人工智能和機器人領(lǐng)域著名的莫拉維克悖論表示：和傳統(tǒng)假設(shè)不同，對計算機而言，實現(xiàn)邏輯推理等人類高級智慧只需要相對很少的計算能力，而實現(xiàn)感知、運動等低等級智慧卻需要巨大的計算資源。

已經(jīng)在“人類最后智力驕傲”上碾壓人類的Google DeepMind的人工智能程序AlphaGo，卻連挪動一枚小小的棋子都需要人類幫助才能完成，是莫拉維克悖論有力的證明，讓計算機在智力測試或者下棋中展現(xiàn)出一個成年人的水平是相對容易的，但是要讓計算機有如一歲小孩般的感知和行動能力卻是相當(dāng)困難。

而在機器人系統(tǒng)中，自主導(dǎo)航是一項核心技術(shù)，是賦予機器人感知和行動能力的關(guān)鍵。下面為大家盤點一下自主移動機器人常用的四種導(dǎo)航定位方法。

激光全局定位系統(tǒng)一般由激光器旋轉(zhuǎn)機構(gòu)、反射鏡、光電接收裝置和數(shù)據(jù)采集與傳輸裝置等部分組成。工作時，激光經(jīng)過旋轉(zhuǎn)鏡面機構(gòu)向外發(fā)射，當(dāng)掃描到由后向反射器構(gòu)成的合作路標(biāo)時，反射光經(jīng)光電接收器件處理作為檢測信號，啟動數(shù)據(jù)采集程序讀取旋轉(zhuǎn)機構(gòu)的碼盤數(shù)據(jù)（目標(biāo)的測量角度值），然后通過通訊傳遞到上位機進行數(shù)據(jù)處理，根據(jù)已知路標(biāo)的位置和檢測到的信息，就可以計算出傳感器當(dāng)前在路標(biāo)坐標(biāo)系下的位置和方向，從而達到進一步導(dǎo)航定位的目的。

如圖是一個LDSR激光傳感器系統(tǒng)原理框圖。激光測距具有光束窄、平行性好、散射小、測距方向分辨率高等優(yōu)點，但同時它也受環(huán)境因素干擾比較大，因此采用激光測距時怎樣對采 集的信號進行去噪等也是一個比較大的難題，另外激光測距也存在盲區(qū)，所以光靠激光進行導(dǎo)航定位實現(xiàn)起來比較困難，在工業(yè)應(yīng)用中，一般還是在特定范圍內(nèi)的工業(yè)現(xiàn)場檢測，如檢測管道裂縫等場合應(yīng)用較多。

紅外傳感技術(shù)經(jīng)常被用在多關(guān)節(jié)機器人避障系統(tǒng)中，用來構(gòu)成大面積機器人“敏感皮膚”，覆蓋在機器人手臂表面，可以檢測機器人手臂運行過程中遇到的各種物體。典型的紅外傳感器工作原理如圖所示。該傳感器包括一個可以發(fā)射紅外光的固態(tài)發(fā)光二極管和一個用作接收器的固態(tài)光敏二極管。由紅外發(fā)光管發(fā)射經(jīng)過調(diào)制的信號，紅外光敏管接收目標(biāo)物反射的紅外調(diào)制信號，環(huán)境紅外光干擾的消除由信號調(diào)制和專用紅外濾光片保證。設(shè)輸出信號Vo 代表反射光強度的電壓輸出，則Vo是探頭至工件間距離的函數(shù)：

Vo=f(x，p)

式中，p—工件反射系數(shù)。p與目標(biāo)物表面顏色、粗糙度有關(guān)。x—探頭至工件間距離。

當(dāng)工件為p 值一致的同類目標(biāo)物時，x 和Vo 一一對應(yīng)。x可通過對各種目標(biāo)物的接近測量實驗數(shù)據(jù)進行插值得到。這樣通過紅外傳感器就可以測出機器人距離目標(biāo)物體的位置，進而通過其他的信息處理方法也就可以對移動機器人進行導(dǎo)航定位。

超聲波導(dǎo)航定位的工作原理也與激光和紅外類似，通常是由超聲波傳感器的發(fā)射探頭發(fā)射出超聲波，超聲波在介質(zhì)中遇到障礙物而返回到接收裝置。通過接收自身發(fā) 射的超聲波反射信號，根據(jù)超聲波發(fā)出及回波接收時間差及傳播速度，計算出傳播距離S，就能得到障礙物到機器人的距離，即有公式： S=Tv/2 式中，T—超聲波發(fā)射和接收的時間差；v—超聲波在介質(zhì)中傳播的波速。

由于超聲波傳感器具有成本低廉、采集信息速率快、距離分辨率高等優(yōu)點，長期以來被廣泛地應(yīng)用到移動機器人的導(dǎo)航定位中。而且它采集環(huán)境信息時不需要復(fù)雜的圖像配備技術(shù)，因此測距速度快、實時性好。同時，超聲波傳感器也不易受到如天 氣條件、環(huán)境光照及障礙物陰影、表面粗糙度等外界環(huán)境條件的影響。超聲波進行導(dǎo)航定位已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到各種移動機器人的感知系統(tǒng)中。

（摘選自中國電子網(wǎng)）