VSLAM&激光SLAM谁将主导未来?

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前言

SLAM技术运用在AGV物流小车上,可以不用预先铺设任何轨道,方便工厂生产线的升级改造和导航路线的变更,实时避障,环境适应能力强,同时能够更好地实现多AGV小车的协调控制,借此实现真正的自然导航,基于以上优势,SLAM导航应用将越来越普遍。

关于SLAM

SLAM的英文全称是 Simultaneous Localization and Mapping,中文称作「同时定位与地图创建」。

通常是指在机器人或其他载体上,通过对各种传感器数据进行采集和计算,生成对其自身位置姿态的定位和场景地图信息的系统。

SLAM技术对于机器人或其他智能体的行动和交互能力至为关键,因为它代表了这种能力的基础:知道自己在哪里,知道周围环境如何,进而知道下一步该如何自主行动。

目前它的主要应用领域有:自动驾驶、服务型机器人、AGV、无人机、AR/VR等。

SLAM分类

目前用在SLAM上的传感器主要分为这两类,激光SLAM(Lidar SLAM)和视觉SLAM(Visual SLAM,缩写为V SLAM。

激光SLAM

激光SLAM采用2D或3D激光雷达(也叫单线或多线激光雷达),2D激光雷达一般用于室内机器人上(如扫地机器人),而3D激光雷达一般使用于无人驾驶领域。激光雷达的出现和普及使得测量更快更准,信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点,被称为点云。

通常,激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对,计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变,也就完成了对机器人自身的定位。

激光+SLAM产生的高精度地图

激光雷达测距比较准确,误差模型简单,在强光直射以外的环境中运行稳定,点云的处理也比较容易。同时,点云信息本身包含直接的几何关系,使得机器人的路径规划和导航变得直观。

激光SLAM导航是目前机器人自主定位导航所使用的主流技术。激光测距相比较于图像和超声波测距,具有良好的指向性和高度聚焦性,是目前最可靠、稳定的定位技术。

视觉SLAM

视觉SLAM可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息,拥有超强的场景辨识能力。早期的视觉SLAM基于滤波理论,其非线性的误差模型和巨大的计算量成为了它实用落地的障碍。

近年来,随着具有稀疏性的非线性优化理论(Bundle Adjustment)以及相机技术、计算性能的进步,实时运行的视觉SLAM落地已不再是难题。

视觉 SLAM 地图构建,图片来源:百度 AI

视觉SLAM的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌,基于点云的激光SLAM算法无法区别他们,而视觉则可以轻易分辨。这带来了重定位、场景分类上无可比拟的巨大优势。同时,视觉信息可以较为容易的被用来跟踪和预测场景中的动态目标,如行人、车辆等,对于在复杂动态场景中的应用这是至关重要的。

激光SLAM和VSLAM比较

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VSLAM2.0定位导航的MMC-1000

近日,马路创新宣布其自主研发的独立VSLAM定位导航技术实现新突破,并成功落地多个业务场景,标志着马路创新率先跨入VSLAM2.0时代。

VSLAM 2.0 采用业内独创的全环境感知技术,通过算法优化实现了单图150KM的超大范围行程定位,进一步优化了SLAM技术在实际应用中的表现效果。同时更高的定位鲁棒性将帮助智能移动机器人在复杂工况下的稳定应用,助力企业客户在工业4.0的道路上迈出坚实的一步。

视觉VSLAM则利用视觉摄像头拍摄周围的图像,通过图像识别技术,采集图像中物体位置的信息,将不同时刻不同位置中,环境物体与机器人的相对位置联系起来,实现机器人的自主导航定位功能。

常见定位导航方式的六维雷达对比图

马路创新负责人认为,为了满足客户的各种复杂场景需求,具有视觉导航功能的设备已然成为趋势。同时市面上也出现了多种类型的混合导航技术,例如视觉传感搭配激光SLAM进行工作,以此进行所谓的优势互补,但混合导航中的VSLAM的实际作用难以考证。

究其原因,还是受制于视觉导航算法的开发难度,使得视觉导航技术仅被应用于较小空间中,而在大部分工业场景下,仍需依赖激光SLAM或是QR码导航来实现,而搭载2套以上传感器的设备,一方面功能冗余,同时所需成本也会显著上升。因此,能在真实工业场景下,实现全程独立视觉导航的技术,才对客户具有实际意义, 才能称为“真视觉”。

搭载VSLAM2.0定位导航的MMC-1000自主移动机器人

马路创新2018年发布的VSLAM1.0,已能承载高达40km的建图行程。如今,经过2年多的研发攻关,新推出的VSLAM 2.0导航技术,再次通过技术创新,将领先的VSLAM技术更全面地落地智慧物流与智能制造。

相较于已经商业化的VSLAM 1.0,VSLAM2.0真正实现了全环境感知;通过算法优化,压缩海量图片信息,实现了总行程从40km提升至150km的超大范围跨越。VSLAM2.0同时采用边缘计算,支持多机交互,使每台AGV/AMR都具备大数据学习能力及自适应学习能力,在定位导航性能做到全方位大幅提升!

