效率。
169 毫克的整合系統以及電子設備，包括「蜜蜂」身體上方的太陽能系統，還能攜帶 6 塊太陽能電池。
另外還有動力源、信號發生器等部件，這樣，無人機就得到了能源供應，不需要連接電源就能飛起來，整個組合高 6.5 釐米。
兩個部分加起來只有 259 毫克，不到四分之一克，相當於只有一根針的重量。
不過，找到這麼小而輕的元器件，可不是一件容易的事，需要做許多專門的定制和改進。
研究團隊對致動器做了改進，在不改變尺寸的情況下，降低了傳動比，使峰值升力增加 38％。
另外，在 RoboBee 此前的版本中，均為 2 個機翼，但在 X-Wing 中，研究人員首次將機翼的個數調整到 4 只。
這是為了在不增加額外動力的情況下提升無人機的上升力，參考 P（功率）=F（力）✖️v（速度），研究團隊需要讓機翼的面積更大，因此，直接把機翼的數量翻倍了。
用上圖這種方式連接，比 2 個翅膀效率提升了 30%。
這樣，四個翅膀就能在四個角度上扇動。
有了翅膀和太陽能電源，並不意味著這只人造的「蜜蜂」就能飛起來，需要設計控制它的系統。
首先，控制翅膀扇動的電流，採用非正弦電流，峰值電壓降低 10%。
然後，需要設計具體的電路。
這一部分是雙向反激式轉換器的電路圖，VIN 是輸入電壓，CIN 是輸入電容，QL 是低邊開關，DL 是低邊二極管，LP 是變壓器的初級繞組，LS 是變壓器的次級繞組，QH 是高邊開關，DH 是高邊二極管和 VO 是輸出電壓。
而整個電路圖長這樣。
紫色的 Flyback 就是上面的那張圖，它們驅動兩個致動器，微控制器單元（MCU）中的 ADC 分別是 A（VA）或 B（VB）的輸出電壓；與期望電壓 Vdes 進行比較，並產生相應的脈衝給開關 QH,A，QL,A，QH,B 和 QL,B。A 接通，開關 QS 閉合。CA 和 CB 是致動器的電容。
最後，根據前面的電路圖完成的實體結構就是上面的樣子。
侷限性：不能走出實驗室
不過，最後的實踐環節卻困難重重。
研究人員表示，因為能量來源為太陽能電池，因此在實際的測試中，研究者們在實驗室裡需要開燈為太陽能系統供能，但實驗中的飛行只能維持半秒。
那為什麼不去室外，在太陽底下飛呢？
這是因為我們的自然界中，太陽的光照強度無法支撐這只無人機。
太陽的光照強度為 1000W/m2，而在這類無人機中，最先進的無人機需要 5~7 個太陽的光照強度才能飛起來，而 RoboBee X-Wing 自身需要 3 個太陽的光照強度才能飛起來。
另外，室外還有一些環境問題，比如風的影響，或者飛到沒有太陽的陰影中無法供電。
不過，這些都不是問題，研究人員表示，未來會更加關注 RoboBee X-Wing 在戶外場景的實用性，將需要的太陽光強度由 3 個太陽光照強度，降低到 1.5 個太陽光照強度。
但最終的目的，是將驅動飛行所需的光照強度，降低到一個太陽光照強度以下，這樣才能真正走出實驗室。
未攻克的兩大難題
RoboBee 確實很小很酷，但也正是因為體型過小，給研究人員帶來了很多附加的難題。
作為一個仿生的撲翼系統，與固定翼的飛機不同，RoboBee 採用的是一種創新型的四翼結構，每個翅膀前後擺動帶動機體飛行。
這種運動是由整合壓電（integrated piezoelectrics）驅動的，在這個過程中完成電能和機械能的轉化，以可以接受的功率產生足夠的升力。
舉個身邊常見的例子，比如打火機的電子打火裝置，就是一種壓電效應的應用。
壓電的長期缺點是，儘管可以對材料施加很大的力，但材料會產生微小變形產生移位，並且需要高電壓。
這樣一來，兩個有待優化的問題接踵而至。
難題一：
如何優化機械傳動系統，最大程度控制移位？
難題二：
如何更高效得將這樣一小塊太陽能電池板，產生的低電壓，轉換成壓電驅動所需的 200 伏脈衝電壓？
在 RoboBee 之後的研究中，這 2 個難題也將是研究人員關注的重點。
不過，當前的 RoboBee-X-Wing 離研究人員的理想版本還很遠。
他們表示，真正的微行飛行機器人，應該像反烏托邦科幻小說《獵物》（Prey）中描繪的場景一樣，飛行了不到一秒鐘，就消失在視野裡了。
雖然這種速度目前還是展望，但研究人員表示，隨著電池技術和通信技術的提高，微型機器人的可控飛行，已經在人類的掌控之中。
RoboBee 的創造者
研究人員將 RoboBee-X-Wing 的最新成果匯集在論文 Untethered flight of an insect-sized flapping-wing microscale aerial vehicle 中，登上了今天的 Nature 封面。
這篇論文共有四位作者，全部來自哈佛大學。
Noah T. Jafferis 和 E. Farrell Helbling 為這篇文章的共同一作，Jafferis 現在是哈佛威斯生物工程研究所的博士後。
Jafferis 有一段傳奇的經歷，Device&Materials Engineering 資料顯示，在 16 歲時進入耶魯大學前，他一直在家裡接受教育，隨後在普林斯頓大學攻讀博士學位。
確認過眼神，是天才少年沒錯了。
E. Farrell Helbling 小姐姐是 Robobee 項目的首席研究員，也是哈佛的一名博士後，此前就讀於 Smith College。
Michael Karpelson 主要關注機器人、醫療設備、微型機器人、感測器等方面，研究電氣、機械和電算工程的交叉領域，在項目中主要負責動力系統。
Radhika Nagpal 是哈佛大學電腦科學教授，也在一直參與 RoboBee 的研究。
其實，哈佛的 RoboBee 項目早在 2013 年就亮相了，當時只能完成起飛和著陸兩項基本任務。
2017 年，RoboBee 不僅能夠飛行、潛水、游泳，還能從水面彈射而起，並且安全在地面降落。
對於毫米級的機器人來說，能夠在空中和水中飛行有很多挑戰。比方水的密度比空氣大 1000 倍，因此兩種媒介中翅膀拍打的速度相差很大。
當時，還無法做到 RoboBee 出水後立即恢復飛行。
新一代的 RoboBee X-Wing 變化最大，增加了第二對機翼，進一步提升了升力，實現了持續地飛行。
未來，RoboBee 又將進化成什麼樣子呢？
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Nature 封面介紹：https://www.nature.com/articles/d41586-019-01964-3
