说到机器人自主定位导航解决方案及技术，大家脑海里肯定会浮现“定位”、“建图”、“避障”、“路径规划”等字眼。
定位
在思岚提供的自主定位导航解决方案中，主要是通过雷达和里程计的数据来进行定位。虽然激光雷达在一定范围之内会纠正里程计的误差，但在某些特殊环境下（如雷达扫描的有效点较少时），里程计的准备度还是会影响定位的效果。
因此，对于需要自主定位导航的服务机器人而言，电机里程计的精准度，往往是决定整个机器人定位精度的关键因素之一。
思岚的SDP Mini 里程计
里程计类型的选择：
常用的机器人底盘电机编码器按实现原理来分类，包括光电编码器及霍尔编码器；按照其编码方式分类，主要包括增量型和绝对型。
对于基于slamware的机器人底盘来说，里程计的分辨率需要在1mm以下，且总误差最多不能超过5%，如果超过此数值，机器人将无**常实现定位导航的功能。因此，无论选择哪种编码器，必须要达到其精度的要求。可以参考以下判断公式：
（2π/每转编码器脉冲数）×轮子半径≤0.001米 注：轮子半径单位为米
系统电机应答流程：
(以两轮差动电机为例）
SLAMWARE Core 每间隔delta时间，会向底盘发送左右轮的速度，向前为正，向后为负，即SET_BASE_MOTOR(0x40)。底盘会回复此时的左右轮里程计的累计值，即GET_BASE_MOTOR_DATA(0x31)。
请注意，无论轮子向前运动或向后运动，里程计的度数均递增，因为SLAMWARE Core在下发速度时，已经区分了向前还是向后。
SLAMWARE Core发送SET_BASE_MOTOR的请求报文为, 速度的单位为mm/s：
里程计代码示例详见：
https://wiki.slamtec.com/pages/viewpage.action?pageId=1016369
那么，对于里程计而言，我们该如何判断其定位数据是否准确呢？下面，就要借助可扩展的机器人管理与开发应用软件：Robo Studio
首先，先将准备工作做好：
在调试之前，请找到一处合适测试的区域，该区域需有清晰的边界，比如，矩形的空房间。安装好Robo Studio，并连接上机器人（如SDP Mini）。Robo Studio下载链接及在线文档可至思岚官网下载安装。
利用Robo Studio调试里程计准确度测试方法：
1.将机器人控制到离一面直墙若干米的位置，面朝直墙，如下图所示。
2.将之前建好的地图清除掉，点击清空地图，此时，机器人当前的区域会重建。当前区域重建好之后，可以点击暂停建图，停止地图更新。 最后，可以将暂停定位开启，开启后，将关闭激光定位，仅用里程计的数据来定位。
3.控制机器人向前朝墙运动，观察激光点是否和墙重合，如果和墙重合，证明里程计较为准确；
如果激光点超出墙，证明底盘上报的里程计数据要大于实际运动的距离，里程计偏大。
如果激光点在墙之内，证明底盘上报的里程计数据要小于实际运动的距离，里程计偏小。
如果激光点和墙重合，可以继续控制机器人倒退，左右转动，看看激光点是否和周围环境匹配；
接着，我们再来聊聊与“建图”相关的话题
建图
地图作为机器人自主定位、避障、规划路线的依据之一，其重要程度不言而喻。
雷达作为建图的重要工具，在整个自主定位导航过程中充当着“眼睛”的角色。下面，小编就用思岚的RPLIDAR 建图作案例说明。
RPLIDAR A3
1）雷达的安装方法及相关注意事项：
1. 雷达水平安装角度：0度 ~ +2度 （倾角朝上）；
2. 雷达扫描开口角度：建议270度及以上，最好在机器人正前方和正后方均有开口， 至少需要大于220度；
3. 雷达盲区：15cm， 建议雷达在安装时，可以略往底盘结构中心靠近，以减少盲区；
2）雷达安装是否水平对slamware解决方案的建图及定位有重要影响：
1. 影响测距精度，进而影响建图精度和定位精度；
2. 如若雷达扫描平面水平向下倾斜，激光点会扫描到地面，这种情况下建图则会导致障碍物错乱，定位则会导致定位漂移；
3）雷达安装完毕后，紧接着就是建图之前的准备工作，主要如下：
1. 尽量在待扫区域里没人或者人较少的时间点进行扫图；
2. 尽量清除待扫区域中经常移动的物体（如经常移动的人群、搬动的桌子、盆饰等等）；
3.对于场景中的反光，透光，吸光等物体（如：镜子、玻璃等），在条件允许的情况下，尽量在机器人的雷达扫描平面处贴上其他不影响雷达正常扫描的材料；
4）建图时的技巧：
1. 开机建图时，机器人最好面朝一堵直墙，且让雷达尽可能多的扫到更多的有效点；
2.在商场或者一些大环境应用场景下建图时，最好让机器人先去完成建图闭环，再去详细扫描环境里的各个小细节；
3.擦除未探明的区域
在机器人的行走区域内，可能会出现一些扫图时未完全探明的区域（主要跟雷达测距半径有关），在Robo Studio操作软件中，此处区域显示为灰色（如下图红圈处所示），如果在此范围内，确实不存在任何障碍物，可用白色橡皮擦将此灰色区域擦除，成为已探明区域；
下图为RoboStudio的工具栏，红圈处为白色橡皮擦：
4.除了可用白色橡皮擦擦除构建区域中的未探明区域之外，还可擦除地图区域中不断移动的物体（如：移动的人群，后期会随时搬移的障碍物等）；
5.尽量保证地图的完整性，在机器可能的行走路径上，所有周围360度的区域，均需要用雷达探明，目的是增加地图的完整性，使得激光匹配的参照点更多；
6.如果地图已经建好，尽量不要在已建好的地图区域反复来回行走，请尽快保存地图。点击Robo Studio上面的sync map按钮，同步地图后保存地图；
如何判断扫好的地图符合定位导航的要求：
1.地图中障碍物边缘是否清晰；
2.地图中是否存和实际环境不一致的区域（如：有无闭环）；
3.地图中是否存在机器人行动区域内的灰色区域（如：未扫描到的区域）；
4.地图中是否存在后续定位时将不存在的障碍物（如：移动障碍物）；
5.地图中是否能保证机器人在活动区域内的任何位置，360度的视野范围内，均已经探明；
如果一切就绪ok的话，那么，就利用那张地图
开启机器人自主定位导航之旅吧~
楼主
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