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移動機器人控制器

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產(chǎn)品簡介

移動機器人控制器著眼于無人小車市場，解決行業(yè)大多數(shù)生產(chǎn)企業(yè)控制器研發(fā)能力不足的問題，幫助這類企業(yè)進行設(shè)備轉(zhuǎn)型升級，賦能人工智能，更加適應(yīng)未來市場競爭。

詳細介紹

一、CPU芯片概述
AI人工智能技術(shù)與IoT物聯(lián)網(wǎng)在實際應(yīng)用中落地融合的“AIoT"是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢，也是各大傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級的通道。控制器采用的CPU芯片架構(gòu)所包含的功能模塊及各類接口，多種優(yōu)勢特性將高效賦能AIoT生態(tài)鏈及對技術(shù)與場景匹配的需求。

二、控制器功能概述
隨著市場行業(yè)的細分，生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈全配套的企業(yè)因部門臃腫、管理人員數(shù)量所占比重上升以及人工成本增加等原因越來越難以立足，集中優(yōu)勢力量拔尖主導(dǎo)產(chǎn)品行業(yè)地位，搶占市場客戶變得愈發(fā)重要。
移動機器人控制器著眼于無人小車市場，解決行業(yè)大多數(shù)生產(chǎn)企業(yè)控制器研發(fā)能力不足的問題，幫助這類企業(yè)進行設(shè)備轉(zhuǎn)型升級，賦能人工智能，更加適應(yīng)未來市場競爭。
2.1、路徑導(dǎo)航方式
控制器以“后來者居上"的態(tài)勢，集合多年來市場無人小車的發(fā)展優(yōu)勢，可根據(jù)實際需求，配置單一或多種路徑導(dǎo)航方式，支持的導(dǎo)航方式如下：
  ●  電磁導(dǎo)航、磁帶導(dǎo)航
電磁導(dǎo)航是較為傳統(tǒng)的導(dǎo)航方式之一，目前仍被許多系統(tǒng)采用，它是在AGV的行駛路徑上埋設(shè)金屬線，并在金屬線上加載導(dǎo)引頻率，通過對導(dǎo)引頻率的識別來實現(xiàn)AGV的導(dǎo)航。
磁帶導(dǎo)航技術(shù)與電磁導(dǎo)航相近，不同之處在于采用了在路面上貼磁帶替代在地面下埋設(shè)金屬線，通過磁帶感應(yīng)信號實現(xiàn)導(dǎo)引。
  ●  光學(xué)導(dǎo)航
在AGV小車的行駛路徑上涂漆或粘貼色帶，通過對攝像機采入的色帶圖像信號進行簡單處理而實現(xiàn)導(dǎo)引。
  ●  慣性導(dǎo)航
慣性導(dǎo)航是在AGV小車上安裝陀螺儀，在行駛區(qū)域的地面上安裝定位塊，AGV可通過對陀螺儀偏差信號的計算及地面定位塊信號的采集來確定自身的位置和方向，從而實現(xiàn)導(dǎo)引。
  ●  二維碼導(dǎo)航
根據(jù)車載相機掃描地面二維碼信息，根據(jù)二維碼信息以及方向定位和判定該位置的屬性，諸如貨架站點、取貨站點、充電站點、高/低速路徑等，控制系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)以及其他車輛在系統(tǒng)中的位置進行路徑安排和導(dǎo)航。
  ●  視覺識別導(dǎo)航
