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    专访INDEMIND:机器人视觉导航将成行业主流

      [  中关村在线 原创  ]   作者:杨昊睿   |  责编:席龙飞

           近年来,机器人已经从最初的工业应用逐步且广泛的进入人们的日常生活中,银行、酒店、医院、商场的服务机器人已经为人所熟悉,18年的无人餐厅更是博得了大量眼球,随着应用场景的扩充,也有类似撞人、错位、运行不稳定等问题频频出现。面对这些问题,视觉导航的机器人应用被提上日程,各大调研机构也纷纷给出视觉导航将是机器人未来重要发展方向。

           那么,现有机器人导航方案有哪些不足?视觉导航能为机器人解决什么问题?已成型的机器人添加视觉导航模块成本如何?带着这些问题我们与国内新锐计算机视觉方案提供商INDEMIND联合创始人姜文聊了聊。 

    专访INDEMIND:机器人视觉导航将成行业主流

    视觉导航,是提升系统鲁棒性的关键 

           在提及机器人导航定位技术的时候,很多人会首先想到激光雷达。的确,激光雷达作为目前最成熟的三维测量传感器,具有精度高、响应快的优势,并已在很多机器人上广泛应用,但这种技术也有其无法忽略的问题——成本高、系统可靠性低。 

           姜文告诉记者,无论是应用于扫地机器人的低端雷达抑或应用于工业机器人的高端雷达,激光雷达的成本已经是机器人厂商成本的重要支出。此外,在功能效果上,由于激光雷达受限于单一的信息采集模式,遇到走廊等相似场景容易出现“假回环”,导致位置丢失,并且在异常位置、开机重启等情况下,激光雷达也很难进行快速准确的重定位,所以视觉导航的加入才是解决这类问题的关键。

    取代与融合,制定机器人导航最佳方案

           视觉导航,顾名思义,即通过视觉摄像头捕捉环境信息,以获取移动物体在空间中所处的位置、方向及其他信息,并通过一定的算法对所获信息进行处理,建立环境地图,进而规划一条最优或近似最优的的无碰触路径,实现安全导航定位。

           视觉导航技术方案与现阶段广泛应用的激光雷达方案相比,视觉导航依靠立体视觉摄像头采集环境图像,图像处理本身非常占用计算资源,对算法能力要求极高,同时视觉探测的原理也只是尽可能接近物理探测,因此在精度上仍略有不足,所以在具体使用上要因地制宜,结合场景应用。

    专访INDEMIND:机器人视觉导航将成行业主流

           姜文认为,现阶段,在以扫地机为代表的小型机器人底盘上,视觉导航方案是一种替代性的方案,可以取代现有的激光雷达方案,以更低的成本实现建图、导航、避障甚至回充等功能,并且智能化程度更高,具有很强的交互潜力。 

           但在以安全为前提的服务机器人上,视觉导航更合理的使用方式是与现有激光、里程计等多传感器融合,解决假回环、重定位、深度测量等问题,进一步提高机器人的鲁棒性,满足更为严苛的使用要求。 

    引入视觉,远不止是性价比的提升 

           除了解决最重要的导航功能外,姜文还提到,视觉的引入来的交互能力的提升,对机器人来说是革命式的改变。视觉作为最高纬度的感知手段,不仅可以进行测量,更可以对事物进行识别和理解,INDEMIND将测量和识别在一套系统中实现并融合,为机器人提供了获取语义地图的能力。

           为了帮助大家理解这个技术,姜文举了一个简单的例子,扫地机器人在家中工作时,会进入各个房间,遇到各种障碍,结合INDEMIND视觉技术的机器人可以识别出每个房间的作用,同时也识别出各种遗留在地面上的障碍物,结合导航策略,可以有效的避开衣物、线缆、宠物粪便等对机器人造成伤害的物品,同时结合上层语音控制技术,还可以根据主人的命令,自主识别餐厅、厨房甚至餐桌下等区域,执行指定的清扫任务。

           可以想象,未来的机器人不再只是效率提高了一些,聪明了一点,而是可以真的具有与人进行基本交互的智能机器人。 

    无研发门槛,成本更低的视觉导航接入

           另外,对于现有机器人接入视觉导航方案的成本问题,姜文表示,成本主要分布在两个方面,得益于INDEMIND对于算法的强大优化能力,算力成本已经非常低廉,结合可见光等传感器,整个模组的成本要远低于低端激光雷达,更不用和高端激光雷达对比了。

           而另一方面则是集成成本,INDEMIND作为市面上为数不多的完整解决方案提供商,在扫地机器人等小型平台上可以直接根据参考设计进行调试部署,而对于大型机器人,则可以提供不同平台不同版本的SDK,只要跟产品当前的算法系统进行简单的松组合融合匹配,就可以发挥视觉绝大部分作用,如果采用深度定制方案,更可以从底层开始融合优化,最终带来非常好的实际效果。

    更智能,永远是机器人的“下一个”问题

           随着机器人产业竞争的加剧,应用领域的拓展,机器人性能将逐步提升,市场对机器人提出了微型化、数字化、智能化新需求,行业将进行下一轮的“血腥”竞争,INDEMIND联合创始人姜文表示,INDEMIND从创立至今,都本着技术驱动的发展策略,在计算机视觉领域大力投入研发力量,保持技术领先性。同时为了推动机器人技术的跨越式进步,INDEMIND也在机器人操作系统,人工智能芯片领域大力投入,在成本和功能上双管齐下,推进机器人更快的走入人们的生活。

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