Leading-edge stereoscopic vision technology enables robots to perceive full 3D space.
Integrate stereoscopic vision technology and deep learning technology to build 3D semantic maps and empower robots with environmental cognition.
Input visual perception & cognitive information into the decision-making engine to empower robots with decision making capabilities in autonomous operations
The robot offers users a more natural human-robot interaction experience through stereo vision & decision intelligence technology.
從誕生以來(lái),掃地機(jī)器人的升級(jí)從未停止,清潔技術(shù)的進(jìn)步,更是讓機(jī)器人產(chǎn)品大放異彩,但盡管如此,人工“智障”的帽子卻從未摘掉,在它不斷被完善的問(wèn)題清單中,避障功能一直是一道極難攻克的關(guān)隘,而正因如此,也成為了廠商們的“必爭(zhēng)之地”。
實(shí)驗(yàn)室中的“完美表現(xiàn)”,現(xiàn)實(shí)為何折戟
在實(shí)驗(yàn)室階段,掃地機(jī)器人雖然經(jīng)歷了多種避障測(cè)試,但實(shí)際環(huán)境的表現(xiàn)卻總是差強(qiáng)人意,究其原因在于真實(shí)家庭環(huán)境的復(fù)雜度往往更高,場(chǎng)景格局的變化、障礙物雜亂度更高且種類更多、人寵的介入等等,面對(duì)更加嘈雜混亂的環(huán)境,需要機(jī)器人不僅要能夠隨時(shí)急停,還要能夠精準(zhǔn)“閃避”,這對(duì)于目前大部分的掃地機(jī)器人而言,顯然難以滿足。
在運(yùn)行過(guò)程中,類似亂撞、避障失靈、錯(cuò)位、卡死等問(wèn)題頻頻發(fā)生,往往需要人為協(xié)助才能繼續(xù)工作,這與用戶的購(gòu)買初衷明顯相悖。
如果掃地機(jī)器人不“省力”,也就失去了本身價(jià)值。
在龐大的市場(chǎng)需求和不斷加劇的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)下,意味著越早解決避障技術(shù)的短板,便能搶占更大的市場(chǎng)空間。但該如何解決,在經(jīng)歷紅外技術(shù)、超聲技術(shù)、激光雷達(dá)技術(shù)之后,廠商們?cè)俅文醯匕涯抗馔断蛄艘曈X(jué)技術(shù)。
能夠獲取更豐富的環(huán)境信息,是視覺(jué)技術(shù)的天然優(yōu)勢(shì)。使得掃地機(jī)器人的感知&認(rèn)知能力大大提升,這為掃地機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更高層級(jí)的智能避障提供了可能,配合深度學(xué)習(xí),在識(shí)別到障礙物信息后,更能根據(jù)不同障礙物屬性進(jìn)行策略化規(guī)避,這對(duì)于以往的避障方式,靈活性和自主性都有著顯著優(yōu)勢(shì)。從科沃斯、石頭最早把視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用到掃地機(jī)器人的避障模塊,視覺(jué)避障已經(jīng)成為了中高端機(jī)型的標(biāo)配。
無(wú)獨(dú)有偶,作為國(guó)內(nèi)布局計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)最早的一批AI技術(shù)公司,JS Game已經(jīng)深耕行業(yè)多年,并開(kāi)發(fā)了一套以立體視覺(jué)技術(shù)為核心的RBN10家用機(jī)器人AI方案,方案主要應(yīng)用于家用機(jī)器人平臺(tái),在避障方面,已能夠?qū)崿F(xiàn)低矮障礙物避障、高透障礙物避障,智能語(yǔ)義避障。