視覺導(dǎo)航是在AGV的行駛路徑上涂刷與地面顏色反差大的油漆或粘貼顏色反差大的色帶，在AGV上安裝有攝圖傳感器將不斷拍攝的圖片與存儲圖片進行對比，偏移量信號輸出給驅(qū)動控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)經(jīng)過計算糾正AGV的行走方向，實現(xiàn)AGV的導(dǎo)航。
1）基于OpenCV的傳統(tǒng)視覺
用OpenCV對圖像進行處理后，采用Canny算法等常用邊緣提取算法對處理后的圖像做邊緣處理，再截取左右車道線，用霍夫變換等方式進行提取。這種識別方式往往會造成不理想的誤差，且受環(huán)境因素干擾較大。
2）基于人工智能的機器視覺
使用人工智能模型對路徑進行識別，在采集足夠的數(shù)據(jù)集并對數(shù)據(jù)集進行規(guī)范的標(biāo)記后，采用合適的圖像識別模型，對模型加以訓(xùn)練，就可以讓機器自己學(xué)習(xí)提取特征，在各種場景圖片中提取有效的識別特征，不可控因素較少，且誤差值小。
2.2、通訊總線接口
為適應(yīng)復(fù)雜的工作環(huán)境，控制器擁有豐富的外設(shè)接口和通訊手段支持，無線通訊手段支持短距離的WiFi、藍牙，也可擴展中距離的LoRa以及遠距的3/4/5G、NB-IoT等；硬件通訊接口包含USB口、RS485、CAN、Ethernet以太網(wǎng)，滿足絕大多數(shù)的使用場景。
2.3、通訊協(xié)議支持
為適應(yīng)當(dāng)下萬物互聯(lián)的時代，控制器支持的通訊協(xié)議多為國際通用標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)，包括OPCUA、MQTT、NTCIP、Ethernet/IP以及EtherCAT等，而且使用協(xié)議加密認證機制。與無人小車的對接也可使用CAN、RS485總線方式通訊，除此之外，借助二次開發(fā)平臺SmartAgent IDE，用戶可根據(jù)自己的實際使用情況進行定制化開發(fā)擴展。
2.4、控制（駕駛）模式
控制采用閉環(huán)PID控制算法，根據(jù)人工干預(yù)程度來劃分，主要的控制模式可以分為以下三類：
  ●  自動控制模式
設(shè)備上電開機，在控制器上配置完成路徑導(dǎo)航方式等參數(shù)后，控制器根據(jù)配置參數(shù)控制小車進入自動駕駛工作模式，無需人為干預(yù)就能完成路徑軌跡導(dǎo)航等任務(wù)，控制小車開展相關(guān)的工作任務(wù)。
  ●  輔助駕駛模式
盡管汽車都配置了后視鏡等輔助駕駛工具，但是有駕駛經(jīng)驗的司機都知道，在駕駛過程中，司機對行車周圍的環(huán)境認知并不是360度，而是存在很多視野盲區(qū)。在人工操作小車底盤或?qū)嶓w時也都存在類似的問題，借助控制器外接搭載的攝像頭、陀螺儀、毫米波雷達，甚至是頂配版的多路激光雷達，能夠感知周圍環(huán)境，輔助駕駛員做出或修正駕駛操作。
  ●  遙控模式
借助控制器強大的通訊支持功能，在短距離空間內(nèi)，可以通過WiFi進行組網(wǎng)，使用配套的移動設(shè)備App對控制器進行配置和控制等操作，常見的比如手機App控制小車運動；針對戶外或遠距離空間，也可通過擴展3/4/5G或NB-IoT通訊手段，實現(xiàn)云端后臺控制，將傳統(tǒng)的遙控器的控制距離延伸到云端，實現(xiàn)隨時隨地控制。

圖-移動設(shè)備APP遙控模式簡單調(diào)試界面

2.5、視覺庫支持
控制器集成了優(yōu)化的基于OpenCV視覺應(yīng)用庫和相關(guān)其它庫的支持，并提供有效實用案例：
  ●  Opencv-based的一致性封裝
  ●  相機內(nèi)標(biāo)定
  ●  多個坐標(biāo)系的標(biāo)定與轉(zhuǎn)換
  ●  工件定位算法指導(dǎo)

