未来已来!
目前,机器人在各大应用场景下都有实用落地,“大放异彩”。但同时,机器人作为一个技术驱动型产业,想要立足,核心技术是关键,能落地也是关键。
传感器
雷达作为机器人的“眼睛”,能够帮助机器人“看清”周围环境,在实现智能行走中扮演着重要角色。从室内到室外,从机器人到无人驾驶小车到四足机器人,每一步,都是进步与突破。
各领域使用思岚雷达的机器人
SLAM算法
跟雷达技术同步迭代的还有SLAM技术,SLAM技术是让机器人实现自主行动的关键技术之一。目前,SLAM系统已经升级到第三代(3．0),采用图优化的方式帮助机器人自主建图与导航。
超大场景里建图,主动实现地图闭环
大型商场几乎都有以下特征:
特性
具体数值
环境面积
150mx150m以上
最大空旷区域
大于40m
环境材质
多玻璃、台阶
拓扑特征
多走廊、环路
SLAM 3．0算法在面对这种类似大场景时,会采用图优化的方式进行构图,同时拥有主动式闭环纠正能力,很好的消除长时间运行导致的里程计误差,帮助机器人拥有探索世界第一步的“精准地图”。
SLAMWARE主动闭环修正
可靠的障碍物规避,帮助机器人更精准的识别环境
机器人在移动的过程中会遇到很多“花式”障碍物,这就需要机器人拥有较强的识别和感知能力,这样才能准确的进行障碍物规避,更好的识别环境。
(1)自带多种导航算法
SLAMWARE自主定位导航系统自带多种导航和运动控制算法,帮助机器人实现自主导航和障碍物规避,同时,特色的D*路径规划系统,可配合雷达实现边建图边导航。
(2)多传感器融合导航
除了雷达传感器及SLAMWARE自主定位导航模块之外,还支持接入如深度摄像头、超声波、防碰撞传感器等多种传感器,实现可靠导航,可通过SDK提供的丰富API实现扩展功能。
多传感器融合
应对环境变化及理解环境逻辑的能力
除了障碍物这些“拦路虎”之外,机器人一般还会遇到以下这些情况:
· 环境出现新变化,如部分区域封闭;
· 环境中人流太过密集、复杂,使得机器人传感器无法获取与原先地图相似的数据造成定位失败;
· 环境中出现某个禁区,不允许“闲杂人等”进入;
· 客户对机器人行走路线有特殊要求,如完成ABC三个点间的巡逻;
这时,SLAMWARE算法就起到了关键作用。首先,全局重定位技术会让机器人有效避障,保证地图不丢失。在“无路可寻“的时候开启自主寻路算法,实现可靠定位导航。其次,“虚拟墙、虚拟轨道”功能能给机器人再加一道“防护墙”,灵活性高的同时又保障性能稳定。
自主巡逻路线设置+虚拟墙
模块化的SLAM Cube
目前市场上的机器人产品没有统一标准,且存在外形、尺寸以及细分需求上的差异,导致开发难、周期长等难题。
SLAM Cube的出现,性能更强大,算法处理速度更快,效率更高。让机器人实现自主行动就跟搭积木一样,做到标准化,实现快速开发,验证市场。
最后,思岚科技将一如既往的利用最新的机器人自主定位导航方案及核心传感器赋能机器人,让生活更智能,更有AI!