1、全环境感知,不受地纹及地面环境变化的影响;

2、实现每秒130Hz匹配频率,支持150KM超大范围行程;

3、亚毫米级定位精度,满足产线设备/机械臂等高精度定位配合需求;

4、克服环境光线变化对定位导航的影响,“自动驾驶”无需局限于室内封闭环境;

5、大数据自适应环境学习,克服日常路径实时变化影响;

6、微秒级响应能力,高稳定性,杜绝定位丢失风险;

搭载VSLAM2.0定位导航的MM-200自主移动机器人

迭代后的VSLAM 2.0立即获得多家客户青睐,即将交付多家知名汽车生产制造企业。

目前市场上普遍认为VSLAM由于采集图像时产生的储存空间大、运算复杂、算法对处理器的要求较高,因此普通处理器根本无法处理如此大量数据,导致VSLAM难以落地真实使用场景,仅能在小场景特定环境下使用。

另外,市面上基于激光的可用算法比较常见,相反的,实现VSLAM的真正落地,则需要投入大量的研发力量,资金力量和时间成本,这在很大程度上打消了大部分企业探索VSLAM的积极性和可能性。

从0到1全自主研发的难度可以想象,因此,放眼整个行业,在VSLAM赛道上实现技术突破并且落地商用的企业,可谓凤毛麟角。马路创新在VSLAM技术创新和商业落地方面已然走在了前列。

轻量级激光SLAM地面式自动叉车AURORA1000

迦智全新推出了三款智能AGV新品,分别是轻量级自主移动机器人平台EMMA180,1000kg级柔性转运机器人EMMA1000,轻量级激光SLAM地面式自动叉车AURORA1000。

凭借着丰富的行业经验,迦智科技一直致力于新产品、新技术的研发,为有需求的用户提供最优化的解决方案。此次发布的EMMA180和EMMA1000,不仅为EMMA家族注入了新鲜血液,丰富了产品矩阵,而且还进一步提升了迦智科技的市场竞争力,满足细分市场用户需求。

作为一款地牛式的AGV,AURORA1000采用了激光SLAM融合导航,场景适应性强,稳定性好。车身体型小,自重轻,最大额定载荷1T,叉齿举升高度6cm,可实现360度原地旋转,车身安装防撞触边等安全装置,柔性避障。同时,结合调度管理系统与自主充电功能,可实现多机无人化集群作业。

极智嘉智能消毒机器人

面对后疫情时代的无人化消毒需求,极智嘉 (Geek+) 作为AMR行业引领者,积极践行“科技向善”的理念,充分发挥强大研发实力和前沿智能机器人技术优势,重磅推出两款智能消毒机器人——智能紫外线消毒机器人Lavender和智能喷雾消毒机器人Jasmin

两款机器人汇集了极智嘉硬核机器人技术,凭借激光与视觉融合的SLAM导航技术,实现精准导航,轻松胜任各种复杂场景,不仅能够实现7x24全天候运行,大幅提升消毒效率,保障消毒效果;特别对于高风险区域的作业,有效避免了人员安全隐患,保障工作人员和公众健康。

一、智能紫外线消毒机器人Lavender

强杀菌、更放心

Lavender采用峰值波段为253.7nm的短波紫外线,破坏细菌和病毒的DNA结构,彻底消灭细菌、病毒和其他原始有机体,可实现99.99%的病菌杀灭率。

大灯管、大照度

极智嘉智能紫外线消毒机器人Lavender拥有6个超145μW/cm²高照度大功率灯管,科学排布效果叠加更强大,同等面积内消毒更快。

多传感器“眼睛”+ 智能算法“大脑”

极智嘉智能紫外线消毒机器人Lavender基于其自身工业级AMR机器人技术,并结合激光与视觉融合的SLAM导航技术,真正实现全方位扫描,让定位更加精准,在狭窄空间等复杂场景中游刃有余。

此外,多传感器“眼睛”+智能算法“大脑”也赋能极智嘉智能紫外线消毒机器人Lavender全方位环境感知能力,当机器人检测到超出安全范围物体时能够立即自动停止作业,智能熄灯保障安全。

应用于多种场景:医院、超市、商场、市场、酒店、学校、工厂、机场、车站、食品、生物等场景和领域。

二、智能喷雾消毒机器人Jasmin

喷雾大、出雾快、送雾远

智能喷雾消毒机器人Jasmin具有喷雾大、出雾快、送雾远的特点,其配备的雾化模块能够让制雾速度快至3L/h,1小时可消毒15个房间,有效提高喷雾效率和覆盖范围。

超细腻 3微米雾化颗粒

Jasmin雾化均匀细腻,雾化颗粒可达3~5微米,能更好地抑制液体凝结,确保消毒液扩散范围,保证更优消毒效果。

抗腐蚀材料 支持多种消毒液

可广泛应用于医院、商场、酒店、学校、工厂、机场、车站、生物等场景和领域。

Oasis系列激光SLAM导航移动机器人

全新Oasis系列激光SLAM导航移动机器人是由斯坦德研发团队匠心智造,依托斯坦德成熟的激光SLAM算法技术,经众多行业客户的落地项目验证,可为客户生成定制化的柔性物流解决方案,有效提升生产柔性和效率,助力企业提高ROI,推动工业自动规划和智能化转型。

SLAM导航无疑是当前移动机器人主要的导航技术,VSLAM和激光SLAM谁将主导未来,成为主流的导航技术,还需要等待市场的检验。

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VSLAM&激光SLAM谁将主导未来?

SLAM技术运用在AGV物流小车上,可以不用预先铺设任何轨道,方便工厂生产线的升级改造和导航路线的变更,实时避障,环境适应能力强,同时能够更好地实现多AGV小车的协调控制,借此实现真正的自然导航,基于以上优势,SLAM导航应用将越来越普遍。

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