在官方實(shí)機(jī)演示中,為了測(cè)試掃地機(jī)器人的真實(shí)避障能力,設(shè)置了多種極限環(huán)境:
? 低矮密集障礙物:積木類
? 高透障礙物:玻璃制品
? 黑暗環(huán)境避障
以往的機(jī)器人避障系統(tǒng),受限于傳感器屬性,對(duì)于低矮障礙物和高透障礙物很難有效檢測(cè),加之硬件布局限制,這類障礙物甚至處于檢測(cè)盲區(qū),但在實(shí)際環(huán)境中,這幾類障礙物往往占據(jù)著多數(shù),因此,掃地機(jī)器人想要穩(wěn)定運(yùn)行,首先便要能夠準(zhǔn)確檢測(cè)各類障礙物。
因?yàn)榱俗寵C(jī)器人能夠“看懂”,JS Game專門為家用場(chǎng)景研發(fā)訓(xùn)練了一套物體識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以準(zhǔn)確識(shí)別家用場(chǎng)景中的低矮障礙物(例如:動(dòng)物糞便、拖鞋、鑰匙串、線材、地插等)、高透障礙物(玻璃類物體)、動(dòng)態(tài)障礙物(人、寵物)等等,從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)避障,與此同時(shí),根據(jù)不同障礙物信息結(jié)合JS Game決策引擎技術(shù)可實(shí)現(xiàn)策略避障,如不同規(guī)避距離,有效避開(kāi)動(dòng)物糞便、拖鞋等特定障礙物。
? 散亂密集障礙物:積木類
RBN10家用機(jī)器人AI方案實(shí)機(jī)演示
? 高透障礙物:玻璃制品
RBN10家用機(jī)器人AI方案實(shí)機(jī)演示
? 黑暗環(huán)境避障
RBN10家用機(jī)器人AI方案實(shí)機(jī)演示
如何在黑暗環(huán)境下工作,一直是掃地機(jī)器人的普遍難題,更不用說(shuō)在黑暗環(huán)境下實(shí)現(xiàn)避障。因此,JS Game針對(duì)性開(kāi)發(fā)了一套主動(dòng)式補(bǔ)光策略,搭配RBN10家用機(jī)器人AI方案中內(nèi)置的亮度補(bǔ)光、紋理補(bǔ)光兩種紅外補(bǔ)光設(shè)備(均符合人眼安全等級(jí)C1等級(jí)要求),兩種補(bǔ)光燈交替照明,與視覺(jué)傳感器曝光時(shí)間同步,生成兩種(A幀、B幀)獨(dú)特的視覺(jué)圖像,分別用于視覺(jué)定位及物體識(shí)別和立體視覺(jué)及建圖避障,滿足強(qiáng)光直射、無(wú)光源、黑暗等特殊環(huán)境下的無(wú)差異工作要求。
需要提到的是,RBN10家用機(jī)器人方案是以JS Game自研的JS Game OS(機(jī)器人AGI系統(tǒng))為核心,以視覺(jué)自然導(dǎo)航技術(shù)為主導(dǎo),搭配一體化標(biāo)準(zhǔn)模組,能夠?yàn)闄C(jī)器人提供導(dǎo)航定位,圖像識(shí)別、路徑規(guī)劃、交互決策等多種核心功能的ALL IN ONE方案,可廣泛應(yīng)用于家用掃地、陪護(hù)、教育、玩具等家用服務(wù)機(jī)器人平臺(tái)。
在應(yīng)用表現(xiàn)上,RBN10家用機(jī)器人AI方案還有著其它優(yōu)勢(shì),方案采用輕量化模型,對(duì)算力配置要求較低,且自身?yè)碛袠?biāo)準(zhǔn)化的控制接口,能夠快速適配各種機(jī)器人平臺(tái),搭配自研一體化模組硬件,以持平單線激光雷達(dá)的成本,即可達(dá)到“激光+視覺(jué)傳感器”融合方案的導(dǎo)航精度水平,同時(shí)擁有超過(guò)融合方案的避障及識(shí)別能力。
此外,通過(guò)智能決策引擎技術(shù)還可以自定義安全、搜尋、跟隨、自主尋路等多種智能邏輯,大幅提升機(jī)器人的智能表現(xiàn)。