Astro机器人在动态家居中的定位技术解析

人类在动态变化的家庭环境中行动的能力往往被视为理所当然。每天早晨，我们都能从床走到厨房，即使家具重新布置、椅子移动位置，或者家人在走廊中间留下鞋子和包。

这是因为人类对环境建立了深刻的情境理解，这种理解能够适应各种变化。这种能力得益于优越的传感器（眼睛、耳朵和触觉）、强大的计算机（大脑）和庞大的记忆系统。然而，对于传感器、计算能力和内存都有限的机器人来说，在具有挑战性的动态环境中运行需要创新的算法和表示方法。

某中心的科学家和工程师一直在研究如何帮助Astro在客户家中随时知晓自己的位置，同时对环境做出尽可能少的假设。Astro的智能运动系统依赖于视觉同时定位与建图（V-SLAM）技术，使机器人能够使用视觉数据同时构建环境地图并确定其在地图上的位置。

V-SLAM系统概述

V-SLAM系统通常包括视觉里程计跟踪器、非线性优化器、闭环检测器和建图组件。Astro系统的前端通过从传感器数据中提取视觉特征，建立不同传感器源特征之间的对应关系，并逐帧跟踪特征来执行视觉里程计，从而估计传感器运动。

闭环检测尝试将当前帧中的特征与先前看到的特征进行匹配，以纠正视觉里程计中累积的不准确性。Astro随后处理视觉特征、估计的传感器姿态和闭环信息，并进行优化以获得全局运动轨迹和地图。

家庭环境的变化发生在不同的时间尺度上：短期变化，如宠物和人的存在；中期变化，如箱子、袋子或椅子等物体的移动；长期变化，如节日装饰、大型家具重新布置，甚至在装修期间墙壁的结构变化。

此外，随着太阳移动和室内灯光开关，家庭内部的照明不断变化，以不同的方式对房间和家具进行阴影和照明，使得同一场景在不同时间看起来非常不同。Astro必须能够在所有照明条件下运行，包括完全黑暗的环境。

Astro使用经过数百万对图像训练的深度学习算法，这些图像包括捕获和合成的，描绘了不同时间的相似场景。这些图像模拟了Astro在真实客户家中可能面临的各种场景，如不同的场景布局、照明和视角变化、遮挡、物体移动和装饰。

Astro的算法还使其能够适应从未见过的环境（如新客户的家）。这些算法的开发需要高度准确和可扩展的地面实况机制，可以方便地部署到家庭中，并允许团队测试和改进V-SLAM系统的鲁棒性。

为了提高定位的准确性和鲁棒性，Astro将其导航传感器的数据与轮式编码器和惯性测量单元（IMU）的数据融合，IMU使用陀螺仪和加速度计来测量运动。这些传感器各有局限性，可能影响Astro的定位能力，为了确定在给定时间可以信任哪些传感器，了解它们的噪声特性和故障模式非常重要。

Astro具有有限的板载计算能力和内存，需要在几个关键系统之间共享。Astro团队开发了一种非线性优化技术，用于"捆绑调整"——同时优化场景的3D坐标、估计机器人的相对运动以及相机的光学特性，该技术计算效率足够高，能够每秒多次生成六自由度姿态信息。

由于Astro的家庭地图不断更新以适应环境变化，其内存占用稳步增长，需要压缩和修剪技术，在保持地图实用性的同时保持在设备内存限制内。

为此，Astro团队设计了一个具有多层情境知识的长期建图系统，从更高级的理解——如Astro可以访问哪些房间，到较低级的理解——如区分地板上物体的外观。这种多层方法帮助Astro有效识别其操作环境的任何重大变化，同时足够鲁棒以忽略微小变化。

所有这些更新都在设备上进行，无需任何云处理。客户家庭的不断更新表示使Astro能够在数月内稳健有效地定位自身。

在创建这种新型家用机器人的过程中，Astro团队使用深度学习并基于最先进的计算几何技术，赋予Astro远超简单家用机器人的空间智能。Astro团队将继续创新，确保Astro学习新的适应更多家庭的方式，帮助客户在忙碌的生活中节省时间。