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INDEMIND將覆蓋率提升至90%以上,決絕掃地機器人漏掃問題

雙目立體視覺 ? 來源:雙目立體視覺 ? 作者:雙目立體視覺 ? 2022-06-24 15:12 ? 次閱讀
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與大多數電子產品不同,在選購掃地機器人時,由于人們對機器人缺乏了解,而產品的一些較直觀的指標參數,如吸力往往被慣性的作為判定產品性能好壞的參考標準,但事實上,參數高真的等于“好用”嗎?

當新鮮感不再,人們越發(fā)注重實用性,掃地機器人的清潔表現無疑是打動人們買單的核心賣點。伴隨著掃地機機器人的迭代,機器人的硬件性能可以說得到了顯著增長,加之當前自動集塵技術、掃拖一體技術的應用更是極大地彌補了早期產品的缺陷,產品的清潔能力在不斷提升,但隨著這些功能的完善,掃地機器人是否“好用”了呢?

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根據消費者的反饋,掃地機器人的漏掃、重復掃等問題依然普遍存在,導致整體清潔效果大打折扣。事實上,清潔能力除了和硬件性能、清掃功能的增加息息相關之外,提升機器人的空間覆蓋率同樣關鍵。

所謂空間覆蓋率是指,掃地機器人在實際使用過程中,對于場景內各個空間的路徑覆蓋,空間覆蓋率越高,機器人的整體清潔效果也就越好。

從市場的調查來看,目前主流的掃地機器人其空間覆蓋率大都在90%以下。根據鳳凰網官方評測數據,在符合國標要求的實驗室環(huán)境下,分別對石頭、科沃斯、小米、云鯨4家的4千檔產品進行測試,石頭、科沃斯、小米的覆蓋率在70%以上,而云鯨J2的覆蓋率不到40%。由此可見,機器人的空間覆蓋率問題已亟待解決。

哪些因素決定了空間覆蓋率?

從技術角度看,空間覆蓋率較低的原因主要在于建圖效果差及規(guī)劃和控制效果不足,最終導致機器人在障礙物及特殊環(huán)境情況下,覆蓋效果差,且造成這種情況的根本原因有多個:

? 定位精度差

? 建圖噪聲多

? 規(guī)劃算法有漏掃,特殊場景規(guī)劃不合理

? 業(yè)務部件限制(如掃地機器人的邊刷、中掃、洗地裝置等)

作為國內領先的機器人AI技術供應商,INDEMIND在機器人的導航、避障、決策、AI交互等關鍵技術和產品開發(fā)方面有著豐富的積累。INDEMIND在2021年推出的RBN10家用機器人AI解決方案,通過搭配通用性開發(fā)底盤,目前空間覆蓋率可達到90%以上。

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RBN10家用機器人AI解決方案是INDEMIND針對家用機器人設計的ALL in one通用導航方案,可為機器人提供導航定位,圖像識別、路徑規(guī)劃、交互決策等多種核心功能,能夠廣泛應用于掃地、陪護、教育、玩具等家用服務機器人平臺。

為了解決空間覆蓋率問題,INDEMIND對定位、建圖、規(guī)劃算法等方面進行了針對性協同開發(fā),依靠領先的立體視覺技術,RBN10家用機器人AI解決方案能夠實現實時三維建圖,重構環(huán)境內包含區(qū)域性場景信息及場景中每個獨立物體的屬性信息、空間中的三維模型、位姿信息等,保證機器人有一個良好的規(guī)劃基礎,結合INDMEIND研發(fā)的VSLAM算法,能夠大幅提升視覺導航精度,目前導航精度已實現絕對定位精度<1%,姿態(tài)精度<1°,媲美激光雷達。同時INDEMIND的路徑規(guī)劃算法采用無碰撞路徑規(guī)劃,全面覆蓋常規(guī)場景及特殊場景,大大提升機器人工作精細度、靈活度。

除了提升空間覆蓋率,RBN10家用機器人AI解決方案在應用上還有著多種技術優(yōu)勢:

?雙目視覺定位,業(yè)界首款,成本持平單線激光雷達

作為業(yè)界首款雙目視覺定位方案,RBN10家用機器人AI解決方案以持平單線激光雷達的成本,實現了激光融合方案的導航能力和更豐富的功能;

?高精度VSLAM算法,更精準、更穩(wěn)定

自研的VSLAM核心算法,能夠搭配低成本的雙目攝像頭,通過解算場景點云信息,可精準快速的獲取位置位姿信息,且精度和穩(wěn)定性均不輸于激光雷達。

?智能避障技術

基于高精度雙目立體匹配算法得到環(huán)境3D稠密點云信息,結合識別技術和交互決策技術,機器人可做出類人規(guī)避動作的精細化操作,能夠讓機器人有預判、有策略的實現智能避障。

?基于視覺的物體識別技術

基于輕量化深度學習模型,可以快速穩(wěn)定地識別各種環(huán)境信息,人、動物及十幾種大類家居用品,物體識別精度<2cm,識別模型還可根據特定需求調整和訓練。

?交互決策技術

基于高精度三維建圖能使機器人在語義層次上理解環(huán)境信息,模仿人類大腦對環(huán)境理解的方式,配合決策引擎技術,可以自定義安全、搜尋、跟隨、自主尋路等多種智能邏輯。

?硬件配置要求低,適配性高

在算法&硬件方面,采用增量優(yōu)化的方式,分段處理,并在區(qū)段間建立先驗信息,有效降低平臺的計算壓力,同時應用硬件加速技術,在硬件上,對于視覺處理采用neon加速、GPU加速、DSP加速等方式,進一步提升計算性能,降低算力要求,使得方案對于硬件配置要求較低,配合標準化的接口,能夠快速適配各種硬件平臺。

此外,INDEMIND同時提供參考設計和量產設計服務,借助INDEMIND所擁有的產業(yè)鏈資源,可幫助企業(yè)快速實現量產,大大降低企業(yè)的研發(fā)周期和投入成本。未來,隨著家用機器人行業(yè)進入深水區(qū),RBN10家用機器人AI解決方案作為一款實現定位、建圖、避障、識別 ALL in One的解決方案,也將代表著未來小型機器人的主要技術方向。

審核編輯:符乾江

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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