机器人自主行走中不可避免的3大问题 看思岚科技如何应对
转载 2018-12-03 13:35 砍柴网 来源:砍柴网未来,智能机器人很有可能成为继PC和智能手机之后的新一代杀手锏级别产品,极大的为我们的生活提供便利,但机器人产品的理想落地,需要行业各个技术环节的一起努力,自主定位导航作为机器人自主行走最为核心的技术,在落地实践过程中,也面临过多项挑战,最终实现完美应用。
环境多变情况下机器人的可靠定位
在实际的应用中,这些情况是比较常见的,例如:在人流量巨大的商场中机器人被一群人围着,不能出现“晕头转向”、“歇菜”、“定位偏”这种问题,它必须要应对不同的环境,明确知道自身所处位置,要去哪,该如何去?
出现这种问题,光靠单一的传感器肯定是不能解决所有问题的,例如,别人把激光雷达挡住了,激光雷达的数据就无法起作用了,这个时候就必须要依靠其他传感器,利用传感器和建立概率模型来解决问题。这是目前思岚科技所解决的一个实际问题,对于广大机器人厂商来说也是非常有利的。
障碍物的有效规避
很多人看到机器人的时候,总会忍不住想去逗逗它,故意挡在它前面,看看机器人会怎样,这个时候机器人就必须发挥它的避障功能了,在进行避障处理的时候,机器人不仅仅需要用到激光雷达,还需要其他传感器的有效融合,才能实现有效避障和自主导航。
思岚科技目前除了利用传感器避障之外,还使用了其自身开发的RoboStudio软件来帮助机器人更好的理解环境中的逻辑。例如,有些地方是不希望机器人进入的,这时候,我们就可以画一道虚拟墙,“阻拦”机器人进入。思岚科技的虚拟墙技术,完全基于软件设置,无需额外辅助铺设,无需改变现场环境,就可以让机器人对那个区域“避而远之”,限制机器人的活动范围。
用户心里预期的地图问题
激光雷达充当着机器人的“眼睛“,可为机器人提供高精度的地图及轮廓信息位置,但会出现一个问题,它所建立的地图与人所预期的地图是有差距的。
很显然,这是两种完全不同的地图呈现,在面对用户这一心理落差的时候,思岚科技利用高精细化建图技术,缩小实际建图与用户心理落差之间的距离。
利用SharpEdge精细化建图技术的建图效果
这是直接从机器人中生成的300㎡家庭地图的实际案例,未做任何的PS处理,我们可以看到边缘还是相当规整的,没有任何噪点,可直接用于展示,无需再次修正。同样是SLAM的建图,思岚科技绘制的地图缩小了与用户心理的差距,也提高了定位导航的效率。同时,思岚还支持超大场景下的地图构建,形成完美闭环。
机器人自主定位导航技术要实际应用到各类产品中,必须要解决这些问题和挑战,最终才能实现完美应用。
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