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        擎朗科技:機器人需要全自主移動 才能發揮更大價值

        時間:2018-03-19 16:15:13 來源:安徽皖南網 評論:0 點擊:0
           隨著市場的不斷走高,多個行業已經開啟機器人商業化進程,包括零售、餐飲、酒店、物流、養老、地產、金融、政務等,商用服務機器人已經迅速融入到人們的日常生活。
               從商用服務機器人的角度看,要在一個未知的空間內準確安全快速地從A點到達B點,需要很強的自主移動能力,這其中包括知道自己在哪里,知道自己去哪里,知道怎么去,以及應對路上可能發生的情況。
              重點分析以下幾個商用服務機器人常用的定位導航技術:
              視覺定位導航
              視覺傳感器(指單目相機+鏡頭,下同)作為移動機器人的“眼睛”,將在自主定位導航、無人駕駛技術中承擔最為重要的角色。
              主要原因如下:
              超過90%的動物(包括人類)靠眼睛自主定位導航,視覺是更適合移動機器人自主導航的方式;
              視覺系統20年前已被廣泛應用于大型工業、醫療設備的精密檢測環節,穩定性、精度很高;
              視覺系統近5年來已被廣泛應用于商用移動機器人產品的自主定位導航,復雜環境下的視覺定位導航技術已日益成熟;
               2016全球智能手機總銷量14.7億,每臺智能手機上都配備了攝像頭。視覺傳感器成本現在已經很低,未來一定更低!但因圖像處理量巨大,一般計算機無法完成運算,實時性較差,受光線條件限制較大,無法在黑暗環境中工作;
              激光定位導航
              激光導航基本原理其實與激光測距相同,即機器通過測量激光從發出到接收的時間計算出自身距離前方障礙物的距離。只不過激光測距測量1次即可,而激光導航則是需要進行更多點位的測距,以此標定機器自身位置,就像在一個三維坐標內標定一個點需要三個坐標一樣,激光導航也需要進行多點測距,甚至是每秒若干次的360度連續掃描,一次記錄機器在空間內的運動路徑。
               在機器人領域,激光雷達傳感器被用于幫助機器人完全自主地應對復雜、未知的環境,使機器人具備精細的環境感知能力。經過對不斷的優化,激光雷達傳感器目前已經基本實現了模塊化、小型化,且由于其應用范圍廣并開始向更多的民用領域延伸,智能掃地機器人便是目前熱門的應用領域,但成本比較昂貴。
               超聲波定位導航
               超聲波測距主要采用反射式測距法,通過三角定位等算法確定物體的位置,即發射超聲波并接收由被測物產生的回波,根據回波與發射波的時間差計算出待測距離,有的則采用單向測距法。超聲波定位系統可由若干個應答器和一個主測距器組成,主測距器放置在被測物體上,在微機指令信號的作用下向位置固定的應答器發射同頻率的無線電信號,應答器在收到無線電信號后同時向主測距器發射超聲波信號,得到主測距器與各個應答器之間的距離。當同時有3個或3個以上不在同一直線上的應答器做出回應時,可以根據相關計算確定出被測物體所在的二維坐標系下的位置。超聲波定位整體定位精度較高,結構簡單,但超聲波受多路徑效應和非視距傳播影響很大,同時需要大量的底層硬件設施投資,成本太高。
               紅外線定位導航
               紅外線定位技術定位的原理是:紅外線IR標識發射調制的紅外射線,通過安光學傳感器接收進行定位。雖然紅外線具有相對較高的定位精度,但是由于光線不能穿過障礙物,使得紅外射線僅能視距傳播。直線視距和傳輸距離較短這兩大主要缺點使其室內定位的效果很差。當標識放在口袋里或者有墻壁及其他遮擋時就不能正常工作,需要在每個空間安裝接收天線,造價較高。因此,紅外線只適合短距離傳播,而且容易被熒光燈或者房間內的燈光干擾,在精確定位上有局限性。
               全自主定位導航
               全自主定位導航技術是擎朗科技公司歷時3年自主研發,原理是在激光雷達傳感器基礎上,創新增加機器視覺、深度視覺等多傳感器融合技術,厘米級實時定位,高精度自主構建地圖,最短路徑規劃,實現智能隨心移動,智能檢測障礙物并極速避障。
               目前,擎朗智能第三代機器人Peanut就采用該技術,通過傳感器獲取外界信息,以滿足探測和數據采集的需要。系統通過綜合、互補、修正、分析所得信息,從而完成決策,快速識別周圍環境,并根據深度學習做出更人性化的反應。
                Peanut可應用于需要長時間連續工作的商場、超市、餐廳、酒店、醫院、銀行、KTV等復雜商業環境,替人類高效跑腿,幫助企業優化人力。
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