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先进传感器是智能装备的关键硬件入口(三)
2016-03-19

 四、传感器应用趋势:同类结合、多种组合、场景创新

传感器作为智能装备除人工设置参数以外的唯一输入,其重要性不言而喻。传感器感知外界环境的能力,决定了智能装备信息输入的准确性和丰富性。对于传感器的有效应用的创新,往往也是智能装备功能创新的基础。智能装备对于传感器的创新应用主要有以下三种趋势:

1. 同类传感器结合使用,单一功能上的纵向深度结合

这种情况下,系统在单一功能上往往有着极高的需求,为满足系统在单一功能上的高复杂需求,同类传感器有机结合,形成的冗余结构保证了系统在该功能上的安全性。如无人驾驶汽车的感知系统,多种视觉、位置觉传感器的有机结合,形成了相互补充的冗余结构,从而保证了系统能够正确、高效地实时感知外界环境,做出正确驾驶决策。

此时,传感器之间在功能上往往有着主导和辅助的区别和联系,起主导作用的传感器是产品实现的核心技术壁垒。

2. 多种传感器组合使用,多种功能上的横向广度组合

为满足系统多类型、多层次的输入输出需求,多种类型的传感器创新组合,形成智能装备的多种感觉,根据多种感觉形成智能反馈。如情感交互性机器人Pepper以及其他陪护型、早教型机器人等,多种感官的组合形成了视觉、位置觉、听觉等情感感知系统,再通过内部的人工智能算法形成智能反馈。

此时,硬件之间不存在主次之分,系统和算法芯片也同样发挥重要作用。

3. 新型传感器应用于传统设备,赋予设备智能化的生命力

新型智能传感器应用于传统设备,赋予传统设备“感觉”,从而升级为智能设备。如激光雷达与扫地机器人的结合,形成了路径规划式的扫地机器人;血压传感器、心率传感器、位置传感器和手表、手环的结合,形成了集各种健康监控功能于一身的可穿戴式设备等。

这种情况下,由于传统设备本身具备需求,因此是主要一种存量市场的渗透替换现象,而新型传感器应用带来的效果改进具有明显的消费者基础。

下面我们分别以无人驾驶汽车的感知系统、Pepper机器人、扫地机器人为例,梳理传感器应用的趋势。

1应用趋势一:同类传感器叠加,单一功能上的纵向深度组合

以搭载大量传感器的无人驾驶汽车为例。无人驾驶汽车通过感知系统实现自主识别障碍物、道路、交通信号,该系统是机器取代驾驶员的关键。该系统主要由各种“视觉”“位置觉”传感器结合而成,同种类型的不同传感器彼此辅助、弥补,形成多重安全保障,保证了系统的高安全性。

一台能够自主驾驶的无人驾驶汽车具备以下传感器:

(1)测距第一重保障:安装在车顶的3D激光雷达,可以主动构建周边环境的空间模型。谷歌无人驾驶汽车装载了Velodyne公司的激光雷达传感器,能计算出200 米范围内物体的距离,并借此创建出三维环境图形。可以认为,激光雷达传感器是谷歌无人车的视觉系统,是无人驾驶系统主要的信息输入来源。

(2)测距第二重保障:安装在前后保险杠的毫米波雷达,不受天气光照影响,是行驶安全的第二重有力保障。谷歌无人驾驶汽车的前后保险杠上面一共安装了四个毫米波雷达,这是自适应巡航控制系统的一部分,可以保证谷歌的无人驾驶汽车在道路行驶时处在安全的跟车距离上,按照谷歌的设计,其无人车需要和前车保持 2-4 秒的安全反应距离,具体设置根据车速变化。从而能最大限度地保证乘客的安全。

目前,标准车载雷达多采用毫米波雷达,其他也有采用红外线雷达的情况。但是毫米波雷达和红外雷达的共同缺点是对于行人的反射效果极弱,因此只能应用于保持前后车距,作为3D激光雷达的辅助。

(3)测距第三重保障:超声波雷达,测距稳定性最佳,但距离最近,是行驶安全的第三重保障。超声波传感器就是普通汽车上的倒车雷达,因其测距稳定性极佳,不受光照、天气的影响,且能检测出不分质地的障碍物的特点被广泛使用,但其受测量距离的限制,只能测量10米内的物体。

(4)物体识别:前置摄像机,可以清晰有效辨别事物。车头上安装的摄像机可以更好地帮助汽车识别眼前的物体,包括行人、其他车辆等等。这个相机可以实现识别交通标志和信号,以及各种的限速、单行道、双行道和人行道标示等等

