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為什么歷途機器人可以實現越障清洗?智能

AI奇點 2018-12-03 14:24
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導讀

歷途機器人融合了哪些人工智能技術

歷途機器人借助計算機視覺和人工智能技術來感知外界環境,并配合其它系統完成機器人的場景感知、行動規劃和任務執行。

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1、采用視覺slam技術

采用幾何視覺slam和基于深度學習的slam相結合的技術進行機器人位置和周圍環境距離信息的感知。

幾何視覺slam技術對于不同工作場景適應性強,其配合IMU使用后,可以提供較準確的定位信息;缺點是工作前需要進行初始化,穩定性會受不同光照條件影響。

基于深度學習的slam技術,當模型訓練好,開始工作時不需要初始化,在特定情況下工作穩定性好;缺點是穩定性過分依賴于訓練數據集,數據集的不完備性影響場景感知性能。

兩種技術進行結合可以提升工作穩定性,當幾何視覺slam初始化失敗或者工作不穩定時可以采用基于深度學習的slam技術進行環境感知。

2、多傳感器融合技術

單純依賴一種傳感器進行感知不能完全保證機器人工作的穩定性。為此采用多傳感器融合的技術,通過采用單目相機、IMU等傳感器進行數據耦合,相互補充提升感知的穩定性。單目相機缺失尺度信息,而IMU可以測得絕對的速度和角速度,彌補了尺度缺失的問題;IMU數據采樣頻率高,但數據漂移大,而相機數據雖然采樣頻率低但漂移小,相機數據和IMU數據相互耦合可以克服單一傳感器造成的感知性能差的缺點。

3、圖像檢測技術

視覺slam技術只是提供了周圍環境距離信息的感知,缺乏對環境信息的理解。采用圖像檢測技術可以確保機器人更深層次的理解環境,檢測出障礙物,使得機器人避開不利于自身行動的障礙;另一方面,通過圖像檢測技術可以感知可以指引機器人進一步行動的參照信息,糾正行動偏差,確保工作穩定。

外墻清掃機器人可以借助這些技術獲取外墻的工作環境,感知外墻玻璃邊框凸起的棱角,凸起的棱角會阻礙機器人清掃工作,有了場景的感知就可以引導機器人進行越障;借助視覺感知外墻玻璃凹陷的邊帶,該凹陷的邊帶會影響機器人的吸附壓,同樣借助視覺引導機器人跨越該邊帶;在外界天氣比較惡劣的情形下,風力會造成機器人清掃路徑與實際期望有所偏差,通過視覺信息的指引可以實時調整行進路線,保證清掃工作順利完成。


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THE END

這些技術的采用,使得機器人不需要人的干預,可以智能的工作,自己感知距離、感知物體、理解場景,可以更好的服務于人類。



越障清洗機器人 歷途機器人
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