动态家庭环境中的机器人自主定位技术解析

动态家庭环境中的机器人自主定位技术解析

视觉SLAM系统架构

Astro的智能运动系统依赖于视觉同时定位与地图构建（V-SLAM）技术，使机器人能够利用视觉数据同时构建环境地图并确定自身在地图中的位置。V-SLAM系统通常由视觉里程计追踪器、非线性优化器、闭环检测器和地图构建组件组成。

系统前端通过从传感器数据提取视觉特征，建立不同传感器数据流之间的特征对应关系，并逐帧跟踪特征以估计传感器运动。闭环检测尝试将当前帧中的特征与先前看到的特征进行匹配，以修正视觉里程计中累积的误差。随后系统处理视觉特征、估计的传感器位姿和闭环信息，通过优化获得全局运动轨迹和地图。

环境动态性挑战

家庭环境的变化发生在不同时间尺度：短期变化（如宠物和人的存在）、中期变化（如移动的箱子、袋子或椅子）和长期变化（如节日装饰、家具重新布置或装修期间的结构变化）。此外，家庭内部照明随着太阳移动和室内灯光开关不断变化， shading 和照明方式可能使同一场景在不同时间看起来截然不同。

深度学习解决方案

通过使用数百万对捕获和合成的图像对训练深度学习算法，这些图像模拟了真实家庭环境中可能面临的各种场景，包括不同的场景布局、照明和视角变化、遮挡、物体移动和装饰。算法使机器人能够适应从未见过的环境（如新客户的家庭）。

多传感器融合

为提高定位精度和鲁棒性，系统融合了导航传感器、车轮编码器和惯性测量单元（IMU）的数据。IMU使用陀螺仪和加速度计测量运动。每个传感器都有可能影响定位能力的限制，需要理解其噪声特性和故障模式。

计算与内存优化

由于设备计算能力和内存有限，团队开发了用于"捆绑调整"的非线性优化技术，同时优化场景的3D坐标、机器人相对运动估计和相机光学特性，计算效率足以每秒多次生成六自由度位姿信息。

家庭地图不断更新以适应环境变化，内存占用稳步增长，需要压缩和修剪技术在保持地图实用性的同时满足设备内存限制。

长期地图系统

团队设计了具有多层上下文知识的长期地图系统，从高级理解（如机器人可以访问哪些房间）到低级理解（如区分地板上物体的外观）。这种多层方法帮助机器人有效识别操作环境的任何重大变化，同时足够鲁棒以忽略微小变化。

所有更新都在设备上完成，无需任何云处理。客户家庭的不断更新表示使机器人能够在数月内稳健有效地定位自身。
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