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市面上常见的用来辅助机器人完成自主定位导航的技术就是 激光SLAM 和 VSLAM 智慧社区
时间:2018-08-15 21:21 作者:佚名 点击:

服务机器人相比工业(专业)机器人,面对的工作环境是未知的,存在很多不确定性,所以,必须要对周围的环境有高效的感知、识别、理解、判断及行动能力。

机器人想要拥有高效的感知、识别、理解等能力,离不开这些关键技术的辅助和帮助。

机器人常见的三个通用的技术层:定位导航、人机交互和环境交互技术。

首先,来了解一下定位导航技术

机器人想要完成自主定位导航,就必须拥有自主完成地图构建,精准识别每一个障碍物,并进行及时有效规避的能力。同时,还要能清楚自身所在位置及坐标,反馈给上层应用,**猜你喜欢酒店智能控制**,协助完成定位导航。

所以,这就涉及到机器人的感知能力,需要有“眼睛”(如:激光雷达)等来帮助机器人感知周围环境,构建有效的地图数据,配合相应算法,完成运算,实现自主定位导航。

激光雷达“眼中”的世界:

自主定位导航技术按照所实现的功能进行划分的话,可包含如下内容:

每个部分在实际工作当中是紧密联系在一起的,下图展示了一个典型的自主定位导航系统内部各组件的框架:

目前,市面上常见的用来辅助机器人完成自主定位导航的技术就是激光SLAMVSLAM,两者各有优点。

由于视觉方案受环境光限制较多,而激光雷达可以不受光线影响,实时测量周围物体和障碍物的距离,再加上近几年激光雷达成本逐渐下降,被认为是目前最具优势的感知方案。

未来,多传感器的融合必然也是大势所趋。融合来自多个传感器的感知数据(如:超声波、防跌落、防碰撞传感去、深度摄像头等),以产生更可靠、准确、全面的信息,精确地反映检测对象的特性,消除信息的不确定性,提高信息的可靠性。

下面,我们来说说人机交互技术

机器人在拥有基础的自主定位导航技术之后,想要进一步发挥自身作用,还需要拥有人机交互的能力。人机交互技术能让机器人进一步了解人类,了解用户诉求,从而为用户提供更个性化的服务

目前,人机交互技术主要包含语音识别、语义理解、人脸识别、图像识别、体感/手势交互等技术。通过语音识别、合成、理解等技术,实现更精准的营销和专属服务。通过人脸识别,可帮助商家精准得识别用户,并主动与用户打招呼,提升用户体验……

人机交互技术的成熟,使其得到了很好的商业落地应用,在很多的AI平台、机器人及C端产品中都能找到相应应用案例。

最后,就是环境交互技术

环境交互技术就是解决机器人除了运动之外的其他动作,比如机械臂、物体抓取等。这就涉及到机器人怎么去抓?怎么样去控制?以及怎么去操控?

机械臂涉及到机械、控制、计算机等,包含了机器人手指末端的利用、触觉控制等等,这就需要传感器来帮助识别。

在有了关键技术的辅助下,接下来就是产品类公司所要考虑的,如何找准用户核心需求,快速找准市场定位,铺货市场,让部分先行产品在“部分群体和市场率先应用”,进一步深入各个领域。

下一节,我们再来看看对于技术和产品类公司来说,需要把握哪些趋势和要点,以实现机器人激流勇进、突出重围,成为AI输出利器?

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