Přihlaste se k odběru newsletteru od AI-TOMATICA a získejte zdarma bezplatné konzultace a tipy a rady, jak využít moderní technologie k zefektivnění vašeho podnikání.
Přihlášením k odběru newsletteru souhlasím s tím, že AI-TOMATICA s.r.o. bude zpracovávat údaje o mé e-mailové adrese. Informace o zpracování mých osobních údajů zde.
Jak mohou roboti interagovat se světem kolem nás? Klíčem jsou různé senzory, které jim umožňují vnímat okolí, určovat svou polohu a reagovat na podněty. V tomto článku se podíváme na technologie, které robotům dávají schopnost “vidět”.
Aby mohli roboti interagovat se svým prostředím, potřebují získávat informace o okolí. Musí vědět, kde se nacházejí, kudy se mohou pohybovat a jak najít objekty, se kterými mají pracovat. K tomu využívají různé senzory, z nichž každý má své výhody a nevýhody. Výběr senzorů závisí na úkolech robota, požadované přesnosti a nákladech.
Odometrie je metoda odhadu polohy robota na základě interních senzorů, což mu umožňuje určovat svou polohu bez použití složitých externích zařízení. Principiálně jde o sledování počtu otáček kol nebo jiných pohyblivých částí pomocí enkodérů. Relativní odometrie počítá rychlost z počtu impulzů a polohu získává integrací rychlosti, což může zavádět chyby při nedostatečné frekvenci dat. Absolutní odometrie využívá absolutní enkodéry pro přesné určení natočení hřídele, ale je dražší.
Nevýhodou odometrie je, že je náchylná k chybám způsobeným prokluzem kol nebo nepřesnostmi v měření. Proto se často kombinuje s dalšími senzory, jako je inerciální měřicí jednotka (IMU), která pomáhá korigovat tyto chyby a zlepšuje přesnost odhadu polohy.
IMU je zařízení, které kombinuje akcelerometr, gyroskop a někdy i magnetometr, aby určilo orientaci a pohyb robota ve všech třech osách. Akcelerometr měří lineární zrychlení, gyroskop sleduje rotační pohyb a magnetometr detekuje magnetické pole Země, což může pomoci určit absolutní směr.
Použitím IMU mohou roboti získat rychlé informace o své relativní poloze a pohybu, což je užitečné pro stabilizaci a navigaci. Výhodou je vysoká rychlost měření a nezávislost na vnějších podmínkách. Nevýhodou je náchylnost k driftu v dlouhodobém horizontu a citlivost na magnetické rušení, což může ovlivnit přesnost měření.
Kamery jsou jedním z nejdostupnějších a nejuniverzálnějších senzorů v robotice. Umožňují robotům získávat vizuální informace o okolí, což je nezbytné pro úkoly jako detekce a rozpoznávání objektů, navigace nebo interakce s prostředím.
Využití kamer zahrnuje počítačové vidění, kde se pomocí algoritmů zpracovává obraz pro detekci objektů, identifikaci překážek nebo sledování pohybu. Moderní metody strojového učení umožňují robotům učit se z vizuálních dat a zlepšovat své schopnosti bez nutnosti explicitního programování.
Výhodou kamer je snadná interpretace dat a nízké náklady díky masové výrobě pro spotřebitelský trh. Nevýhodou je citlivost na světelné podmínky a potřeba vysokého výpočetního výkonu pro zpracování obrazu, zejména při použití pokročilých algoritmů strojového učení.
RGB-D kamery kombinují klasickou RGB kameru s hloubkovým senzorem, který měří vzdálenost k objektům. Hloubkový senzor může fungovat na principu time-of-flight (měření času letu světla) nebo strukturovaného světla (promítání vzoru na povrch a sledování jeho deformace).
Tyto kamery umožňují robotům získat trojrozměrnou informaci o okolí, což je užitečné pro 3D rekonstrukci prostředí, přesnou navigaci a interakci s objekty. Výhodou je kombinace barevné a hloubkové informace v jednom zařízení a relativně nízká cena. Nevýhodou je omezený dosah a citlivost na světelné podmínky, což může ovlivnit kvalitu hloubkových dat.
Lidar (Light Detection and Ranging) je technologie, která měří vzdálenost k objektům pomocí laserových paprsků. Laser vysílá impulzy, které se odrážejí od objektů a vracejí se zpět k senzoru, což umožňuje vypočítat vzdálenost na základě času letu paprsku.
