Abstrakt. Marknaden för hushållsrobotar, och särskilt dammsugare, har fortsatt att växa under det senaste årtiondet. Enligt International Federation of Robotics såldes mer än en miljon enheter över hela världen 2010. För närvarande finns det ingen ingående analys av de energiska effekterna av införandet av denna teknik på massmarknaden. Detta ämne är av största vikt i vårt energiberoende samhälle. Denna studie syftar till att identifiera nyckelteknik som leder till minskad energiförbrukning hos en inhemsk mobil robot, genom att utforska designutrymme med hjälp av teknik som utfärdas från robotforskningsområdet, såsom de olika lokaliserings- och navigeringsstrategierna. Detta tillvägagångssätt valideras genom en djupgående analys av sju vakuumrengörande robotar. Dessa resultat används för att bygga upp en global bedömning av de inflytelserika parametrarna. Det viktigaste resultatet är bedömningen av den positiva effekten av både den takbaserade visuella lokaliseringen och laserbaserade lokaliseringsstrategier. Studien syftar till att analysera effekterna av vissa forskningsresultat på energiförbrukningen hos mobila hushållsrobotar, med fokus på lokalisering och navigering. Sådana robotar, och särskilt vakuumrengörande robotar, har blivit utbredda. IRobot, ett av de ledande företagen på denna marknad, påstår sig ha sålt sex miljoner enheter av sin "Roomba"-robot sedan den första utgåvan 2002 [1]. I den aktuella studien analyserade vi flera robotar. De har valts ut för att representera de olika tekniker som används idag inom robotteknik, och några av dem innehåller nya funktioner på massmarknaden, såsom visuell lokalisering. Minimeringen av energiförbrukningen för sådana apparater är ett viktigt och brett ämne som bör beaktas, särskilt för en sådan växande massmarknad och inom vårt energiberoende samhälle. En inhemsk robot bör helst kunna fungera självständigt inomhus, utan att behöva ansluta till elnätet. Detta innebär att inbädda energi skördarna i den mobila roboten eller på en laddstation, vilket ger den energi som utvinns direkt från den omgivande miljön, som tidigare diskuterats i [12]. Den primära energikällan kan till exempel vara ljus, värme eller mekaniskt arbete som produceras av människor, eller någon kombination av dem. I vilket fall som helst är den tillgängliga energinivån låg och mycket fluktuerande, vilket driver behovet av att spara energi på nivån för det kompletta systemet. I detta dokument presenteras därför en analys av prestandan hos flera befintliga produkter och en bedömning av den inbyggda teknikens inverkan på energiförbrukningen.  Den totala energi E totalt förbrukas av systemet, uttryckt som en funktion av en uppsättning generaliserade konstruktionsparametrar − → α, kan skrivas som i Eq. 1, där η laddare är effektiviteten av laddningselektronik, T uppgift är den tid som behövs för att slutföra uppgiften, och p robot (t) är den momentana kraften hos roboten. I denna studie vill vi utforska designutrymmet − → α för att minimera E total ( − → α ). Detta kan uppnås genom att använda två strategier: antingen genom att minska p robot (t) över tiden, eller genom att minska T uppgift. Den momentana power p-roboten (t) kommer från den "användbara" kraften på ena sidan och från förlusterna på andra sidan. Den kraft som krävs minimeras genom att man tar bort onödiga funktioner eller sammanblandar flera funktioner, vilket till exempel leder till en minskning av antalet motorer som används. Förluster minimeras genom att öka robotens effektivitet, till exempel genom att minska de många elektriska och magnetiska förlusterna inne i motorerna, samt genom att minska Jouleförlusterna inne i elektroniken. För en mobil robot, den energi som förloras när bromsning också står för en del av de totala förlusterna, och det kan delvis återvinnas genom tillägg av lämplig elektronik. Den övergripande kontrollen, såsom undvikande av hinder, är lika viktig för att följa en smidig bana och undvika onödiga bromsar. En annan strategi är minimering av slutförandet tid T uppgift. I detta fall är det ofta meningslöst att öka robotens hastighet, eftersom det