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智能机器人三大核心技术(一)

领衔资讯 2019-09-20 10:53 次阅读

随着人工智能技术的进步,我国服务机器人产业迎来了蓬勃发展,据预测,2019年我国服务机器人市场规模约为22亿美元。基于不同的应用场景,在该领域衍生出各类形态不一的服务机器人,如餐厅送餐机器人、商场导购机器人、银行柜台机器人等,虽功用不同,但这类机器人想要拥有高效的感知、识别等能力,离不开这些关键技术的辅助和帮助。

定位导航、人机交互及环境交互是智能服务机器人中常见的三大通用技术层。自主定位导航技术

定位导航技术是实现机器人智能行走的第一步,本质上就是帮助机器人实现自主定位、建图、路径规划及避障等能力。

在这里就需要涉及到机器人的感知能力,需要借助眼睛(如激光雷达)来帮助机器人完成周围环境的扫描,配合相应的算法,构建有效的地图数据,完成运算,实现机器人的自主定位导航。

按照所实现的功能划分,自主定位导航技术主要包含了以下内容:自主定位导航技术

在实际工作中,每个部分都是紧密相连的,下图展示的是一个典型自主定位导航系统内部各组件的框架:自主定位导航技术

在实现机器人定位导航技术中,目前主要涉及到激光SLAM及视觉SLAM ,激光SLAM主要采用2D或3D激光雷达,但应用于机器人上主要以2D激光雷达为主,通过激光雷达可实时采集周围物体的环境信息,对采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离的点云数据,通过激光SLAM系统对不同时刻的两片点云数据进行匹配与比对,计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变,也就完成了对机器人本身的定位。

而视觉SLAM方案目前主要有两种实现路径,一种是基于RGBD的深度摄像机,比如Kinect,还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头。基于深度摄像机的视觉SLAM,与激光SLAM类似,也是通过收集到的点云数据,来计算障碍物的距离。基于单目、鱼眼相机的视觉SLAM方案,主要是利用多帧图像来估计自身的位姿变化,再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离,并进行定位与地图构建。

近年来,由于视觉SLAM受环境光限制较多,无法在暗处工作,目前仍处于研发和应用拓展及产品逐渐落地阶段。而激光SLAM凭借稳定性高、不受光线影响等优势,再加上激光雷达成本的逐渐下降,被认为是目前最具优势的定位导航方案。

思岚科技作为国内最早出现在机器人定位导航技术赛道的企业之一,在激光SLAM技术中已有领先优势,经过多年的技术沉淀,思岚科技自主研发的定位导航方案已辐射于亚欧美洲等20多个国家和地区,拥有超过2000家企业用户及个人用户累计10万+,作为全球最早从事机器人自主定位导航技术的企业,目前思岚科技市场占有率高达70%以上,其成熟的机器人自主定位导航方案已应用于微软、壳牌、优必选、科大讯飞、软银等知名企业服务机器人项目中。

据了解,思岚科技机器人定位导航方案主要由高性能激光雷达RPLIDAR与定位导航控制核心SLAMWARE core构成,具有家用版及商用版之分,家用版测距范围为12米,而商用版则可达到25米甚至是40米。该导航套装,可帮助机器人在未知环境中实时提供定位、自主构建最高达5cm分辨率的环境地图,同时采用D*动态即时路径规划算法,机器人可自动完成路径规划,在陌生环境中行动自如,并躲避动态障碍物。

除此之外,为了帮助企业快速实现机器人的开发,以最快速度抢占市场先机,思岚科技还推出了通用型服务机器人开发平台,其内置高性能SLAMWARE自主定位导航系统,不仅为机器人提供了最基本的自主行走能力,还支持虚拟墙和虚拟轨道、自主返回充电、第三方应用拓展及楼层建图导航,自动电梯控制等多种功能。用户可根据实际需要搭载不同应用,无需外部环境调整及人为编程设置,可适用于商场、医院、餐厅、咖啡厅等各大服务场所。机器人开发平台的出现,使得企业可大量降低研发成本,将更多的精力投入到机器人上层应用研发中。

在实现机器人的自主定位导航中,未来多传感器融合将是大势所趋,其中包括激光雷达、超声波、防跌落、防碰撞及深度摄像头等传感器,思岚科技的机器人开发平台就基于了多传感器融合技术,使其产生更全面、可靠的信息,精准反映被检测物体的特性,让机器人实现更智能的行走。


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