Không có cảm biến nào tự mình giải được bài toán định vị. Mỗi loại có một kiểu hỏng riêng, và nghệ thuật thiết kế nằm ở chỗ ghép các kiểu hỏng đó sao cho chúng không cùng hỏng một lúc.
Odometry và IMU — nền tảng nhưng trôi
Odometry bánh xe. Đếm vòng quay bánh, suy ra quãng đường. Rẻ, tần số cao, luôn có. Hỏng khi bánh trượt — sàn ướt, thảm dày, va vào vật cản mà bánh vẫn quay.
IMU. Đo gia tốc và tốc độ xoay. Không phụ thuộc mặt sàn, tần số rất cao, phản ứng tức thì với xoay. Nhưng muốn ra vị trí phải tích phân hai lần, mà tích phân khuếch đại nhiễu — chỉ vài giây là trôi đáng kể.
Cả hai đều là ước lượng tương đối. Chúng nói robot đã dịch chuyển thế nào so với lúc trước, không nói robot đang ở đâu. Sai số vì thế cộng dồn vô hạn.
Vai trò thật của chúng. Lấp khoảng trống giữa hai lần cập nhật từ cảm biến tuyệt đối. LiDAR quét mười lần một giây; IMU chạy hai trăm lần một giây. Giữa hai lần quét, IMU giữ cho ước lượng liên tục.
Nguyên tắc: odometry và IMU cho độ mượt và tần số; cảm biến khác cho độ đúng. Thiếu vế nào cũng không chạy được.
LiDAR — chính xác, ổn định, đắt
Nguyên lý. Bắn tia laser, đo thời gian phản hồi, ra khoảng cách. Quét quanh trục cho ra một lát cắt hình học của môi trường.
Điểm mạnh. Đo khoảng cách trực tiếp, không phải suy luận. Không phụ thuộc ánh sáng — chạy trong phòng tối như trong phòng sáng. Chính xác đến centimet ở khoảng cách vài chục mét.
Điểm yếu. Giá. LiDAR hai chiều rẻ dần nhưng loại ba chiều vẫn đắt. Không thấy màu, không đọc được chữ, không phân biệt được hai vật cùng hình dạng khác chất liệu.
Chỗ hỏng cụ thể. Bề mặt kính và gương — tia đi xuyên hoặc phản xạ sai hướng, robot tưởng không có vật cản. Đây là lý do robot dịch vụ hay đâm vào cửa kính. Bề mặt đen hấp thụ mạnh cũng cho tín hiệu yếu.
Hành lang dài giống nhau là trường hợp LiDAR bất lực: hình học ở mọi điểm giống nhau nên không suy ra được đang ở đoạn nào.
Camera — nhiều thông tin, phụ thuộc điều kiện
Camera đơn. Rẻ nhất, thông tin phong phú nhất. Nhận ra được nơi chốn theo hình ảnh, đọc được biển báo, phân biệt được vật thể. Nhưng không đo được khoảng cách trực tiếp — phải suy ra từ chuyển động giữa các khung hình, và không biết được tỷ lệ thực nếu không có tham chiếu.
Camera đôi. Hai mắt cách nhau cho ra chiều sâu qua tam giác đạc. Có tỷ lệ thật. Kém dần ở khoảng cách xa và vô dụng trước bề mặt phẳng không hoa văn — tường trắng làm camera đôi mù hoàn toàn.
Camera chiều sâu chủ động. Chiếu hoa văn hồng ngoại rồi đọc lại. Tốt trong nhà, tầm gần. Ánh nắng làm nhiễu nặng nên gần như không dùng được ngoài trời.
Điểm yếu chung của camera. Ánh sáng. Tối quá, chói quá, thay đổi đột ngột khi đi từ trong nhà ra cửa sổ — mọi tình huống này đều làm chất lượng sụt.
Điểm mạnh không thay thế được. Nhận diện nơi chốn để đóng vòng. Camera làm việc này tốt hơn LiDAR nhiều vì hình ảnh mang nhiều dấu hiệu phân biệt hơn hình học.