V robotice se lidar používá pro vytváření detailních 2D nebo 3D map prostředí, detekci překážek a plánování trasy. Výhodou je vysoká přesnost měření a schopnost pracovat na velké vzdálenosti. Nevýhodou je vysoká cena zařízení a citlivost na povětrnostní podmínky, jako je mlha nebo déšť, které mohou snižovat dosah a přesnost měření.
Radar (Radio Detection and Ranging) využívá radiové vlny k detekci objektů a měření jejich vzdálenosti a rychlosti. Vysílá radiové signály, které se odrážejí od objektů a vracejí se zpět k senzoru. Na základě času a změny frekvence odražených vln lze určit polohu a rychlost objektů.
V robotice a automobilovém průmyslu se radar používá pro detekci objektů za špatných povětrnostních podmínek nebo v situacích, kdy je viditelnost omezená. Výhodou je odolnost vůči mlze, dešti a prachu, a schopnost detekovat objekty mimo přímou viditelnost. Nevýhodou je nižší rozlišení ve srovnání s lidarem a složitější interpretace dat.
GNSS zahrnuje systémy jako GPS, Galileo nebo GLONASS, které umožňují určovat polohu zařízení pomocí signálů ze satelitů. Přijímač GNSS vypočítá svou polohu na základě času potřebného k přijetí signálů z několika satelitů.
V robotice se GNSS používá pro navigaci ve venkovním prostředí, například u autonomních vozidel nebo dronů. Výhodou je široká dostupnost a globální pokrytí. Nevýhodou je omezená přesnost v zastavěných oblastech, kde může být signál rušen nebo odrážen, a nefunkčnost v interiérech.
Pro zvýšení přesnosti se používají metody jako diferenciální GPS (DGPS) nebo Real Time Kinematic (RTK), které využívají referenční stanice k opravě chyb signálu a mohou dosáhnout přesnosti až na centimetry.
Kromě polohy a orientace mohou roboti potřebovat měřit i další fyzikální veličiny, jako je teplota, vlhkost, tlak, přítomnost plynů nebo světelné podmínky. Tyto senzory se často používají v průmyslových aplikacích, zemědělství nebo v chytrých budovách.
Senzory mohou být propojeny s řídicím systémem robota pomocí různých komunikačních protokolů, jako je I2C, SPI, UART nebo bezdrátově přes Bluetooth, Zigbee nebo Wi-Fi. Integrace těchto senzorů umožňuje robotům reagovat na změny v prostředí a provádět komplexní úkoly, jako je monitorování kvality ovzduší nebo automatické řízení klimatu.
Mračno bodů je datová reprezentace trojrozměrného prostoru pomocí množiny bodů, kde každý bod má své souřadnice x, y, z a případně další atributy, jako je barva nebo odrazivost. Mračna bodů se získávají z 3D senzorů, jako je lidar nebo hloubková kamera.
V robotice se mračna bodů používají pro vytváření 3D map prostředí, detekci a rozpoznávání objektů nebo plánování pohybu v komplexním prostředí. Výhodou je detailní a přesná reprezentace prostoru, která umožňuje robotům lépe porozumět okolí. Nevýhodou je velký objem dat a potřeba výkonného hardwaru pro zpracování a analýzu.
Pro dosažení spolehlivé a přesné navigace a interakce s prostředím roboti často kombinují data z různých senzorů. Fúze senzorů umožňuje využít silné stránky jednotlivých zařízení a kompenzovat jejich slabiny.
Například robot může používat odometrii a IMU pro rychlý odhad své polohy, zatímco lidar poskytuje detailní informace o okolí pro detekci překážek. Data z kamer mohou být použita pro rozpoznávání objektů a jejich přesnou lokalizaci v mračnu bodů. Kombinací těchto dat pomocí algoritmů, jako je Kalmanův filtr, může robot dosáhnout vysoké přesnosti a spolehlivosti ve svých úkolech.
Senzory hrají klíčovou roli v moderní robotice, umožňují robotům vnímat a interagovat se světem kolem nás. Výběr správných senzorů a jejich integrace je zásadní pro úspěch robotických aplikací, ať už jde o průmyslové roboty, autonomní vozidla nebo domácí asistenty. Porozumění těmto technologiím nám také pomáhá lépe pochopit, jak roboti vidí svět a jak mohou přispět k naší budoucnosti.