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2020-07-07 18:36

a* 算法,它的路径是根据已知地图,预先规划好的,一旦机器人前往目的地的过程中遇到了新的障碍物,就只好完全停下来,等待障碍物离开或者重新规划路径了。

在激光测距、超声波测距以及图像测距这几种方式中,激光雷达凭借良好的指向性和高度聚焦性,使得激光雷达+slam技术相结合的激光slam将成显性的主流定位导航方式。

“如同早期的电脑业一样,目前服务机器人各家都用不同的os,对用户开发来说造成了极大的不便,也不利于产业的发展,未来服务机器人将会有标准的os脱颖而出,成为标配。”陈士凯分析说,“服务机器人对os的要求在于具有机器人相关的功能如语音交互、导航定位等,好用易用,这还需要时间。”

陈士凯指出。

“思岚方案以自主研发的激光雷达rplidar作为核心传感器,采样频率高达10hz,采样次数为每秒4000次,是目前低成本激光雷达范围内的最高速度。通过slamware内置的先进算法驱动,可在未知环境中实时提供定位,并构建最高达2cm分辨率的环境地图。”陈士凯强调。

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此外,由于服务机器人的工作环境都比较复杂,各种传感器数据的分析亦非常重要。

一提到服务机器人,你脑海中出现的会是什么?《超能陆战队》中的“萌神”大白?还是《机器人瓦力》中的扫地机器人瓦力?虽然这些机器人都“无所不能”,但回归到现实,不谈炫酷的人脸识别、语音交互这些功能,却连基本的自主行走(即定位导航)功能都似“奢侈”。要知道服务机器人高质量地完成“任务”离不开准确可靠的定位导航技术。

业界预测,一套slam采集系统一天可采集5万平方米的室内数据,未来5年,将有500亿平方米的室内空间将以slam技术方式被采集,且会以更高效率满足不同应用需要。

二是低成本,使得处在产业初期的服务机器人使用定位导航技术亦没有成本压力,而这背后是过硬的算法支撑。

一是易用性,而客户不需要额外开发调试和二次开发,装上slamware,即可使机器人具有自主定位导航能力,不仅大幅降低研发时间,还可利用slamware提供的通讯接口,结合sdk进行灵活、多样的功能扩展。

在slam算法方面不断精进的思岚,对未来也有更长远的规划。陈士凯表示,思岚科技年底会发布全新的算法方案。同时,激光雷达采样频率将达到30-50hz,采样次数将上升至每秒10000次以上。未来还将不断秉承开放和合作的态度,致力于为服务机器人提供交钥匙的全套解决方案。

目前slam技术已在市场上得到较广泛的应用,陈士凯笑言在世界机器人大会的服务机器人厂商大多是思岚的客户。但随着服务机器人的内涵式发展和产业的升级,slam也需要不断的“进化”才能“共同成长”。

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随着市场的不断走高,预计2020年,服务机器人年销售收入有望超过300亿元,市场定位和产业升级的需求让导航定位成为刻不容缓的任务,slam(即时定位与地图构建)作为自主定位导航技术的重要突破口,如何顺势而为?

对于机器人产业现状,工业机器人和服务机器人可谓“冰火两重天”。上海思岚科技有限公司ceo陈士凯表示,虽然从工业机器人角度来说,国内还存在诸多短板,如核心元器件、电机、传感器等,但服务机器人领域,国内的芯片厂商、传感器、语音识别等领域都各有所长,发展正逢其时。

而思岚通过自创的d*算法,即动态启发式路径搜索算法,可以让机器人在陌生环境中行动自如,在瞬息万变的环境中游刃有余。而通过改善算法原理和实现的细节,思岚也成功地将intel的edison处理器固化到其自主定位导航系统slamware中,它只有硬币大小,非常方便用户进行集成。

陈士凯表示,一般slam可分为基于外部感知的环境特征提取、递推形式的预测和更新算法以及相应的数据相关技术三个步骤,算法至关重要。slam以往主流的是

据悉,slam技术是机器人在自身位置不确定的条件下,在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航。并且,在实时定位中由于通过机器人运动估计得到的位置信息通常具有较大的误差,一般需要使用测距单元探测的周围环境信息来更正位置。

陈士凯认为,服务机器人市场即将爆发,slam将日趋重要,这一技术也将持续拓展:一是目前导航定位方案室内室外不能通用,或只能在平地使用,需不断改进来适应不同场景。二是导航定位是其基本的功能,未来还将集成更多与应用所需的功能,并通过集成提供交钥匙方案。三是如今研发是一种方案,但实际工程应用是另一种方案,未来一两年内或将实现统一。

“slamware还支持超声波、防跌落传感器、碰撞传感器和深度摄像头数据,利用多种传感器信息融合,实现更加智能、实用的自主运动。同时,slamware可以实现基于激光特征识别的回充对接技术,即机器人在移动后不会迷路。”陈士凯强调说。

对服务机器人来说,能说能看是“大脑”做的事,而导航定位的角色如同“小脑”。“假如用金字塔来表示机器人技术,那么定位导航可谓构建服务机器人的核心关键。传统的视觉定位导航、gps定位导航、超声波定位导航等或多或少都有缺憾,日渐势微。而slam在解决了其运算量巨大、需要pc级别处理器的瓶颈之后,开始乘势而起。”

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三是精确度,一些类似的方案需要客户开机之后花半小时一小时先把位置的地图定位构建起来才能用,体验不好,而思岚的方案可让服务机器人边服务边构建。

要知道,slam算法本身是开源的,学术界的研究也持续了近20年,但是在实际应用时,由于计算量巨大,需要配置一台电脑作为处理器,成为限制slam算法从实验室走向民用市场最大的瓶颈,因而算法的改进至关重要。

在业内关注的服务机器人操作系统层面,行业可谓“各行其道”。