现代科学研究：基于2D激光雷达的机器人在电梯中自动导航
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移动机器人在多层建筑不同楼层的自主导航有许多潜在的应用，如延长最后一英里交付，改进对人类的服务机器人援助和监视。多层建筑导航提出了与电梯的使用或交互相关的几个挑战。这些包括识别当前楼层，定位并到达电梯，呼叫电梯，通过狭窄的门口进入，选择目的地楼层，并验证到达目的地楼层。与电梯的交互可以使用其原始按钮和显示器来解决，或者，如果有的话，使用远程访问或控制来解决。
家庭或办公室服务移动机器人设计用于在多层建筑中执行任务，其缺点是大多数电梯没有配备与移动机器人使用兼容的遥控器。在某些情况下，升级电梯可能不切实际或太贵。然后，使用电梯的原始按钮对移动机器人来说是一个挑战。
因为这涉及许多不受控制的环境因素，这些因素会影响控制面板的外部识别、电梯车内的内部定位以及按钮的正确驱动。控制面板和按钮设计种类繁多，缺乏易于识别的功能，以及大多数电梯都是使用反光材料建造的，如抛光钢和镜子，这阻碍了足够的检测。
到目前为止，大多数科学文献都特别关注通过使用原始按钮面板操作电梯这一具有挑战性的任务，就像人类一样。例如，Yu等人使用模板匹配功能进行电梯按钮检测。Klingbeil等人专注于按钮识别问题，通过开发一个系统，该系统可以使用视觉算法与机器学习技术相结合来检测、定位和标记电梯中的各种控件。
他们用60个不同电梯的150张图像训练了该系统，并进行了离线测试，成功率为86.2%。然后使用斯坦福德人工智能机器人移动平台在真实环境中测试该算法。在配备深度传感器的相机的帮助下，使用其五DOF机器人手臂按下了按钮。
在进行的14次测试中，所有按钮都得到了正确识别，这些测试在算法的训练阶段没有使用的三个不同的电梯中进行。识别后，手臂执行器能够在14次尝试中的13次中按下正确的按钮。在类似的方法中，Wang等人使用图像处理和模式识别技术来检测电梯按钮，并计算定制机器人手臂的每个关节角度。
Kang等人建议使用图像处理和模式识别策略进行按钮识别和电梯状态识别。该算法包括一个神经网络，用于拒绝模棱两可的选择，并识别呼叫按钮、目标楼层按钮、电梯的当前楼层及其移动方向。为了在电梯外导航，他们首先生成其内部的占用网格图，以确定机器人最安全的位置。这种方法在多个模拟和真实场景中进行了测试，并取得了成功。
而Troniak等人使用了Willow Garage创建的PR2半人形全向机器人，该机器人嵌入了两个类似手臂的机械手，头部和手臂关节中的摄像头，以及包括激光雷达和惯性测量单元在内的各种传感器。按钮在3D空间中的位置是使用纹理光投影仪与立体视觉系统相结合进行的。一旦按钮被识别和定位，移动机器人就会计算出手臂的运动程序，以便按下按钮。
Abdulla等人提出了一种在半户外应用中使用Kinect传感器来检测电梯控制面板及其按钮的程序。在这种情况下，通过迭代更新相机参数并使用手动附加的基准点来定义视觉按钮搜索的兴趣区域来补偿阳光直射的影响。然后，使用光学字符识别来识别楼层编号，并引导自定义机器人手臂按下按钮。
最近，Manzoor等人比较了网络模型You Only Look Once v3-tiny和v4-tiny在电梯按钮识别任务中的应用，使用应用于实验结果的不同机器学习指标。在这种情况下，结果显示，使用0.5交集在联合指标时，总体准确率为97.91%和98.60%。与这些建议相反，本文提出了解决这个问题的替代方法，假设电梯是一个可以自动化的固定基础设施，以简化移动机器人的交互。动机是利用自主移动机器人解决多层建筑导航问题。
一、新的贡献
这项工作的新贡献是定义了使用2D激光雷达的自主移动机器人乘坐遥控电梯的程序。这项工作的灵感来自Jiang等人的工作，他们提出了一个基于激光雷达和2D网格映射的移动机器人进入电梯的程序。这项工作中提出的新程序需要一个带有2D激光雷达的移动机器人。
一个移动机器人自我定位的程序，一个配备使用滑动门的遥控电梯的建筑物，以及详细说明每部电梯位置的建筑物楼层的二维地图。该程序的实验应用表明，自主移动机器人可以乘坐遥控电梯，并根据2D激光雷达信息在楼层之间导航。
二、交互设计的模型
这项工作中使用的材料和方法是APR-02移动机器人，用于移动机器人自我定位的方法，详细说明电梯位置的建筑楼层的二维地图，以及遥控电梯。
1、APR-02 移动机器人
这项工作中使用的移动平台是APR-02移动机器人，这是一种在莱里达大学机器人实验室开发的三轮、人类大小的、全向移动机器人这个移动机器人能够基于2D平面创建建筑物的地图，在不受约束的室内场景中自主操作，并跟踪2D地图上定义的任何轨迹。
协助机器人进入电梯时发现的主要问题是需要防止门自动关闭，机器人引导进出电梯，以及需要以一定速度进入电梯，以防止任何车轮卡在入口或门栏杆的缝隙中。这项工作的动机是使这个辅助程序自动化，以便移动机器人能够在多层建筑的楼层之间自主导航。
