机器人避障控制策略（机器人各类避障技术的应用解析）

随着机器人开始进入到工厂、仓库、酒店、商场、餐厅等环境中应用，我们对机器人的移动能力越来越重视，以至于“避障”是我们绕不开的话题。

避障与SLAM是既有联系又有区别的两个不同功能，虽然SLAM在建图过程中，已经通过一种或多种传感器进行了周边环境的障碍物检测，但是受限于目前主流SLAM技术的不成熟，避障问题无法得到很好的解决。

市面上常见的机器人大部分都是采用二维激光雷达导航，但是二维激光雷达在实际应用中仍有缺点。

“如图，这种情况，一种方法是降低安装高度，另外一种方案是采用俯视的安装角度，但是这样都会造成对障碍物高度检测的缺失。”

因此，在实际使用中需要仔细考虑和设计相机的安装方式，如果对上下立体障碍物检测的要求都比较高的话，可以采用平视 俯视两套深度相机的方案进行组合。

以下是上海图漾提供的比较重要的深度相机规格参数供行业人士参考：

所有的相机都有其最短和最远的工作距离，典型的深度相机工作范围有0.3-3m（近距离版本）或0.5-5m（中距离版本），在最短距离内深度相机会完全看不到物体，这对机器人贴身处的防护可能会形成威胁，需要仔细考虑。

另外，分辨率越高，对物体的轮廓辨识度越好，但是成本和计算量代价也会更大，对于单纯避障而言，其实对物体轮廓的细节识别度要求不高，分辨率可以不高，比如480p等级即可。

最后，在深度相机的检测帧率需求跟机器人的移动速度相关，通常普通的商用或家用机器人移动速度并不快，多在1m/s左右，30fps的帧率，在帧延时较低的情况下，已经可以满足要求。

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