导读: 随着人工智能的发展及大众普及, 现在很多公共场所都可以看到 AI 智能机器人, 给人们的生活带来很大的乐趣与便利. 近日, 福建福州一商场内的导购机器人从二楼手扶梯跌落引发了网上热议, 再次唤起人们对 AI 智能机器人安全问题的关注与重视. 在正常情况下, 机器人...
随着人工智能 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000001.html 的发展及大众普及, 现在很多公共场所都可以看到 AI http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000211.html 智能机器人, 给人们的生活带来很大的乐趣与便利. 近日, 福建福州一商场内的导购机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 从二楼手扶梯跌落引发了网上热议, 再次唤起人们对 AI 智能机器人安全 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000085.html 问题的关注与重视.
在正常情况下, 机器人按照预先划定的区域行驶引导, 自己不会走出划定的安全范围区. 由于定位丢失没有及时锁定驱动轮, 使机器人脱离安全工作区域擅自进入扶梯禁区. 机器人在进入扶梯区域之前, 没有防跌倒措施及时报警, 导致随扶手下行向前翻倒. 在这个案例之中, 如何防止定位丢失, 防范人机跌倒成为影响机器人安全性能设计的关键.
网络视频截图
机器人行驶原理
在移动机器人行驶过程中, 根据采集的障碍物的状态信息, 在行走过程中通过传感器 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000428.html 感知到妨碍其通行的静态或动态物体, 然后按照一定方法进行有效避障, 在保证设备及人身安全的情况下最终到达目标点.
以艾可智能清洁机器人为例, 完全是基于在满足机器人安全性能角度上进行研发, 设计与生产, 包含了定制型 3D 激光 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10001143.html +3D 景深 ToF 相机 + 2D 激光 + 超声波 + 防跌落传感器 + 安全触边融合等多重避障技术, 最终实现机器人 360 度全空间防护下的五大安全防护体系:
第一屏障:
通过设立周边的虚拟墙, 可有效把机器人阻挡在非安全区域外;
第二屏障:
当实时位置与预设地图位置经多次修正不匹配时, 会对机器人发出原地停止指令;
第三屏障:
底层控制板单片机无数据接收, 策略为每一秒自动清零;
第四屏障:
驱动控制器接收不到底层单片机数据从而锁死驱动轮;
第五屏障:
前者失效后防跌落传感器为最后一道屏障(自动模式触发机器人乱走机率为 0.01%, 机器人表现为原地打转).
避障策略设计
为了流动人群安全, 同时避开各类障碍物, 目前艾可智能清洁机器人的导航 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000431.html 精度可达 ±2.5cm, 安全阈值为 15cm, 从而实现检测定位与自我校准机制. 远场范围: 可识别 1M 外障碍物 (单人或多人行走, 空间异型障碍物, 现场布设物, 空间立杆, 玻璃 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000209.html 屏风等) 停止 3 秒后采取绕行; 6M 内可识别 10 厘米以上低矮物体 (行李推车, 低矮凳子, 花盆等) 绕障. 近场范围: 10cm 内识别物体 0.2s 紧急停止.
避障场景的真实测试
防跌落策略设计
为了机器人自身安全, 防止设备摔倒或跌落, 艾可智能清洁机器人特别设计了防跌落传感器组合: 2D 激光侧方, 射出角为 45%, 采用 ToF 测距判断 10cm 以上高度差, 触发停止, 在多地面类型的适用性测试或超过 1000 次的压力场测中, 以 0.5m/s(自动导航行走预设最高速度)速度能在 0.1 秒内即时停止 .
防跌落场景的真实测试
传感器并非越多越好, 不合理的传感器组合还可能导致传感器之间相互干扰, 其中的关键在于控制机器人运动的核心中枢 iSlam 自主定位导航模块. 只有地图数据 + 最优算法的结合, 才能更好选择最优避障路径; 通过模块化设计可融合多传感器, 在未知或者部分未知的环境下规避障碍或防止跌倒.
正是在如此多的软硬件融合设计下, 才成就着机器人在 360 度空间的全防护, 时刻保障着机器人能够随时随地的安全导航, 实时检测障碍, 实现远场缓速, 近场急停, 人先行走, 障碍绕行, 从而保障了它们在任何场景行驶过程中的安全可靠性.
来源: http://www.ailab.cn/robot/20201231111266.html