2、基于2D激光雷达的移动机器人自定位
多层导航的发展需要一种基于处理二维激光雷达信息的移动机器人自我定位方法。这种二维自定位可以基于网格方法或点云方法。APR-02移动机器人使用高性能Hokuyo UTM-30LX 2D激光雷达，基于内部旋转激光范围传感器，提供传感器周围区域的平面2D探索。这款二维激光雷达的径向距离范围高达40米，精度在30至50毫米之间，覆盖传感器周围的270°，每次扫描提供1081点，高达40次扫描/秒。
3、大楼不同楼层的地图
这项工作中提议的乘坐电梯的程序是基于建筑物每层楼的2D地图的可用性，其中每个自动电梯的位置使用两个航点表示：一个位于电梯门外和前面，一个位于汽车内。该参考二维地图是在对空建筑的特定探索中使用ICP算法创建的，以避免在地图中登记动态障碍。
在这项工作中，地图被手动编辑以定义与电梯相关的以下航点：WP-E1位于电梯前，WP-E1位于电梯1的汽车内，WP-E1I位于2号电梯前，WP-E2位于2号电梯汽车内的WP-E2I。此外，在建筑物中使用移动机器人需要定义常见的目的地航点，如主办公室，包括充电站和两个实验室。
由于二维激光雷达中使用的红外光的测量局限性，点云图在某些区域有玻璃墙封闭的开放部分。建筑物的1层、2层和3层是相同的，而0层和-1层有一些差异。然而，通往电梯的区域在所有楼层都是相同的。在这项专注于乘坐电梯的工作中，地图被用作所有楼层的参考地图M，用于移动机器人自我定位。
三、自动导航电梯的程序
本节介绍了使用基于2D激光雷达的遥控电梯所需的程序。乘坐电梯的任务是一项单一的任务，包含
一连串的步骤或行动，分为两个阶段，以改进其描述：进入电梯和离开电梯，还有路径规划，包括楼层之间的导航
最后一步是在规划机器人路径的程序中包括在建筑物楼层之间导航的能力。作为一个比较应用示例，有两个可比任务计划的高级定义：单层任务在建筑物的一层进行，双层任务需要在两个不同楼层之间导航。任务路径可以使用三个高级功能来定义。
第一个定义了移动机器人在地图上的当前或起始位置，通常是一个充电站。第二个定义了一个目的地。第三是乘坐电梯并在楼层之间导航的程序。APR-02移动机器人能够根据A*搜索算法的实现找到从当前位置到目标位置的最短路径，然后遵循此路径，直到到达中间或最终目的地。
APR-02移动机器人中实现的遵循路径的路径跟踪程序是基于样条的使用和恒定距离间隔的定义。其优点是它不限于使用网格来定义全向移动机器人的轨迹。
四、关于电梯乘坐的一些问题
本节实验性地评估了使用自主移动机器人APR-02乘坐遥控电梯的整体性能。在进行的所有验证实验中，进出电梯的目标都成功实现了。然而，到达建筑物特定楼层的目标在两个实验中都失败了，因为电梯在垂直轨迹中停下来接走其他叫它的乘客。
这种累积或节能的采摘行为在位于多层建筑的电梯中是正常的，并代表了一个问题，因为控制电梯的物联网设备无法提供电梯所在楼层的估计。因此，在某些特定情况下，机器人错误地认为地板目的地已经到达。这是这项工作中用于远程控制电梯的物联网附加设备的限制。这个楼层识别问题将在未来的改进中得到解决。
为了说明所获得的结果，我们提供了两个图像序列，显示APR-02移动机器人在建筑物的不同楼层进出电梯。这些图像是实验中拍摄的快照。进出电梯过程中最重要的部分是确保移动机器人进出时电梯门不会关闭。
为了保证移动机器人和控制电梯的物联网设备之间的通信，提交给物联网设备的网络消息基于传输控制协议，因为它验证了消息的接收，在偶尔出现网络通信错误时自动重新发送消息。
并在发送者和接收者之间因持续的网络通信错误而没有达成一致时发出警告。在此通信过程中使用TCP协议可以保证对电梯门的控制，允许移动机器人安全进出电梯。
五、结论
这项工作的结论是，自主移动机器人可以乘坐遥控电梯，并根据使用2D激光雷达收集的信息在楼层之间导航。未来的工作将解决电梯所在楼层的自动估计，以及电梯的共享和优化使用。未来的工作还将在未知场景中对电梯进行自动检测和定位，分析多层建筑中自主移动机器人的导航，并实施多层导航以实现工厂自动化。
参考文献：
1、On the Regulatory Framework for Last-Mile Delivery Robots. Hoffmann T., Prause G.
2、Last-mile delivery concepts: A survey from an operational research perspective. Boysen N., Fedtke S., Schwerdfeger S.
3、Cobots: Robust symbioticautonomous mobile service robots. Veloso M.M., Biswas J., Coltin B., Rosenthal S.
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