(5)车身定位:高精度GPS,规划路线。无人驾驶汽车充分利用GPS 技术定位自己的位置,然后利用谷歌地图,可以实现最优化的路径规划。但是,由于天气等因素的影响,GPS 的精度一般在几米的量级上,并不能达到足够的精准。为了实现定位的准确,谷歌需要将定位数据和前面收集到的实时数据进行综合,车子不断前进,车内的实时地图也会根据新情况进行更新,从而显示更加精确的地图。

(6)车身状态监控:安装在车轮的转速编码器和加速度传感器,获取车辆自身的速度方向信息。用来采集车轮的实时转速,以获取无人驾驶汽车的时速、车轮转速、角速度以及惯性等自身速度信息。

需要指出的是,任何单一设备都无法完全解决无人驾驶汽车的输入感知问题,必须是多设备的密切配合,而同时对多信息来源(包括地理信息系统/高精度GPS)进行处理,对计算机系统的人工智能提出更高的挑战。

2应用趋势二:多种传感器搭配,多种功能上的横向广度组合

多种传感器的组合应用形成的产品创新是最为常见的传感器应用趋势,功能的创新和组合在未来也将催生多种形式的新型智能装备,尤其在家庭应用、社会服务、公共服务等领域。以日本软银集团研发的情感交互型机器人Pepper为案例,该机器人就是一种典型的多种传感器组合使用的产品,Pepper配备了多种传感器以实现视觉(摄像头、红外传感器)、位置觉(激光测距仪)、听觉(麦克风)、触觉(接触觉传感器、滑觉传感器)等感觉,并配备了特制显示屏以实现面部表情和心情的表达,构造了机械手臂以实现肢体语言等等。

Pepper机器人的主要传感器有:

(1)位于头部和嘴巴的摄像头,用来识别物体和记录影像;

(2)位于双眼的激光发射器和激光接收器,用来测量目标物体与自己的距离;

(3)位于头部的红外线传感器,用来识别人的面部轮廓,从而进行人类情绪的判断;

(4)位于手部的接触觉传感器、滑觉传感器,用来实现物体抓握等功能;

(5)其他,例如麦克风和用来辅助机械内部结构的力学传感器等。

Pepper机器人的传感器之间并不存在主次的关系,各种硬件“平等”地服务于整体系统。其人类情感识别系统、语音判断与反馈的人工智能系统是决定产品高下的关键性技术。

除此以外,近期引起市场关注的“大狗”机器人也是运用多种传感器组合的案例。BigDog机器人是由美国知名军用机器人研究机构波士顿动力研发的越野型机器人。它的外形像一条大狗,能够完成走、跑、爬并搬运重物等工作。BigDog的四条腿可以吸收冲击以回收能量,其独特之处在于精妙的力学设计和各种传感器的应用使得BigDog拥有超高的稳定性和协调性,能在路况糟糕的野外、山地流畅地行进,并且在受到诸如冲撞、脚踢等外力冲击时能够做出反应防止跌倒。其中构成本体感觉模块的传感器有4种:线性电位器,用来测量BigDog机器人关节的移位,以判断关节部位受力方向的变化;力传感器,用来测量执行器、脚踝部位所承受的力,结合线性电位器用来保持身体的力平衡;电流传感器,用来测量伺服电机是否提供了正确的电流;陀螺仪,用来测量机器人本体的角速度、线性加速度。所有这些传感器的信息综合起来,用来维持机器人本体的受力平衡。构成外部感知模块的传感器有2种:立体摄像头,用来感知地面倾斜度,已调整受力平衡,还可以用来识别障碍物以进行躲避;激光雷达,用来定位引导员,并实现自动避障式跟踪。

3应用趋势三:新型传感器应用于传统设备,场景创新萌发生命力

新型传感器应用于传统设备是一种场景创新,最典型的案例如出货量处在爆发期的扫地机器人。扫地机器人有随机碰撞式和路径规划式两种,长期来看,路径规划式扫地机器人由于其清洁效率高、脱困能力强、方便快捷等特点将逐步取代随机碰撞式机器人。路径规划式扫地机器人中,又有三种不同技术路线:GPS技术、视觉技术、激光技术。

GPS技术使扫地机器人清楚自身所处的房间内的位置,有效避免了重复清理,提高了清洁效率,但是不能躲避障碍物,因此对于障碍物的探测还是采用“碰撞式”。此类扫地机器人如iRobot的Braava系列、Proscenic的Pro-JOJO系列等。

采用视觉技术的扫地机器人主要由iRobot掌握,采用VSLAM视觉定位技术,通过摄像头拍摄的图像进行定位算法处理。

激光技术是指扫地机器人配置旋转式的激光测距传感器(2D激光雷达),快速获取与周边障碍物的距离,通过不同的算法进行障碍物识别、位置判断与路径规划。

 
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