机器人底盘由哪些主要技术组成?底盘是机器人实现运动的重要环节,从较初的概念上来说,结构件上加上轮子、电机及相应的驱动电路就是底盘。但如今的机器人底盘不光是实现运动那么简单,更多的是具备自主性,需要做到自主定位、建图及路径规划等功能,即使在无人干预的情况下也能实现智能行走。机器人底盘主要技术但对于一些做底盘的企业来说,醉翁之意不在酒,而在于为市场提供完善的自主定位导航方案。而底盘作为机器人实现自主移动的根基,在研发上相对门槛更高,不只融合了多种传感器,还结合了SLAM算法等主要技术,没有一定实力的企业难以实现产品的落地,即使是在集成调试上面都要花费很大功夫。机器人底盘可以自主学习和适应环境变化,提供更智能化的移动体验。扬州小型底盘分类
底盘移动原理,事实上,双轮差速移动机器人的底盘移动,是通过控制两个轮子的转速差异来实现的。当两个轮子转速相同时,机器人会直线移动;当两个轮子转速不同时,机器人会绕着中心点旋转。所以通过控制两个轮子的转速差异,机器人就可以实现各种曲线运动和转向操作。在实际应用中,双轮差速移动机器人的底盘通常由电机、减速器、编码器和控制器等组成。想让机器人动起来,电机自然是必不可少。而底盘的电机,我们通常会选择成熟厂商的伺服电机。这些电机一般都会有专门的控制协议,它们通过RS485或者CAN总线与我们的处理器通信。我们需要根据电机厂商的数据手册和对象字典手册,对电机进行配置,然后达到控制目的。珠海特种底盘分类在当前轮式机器人底盘开展渐有起色的情况下,服务机器人的产业化落地仍然不容乐观。
底盘较终性能要求:1)面对各种高低起伏的路面,所有驱动轮必须着地,这样驱动轮才可以正常传递牵引力,否则出现悬空打滑的现象。2)空载和满载状态下,传递到驱动轮上面的正压力足够大,足以驱动上爬设计坡度。较大牵引力=驱动力正压力x驱动轮摩擦系数,需要克服阻力=滚动摩擦阻力+自重在坡度方向的分量,AGV在日常运输过程中需要用转向驱动装置来控制运动方式。不同的车轮结构和底盘布局结构有着不同的转向和控制方式,其承重能力、运行精度、灵活性等也不尽相同,对运行地面环境也有不同的要求。
以业内主流的移动底盘Apollo来说,其融合了激光雷达、深度摄像头、超声波及防跌落等多个传感器,并结合了思岚科技自主研发的高性能SLAM算法。使其拥有可靠、易用的定位导航方案,即使面对各类复杂环境,它也能做到自主路径规划及障碍物规避等功能。激光雷达:可帮助机器人时刻扫描周围环境,提供地图数据,构建高达5cm精度的地图,并基于该地图数据实现自主路径规划及导航功能;深度摄像头:可侦测到位于雷达扫描平面上方的障碍物,并及时发送信号进行规避;超声波传感器:在工作时,能精确探测到玻璃、镜面等高透材质障碍物,从而在靠近这些物体前能及时避让;防跌落传感器:可帮助机器人 360°侦查周围的工作环境,判断工作区域是否存在边界、台阶、坡度等情况,从而发送请求信号,避免跌落。机器人底盘的遥控功能方便用户进行远程操作和监控。
双舵轮底盘,双舵轮底盘结构是目前市场上较常见的结构之一,其底盘由两个驱动轮和一个或多个非驱动轮组成,通常应用于中等载重的AGV上。双舵轮底盘结构设计可以实现360°回转功能,也可以实现万向横移,灵活性高且具有精确的运行精度,因此在市场上得到了普遍应用。四舵轮底盘,四舵轮底盘结构是通过4个舵轮的转角及速度实现AGV的横向、斜向和原地旋转运动,成为了近年来重载移动机器人领域的研究热点。采用四舵轮底盘结构的AGV可以同时满足狭窄工作空间下的灵活性要求和车间复杂路面条件下的适用性要求,但由于其底盘结构复杂,使其在路径跟踪过程中存在不稳定的现象,不利于实际生产中的应用。轮式底盘适用于平坦的地面,可以实现快速和灵活的移动。扬州小型底盘分类
底盘搭载高精度传感器,实时感知周围环境,保障机器人自主导航。扬州小型底盘分类
SLAM算法通过同时进行定位和地图构建,可以有效地解决传感器误差和环境变化的问题,提高机器人的定位精度,优化底盘导航算法可以提高机器人的路径规划能力。路径规划是机器人导航的关键环节,它决定了机器人在环境中的移动路径。传统的路径规划算法通常基于静态地图进行规划,但在动态环境中,静态地图的信息可能不准确或过时。通过引入动态路径规划算法,如基于模型预测控制(MPC)的路径规划算法,可以根据实时传感器数据和环境变化情况进行路径规划,提高机器人的路径规划能力。扬州小型底盘分类
从运动规划上来说,目前主要有全局路径规划及局部路径规划之分。全局规划,顾名思义,是较上层的运动规划逻辑,它按照机器人预先记录的环境地图并结合机器人当前位姿以及任务目标点的位置,在地图上找到前往目标点较快捷的路径。机器人底盘主要技术,局部规划,当环境出现变化或者上层规划的路径不利于机器人实际行走的时候(比如机器人在行走的过程中遇到障碍物),局部路径规划将做出微调。与全局路径规划的区别在于,局部路径规划可能并不知道机器人较终要去哪,但是对于机器人怎么绕开眼前的障碍物特别在行。这两个层次的规划模块协同工作,机器人就可以很好的实现从A点到B点的智能移动了。不过实际工作环境下,上述配置还不够。因为运动规...