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用于服务机器人或无人机的低成本激光导航传感器设计
作者：游名
（技术QQ群：123768874）
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摘要——许多室内机器人或无人机系统，使用激光测距传感器作为他们的主要导航传感器，用来画图、定位和避障。这种系统的成本和耗电都是个问题，这对于低成本高效率的场合而言，是个障碍。本文，描述了一个结构紧凑的平面激光测距传感器。它跟现有的激光器扫描仪相比，有以下特点：6m达到3cm的精度，10Hz的接收频率，在360°的全角扫描下1°的分辨率。本文描述：使用了智能硬件和定制的机械结构，能够把成本控制在150人民币以下。
I.引言
对于移动的机器人或无人机而言，最常见的任务之一是在环境中绘制地图并进行导航。为了完成这项任务，需要用一种高效的方式感知周围的环境，通过测距来发现障碍物，并绘制出针对吸尘和传递这种任务的地图。
虽然已经存在很多可用的传感器，但是激光导航传感器是室内外机器人或无无人机中广泛应用的。主要原因在于数据的实用性：激光导航传感器返回的距离是在自己视野范围的距离，不同于一般的视觉传感器。一般的视觉传感器在进行测距前，需要进行复杂且易错的处理。也不像别的距离传感器，诸如声呐或红外线传感器。激光导航传感器有很好的角度和距离分辨率，实时行为(每秒能够测量数百个点或是数千个点)，以及很低的假阳性(检测出，实际不存在)率和假阴性率(存在，但是没有检测出)。通过使用LDS扫描仪来画图和定位的高效算法是存在的[5][8]。
虽然LDS设备在机器人领域是很普遍的，但是他们的高成本，使得他们无法出现在诸如扫地机器人这样消费机器人中。Electrolux Trilobite是少有的清洁机器人，它们根据声呐进行绘图[13]。使用LDS技术的瓶颈在于成本。两种最常见的设备—SICK LMS 200 [1]和 Hokuyo URG-04LX [1]，比最简单的清洁机器人的成本高了一个数量级。
本文，描述了一个结构紧凑、低成本的LDS: 低成本激光导航传感器。它在性能上跟标准的LDS设备一样，不过成本上只是它们的一小部分。图1-1列出了低成本激光导航传感器内部的原型。它有下面的特点：
1.人眼安全(类 I 或 II)
2.在标准的室内光照条件以及某些室外条件下工作
3.平面上的360°全角扫描
4.扫描范围0.2m到6m
5.高分辨率:距离上，6m<3cm的错误率；角度上，360°<1°的分辨率
6.每秒读4000次(达到10Hz)
7.小巧、低功耗(<2W)
8.标准的可商用配件
9.低成本：150人民币
这些特点使得低成本激光导航传感器适合进行消费机器人或无人机的发展，并且为高性能低成本的移动机器人或无人机提供了可能性。到目前为止，把低成本激光导航传感器用在消费级机器人或无人机上。要想实现上面的标准，需要在设计、算法以及集成上，进行创新。
关键元素是：
•一个结构紧凑的、刚性点光束的三角测距模块。这个模块集成了激光、成像仪和电子器械。我们使用了低成本的CMOS成像仪以及DSP用来进行亚像素插值，可以在4KHz的频率下，5cm的基线的情况下，获得很好的分辨率。
图1-1 低成本激光导航传感器平均宽度是8cm.圆形载体，有激光模块，以及镜头
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回复于 2018-06-20
11#
A. 角同步
激光导航传感器包含了一个低分辨率的光学编码器，该光学编码器在旋转模块内。用这个模块上的两个反射传感器来读取(专业术语fixed radial black-and-white pattern)。一个传感器读取索引标记来给予。另外一个传感器读取30cpr模式来计算激光和成像仪的曝光时间。使用这一技术，激光读数的角度偏移跟电机的转动速度关系就不那么大了，这样就可以使用便宜的电机以及松散的电机控制。
图IV-1列出了激光导航传感器所列出的两次全范围扫描。激光导航传感器位于一个小的平方区域的左下方。请注意，即使在距离3m角度不好的情况下，直墙也是能够准确地看到的。第二遍扫描的读数完美覆盖了第一遍的读数。激光导航传感器已经成功运用于由小的清洁机器人进行的画图和定位实验中。
C.持续性
视觉模块的机械扫描引出了持久性的问题。考虑到每天1小时，3年的工作时间，中心活塞至少要工作1000小时。现在已经对基于齿轮的外部驱动进行了数周的持久性测试。但是因为过度的噪声，我们正在重新设计一个有中心轴的驱动。驱动的寿命取决于电动机的寿命。
IV. 结论
把一个概念验证的传感器转换为一个消费产品，存在着许多挑战。设备的最终成本是高于一切的，并且必须在材料和电子器械上做出妥协。关键因素是激光-到-成像仪的接口、激光点的刚性亚像素定位，它们都使用了标准的低成本的光学和电子设备。
参考文献
[1] Alwan, M., Wagner, M., Wasson, G., & Sheth, P.
Characterization of Infrared Range-Finder PBS-03JN for 2-D Mapping. ICRA 2005.
[2] American National Standard for the Safe Use of Lasers,
Z136.l-200, The Laser Institute of America, 1993.
[3] Blais, F. Review of 20 Years of Range Sensor
Development. Journal of Electronic Imaging, (13)1 (2004).
[4] Fisher, R. B. and D. K. Naidu. A Comparison of
Algorithms for Subpixel Peak Detection. Springer-Verlag,
Heidelberg, 1996.
[5] Gutmann, J. S. and K. Konolige. Incremental Mapping of
Large Cyclic Environments. In CIRA 99, Monterey,
California, 1999.
[6] Hokuyo Automation. Scanning laser range finder for
robotics.http://www.hokuyo-ut.jp, 2005.
[7] Mertz, C., J. Kozar, J.R. Miller, and C. Thorpe. Eye-safe
Laser Line Striper for Outside Use. Intelligent Vehicle
Symposium, 2002.
[8] Montemerlo, M. and S. Thrun. Large-scale robotic 3-d
mapping of urban structures. In ISER, Singapore, 2004.
[9] Sharp Microelectronics. GP2Y0D02YK0F IR Distance
Sensor. Datasheet at www.sharpsma.com.
[10] Strobl, K. H. et al. The DLR Multisensory Hand-Guided
Device: the Laser Stripe Profiler. ICRA 2004.
[11] Wang, X., J. Gao and L. Wang. A Survey of Subpixel
Object Localization for Image Measurement. Proc. ICIA,
2004.
[12] Welch, S. S. Effects of window size and shape on accuracy
of subpixel centroid estimation of target images. NASA
Technical Paper 3331, 1993.
[13] Zunino, G. Simultaneous localization and mapping for
navigation in realistic environments. Lic. Thesis, KTH,
Stockholm 2002.
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