机器人装置的离机式导航方法与设备的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种机器人装置的离机式导航，尤其涉及一种可响应于网络状态改变的自适应离机式导航。
【背景技术】
[0002]自主式导航是机器人装置在消费市场和产业中普遍使用的主要促成工具。在没有任何人类的引导下，机器人装置围绕着一个地方移动，依赖传感器和导航系统来执行任务。
[0003]然而，为具备能在导航中密集计算以及处理负载和功率的需求，而可实时提供导航指令，要达到令人满意的导航精确度水准是很昂贵的。传统上导航系统设置在机器人装置上，以使机器人装置能藉由机载执行所有导航过程而独立工作。因此，机载使用有着利用更强大的电脑和更大的电池的趋势。然而这些方法将导致更高的成本。除了增加成本外，这个方法的另一个缺点是增加机器人装置的尺寸大小，这会使得机器人装置不适合主要诉求在装置大小的应用上。
[0004]使用在很多产业中的现有的无人搬运车(AGV)是较简易的，但为适应建筑物的基础结构，使无人搬运车工作，无人搬运车需要延伸的、昂贵的及制式的改良。举例来说，某一种形式的AGV在一区域内导航时必须跟随安装在地板上的指标或电线。
[0005]另一个方法是将机器人装置经由通信线路耦合至远程服务器，并利用所述服务器的处理能力。举例来说，远程服务器例如可为云端运算平台，而通信线路可为无线网络。因此，可在远程服务器完全离机式地执行导航过程，或分离成机载和离机式的混合处理。当大部分运算可以分配至远程服务器或分散在装备有强大处理器的远程服务群间，就可在采取离机式导航的机器人装置上执行最小量处理。在机器人装置上的最小量处理例如包括:将机器人装置传感器得到的感测数据传输至服务器，并从远程传感器接收导航指令和/或位置信息。
[0006]此方法虽可解决成本和尺寸大小的问题，但应被配置成实际网络环境时，机器人装置和远程服务器之间的传送和接收信号总是有延迟，因而影响了机器人装置的位置精确度。
[0007]图1示出在离机式导航中无网络延时(L = 0)的理想状况。机器人装置100在连续的时间点t。、tn t2...，藉由无线网络传送由传感器所得到的感测数据至服务器110。感测数据由服务器110处理，其计算机器人装置100的实际位置，然后传送位置信息或导航指令，例如移动的距离或方向，至机器人装置100。因此，机器人装置100是根据实际位置和目的地或计划好的路线被下指令而移动。在没有网络延时(类似机载导航)的理想状态下，假设服务器110的处理时间很短而且可以忽略，机器人装置100几乎在与t。、tn t2…相同时间点接收到位置信息或导航指令。因此，导航指令通常可基于机器人装置100的当前的实际位置而被给定，因而机器人装置100的位置精确度可媲美机载导航。图3示出机器人装置100在实际位置300和估计位置300’之间的最大差距和误差。举例来说，当机器人装置100根据导航指令移动时，利用测程法信息估计其本身的位置300’ (如第3图所示)，机器人装置100的位置精确度则为在采样周期T内所累积的测程误差，所述采样周期即为两个连续时间点之间的时期。所述测程误差被定义为机器人装置100被下令要移动的距离和实际移动的距离之间的差值。
[0008]然而，实际上机器人装置的位置精确度受网络延时所影响(L>0)。如图2所示，在从机器人装置100传送感测数据封包至服务器110的时间点(如t = t。)和机器人装置100从服务器110所接收对应于t = t。时传送的感测数据的经过处理的数据封包的时间点(t=t3)之间总是有差值，而此差值被定义为网络延时。
[0009]因此，在从〖3至14期间，机器人装置100根据在13时所接收的导航指令移动，但t3时的导航指令对应到t = t。时机器人装置100的感测数据和实际位置，而非对应于13时当前的位置。因此，机器人装置100的位置精确度将因网络延时而受影响。
[0010]机器人装置和服务器之间的网络延时主要受到感测数据的总量和网络带宽的影响，而两者都容易因环境改变而受影响。在网络状态良好而L值低时，网络延时造成机器人装置的位置误差可能不显著；但在网络状态慢而L值高时，累积的位置误差变得令人无法忍受，尤其在机器人装置以高速移动时。