kommer att öka den momentana kraften i enlighet därmed. Bättre planering och navigering är nyckeln till framgång för denna strategi. När fullständig täckning krävs, som i rengöring, patrullering, eller gräsmatta-mowing uppgifter, en vägplanering i kombination med en lokaliseringsstrategi kommer att minska täckningstiden, jämfört med en slumpmässig promenad strategi. Den senaste utvecklingen inom halvledarindustrin för mobila applikationer, tillsammans med algoritmiska och mekatroniska framsteg såsom laserskannern [8], har gjort samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) prisvärda för massmarknaden. Att minska T-uppgiften kommer ofta till priset av extra sensorer och beräkningskraft, som behövs för att uppnå en effektiv lokalisering, vilket strider mot minskningen av den momentana kraften i den första strategin. I den här artikeln kommer vi främst att bedöma effekten av navigeringsstrategin på den totala energin, baserat på åtgärder som utförs med riktiga mobila hushållsrobotar. För närvarande i den inhemska miljön har endast ett fåtal mobila robotar massproducerats. Den första framgångsrika produkten, och nu den mest utbredda, är dammsugaren, med första undersökningar går tillbaka till 1980-talet [13], medan den första prototypen för inhemskt bruk kan dateras tillbaka till 1991 [11]. Hittills har studier jämfört mobila hushållsrobotar endast ur historisk eller rent teknisk synvinkel [6, 10]. De flesta av forskarna har fokuserat på aspekter som navigering i dynamiska miljöer [15] eller den sociala acceptansen [14]. Frågan om energieffektivitet övervägdes först nyligen, främst på grund av bristen på regler och standarder, jämfört med andra hushållsapparater [5]. Andra forskare studerade prestandamått, såsom täckningen av flera inhemska mobila robotar som utför en slumpmässig promenad [9]. Den aktuella studien kan ses som en förlängning till robotar som utför mer avancerade navigeringsstrategier, och med energin som det slutliga övervägandet. Av litteraturen framgår att vissa nya teknikers inverkan på energiförbrukningen fortfarande är outforskad. I denna studie föreslås att gapet ska fyllas. Analysen gjordes med hjälp av flera robotdammsugare. Efter att kort ha förklarat vår metod i Sec. 2.1 I följande avsnitt beskrivs resultaten. Denna studie är baserad på ett urval av sju robotar, allt från lågkostnadsderivat av "Roomba" robot, till nya produkter inbädda mer komplexa sensorer och algoritmer och kostar upp till 600 $. Robotar 1 till 3 följer en slumpmässig promenad med hjälp av vissa fördefinierade beteenden (vägg följande, spiraler, hinder undvikande...). Robotar 4 till 6 utför Ceiling Visual SLAM (CV-SLAM), implementerar en algoritm liknande den som beskrivs av [7]. Den sista är utrustad med en lågkostnads laser scanner, utför 2D Laser SLAM [8]. En detaljerad beskrivning finns i tabell 1, i slutet av denna artikel. Vi utforskade flera prestandamått, i relation till energin. Både de globala och de ögonblickliga krafterna mättes under realistiska scenarier. Utvecklingen av täckningen som en funktion av tiden mättes också med hjälp av en overheadkamera. Den experimentella installationen avbildas i bild. 1................................................................ Den återskapar en två-rumslägenhet med en total yta på 15,5 m 2. En effektanalysbänk med precision användes för att mäta den totala effekten från laddstationen, medan vi använde en trådlös datalogger för att mäta robotens in situ power p robot (t). En in situ analys av den förbrukade kraften utfördes först, genom att placera en inbäddad datalogger modul mellan batteriet och roboten själv. Denna modul registrerar exakt den ström som förbrukas av roboten, under varje steg i processen. Statistiska resultat finns i tabell 2, i slutet av denna artikel. Informationsytor ritas i bild. 2............................................................... Robotarna som utför CV-SLAM använder alla en arkitektur i två lager, vilket framgår av en detaljerad analys av elektroniken; en lågeffektsregulator ansvarar för sensorerna, motorerna och andra funktioner på låg nivå, medan en inbäddad