機器人自主行走依靠什么技術(shù)?這種技術(shù)達到了何種程度,剛剛思嵐科技給出了自己的答案。
在正在舉行的CES Asia(亞洲消費電子展)上,思嵐科技給觀眾帶來了旗下全套機器人導(dǎo)航技術(shù),展品包括360°激光掃描測距雷達、模塊化定位導(dǎo)航系統(tǒng)SLAMWARE以及通用機器人底盤ZEUS系列等。
激光SLAM被視為目前實現(xiàn)機器人智能行走最為成熟的定位導(dǎo)航技術(shù),以激光雷達作為核心傳感器,配合SLAM定位導(dǎo)航系統(tǒng),可使機器人實現(xiàn)自主定位建圖、路徑規(guī)劃及自動避障,讓機器人實現(xiàn)自主行走。
思嵐科技作為機器人定位導(dǎo)航技術(shù)的先行者和領(lǐng)跑者,經(jīng)過多年技術(shù)沉淀和產(chǎn)品迭代,其自主研發(fā)的機器人自主定位導(dǎo)航方案遍布于亞歐美洲20多個國家和地區(qū)。市場占有率高達70%以上,其產(chǎn)品成熟的應(yīng)用于微軟、殼牌、優(yōu)必選、科大訊飛、軟銀等知名企業(yè)服務(wù)機器人項目中。
領(lǐng)先的背后,是思嵐科技多年的努力與不斷的創(chuàng)新精神。從2009年開始,在思嵐科技還未正式成立前,其團隊就踏上了激光雷達的研發(fā)之路,作為切入市場的第一步。在國內(nèi),當(dāng)時這還是一條少有人走的道路,也是一個全新的領(lǐng)域,沒有國家標(biāo)準(zhǔn)、沒有國際標(biāo)準(zhǔn),也少有現(xiàn)成產(chǎn)品可以參照,所有關(guān)鍵技術(shù)都是靠自己的摸索。
在思嵐科技成立之初,也就是2013年時,思嵐科技就已收獲大量激光雷達訂單,當(dāng)然,這主要歸功于之前團隊的積累。2014年,思嵐科技開始在全球銷售激光雷達,2016年發(fā)布第二代激光雷達RPLIDAR A2,2017年發(fā)布了TOF激光雷達RPLIDAR T1,2018年發(fā)布了第三代高性能激光雷達RPLIDAR A3,突破了三角測距激光雷達因自身原理難以突破20米以上的實用化測距,及采樣率難以突破上萬次大關(guān)的局限,實現(xiàn)了25米測距距離,及16000次/秒的采樣頻率。2019年思嵐科技又發(fā)布了新一代TOF激光雷達RPLIDAR S1,測距可達40米,能有效避免環(huán)境光與強日光的干擾,在室內(nèi)外均可使用。憑借技術(shù)優(yōu)勢,如今市面上大多數(shù)機器人都有思嵐科技激光雷達的身影。
激光雷達作為思嵐科技打入市場的首類產(chǎn)品,贏得了用戶的認可及肯定,在不斷突破激光雷達技術(shù)的同時,思嵐科技還推出了模塊化定位導(dǎo)航系統(tǒng)SLAMWARE,旨在為用戶提供一套完整的定位導(dǎo)航套件,通過激光雷達,機器人可以實時掃描周圍環(huán)境,并獲取周圍環(huán)境的輪廓信息,再結(jié)合SLAMWARE內(nèi)置的先進算法驅(qū)動,可幫助機器人在未知環(huán)境中進行實時定位。并構(gòu)建最高達5cm分辨率的環(huán)境地圖,在實現(xiàn)定位與建圖外,同時采用D*動態(tài)即時路徑規(guī)劃算法,可自動搜索前往目標(biāo)的最短路徑并控制機器人行動。
目前,思嵐科技的SLAM系統(tǒng)已更新至第三代,采用SharpEdge精細化構(gòu)圖技術(shù)構(gòu)建高精度、厘米級別地圖,超高分辨率。同時,構(gòu)建的地圖規(guī)則、精細,直接使用,進一步提升了機器人定位的精確性,無需二次優(yōu)化修飾,直接滿足用戶預(yù)期。
當(dāng)機器人運動到已經(jīng)探索過的原環(huán)境時, SLAM 3.0可依賴內(nèi)部的拓撲圖進行主動式的閉環(huán)檢測。當(dāng)發(fā)現(xiàn)了新的閉環(huán)信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法對原先的位姿拓撲地圖進行修正(即進行圖優(yōu)化),從而能有效的進行閉環(huán)后地圖的修正,實現(xiàn)更加可靠的環(huán)境建圖。
相比開源SLAM方案,思嵐科技SLAM 3.0系統(tǒng)還支持如:虛擬墻、虛擬軌道、自主充電、電梯調(diào)度等功能,讓機器人提供更好的自主定位導(dǎo)航服務(wù)。
技術(shù)創(chuàng)新帶來了無限可能,在本屆CES Asia上,見證了思嵐科技領(lǐng)先的定位導(dǎo)航技術(shù),未來,隨著機器人產(chǎn)業(yè)的爆發(fā),思嵐科技定位導(dǎo)航技術(shù)將會應(yīng)用到更多場景中。
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