[0011]因此，有需要藉由离机式的导航方法与装置，在考虑机器人装置和远程服务器之间通信网络所造成延迟的情况下，产生正确的导航位置精确度。
【发明内容】
[0012]根据本发明的一方面，提供一种机器人装置的离机式导航方法，包括:定义机器人装置位置精确度的阈值；计算所述机器人装置与服务器通过其进行通信的网络延时，该网络延时为从所述机器人装置传送感测数据至所述服务器与从所述服务器接收对应于由所述机器人装置所传送的感测数据而经过处理的数据之间的差值，以及根据所述机器人装置位置精确度的阈值和所述网络延时确定所述机器人装置的速度。
[0013]确定所述机器人装置的速度的步骤，可包括根据所述网络延时设定采样周期，所述采样周期为从所述机器人装置连续两次传送至所述服务器的感测数据之间的差值，以及确定在采样周期中下令所述机器人装置移动的位移值。
[0014]确定在采样周期中下令所述机器人装置被移动的位移值的步骤，可包括根据所述机器人装置测程误差的特征，确定在采样周期中所述机器人装置期望移动的位移值，以及得到在采样周期中待补偿的位置误差。
[0015]所述机器人装置的测程误差的特征可由预先校准过的所述机器人装置的测程误差的轮廓曲线所表示。
[0016]所述机器人装置其位置精确度的阈值可根据所述机器人装置操作的环境确定。
[0017]所述机器人装置的速度可被确定为与所述网络延时成反比。
[0018]所述方法进一步包括驱动所述机器人装置以等于或小于被确定速度的速度移动。
[0019]根据本发明的另一方面，提供一种离机式导航设备，所述离机式导航设备包括:月艮务器以及机器人装置，所述机器人装置根据从服务器所接收的导航指令而移动。所述机器人装置包括:传感器，被配置成获得感测数据；界面，被配置成接收所述机器人装置位置精确度的阈值；以及处理器，被配置成计算所述机器人装置与所述服务器通过其进行通信的网络的延时，该网络延时为从所述机器人装置传送感测数据至所述服务器与从所述服务器接收对应于由所述机器人装置所传送的所述感测数据的经处理过的数据之间的差值，并根据所述机器人装置位置精确度的阈值和所述网络延时确定所述机器人装置的速度。
[0020]所述机器人装置进一步包括里程计，被配置成估计所述机器人装置的位置。
[0021]所述服务器可被配置成处理从所述机器人装置所传送的感测数据，以得到对应于被传送的感测数据的所述机器人装置的位置信息，并传送所述位置信息至所述机器人装置。
[0022]所述处理器可进一步被配置成根据所述网络延时设定采样周期，所述采样周期为从所述机器人装置连续两次传送至所述服务器的感测数据之间的差值，并确定在被设定的采样周期中下令所述机器人装置移动的位移值。
[0023]所述处理器可进一步被配置成根据所述机器人装置的测程误差的特征，确定在采样周期中所述机器人装置期望移动的位移值，并得到在采样周期中待补偿的位置误差，以将下令移动的位移值确定为经所述位置误差补偿的所述期望移动的位移值。
[0024]所述机器人装置的测程误差的特征可由预先校准过的所述机器人装置测程误差的轮廓曲线所表示。
[0025]所述机器人装置的位置精确度的阈值可根据所述机器人装置所操作的环境确定。
[0026]所述机器人装置的速度可被确定为与所述网络延时成反比。
[0027]所述机器人装置以小于或等于被确定的速度的速度被驱动而移动。
【附图说明】
[0028]以下参考所附图式描述本方法和装置的实施例:
[0029]图1示出在离机式导航中网络延时为零的理想状况；
[0030]图2示出在离机式导航中存在网络延时的实际状况；
[0031]图3示出机器人装置的位置精确度；
[0032]图4为离机式导航设备实施例的示意图；
[0033]图5为显示离机式导航方法实施例的流程图；
[0034]图6示出一实施例中使用离机式导航设备的机器人装置的测程误差的轮廓曲线示意图；
[0035]图7示出一实施例中离机式导航方法的运行时间的简易示意图；以及
[0036]图8为根据图7示出的运行时间显示在不同时间点的参数值的示意图。
【具体实施方式】
[0037]图4示出响应网络状态改变的离机式导航设备400的一实施例。离机式导航设备400，包括经由通信线路如无线网络440耦合于服务器430的机器人装置410。服务器430为可接收和传送数据的任意形式的装置，并可包括适合于导航处理的强大处理器。服务器430可为云计算平台，使负载处理分散