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曠視科技SLAM機器人技術大揭秘

發布時間: 2020-11-11 10:11:36 來源:

核心提示: 無論是八百里加急還是舊時代的加急信,古往今來人們對于物流最大的訴求,無非都在一個“快”字。但對于“快”的理解,或者說實現“快”的方式,以前和現在卻已大相徑庭。一開始,所謂對“快”的追求,多數聚焦在前端。
未來,曠視SLAM技術將廣泛應用于移動機器人產品,為物流行業高效運作持續賦能。

文|曠視科技

物流業的演進:從高速到高效

無論是八百里加急還是舊時代的加急信,古往今來人們對于物流最大的訴求,無非都在一個“快”字。但對于“快”的理解,或者說實現“快”的方式,以前和現在卻已大相徑庭。一開始,所謂對“快”的追求,多數聚焦在前端。

就像提到八百里加急,送信的人一開口總會強調又“跑壞了幾匹快馬”;到了90年代末,民營物流開始抬頭,大多數也都還是前端的交通競速。例如在物流主題電視劇《在遠方》中,主角成功拿下第一筆重要交易,就是因為找到了能夠運貨的飛機。

當貨物數量越來越多,倉儲壓力也隨之加大。因此,是否能夠在“起跑線”開始就實現高效運作,將影響現代物流全鏈路的效率水平。就目前來看,物流行業所面臨的挑戰主要在于設備的海量規模和系統的柔性離散,并且對高可靠規劃、精準化系統、高效能裝備有迫切需求。

 

智慧物流已經成為行業實現高效發展的大方向。“智慧”一詞其實代表了兩個方面——“智”是設備的全面感知化,“慧”是系統協同的自主化。兩者的融合,才能實現真正意義上的智慧物流。

在這個過程中,能夠自我學習、自我修正算法策略的AI技術優勢越發顯著,AI正在成為智慧物流發展的新引擎。

機器人的自由穿梭多虧有了TA

解決方案,其中包括河圖系統、全系列機器人及智能物流裝備,能夠實現設備和系統層面的深度融合賦能。

機器人作為產線中的前線員工,也是AI技術融合智慧物流的直觀載體。

大家好,我們是曠視機器人天團“物流七子”~
 

 

曠視CeMAT展臺:箱式四向穿梭車密集存儲+貨到機器人揀選+AMR搬運解決方案

對于機器人來說,雖然渾身上下都是黑科技,但要想在復雜的產線環境中自由穿梭,讓貨物流轉更加高效,最重要的還是得有個“好眼神”,而SLAM技術可以幫助機器人解決這個痛點。此次CeMAT期間,我們也展出了搭載曠視SLAM(即時定位與地圖構建)技術的機器人。

用一個通俗易懂的說法來解釋SLAM技術對機器人的賦能,可以說SLAM技術是機器人的“眼睛”,幫助機器人看清周圍的環境,精準確定自身位置,能夠適應愈發復雜多變的物流作業環境,實現更加高效的作業流程。

依托于曠視研究院在三維視覺技術的長期積累,我們在SLAM(即時定位與地圖構建)和3D感知等技術上創造了多項行業領先的技術創新。在以挑戰視覺SLAM極限著稱的CVPR2020 SLAM 挑戰賽上,曠視研究院SLAM組以絕對優勢包攬該挑戰賽全部賽道的冠軍。

目前,SLAM技術已應用于多款曠視智能物流設備。在機器人產品中,曠視800kg激光SLAM導航AMR“MegBot-S800”、曠視800kg視覺SLAM導航AMR “MegBot-S800V”、曠視1600kg SLAM導航智能無人堆垛叉車“MegBot-F1600”,以及曠視2000kg SLAM導航智能無人叉車MegBot-L2000等都實現了該技術與產品的深度融合。
 

 

曠視SLAM技術的沿革:從激光到視覺

一般來說,在傳統機器人領域,人們很少會考慮動態環境下的使用場景。但一個能適用于工業環境的機器人,需要具備優秀的動態環境適應能力。SLAM技術對于精度、外部環境適應能力、高速下的動態定位能力等技術能力有著嚴苛的標準。

我們發現這與無人駕駛技術有很多契合之處,無人駕駛技術同樣也對精度、響應時間、3D感知等技術能力有很高的要求。因此從一開始,曠視的SLAM研發團隊就著眼于動態環境,以無人駕駛技術的思路和高標準,精進SLAM技術能力。

例如在定位方面上,業界基于純激光的方法通常精度在2cm左右,且對于環境有較強的靜態要求。曠視通過引入高精地圖、多傳感器融合等方法,實現了定位精度1cm內和動態環境魯棒性的突破。

說了那么多,曠視SLAM技術的應用能力到底如何?

