نظرًا لأن الروبوتات أصبحت أكثر اكتفاءً ذاتيًا، يتعين عليها التنقل في محيطها بمزيد من الاستقلالية والموثوقية. يجب أن تشق الجرارات ذاتية القيادة، والحصادات الزراعية، وآلات البذر طريقها بعناية عبر حقول المحاصيل، بينما يجب على مركبات التوصيل ذاتية القيادة أن تجتاز الشوارع بأمان لوضع الطرود في المكان الصحيح. عبر مجموعة واسعة من التطبيقات، تتطلب الروبوتات المتنقلة المستقلة (AMRs) مصادر دقيقة للغاية لتحديد المواقع لإكمال المهام التي صممت من أجلها بأمان ونجاح.
يتطلب تحقيق هذه الدقة مجموعتين من إمكانيات تحديد الموقع. الأول هو فهم الموقع النسبي لنفسه بالنسبة للأشياء الأخرى. وهذا يوفر مدخلات مهمة لفهم العالم من حوله، وفي الحالة الأكثر وضوحًا، تجنب العقبات التي تكون ثابتة أو قيد الحركة. تتطلب هذه المناورة الديناميكية مجموعة واسعة من أجهزة الاستشعار الملاحية مثل الكاميرات والرادار والليدار والبرامج الداعمة لمعالجة هذه الإشارات وإعطاء التوجيه في الوقت الفعلي لـ AMR.
المجموعة الثانية من القدرات هي أن يفهم AMR موقعه الفعلي الدقيق (أو الموقع المطلق) في العالم حتى يتمكن من التنقل بدقة وبشكل متكرر في المسار الذي تمت برمجته في الجهاز. إحدى حالات الاستخدام الواضحة هنا هي الزراعة عالية الدقة، حيث تحتاج مختلف مضادات الميكروبات إلى السير في نفس المسار الضيق على مدار عدة أشهر لزراعة المحاصيل وريها وحصادها، حيث تتطلب كل تمريرة من مقاومة مضادات الميكروبات الإشارة إلى نفس المكان المحدد في كل مرة .
ويتطلب ذلك مجموعة مختلفة من القدرات الملاحية، بدءاً بالأنظمة العالمية للملاحة عبر الأقمار الصناعية (GNSS)، والتي يستفيد منها النظام البيئي بأكمله من أجهزة الاستشعار والبرمجيات. إن تعزيز GNSS عبارة عن إمكانات تصحيحية مثل RTK وSSR التي تساعد على تحقيق دقة أعلى بمقدار 100 مرة من GNSS وحده لتطبيقات السماء المفتوحة، ووحدات القياس بالقصور الذاتي جنبًا إلى جنب مع برنامج دمج أجهزة الاستشعار للتنقل في الأماكن التي لا يتوفر فيها GNSS (الحساب الميت).
قبل أن نتعمق في هذه التقنيات، دعونا نقضي دقيقة في النظر في حالات الاستخدام حيث تكون المواقع النسبية والمطلقة مطلوبة لكي تقوم AMR بعملها.
تطبيقات الروبوتات التي تتطلب تحديد المواقع النسبية والمطلقة
وتكشف مقاومة مضادات الميكروبات عما يعتبره البشر أمرا مفروغا منه - القدرة الفطرية على تحديد موقع أنفسهم بدقة في العالم واتخاذ إجراءات دقيقة بناء على تلك المعلومات. كلما زاد تنوع تطبيقات AMRs، كلما اكتشفنا أنواع الإجراءات التي تتطلب دقة بالغة. بعض الأمثلة تشمل:
الأتمتة الزراعية: في الزراعة، أصبحت مقاومة مضادات الميكروبات شائعة بشكل متزايد في مهام مثل الزراعة والحصاد ومراقبة المحاصيل. تستخدم هذه الروبوتات تحديد المواقع المطلق، عادة من خلال نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، للتنقل بدقة في الحقول الكبيرة وغير المستوية في كثير من الأحيان. وهذا يضمن قدرتهم على تغطية مناطق واسعة بشكل منهجي والعودة إلى مواقع محددة حسب الحاجة. ومع ذلك، بمجرد أن تكون على مقربة من المحاصيل أو داخل منطقة معينة، تعتمد مقاومة مضادات الميكروبات على التموضع النسبي للمهام التي تتطلب مستوى أعلى من الدقة، مثل قطف الفاكهة التي ربما تكون قد نمت أو تغير موقعها منذ آخر زيارة لها. ومن خلال الجمع بين طريقتي تحديد المواقع، يمكن لهذه الروبوتات العمل بكفاءة في البيئات الصعبة والمتغيرة النموذجية للحقول الزراعية.
