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機器人落地過程中那些不可避免的問題

日期:2019-06-15   人氣:  來源:互聯網
簡介:機器人落地過程中那些不可避免的問題 機器人自主定位導航聽起來簡單,地圖數據+算法的結合,實則挑戰巨大。在落地實踐的過程中,需要解決各種各樣的問題,越過各式各樣的坑,才能最終完美應用。 首先從地圖的呈現方式開始說起。 挑戰一:用戶心理預期地圖……

機器人落地過程中那些不可避免的問題

機器人自主定位導航聽起來簡單,地圖數據+算法的結合,實則挑戰巨大。在落地實踐的過程中,需要解決各種各樣的問題,越過各式各樣的坑,才能最終完美應用。

首先從地圖的呈現方式開始說起。

挑戰一:用戶心理預期地圖的問題

激光雷達充當著機器人的眼睛,能為機器人提供高精度的地圖及輪廓位置信息,但其實,所掃描出來的平面地圖跟用戶心理預期地圖存在較大差距。

很顯然,上面是兩種完全不同的地圖呈現。思嵐在面對用戶這一心理落差的時候,庫卡機器人,利用精細化建圖技術,縮小實際建圖與用戶心理落差之間的距離。

先展示一下利用SharpEdge精細化建圖技術的建圖效果。

這是一個實際案例中300㎡的家庭地圖,沒有做任何PS處理,直接從機器人中生成。邊緣非常規整,沒有任何噪點,可以直接用于展示,不需要二次的修正。

同樣是SLAM的建圖,思嵐繪制的地圖縮小了與用戶心理的差距,也提高了定位導航的效率。同時,思嵐還支持超大場景下的地圖構建,形成完美閉環。

100000+㎡超大場景建圖

解決了地圖呈現方式問題之后,我們再回歸到老本行上機器人可靠的障礙物規避。

挑戰二:障礙物的有效規避

很多人在看到機器人的時候,一是出于好奇,二是內心的小惡魔,總想逗一逗他,看看是不是真的智能,于是便會故意擋在他前面,不讓他走。這時候,我們不僅需要激光雷達,還需要多傳感器數據的融合,實現有效避障和自主導航。

除了利用傳感器避障之外,還可以利用RoboStudio開發軟件來幫助機器人更好的理解環境中的邏輯。比如,有些地方是不希望機器人進入的,如:機場場景下的行人扶梯在維護,不希望機器人進去,這時候,我們就可以畫一道虛擬墻,阻攔機器人進入,無需任何實物鋪設,簡單易操作。

解決完地圖呈現和避障這兩件事之后,就需要更多考慮機器人在實際場景中的應用問題。

挑戰三:環境完全變化后的可靠定位

環境完全變化后的可靠定位說簡單點就是重定位。重定位有兩個問題,第一個是人啟動的時候重定位,還有一種重定位是環境變化非常多的時候可靠定位。

其實這些情況在應用中還是非常常見的,如:商場中的人流量巨大、環境不停變化。這就要求機器人知道自己在哪里,該去哪里,該怎么走,即使被一群人圍著,也不能發生暈頭轉向,歇菜、定位偏這種問題。

這個時候,看我們思嵐如何治他。首先,靠單一的傳感器肯定不能解決所有的問題,比如別人把激光雷達擋住了,激光雷達的數據就起不了作用了。但是,我們不怕,我們還有其他的傳感器,所以就用傳感器和建立概率模型來解決問題。這樣的話,也解決了一個實際問題,這個對于服務機器人廠商來說是非常好的。

挑戰四:全局重定位

全局重定位一般在行業中有幾個解決方案,第一個是使用UWB,但是這個技術有一個缺點,必須對環境進行布置,比如把它放在一個場景,需要預先在場景里很多地方預埋信標,這在成本和部署上有一定的挑戰。還有一種是完全自主重定位,無需額外傳感器輔助。思嵐所做的就是后者,當機器人被推離或者出現位姿偏差時,可使用RoboStudio中的重新定位功能,糾正位姿錯誤。

最后,就要說到一個不得不提到的問題,那就是多場景適配的問題。

挑戰五:多場景適配

未來,機器人想要深入到各行各業,應用于各種場景中時,肯定會面臨多場景適配的問題。人來人往的商場、多樓層的酒店配送,這些都需要機器人具備場景的自由切換能力。

就拿如何讓機器人感知到是在某一個具體樓層開展工作來說,這些都是目前導航定位系統中需要解決的問題,需要越過的坑。

這個就需要行業的整合,不單是把導航定位系統做好,還要針對電梯的通訊協議,不同樓層之間感應到樓層的切換。這從細節上來說,還要考慮用戶心理的問題,因為有時候電梯人很多,機器人該怎么進去?這些都是需要考慮的現實問題。

在越過這些坑之后,m.twshmhelmet.com工業機器人維修,機器人自主定位導航解決方案才能真正inside到各種產品中去,實現落地,實現商業化的運作。而思嵐,絕對是你一個不錯的選擇。

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