我們從一臺機器人和它身體里的SLAM黑科技聊起
 

 

曠視800kg激光SLAM導航AMR“MegBot-S800”


l 黑科技一:智能避障

MegBot-S800機器人是曠視SLAM技術的最新應用落地之一。該機型主要應用在制造工廠等人機混雜場景。人機混雜場景中必須要考慮人、物的安全性,因此在設備的全面感知層面,S800首先關注的是機器人的安全智能運行。

除了在硬件上配備全機身覆蓋的安全觸邊、四周燈光指示告警,以及聲音提示告警等外,結合曠視在智能避障方面的優勢,實現了機器人的360°對角激光防護,并具備物體識別、繞避功能,系統容錯率高,安全可靠。

l 黑科技二:地圖智能更新

安全配置是基礎,而在復雜的產線環境中實現可靠運行,是機器人的核心能力。產線環境一般來說都非常復雜,且經常發生變化,有的時候還會遇到大動態或高動態的變化。SLAM技術原理在于地圖匹配,如何在地圖大動態、高頻次變化時,機器人還能保證現場的可靠運行,這對于SLAM技術算法有著極高的要求。曠視SLAM技術賦予了S800動態魯棒性,能夠在50%變化率動態場景中穩健運行,即使在長走廊單一特征環境中,也不會迷路。

l 黑科技三:高精到點

當下越來越多的機器人參與到工廠的生產環節中。機器人除了要自如地應對產線復雜環境外,在與產線或工作站對接時,通常還需要極高的精度,且必須保證重復到點的精度,否則就會造成對接失敗、產線中斷等生產事故。目前曠視SLAM技術在定位精度上已達到業界領先水平,以S800為例,可以實現±5mm到點精度。

l 黑科技四:重定位

雖然機器人進工廠已是大勢所趨,但對于運營者來說,由于工廠產線復雜,有些時候也不一定能顧得上看管機器人的運行?;谏疃葘W習的視覺場景識別技術,搭載曠視SLAM技術的S800可以讓人很省心,通過重定位的技術特點,能夠實現隨時隨地開機、重啟,無需人為干預。

l 黑科技五:柔性導航

如果說懂得避障,會構建地圖是SLAM導航機器人的及格線,那么作為一名機器人優等生,它還需要更加聰明。曠視結合高精度地圖和智能避障系統,讓機器人學會了如何柔性導航——更加靈巧、安全和高效的進行智能導航。

l 黑科技六:激光-視覺融合

不同于激光SLAM技術通常用于平面信息的識別,視覺SLAM技術可以感知三維空間的信息,在復雜場景的適用性將更加優秀。

目前曠視SLAM技術已經實現視覺-激光多傳感器融合,通過智能過濾動態物體,實現傳統激光 SLAM 無法達到的動態環境適應性。而在純視覺方面,曠視的800kg視覺SLAM導航AMR“MegBot-S800V”還采用了純視覺導航定位,這也是曠視贏得CVPR2020 SLAM 挑戰賽的雙料冠軍技術的實際應用體現。
 

 

曠視800kg視覺SLAM導航AMR “MegBot-S800V“


S800V能夠進行人-物智能識別區分,具備低矮障礙物以及高處懸浮物的立體視覺避障功能,用一句話來形容就是“即便是一只口紅掉到地上,機器人也可以識別并繞開”。

曠視的視覺導航能力不僅來源于長期在SLAM技術上的深耕,還依托其多年深度學習及神經網絡的積累。曠視視覺SLAM技術能夠突破傳統的視覺特征,從語義級別去感知環境,且對光照更敏銳,擁有優秀的光線魯棒性。
 

 

在智能制造和工業4.0的浪潮下,搭載SLAM技術的機器人將擁有巨大的市場容量。在各類導航機器人中,SLAM導航機器人也將是未來趨勢之一。在經歷激光SLAM導航,激光視覺融合SLAM導航之后,視覺SLAM導航機器將成為主流。目前曠視在以上領域都已率先布局。

未來,曠視SLAM技術將廣泛應用于移動機器人產品,在為物流行業的高效運作持續賦能的同時,在工業檢測和識別細分領域中,結合曠視AI技術優勢所打造的AI+SLAM機器人也將越來越豐富。

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