processor utför bildanalysen och den efterföljande pose-uppskattningen. På bild. 2a, startsekvensen av rengöringsprocessen för Robot 7 (laser SLAM) är tydligt synlig. Med start från tomgången kan följande faser identifieras: 1) laserns spinnmotor startar och stabiliseras; 2) den kraftfulla sugfläkten startar; 3) huvudborsten börjar rotera; 4) slutligen startar roboten drivmotorerna och börjar rengöra. Det kan härledas att laser SLAM själv förbrukar omkring 1,9 W (6,3 % av den totala rengöringseffekten), jämfört med rengöringsdelsystemet, som tar 23,8 W (78,8 %). Rörligheten utgör endast 2,5 W (8,3 %). För denna specifika robot är den effekt som används för navigationsfunktionerna marginell jämfört med rengöringsöppningen. Ett sådant tydligt sammanbrott är dock inte alltid synligt, till exempel i fallet med Robot 5 (Fig. 2b)........................................................................................................... Den första lilla ökningen av effekt (svart cirkel) är utformad för att bero på visuell SLAM delsystem (kamera och algoritm). Det tar cirka 1,1 W extra effekt, 8,4 % av den totala effekten. Alla motorer börjar tillsammans. Bilda. 3 ritar fördelningen av effektförbrukningen för varje robot i flera fall. Låt oss först betrakta det tomma fallet, när roboten är påslagen, men inte rör sig. De tre robotar som utför CV-SLAM är inte förvånande bland de bästa konsumenterna, eftersom den inbyggda processorn kommer att behöva mellan 0,5 till 1 W extra kraft, även när inte behandla några bilder. När man överväger rengöringsfall, saker och ting är helt annorlunda. Den tidigare ökningen, på grund av extra processorkraft, är till stor del överväldigad av skillnaden på grund av körning och rengöring motorer. Tillsatsen av SLAM utgör således endast en liten del av den totala förbrukningen, jämfört med den energi som krävs för förflyttning och rengöring. Som vi ska se i Sec. 2.3 SLAM-aktiverade robotar drar nytta av snabbare täckning och sparar energi på den övergripande processen. En effektanalys gjordes också direkt vid laddningsstationens plugg. Fullständiga resultat är i tabell 3, i slutet av denna artikel. En första upptäckt är basstationens höga tomgångskraft, upp till 3,5 W för det värsta resultatet (Robot 2). Detta är ännu värre när roboten är ansluten till basstationen. Även fullt laddad är strömförbrukningen mellan 3.2 och 8.1 W. Tyvärr är denna typ av apparat inte bunden av EU-förordningen 1275/2008, som för närvarande begränsar standbyläget till 2 W. Detta utgör en allvarlig oro för sådana masstillverkade elektriska apparater. Effektiviteten hos laddningsstationen η laddare beräknades som där E total är den energi som förbrukas vid kontakten för att ladda roboten, och p robot (t) är den in situ effekt som mäts på roboten under hela processen. Denna siffra av effektivitet inkluderar den inneboende kvaliteten på laddaren, liksom effektiviteten i batteriet delsystem, och varierar mellan 0,33 och 0,84 i vår studie. De två översta robotarna är inte förvånande de som använder Li-ion batterier. Andra använder Ni-MH-tekniken. För två Ni-MH-drivna robotar går mer än 50 % av laddningskraften förlorad. En rengöringsrobot, liksom vissa andra hushållsrobotar, bör inte bara vara låg- och energieffektiv, utan också effektivt täcka området för att rengöra. Med hjälp av ett videospårningssystem har vi spelat in banorna när vi städar lägenheten i Fig. 1a. Vad är det som händer? Ett prov av varje bana visas i bild. 4........................................... Det är mycket informativt om de strategier som tas av varje robot. Utvecklingen av den genomsnittliga täckningen, som en funktion av tiden, ritas i bild.  5................................................................ SLAM-aktiverade robotar är mycket snabbare än de andra, vilket bekräftas av slutförandet tid visas i Bild. 6............................................................. Robot 6, som är den långsammaste bland de robotar som utför SLAM, är fortfarande tre gånger snabbare än de slumpmässiga-walk karlar. När det gäller den totala täckningen, SLAM-aktiverad Robot 4, och i ett mindre mått Robot 5, underperform jämfört med de andra. När man ser tillbaka på bildanalysen verkar det som om vissa platser är svårare att nå. En av dessa platser är mellan soffan, mellanväggen, och bin (vit ellips i Fig. 1b)................................................................................................ I ca 50 % av körningarna kunde robotarna 4 och 5 inte nå denna plats och förlorade därmed en del av täckningen. Tvärtom, Robot 6 var 100 % framgångsrik på totalt 11 körningar, eftersom dess vägplanering använder tunnare band, som man kan se i Fig. 4f, jämfört med de grövre förskjutningar av de två andra. Även om en viss tid går förlorad genom denna strategi, vinner den mycket i robusthet. Den centrala frågan i denna studie är hur konstruktionsparametrar påverkar energiförbrukningen, särskilt navigeringsstrategin. För att besvara denna fråga går vi nu vidare till en jämförelse av täckningsstrategin, med avseende på energin. För detta definierar vi den specifika energin, som är den energi som behövs för att täcka 1 m 2 golv. Det är lika med där en effektiv yta är den effektivt täckta ytan, som härleds från den tidigare täckningsanalysen. Bilda. 7 tydligt visar effektiviteten av SLAM-aktiverade robotar över slumpmässiga gångmetoder, motbalansera ökningen av makt genom en reducerad T-uppgift. Det går dock inte att dra någon tydlig slutsats mellan CV-SLAM- och Laser SLAM-robotar.  Studien har presenterat en metodologisk utvärdering av energieffektiviteten hos representativa vakuumrengöringsrobotar i syfte att utforma energieffektiva mobila robotar för hushållsbruk i framtiden. Om vi tar ett systemperspektiv måste hela energikedjan beaktas, från laddning till slutanvändning. Som noteras i denna studie är effektiviteten hos kommersiella laddningsstationer ganska låg, med betydande förluster i elektroniken. Liionbatterier, när de används på rätt sätt, drar också nytta av energilagringens effektivitet. Men eftersom de är dyrare jämfört med Ni-MH teknik, och behöver dedikerad laddning elektronik, är deras antagande för nu begränsad i sådana enheter. Baserat på in situ- och globala kraftmätningar av befintliga produkter kan påverkan av vissa tekniker fastställas. Utifrån denna analys är det fastslaget att robotar som krävs för att helt täcka ett område har en klar fördel ur energisynpunkt, om de kan förlita sig på ett inbäddat SLAM-system. Taket Visual SLAM och Laser SLAM är helt klart fördelaktigt för energiförbrukningen: de minskar täckningstiden, och de har en relativt liten inverkan på den momentana effekten. Ingen slutsats kunde dock dras mellan de två SLAM-systemen. När det gäller den totala täckningen, några av SLAM-aktiverade robotar underpresterande jämfört med de andra. Detta är ett resultat av strategin för vägplanering, eftersom vissa platser kan missas om endast en grov förskjutning utförs. Man tror att sådana problem är en fråga om att finjustera systemet. För att lägga till en visuell SLAM-baserad navigering i en produkt drivs priset främst av kostnaden för processorn och kameratavlorna. I takt med att smarttelefonmarknaden expanderar minskar kostnaderna för sådana komponenter snabbt. Gamla processorer, som iMX.31 som används av Robot 5, kan nu förhandlas för mindre än 10 $. Den energi som tas av förskjutningen och rengöringsöppningen är mycket högre än delsystemet för lokalisering. Minskningen av energiförbrukningen kommer också att ske genom en optimering av mekatronikerna. Robot 5 använder till exempel bara en motor för att köra de tre borstarna, jämfört med de tre motorer som robot 4 och 6. Dessutom är den inaktiva förbrukningen helt klart inte optimerad, vilket leder till enorma förluster om anordningen förblir ansluten hela dagen. Effekten av en bromsenergiåtervinningsanordning bör också studeras, eftersom den kinetiska energin nu definitivt går förlorad vid brott. Erkännanden.
Vaussard m.fl. I REF studeras ny teknik som kan leda till energiminskning av inhemska mobila robotar.
Cutting Down the Energy Consumed by Domestic Robots: Insights from Robotic Vacuum Cleaners
{'venue': 'TAROS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}