餐饮配送服务机器人的部署,要么担心桌椅位置的变化,要么需要进行环境改造,这是在过去大多数厂商所面临的最大问题。

　　受限于传统marker定位与激光定位的技术方案局限性,在例如工业化车间、大型商超、博物馆等多元化以及部分半开放场景中,由于空间大,吊顶高,光环境多样,服务机器人的部署使用问题都会明显出现。

　　为此,服务机器人头部企业一直在尝试新的技术方案,以图快速拿下市场份额。

　　有研究认为,推动服务机器人再进一步的关键之一就是基于VSLAM(Visual Simultaneous Localization And Mapping)算法的机器人视觉融合导航技术。

　　得益于计算机技术和传感器技术的进步,VSLAM技术可以帮助“看见”真实,从而让AR、自动驾驶、智能机器人等领域的产品能够快速实现更优秀的自主定位与导航。

　　采取VSLAM技术,已经为服务机器人场景拓维、打开室内外作业提供了更多空间。

　　近日,服务机器人头部企业普渡科技就成功自研了PUDU VSLAM+方案,这是基于视觉相机所研制的新一代VSLAM技术,已经应用于普渡科技率先在海外发布的“欢乐送2”机器人上。

　　▍PUDU VSLAM+技术解析

　　据悉,率先于海外推出的“欢乐送2”是行业内首个将VSLAM技术大规模产品化应用的商用服务机器人,旨在实现在各种场景下的快速部署。

　　PUDU VSLAM+技术带来的实际价值正得到明显验证,在今年的深圳马拉松上,普渡机器人“欢乐送2”就亮相室外,为参赛选手“打call”。

　　“欢乐送2”所使用的PUDU VSLAM+,是VSLAM技术的一种,本质上是基于可见光视觉的机器人定位导航与地图构建技术。其核心方式就是通过图像传感器获取对环境的感知,实现对自身位置及姿态的追踪,并同时生成环境的增量式地图信息。

　　之所以研发PUDU VSLAM+技术,是因为自主定位和避障导航一直是实现机器人服务一个非常重要的组成部分。

　　传统marker定位与激光定位在当前商用服务机器人应用上存在痛点,尽管当前部分产品将“marker定位”和“激光定位”两种定位技术进行融合使用,但依然存在贴码成本高、高空间难贴码,并会改变建筑原有装修,受限于环境变化定位失准等痛点。市面上部分商用服务机器人产品也是相同,在高顶、空旷的场地下无法较好地适配应用。

　　而PUDU VSLAM+技术以机器人所配置的顶视摄像机为主,以IMU、里程计等其他传感器为辅,通过视觉图像与IMU数据融合,能在场景图像定量估算帧间相机的运动,快速捕捉和跟踪到特征点,获取场景图像中障碍物的角点信息并根据算法建立索引和模型,从而防止误差累积,提高定位精度,最终建立高精度地图,帮助机器人更好判断自身在环境中的位置,并实现高精度导航。

　　目前,服务机器人的需求已经越来越广泛,这不仅要求服务机器人在静态和动态环境下保证系统能够正常定位,还要能提高系统的精度和鲁棒性,PUDU VSLAM+技术方案相较而言也更具优势。

　　由于视觉相机更善于捕捉运动信息,视觉信号抗干扰能力强,基于VSLAM技术的机器人定位方法具有信息量更大、适应范围广的特点,位姿估计和避障效果显著,实际落地优势明显。

　　基于普渡PUDU VSLAM+方案,机器人不仅部署无需贴码,还具备更高的稳定性与场地适应性,这相较大多数方案减少了75%的部署时间,有望助推商用服务机器人的大规模应用。

　　▍更多场景可能性

　　作为服务机器人领域一种非常新颖的技术,VSLAM的成熟落地是商用机器人领域的重要突破,其意义在于或为半室外配送打下了重要的基础。

　　当前市面上大多商用服务机器人产品所搭配的地图构建算法,主要基于激光雷达扫描水平环境特征进行地图构建与定位,更适用于静态的环境,在水平方向存在环境变化的情况下,这种方案存在环境特征匹配失败的风险,算法的稳定性和定位精度会极大受到环境中运动物体影响。

　　当机器人走向室外,面对复杂化、非结构化、动态、大面积环境时,机器人更需要克服复杂环境影响,进行实时的自主定位与地图创建才能完成导航任务。

　　普渡科技自研的PUDU VSLAM+技术,自主定位与地图创建获得环境信息更为丰富、适用性强,高动态场景下绝对轨迹误差大幅减少,显著提升了在动态场景下的定位精度。

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