تسليم الميل الأخير في المناطق الحضرية: تعمل AMRs على تحويل عملية التسليم في الميل الأخير في البيئات الحضرية من خلال نقل البضائع بشكل مستقل من مراكز التوزيع إلى الوجهات النهائية. تستخدم هذه الروبوتات تحديد المواقع المطلق للتنقل في شوارع المدينة، والأزقة، والتخطيطات الحضرية المعقدة، مما يضمن اتباع الطرق المحسنة مع تجنب حركة المرور والالتزام بجداول التسليم. عند الوصول إلى المنطقة المجاورة لموقع التسليم، ستستخدم أجهزة AMR أيضًا تحديد الموقع النسبي للمناورة حول العوائق المتغيرة أو غير المتوقعة، مثل السيارة المتوقفة مرتين في الشارع. يمكّن هذا النهج المزدوج AMRs من التعامل مع تعقيدات المناظر الطبيعية الحضرية وإجراء عمليات تسليم دقيقة مباشرة إلى عتبة العملاء.
أتمتة موقع البناء: في مواقع البناء، يتم استخدام AMRs لضمان بناء المشروع وفقًا للمواصفات الدقيقة التي حددها المهندسون. كما أنها تساعد في مهام مثل نقل المواد ورسم الخرائط أو مسح البيئات. غالبًا ما تمتد هذه المواقع على مساحات كبيرة مع بيئات متغيرة باستمرار، مما يتطلب من AMRs استخدام تحديد المواقع المطلق للتنقل والحفاظ على الاتجاه داخل موقع المشروع الإجمالي. يتم تحديد المواقع النسبية عندما تؤدي AMRs مهام تتطلب التفاعل مع العناصر الديناميكية، مثل تجنب المعدات الأخرى أو حتى الأفراد الموجودين في الموقع. إن الجمع بين نظامي تحديد المواقع يسمح لـ AMRs بالمساهمة بشكل فعال في الطبيعة المعقدة والديناميكية لمشاريع البناء، مما يعزز الكفاءة والسلامة.
صيانة الطرق المستقلة: يتم استخدام AMRs بشكل متزايد في مهام صيانة الطرق مثل فحص الرصيف، وختم الشقوق، وطلاء الخطوط. تستخدم هذه الروبوتات تحديد المواقع المطلق للتنقل على طول مساحات من الطرق السريعة أو الطرق، مما يضمن بقائها في المسار لمسافات طويلة ويمكنها التقاط المواقع المحددة التي تحتاج إلى إجراء الصيانة بدقة. عند إجراء مهام الصيانة هذه، فإنهم يتحولون إلى الوضع النسبي لتحديد ومعالجة عيوب معينة في الطريق بدقة، أو رسم علامات الممرات بدقة، أو التنقل حول العوائق. تسمح هذه القدرة المزدوجة للمركبات AMR بإدارة مهام صيانة الطرق بكفاءة مع تقليل حاجة العمال البشريين للعمل في بيئات خطرة على جانب الطريق، مما يحسن السلامة والإنتاجية.
مراقبة البيئة والحفاظ عليها: في البيئات الخارجية، غالبًا ما يتم نشر AMRs لجهود المراقبة البيئية والحفاظ عليها، مثل تتبع الحياة البرية، واكتشاف التلوث، ورسم خرائط الموائل. تستفيد هذه الروبوتات من تحديد المواقع المطلق للتنقل في مناطق طبيعية شاسعة، من الغابات إلى المناطق الساحلية، مما يضمن تغطية شاملة للتضاريس ويسمح بالتقاط مسوحات تفصيلية للموقع ورسم الخرائط. يمكن أن تؤدي AMRs مهام مثل التقاط صور عالية الدقة، أو جمع العينات، أو تتبع حركات الحيوانات بدقة متناهية، ويمكنها تراكب هذه العينات مع مرور الوقت بطريقة متماسكة.
