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為什么激光SLAM能夠成為現下主流?它又是如何實現快速發展?

領銜資訊 ? 2019-11-12 23:15 ? 次閱讀

近年來,在家庭、餐廳、商場等服務場所,移動服務機器人已屢見不鮮,他們能做到自主清掃房間、送餐送物、智能引導等功能,自主定位導航作為移動服務機器人的核心技術之一,也是其完成復雜高級任務的基礎,必然引起業內關注。

一直以來,實現移動機器人在未知環境中的自主導航能力,是機器人研究領域的一大核心課題,SLAM技術的出現徹底解決了機器人在未知環境中的自主移動問題。根據傳感器的不同,目前SLAM技術主要包括了視覺SLAM與激光SLAM兩大類,基于視覺的SLAM方案主要有兩種實現路徑,一種基于RGBD的深度攝像機,比如Kinect;還有一種是基于單目、雙目或者魚眼攝像頭的。但目前視覺SLAM仍處于進一步研發和應用場景拓展、產品逐漸落地階段。反觀激光SLAM,由于起步較早,在理論、技術和產品落地上都較為成熟,憑借穩定、可靠、高性能等技術優勢,激光SLAM已成為現下主流,并在機器人、無人駕駛領域得以廣泛應用。

激光SLAM脫胎于早期的基于測距的定位方法(如超聲和紅外單點測距),激光雷達的出現和普及使得測量更快更準,信息也更為豐富。其采集到的物體信息呈現出一系列分散的、具有準確角度和距離信息的點,也被稱為點云。通常,激光SLAM系統通過對不同時刻兩片點云的匹配與比對,計算激光雷達相對運動的距離和姿態的改變,也就完成了對機器人自身的定位。

思嵐科技是全球最早從事機器人自主定位導航技術的企業之一,目前,業務已輻射亞歐美洲20多個國家和地區,服務超過2000家企業和10萬個人用戶,旗下產品已成熟的應用于微軟、殼牌、優必選、科大訊飛、軟銀等企業的服務機器人項目。

據了解,思嵐科技主要利用自主研發的激光雷達作為核心傳感器,通過SLAMWARE內置的先進算法驅動,可在未知環境中實時提供定位,并構建最高達5cm分辨率的環境地圖。在實現定位與建圖外,同時采用D*動態即時路徑規劃算法,可自動搜索前往目標的最短路徑并控制機器人行動。

目前,思嵐科技的自主定位導航方案已成為服務機器人領域性價比最高、穩定性更強的落地應用方案,經過多年的技術迭代與創新,思嵐科技的SLAM技術已升級至3.0版本,相比傳統SLAM技術,思嵐科技的變革式SLAM 3.0采用了圖優化的方式進行構圖,能實現百萬平米級別的實時地圖構建能力,同時,擁有主動式回環閉合糾正能力,能很好的消除長時間運行導致的里程累計誤差。

SLAM 3.0 采用SharpEdge精細化構圖技術,可構建高精度、厘米級別的地圖。同時,構建的地圖規則、精細,進一步提升了定位的精確性。無需二次優化修飾,直接滿足用戶預期。相比較粒子濾波每次直接將傳感器數據更新進入柵格地圖進行增量式構建的做法,基于圖優化的SLAM 3.0 摒棄固定的柵格地圖,存儲地圖構建過程中調整了圖結構中每個節點的pose和對應的傳感器信息以及所有關鍵點構建的位姿關系圖,利用全部的機器人位姿信息和對應傳感器數據生成環境地圖。

當機器人運動到已經探索過的原環境時,SLAM 3.0可依賴內部的拓撲圖進行主動式的閉環檢測。當發現了新的閉環信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法對原先的位姿拓撲地圖進行修正(即進行圖優化),從而能有效的進行閉環后地圖的修正,實現更加可靠的環境建圖。即使當時地圖上看誤差較大,SLAM 3.0也可靈活對已產生的地圖進行調整。如今,思嵐科技的自主定位導航套裝及相應的機器人開發平臺中,均采用了SLAM 3.0圖優化,即使面對各類復雜的商用環境,機器人也能輕松應對。

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