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機(jī)器人的安全表現(xiàn)主要由安全決策技術(shù)來(lái)決定

雙目立體視覺(jué) ? 來(lái)源:雙目立體視覺(jué) ? 作者:雙目立體視覺(jué) ? 2022-05-12 17:16 ? 次閱讀

“INDEMIND:隨著機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展,越來(lái)越多的機(jī)器人開(kāi)始進(jìn)入到人們的各種生活場(chǎng)景中,商場(chǎng)、超市、餐廳等等,然而伴隨著應(yīng)用場(chǎng)景的劇增,整體環(huán)境特征的復(fù)雜度和動(dòng)態(tài)性也在明顯提升,安全表現(xiàn)成為了衡量機(jī)器人性能的硬性標(biāo)準(zhǔn)。”

從技術(shù)角度而言,機(jī)器人的安全表現(xiàn)主要由安全決策技術(shù)決定。作為決策智能的重要組成部分,安全決策主要為機(jī)器人識(shí)別并判斷作業(yè)環(huán)境中的危險(xiǎn)場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)有預(yù)判、有策略的實(shí)時(shí)智能規(guī)避,從而保證機(jī)器人的安全運(yùn)行。

其技術(shù)原理主要依托于物體識(shí)別、場(chǎng)景識(shí)別及語(yǔ)義地圖等底層技術(shù),識(shí)別各種物體、場(chǎng)景,如基于camera的自動(dòng)扶梯識(shí)別、基于Lidar的玻璃場(chǎng)景識(shí)別、基于TOF的跌落的識(shí)別等等,并利用語(yǔ)義地圖進(jìn)行融合決策,讓機(jī)器人能夠按照不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行不同安全策略的控制及避障,包括運(yùn)動(dòng)速度、避讓距離、危險(xiǎn)預(yù)判等。

雖然技術(shù)原理早已不是“私密”,但要把技術(shù)真正應(yīng)用到產(chǎn)品當(dāng)中,卻非一件易事。除了前期對(duì)該部分技術(shù)研發(fā)投入相對(duì)不足外,其涉及的算法部分開(kāi)發(fā)難度也同樣極高,尤其是識(shí)別算法,雖然基于圖像的識(shí)別率和準(zhǔn)確率表現(xiàn)良好,但對(duì)于一些透光度較強(qiáng)的玻璃等物體識(shí)別,一直較難實(shí)現(xiàn),只能依靠超聲檢測(cè)

提升機(jī)器人安全表現(xiàn):安全決策是關(guān)鍵

目前真正投入到實(shí)際應(yīng)用的安全決策技術(shù)方案,其技術(shù)實(shí)現(xiàn)主要采用不同場(chǎng)景不同物體不同處理的方式,比如通過(guò)跌落傳感器或結(jié)構(gòu)光檢測(cè)到跌落,則進(jìn)行防跌落操作;超聲檢測(cè)到玻璃,則規(guī)避玻璃;檢測(cè)到行人,則警報(bào)提醒,且對(duì)于識(shí)別性較差的物體,如玻璃,很多場(chǎng)景在建圖過(guò)程中需要人為識(shí)別出玻璃的位置,并手動(dòng)在地圖中劃定虛擬墻,才能使機(jī)器人完成規(guī)劃及運(yùn)動(dòng)。這樣的做法雖實(shí)現(xiàn)了一定的安全功能,但缺陷十分明顯,主要為:

  • 未進(jìn)行成體系的安全策略,整體系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)性、可拓展性差;
  • 僅固定幾種安全場(chǎng)景,單獨(dú)場(chǎng)景單獨(dú)處理,安全覆蓋率低;
  • 對(duì)傳感器依賴嚴(yán)重,成本較高。

在智能化不斷升級(jí)的今天,僅是做到“剛剛能用”的程度顯然無(wú)法滿足市場(chǎng)需求。而不同于其它生活用品,機(jī)器人的安全性無(wú)法“遷就”,尤其在同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)不斷加重,差異化突破成為行業(yè)共同難題的背景下,安全性無(wú)疑是提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵之一。

提升機(jī)器人安全表現(xiàn):安全決策是關(guān)鍵

作為國(guó)內(nèi)最早的機(jī)器人技術(shù)供應(yīng)商,INDEMIND有著多年的全棧技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗(yàn),針對(duì)機(jī)器人安全問(wèn)題開(kāi)發(fā)了一套系統(tǒng)化的安全決策技術(shù)體系。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上,通過(guò)從傳感器、識(shí)別算法、語(yǔ)義地圖、策略執(zhí)行4個(gè)層面出發(fā),建立各單元聯(lián)動(dòng)機(jī)制,充分釋放系統(tǒng)硬件潛力,顯著提升了機(jī)器人的安全表現(xiàn)。

  • 多傳感器融合,提升信息獲取能力:傳感器采用雙目視覺(jué)模組、Lidar、TOF、跌落傳感器、碰撞傳感器;
  • AI識(shí)別算法,精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景信息:基于TOF 3D數(shù)據(jù),基于camera 2D環(huán)境圖像數(shù)據(jù)、基于Lidar 2D平面數(shù)據(jù)等的物體及場(chǎng)景識(shí)別及基于跌落、碰撞等傳感器的概率判別;
  • 3D語(yǔ)義地圖,賦予“人眼”感官:基于識(shí)別得到的語(yǔ)義信息結(jié)合機(jī)器人位姿信息,構(gòu)建環(huán)境語(yǔ)義地圖;
  • 策略執(zhí)行,模仿“人腦”決策:對(duì)構(gòu)建的語(yǔ)義地圖疊加決策屬性信息,進(jìn)行安全決策執(zhí)行。

同時(shí),為了進(jìn)一步降低場(chǎng)景差異性帶來(lái)的適應(yīng)性問(wèn)題,基于對(duì)場(chǎng)景的深度理解,INDEMIND針對(duì)各類場(chǎng)景還做了整體化策略,無(wú)需再根據(jù)不同場(chǎng)景做針對(duì)性處理,縮短安全決策流程,大大提升機(jī)器人的適應(yīng)能力及作業(yè)效率。

如:

  • 扶梯識(shí)別及規(guī)避的安全策略;
  • 行人識(shí)別及規(guī)避的安全策略;
  • 玻璃場(chǎng)景識(shí)別及規(guī)避的安全策略;
  • 跌落場(chǎng)景識(shí)別及規(guī)避的安全策略。

這種系統(tǒng)化的機(jī)器人安全決策體系,在應(yīng)用上可拓展性強(qiáng),各層獨(dú)立切分,又合并成體系,所有安全需求均可基于該體系實(shí)現(xiàn),同時(shí)安全執(zhí)行基于策略執(zhí)行定義及實(shí)現(xiàn),用戶可以根據(jù)需求或機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行自主設(shè)定,使得在提升機(jī)器人安全表現(xiàn)的同時(shí),可操作性極強(qiáng),普通用戶即可自主操作,這無(wú)疑為解決當(dāng)下的行業(yè)難題提供了有效路徑。

審核編輯:符乾江

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