في جميع الأمثلة المذكورة أعلاه، تكون الدقة المطلقة لتحديد المواقع أقل بكثير من المتر لتجنب العواقب الكارثية المحتملة. من المحتمل حدوث إصابات بين العمال، وخسائر كبيرة في المنتج، وتأخيرات مكلفة دون تحديد الموقع الدقيق. بشكل أساسي، في أي مكان تحتاج فيه AMR إلى العمل في نطاق بضعة سنتيمترات، سيتطلب منها الحصول على حلول الموقع النسبية والمطلقة.
تكنولوجيا لتحديد المواقع النسبية
تستفيد أجهزة AMR من عدد من أجهزة الاستشعار لتحديد موقعها فيما يتعلق بالأشياء الأخرى في بيئتها. وتشمل هذه:
الكاميرات: تعمل الكاميرات كأجهزة استشعار بصرية للروبوتات المتنقلة المستقلة، حيث توفر لها صورة فورية لمحيطها على غرار الطريقة التي تعمل بها عيون الإنسان. تلتقط هذه الأجهزة معلومات مرئية غنية يمكن للروبوتات استخدامها لاكتشاف الأشياء وتجنب العوائق ورسم خرائط البيئة. ومع ذلك، تعتمد الكاميرات على الإضاءة الكافية ويمكن أن تتعطل بسبب الظروف الجوية السيئة مثل الضباب أو المطر أو الظلام. ولمعالجة هذه القيود، غالبًا ما يتم إقران الكاميرات بأجهزة استشعار للأشعة تحت الحمراء القريبة أو مجهزة بقدرات الرؤية الليلية، مما يسمح للروبوتات بالرؤية في ظروف الإضاءة المنخفضة. تعد الكاميرات مكونًا رئيسيًا في قياس المسافة البصرية، وهي عملية يتم فيها حساب التغيرات في الموضع بمرور الوقت من خلال تحليل صور الكاميرا المتسلسلة. بشكل عام، تتطلب الكاميرات دائمًا معالجة كبيرة لتحويل صورها 2- ثلاثية الأبعاد إلى هياكل 3- ثلاثية الأبعاد.
أجهزة استشعار الرادار: تعمل أجهزة استشعار الرادار عن طريق إصدار موجات راديو نابضة تعكس الأجسام، وتوفر معلومات حول سرعة الجسم، وبعده، وموقعه النسبي. هذه التقنية قوية ويمكن أن تعمل بفعالية في مختلف الظروف البيئية، بما في ذلك المطر والضباب والغبار، حيث قد تواجه الكاميرات وأجهزة الليدار صعوبات. ومع ذلك، توفر أجهزة استشعار الرادار عادةً بيانات متفرقة ودقة أقل مقارنة بأنواع أجهزة الاستشعار الأخرى. وعلى الرغم من ذلك، فهي لا تقدر بثمن لموثوقيتها في الكشف عن سرعة الأجسام المتحركة، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص في البيئات الديناميكية حيث يعد فهم حركة الكيانات الأخرى أمرًا بالغ الأهمية.
حساسات ليدار: Lidar، أو كشف الضوء والمدى، هي تقنية استشعار تستخدم نبضات الليزر لقياس المسافات عن طريق توقيت انعكاس الضوء عن الأشياء. من خلال مسح البيئة باستخدام نبضات ليزر سريعة، ينشئ جهاز Lidar خرائط ثلاثية الأبعاد دقيقة للغاية ومفصلة للمناطق المحيطة. وهذا يجعلها أداة أساسية للموقع ورسم الخرائط المتزامنة (SLAM)، حيث يقوم الروبوت ببناء خريطة لبيئة غير معروفة مع تتبع موقعه داخل تلك الخريطة. يُعرف جهاز الليدار بدقته وقدرته على العمل بشكل جيد في ظروف الإضاءة المختلفة، على الرغم من أنه يمكن أن يكون أقل فعالية في المطر أو الثلج أو الضباب، حيث يمكن لقطرات الماء أن تبعثر أشعة الليزر. على الرغم من كونها تقنية باهظة الثمن، إلا أن تقنية الليدار مفضلة في الملاحة المستقلة نظرًا لدقتها وموثوقيتها في البيئات المعقدة.
أجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية: تعمل أجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية عن طريق إصدار موجات صوتية عالية التردد ترتد من الأجسام القريبة، حيث يقوم المستشعر بقياس الوقت الذي يستغرقه عودة الصدى. وهذا يسمح للروبوت بحساب المسافة إلى الأشياء والعقبات في طريقه. تعتبر هذه المستشعرات مفيدة بشكل خاص للكشف قصير المدى وغالبًا ما يتم استخدامها في الأنشطة البطيئة وقريبة المدى مثل التنقل داخل المساحات الضيقة مثل ممرات المستودعات، أو للمناورات الدقيقة مثل الإرساء أو النسخ الاحتياطي. تعد أجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية فعالة من حيث التكلفة وتعمل بشكل جيد في مجموعة متنوعة من الظروف، ولكن نطاقها المحدود ووقت الاستجابة الأبطأ مقارنة بأجهزة الليدار والكاميرات يعني أنها مناسبة بشكل أفضل لبيئات محددة يتم التحكم فيها حيث تتطلب دقة عالية عند القرب.
تبدأ التكنولوجيا الأساسية المستخدمة لتحديد المواقع المطلقة بـ GNSS (المصطلح الذي يشمل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وأنظمة الأقمار الصناعية الأخرى مثل GLONASS وGalileo وBeiDou). ونظرًا لتأثر نظام GNSS بالظروف الجوية وعدم اتساق الأقمار الصناعية، فإنه يمكن أن يوفر حلاً للموضع بعيدًا بعدة أمتار. بالنسبة لـ AMRs التي تتطلب تنقلًا أكثر دقة، فإن هذا ليس جيدًا بما فيه الكفاية - وبالتالي ظهور تقنية تعرف باسم تصحيحات GNSS والتي تعمل على تضييق هذا الخطأ إلى سنتيمتر واحد فقط.
رتك: تستخدم الحركة الحركية في الوقت الفعلي (RTK) شبكة من المحطات الأساسية ذات المواضع المعروفة كنقاط مرجعية لتصحيح تقديرات موقع مستقبل GNSS. وطالما أن AMR موجود على بعد 50 كيلومترًا من المحطة الأساسية ولديه رابط اتصال موثوق، يمكن لـ RTK توفير دقة تبلغ 1–2-سم بشكل موثوق.
SSR أو PPP-RTK: تمثيل مساحة الدولة (SSR)، والذي يُطلق عليه أيضًا أحيانًا PPP-RTK، يستفيد من المعلومات من شبكة المحطة الأساسية، ولكن بدلاً من إرسال التصحيحات مباشرة من محطة قاعدة محلية، فإنه يقوم بنمذجة الأخطاء عبر منطقة جغرافية واسعة. والنتيجة هي تغطية أوسع تسمح بمسافات تتجاوز 50 كيلومترًا من المحطة الأساسية، ولكن تنخفض الدقة إلى 3-10 سنتيمترًا أو أكثر اعتمادًا على كثافة الشبكة وجودتها.
في حين أن هذين النهجين يعملان بشكل جيد للغاية عندما تكون إشارات GNSS متاحة (في السماء المفتوحة عمومًا)، فإن العديد من AMRs ستنتقل بعيدًا عن السماء المفتوحة، حيث يوجد عائق بين مستقبل GNSS على AMR والسماء. يمكن أن يحدث هذا في الأنفاق ومواقف السيارات والبساتين والبيئات الحضرية. هذا هو المكان الذي تلعب فيه أنظمة الملاحة بالقصور الذاتي (INS) دورها مع وحدة القياس بالقصور الذاتي (IMU) وبرنامج Sensor Fusion.
IMU- تجمع وحدة IMU بين مقاييس التسارع، والجيروسكوبات، وأحيانًا مقاييس المغناطيسية لقياس التسارع الخطي للنظام، والسرعة الزاوية، وشدة المجال المغناطيسي، على التوالي. هذه بيانات مهمة تمكن INS من تحديد موضع الجسم وسرعته واتجاهه بالنسبة إلى نقطة البداية في الوقت الفعلي.
