Ожидается, что общедоступные сервисные роботы будут играть две основные роли:
- инструменты:
- партнеры.
Более подробно, роботы как инструменты будут предлагать физическую помощь частично для инвалидов и для пожилых людей. Работы попадают в эту категорию в определенной степени. В то время роботы как партнеры, как ожидается, будут взаимодействовать с людьми естественным образом и предоставлять аналогичные человеку услуги.
В соответствии с тенденцией развития сервисных роботов, перспективный сервисный робот в торговых центрах следует рассматривать как партнера, а не просто робота который предлагает помощь, как в других общественных учреждениях.
Действительно, существуют строгие требования к сервисным роботам для обеспечения более удобного обслуживания в торговых центрах. Одно из самых распространенных требований - помочь покупателям найти местоположение желаемых магазинов. Размер современного торгового центра становится все больше и больше, и он обычно содержит сотни отдельных коммерческих бутиков.
Клиентов часто путают магазины с ослепительными украшениями, и они теряются в лабиринте, не говоря уже о том, чтобы найти путь к определенному магазину. Иногда доступны эскизы карт и указатели, но, что интересно, клиенты по-прежнему предпочитают обращаться за помощью к персоналу, чтобы спросить дорогу.
Кроме этого, клиенты могут узнавать информация о покупках, таких как каталог товаров, прайс-лист и скидки на товары. Традиционно информация о покупках часто печатается в брошюрах и распространяется среди людей, что неудобно и наносит ущерба окружающей среде, много деревьев пришлось срубить чтобы напечатать эти бумажки.
Поэтому получение информации от сервисного робота естественными способами может быть более привлекательным для клиентов. Кроме того, чтобы обеспечить качество обслуживания и улучшить качество покупок, руководителям торговых центров приходится нанимать более профессиональных гидов, что неизбежно увеличивает стоимость рабочей силы.
В этом случае роботы могут быть экономически выгодными заменами. Исходя из вышеупомянутых требований в торговых центрах, функции робота KeJia определяются как предоставление услуг по наставлению, информационному обслуживанию и развлекательному обслуживанию. Несмотря на то, что в предыдущих исследованиях каждая функциональная возможность рассматривалась индивидуально, им все же требуется значительное количество усилий для разработки новых методов и приемов в соответствии с фактическими условиями в реальных торговых центрах.
Руководство хорошо относится к роботу, который движется перед пользователями и ведет их к месту назначения. Для робота это зависит от функции навигации, учитывая, что карта окружающей среды известна. В частности, навигация роботов обычно включает в себя методы картографирования, локализации, планирования пути и обхода препятствий. В литературе есть два очень распространенных решения для реализации навигации робота.
Первый метод требует модификации условий эксплуатации, чтобы они адаптировались к приложениям робота. Например, в исследованиях Kulyukin в операционной зоне развернута сеть меток RFID, что облегчает роботу обнаруживать себя и следовать маршрутам.
Другой - использовать исключительно бортовые датчики; Однако для этого требуются более совершенные навигационные решения. В сценарии с торговым центром первый метод неприемлем на практике, потому что менеджеры торговых центров не допускают дополнительных средств или изменений в окружающей среде, даже если они не окажут существенного влияния на исходную среду.
Кроме того, это значительно увеличит стоимость развертывания системы, и, что еще хуже, может потребоваться повторное развертывание после существенного изменения среды.
Следовательно, в этой робототехнической системе было выбрано второе решение, то есть только использование бортовых датчиков. Хотя соответствующие алгоритмы в области робототехники уже достаточно развиты, нетрудно реализовать надежную и безопасную навигационную систему в реалистичной среде торгового центра. Самая большая проблема заключается в том, что размер рабочей среды (например, более 30000 М2 в этом случае) намного больше и сложнее, чем большинство существующих работ.
Для картирования обычно используемые алгоритмы основаны на фильтре частиц, которые сталкиваются с непомерным потреблением памяти в больших средах. Поэтому для решения этой проблемы предлагается представление карты квадродеревьев, которое интегрируется с фильтром Рао-Блэквеллизиса частиц (RBPF) на основе одновременной локализации и картирования (SLAM).
Для локализации улучшена локализация Монте-Карло (MCL) в соответствии с различными условиями окружающей среды, что делает локализатор менее восприимчивым к динамическим средам. Для навигации традиционные методы вряд ли могут работать плавно в динамических и запутанных средах, поэтому улучшенная структура навигации и локальный контроллер предназначены для повышения производительности навигации.
Дорогие мои исследователи роботов, спасибо что дочитали до конца! Поддержите меня и поставьте лайк. Я буду очень рад.