Vì sao phải kết hợp
Nguyên tắc thiết kế quan trọng nhất trong phần này.
Ghép các cảm biến hỏng khác nhau. Camera chết trong tối, LiDAR không chết. LiDAR bất lực ở hành lang đồng dạng, camera thì nhận ra được. Ghép lại thì hiếm khi cả hai cùng mù.
Ghép tần số cao với độ đúng cao. IMU cho ước lượng liên tục giữa các lần quét; LiDAR hoặc camera kéo ước lượng đó về đúng định kỳ.
Ghép tương đối với tuyệt đối. Odometry cho chuyển động, nhận diện nơi chốn cho vị trí tuyệt đối chống trôi.
Cách ghép. Về mặt toán học là bài toán ước lượng có trọng số: mỗi phép đo đi kèm một mức tin cậy, và hệ thống tìm lời giải hợp lý nhất với tất cả. Trọng số này thường quan trọng hơn thuật toán — đặt sai trọng số làm hệ thống tin vào cảm biến đang hỏng.
Cái giá phải trả. Nhiều cảm biến nghĩa là phải hiệu chỉnh quan hệ vị trí giữa chúng, phải đồng bộ thời gian, và phải xử lý khi một cái hỏng. Phần lớn công sức kỹ thuật nằm ở đây chứ không ở thuật toán.
Chọn cấu hình theo bài toán
Rút gọn thành vài trường hợp thường gặp.
Robot dịch vụ trong nhà, mặt bằng ổn định. LiDAR hai chiều cộng odometry cộng IMU là đủ, thêm camera nếu cần nhận diện nơi chốn. Cấu hình phổ biến nhất và rẻ nhất.
Robot kho hàng. Thường dùng mốc nhân tạo — mã dán trên sàn hoặc phản quang trên trần. Không đẹp về mặt nghiên cứu nhưng cực kỳ đáng tin, và trong kho thì đáng tin quan trọng hơn.
Robot ngoài trời có bầu trời quang. GPS độ chính xác cao kết hợp IMU. Rẻ và chính xác đến centimet.
Robot ngoài trời dưới tán cây hoặc giữa nhà cao tầng. GPS không tin được, phải quay lại LiDAR hoặc camera.
Robot hình người. Bài toán nặng nhất — cảm biến rung theo bước chân, tầm nhìn thay đổi liên tục, và cần cả định vị lẫn cảm nhận vật thể gần để thao tác. Thường dùng nhiều camera cộng IMU chất lượng cao cộng cảm biến ở khớp.
Nguyên tắc chung: bắt đầu từ điều kiện môi trường xấu nhất mà robot sẽ gặp, chọn cảm biến sống được trong điều kiện đó, rồi thêm cảm biến rẻ để tăng độ mượt.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao odometry và IMU không đủ để định vị?
Vì cả hai đều là ước lượng tương đối — chúng nói robot đã dịch chuyển thế nào chứ không nói đang ở đâu, nên sai số cộng dồn vô hạn. Chúng chỉ lấp khoảng trống giữa các lần cập nhật tuyệt đối.
LiDAR hỏng ở tình huống nào?
Trước kính và gương, vì tia đi xuyên hoặc phản xạ sai hướng nên robot tưởng không có vật cản. Ngoài ra là hành lang dài đồng dạng, nơi hình học ở mọi điểm giống nhau.
Camera đôi mù trong trường hợp nào?
Trước bề mặt phẳng không hoa văn — tường trắng làm camera đôi không tìm được điểm tương ứng giữa hai mắt nên không tính được chiều sâu.
Nguyên tắc kết hợp cảm biến là gì?
Ghép các cảm biến hỏng theo cách khác nhau để hiếm khi cùng mù một lúc, ghép tần số cao với độ đúng cao, và ghép ước lượng tương đối với tham chiếu tuyệt đối chống trôi.
Đọc thêm trong Phòng lab & nhóm nghiên cứu và Lập kế hoạch chuyển động.