يعود تاريخ IMU إلى أوائل القرن العشرين، حيث تعود جذوره إلى تطوير الأجهزة الجيروسكوبية المستخدمة في أنظمة الملاحة للسفن والطائرات. تم تطوير أول وحدات IMU العملية خلال الحرب العالمية الثانية، لاستخدامها في المقام الأول في أنظمة توجيه الصواريخ ولاحقًا في برنامج الفضاء. على سبيل المثال، اعتمدت بعثات أبولو بشكل كبير على وحدات IMU للملاحة في الفضاء، حيث لم تكن طرق الملاحة التقليدية ممكنة. على مر العقود، تطورت تكنولوجيا IMU بشكل ملحوظ، مدفوعة بتصغير المكونات الإلكترونية وظهور تكنولوجيا الأنظمة الكهروميكانيكية الدقيقة (MEMS) في أواخر القرن العشرين. وقد أدى هذا التطور إلى وحدات IMU أكثر إحكاما وبأسعار معقولة ودقيقة، مما أتاح دمجها في مجموعة واسعة من الإلكترونيات الاستهلاكية وأنظمة السيارات والتطبيقات الصناعية اليوم.
الانصهار الاستشعار- يعد برنامج دمج أجهزة الاستشعار مسؤولاً عن دمج البيانات من وحدة IMU، بالإضافة إلى أجهزة استشعار أخرى لإنشاء فهم متماسك ودقيق للموقع المطلق لـ AMR عندما لا يكون GNSS متاحًا. التطبيقات الأساسية "تملأ الفجوات" في الوقت الفعلي، بين وقت سقوط إشارة GNSS ووقت التقاطها مرة أخرى بواسطة AMR. تعتمد دقة برنامج دمج أجهزة الاستشعار على عدة عوامل، بما في ذلك جودة ومعايرة أجهزة الاستشعار المعنية، والخوارزميات المستخدمة في الدمج، والتطبيق المحدد أو البيئة التي يتم نشرها فيها. يستطيع برنامج دمج أجهزة الاستشعار الأكثر تطورًا الربط بين طرائق أجهزة الاستشعار المختلفة، مما يؤدي إلى دقة موضعية فائقة مقارنة بأي جهاز استشعار في الحل يعمل بمفرده.
يوفر RTK for GNSS مصدرًا دقيقًا للغاية للموقع المطلق للروبوتات المستقلة. ومع ذلك، بدون RTK، فإن العديد من تطبيقات الروبوتات ببساطة غير ممكنة أو عملية. من مركبات مسح البناء إلى طائرات التوصيل بدون طيار وأدوات الزراعة المستقلة، تعتمد العديد من AMRs على تحديد الموقع المطلق بدقة السنتيمتر الذي لا يمكن أن يوفره سوى RTK.
ومع ذلك، فإن جودة حل RTK تكون جيدة بقدر جودة الشبكة التي تقف خلفه. تتطلب التصحيحات الموثوقة باستمرار شبكة عالية الكثافة من المحطات الأساسية بحيث تكون أجهزة الاستقبال دائمًا ضمن نطاق قريب بدرجة كافية لإجراء تصحيحات دقيقة للأخطاء. كلما كانت الشبكة أكبر، كان من الأسهل الحصول على تصحيحات لـ AMRs من أي مكان. الكثافة وحدها ليست العامل الوحيد. تعد الشبكات أنظمة معقدة للغاية في الوقت الفعلي وتتطلب مراقبة ومسحًا وفحصًا احترافيًا للتأكد من أن البيانات المرسلة إلى AMR دقيقة وموثوقة.
ماذا يعني كل هذا بالنسبة لمطوري الروبوتات المستقلة؟ على الأقل فيما يتعلق بالتطبيقات الخارجية، لا تكتمل مقاومة AMR بدون جهاز استقبال GNSS يعمل بنظام RTK. للحصول على الحل الأكثر دقة قدر الإمكان، يجب على المطورين الاعتماد على شبكة RTK الأكثر كثافة والأكثر موثوقية. وحيث يجب على الروبوتات أن تتحرك بشكل متكرر داخل وخارج بيئات إشارات GNSS المثالية، مثل مركبة التوصيل ذاتية القيادة، فإن RTK جنبًا إلى جنب مع IMU يوفر المصدر الأكثر شمولاً لتحديد المواقع المطلق المتاح.
لا يوجد تطبيقان للروبوتات المستقلة متماثلان، ويتطلب كل إعداد فريد مزيجًا خاصًا به من معلومات تحديد المواقع النسبية والمطلقة. ومع ذلك، بالنسبة لمحركات AMR الخارجية في المستقبل، فإن نظام GNSS مع شبكة تصحيحات RTK القوية يعد مكونًا أساسيًا في مجموعة أجهزة الاستشعار.