圖-平臺使用封裝OpenCV視覺應(yīng)用庫界面

圖-相機標(biāo)定示意圖

2.6、運動規(guī)劃、仿真與解算
控制器支持小車行走的運動規(guī)劃、仿真與解算，符合運動學(xué)的特征。更為重要的是，根據(jù)獲取的工件位置和方位（例如，通過視覺識別獲得），支持機器人抓舉位置的路徑規(guī)劃、各軸回轉(zhuǎn)的逆向快速解算等，對于車載機器人的實時應(yīng)用有較大的工程價值和實踐意義。
三、應(yīng)用場景
結(jié)合控制器豐富的外設(shè)接口及AI功能，從使用場合分，主要分為以下幾種應(yīng)用場景：
3.1、AGV無人小車控制器
隨著AI技術(shù)的廣泛運用以及技術(shù)壁壘的突破，傳統(tǒng)AGV小車已無法滿足當(dāng)下市場應(yīng)用需求，盡管市場上也出現(xiàn)大批新興AGV生產(chǎn)企業(yè)，但是由于技術(shù)沉淀和積累不足等原因，都存在不同程度的研發(fā)能力不足的現(xiàn)象，傳統(tǒng)企業(yè)控制器技術(shù)更新?lián)Q代緩慢，新興企業(yè)控制器雖然加入了現(xiàn)代化智能因素，但是要融入制造企業(yè)已有的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，還存在一定的差距，無法滿足工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下智能產(chǎn)線的使用需求。
移動機器人控制器很好的解決了以上兩種行業(yè)痛點，既融入了人工智能，又預(yù)留了多種接口協(xié)議，助力制造企業(yè)在工業(yè)4.0的潮流中完成彎道超車。
該款控制器的前期測試版本已在客戶手中成功應(yīng)用，以下是調(diào)試現(xiàn)場圖：

圖-搭載控制器的AGV與國產(chǎn)機械臂對接上料

圖-搭載控制器的AGV運貨途中

圖-搭載控制器的AGV與ABB協(xié)同工作

3.2、AGV + Robot的應(yīng)用

圖-AGV + Robot移動工作站示意圖

3.2.1場景描述
在移動小車上配置機器人有諸多好處。如場景工作范圍大、適應(yīng)性強、應(yīng)用緊湊、降低成本等好處。當(dāng)然，也帶來控制功能復(fù)雜多樣、能源支持要求高、設(shè)計復(fù)雜等因素。
3.2.2關(guān)鍵技術(shù)
應(yīng)用控制器在這里啟用了多個關(guān)鍵技術(shù)，包括：
  ●  多種導(dǎo)航模式
提供多種導(dǎo)航模式供“一鍵"切換。其中AI模式比其它傳統(tǒng)模式，由于抗力強、魯棒性好、環(huán)境挑剔度低、適應(yīng)復(fù)雜路徑等優(yōu)點而競爭力；與SLAM相比較，又有明顯的價格優(yōu)勢；
  ●  聯(lián)網(wǎng)協(xié)作
控制器提供的多種協(xié)議交互模式，使得AGV可以以很低的代價接入現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)，發(fā)送狀態(tài)和接收指令；
  ●  視覺處理
視覺部分負責(zé)處理環(huán)境及待處理工件的識別、定位等工作。視覺庫提供了相機內(nèi)標(biāo)定、坐標(biāo)變換外標(biāo)定等基礎(chǔ)功能。視覺部分通過優(yōu)化的OpenCV封裝，為各種復(fù)雜功能提供支持。
  ●  機器人路徑規(guī)劃及末端定位
支持按照特定的速度、加速度和加加速度的限制規(guī)劃機器人末端從A→B的規(guī)劃工作，以及逆向工程解算獲得機器人各軸旋轉(zhuǎn)參數(shù)，并最終直接控制機器人完成的工作，大幅度降低機器人特定工作的控制難度和提升動態(tài)響應(yīng)性，有較強的現(xiàn)場應(yīng)用工程價值。