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機(jī)器人的安全表現(xiàn)主要由安全決策技術(shù)來決定

雙目立體視覺 ? 來源:雙目立體視覺 ? 作者:雙目立體視覺 ? 2022-05-12 17:16 ? 次閱讀
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“INDEMIND:隨著機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展,越來越多的機(jī)器人開始進(jìn)入到人們的各種生活場景中,商場、超市、餐廳等等,然而伴隨著應(yīng)用場景的劇增,整體環(huán)境特征的復(fù)雜度和動態(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)?!?/span>

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)器人識別并判斷作業(yè)環(huán)境中的危險場景,實(shí)現(xiàn)有預(yù)判、有策略的實(shí)時智能規(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別、場景識別及語義地圖等底層技術(shù),識別各種物體、場景,如基于camera的自動扶梯識別、基于Lidar的玻璃場景識別、基于TOF的跌落的識別等等,并利用語義地圖進(jìn)行融合決策,讓機(jī)器人能夠按照不同風(fēng)險等級進(jìn)行不同安全策略的控制及避障,包括運(yùn)動速度、避讓距離、危險預(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。除了前期對該部分技術(shù)研發(fā)投入相對不足外,其涉及的算法部分開發(fā)難度也同樣極高,尤其是識別算法,雖然基于圖像的識別率和準(zhǔn)確率表現(xiàn)良好,但對于一些透光度較強(qiáng)的玻璃等物體識別,一直較難實(shí)現(xiàn),只能依靠超聲檢測。

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)主要采用不同場景不同物體不同處理的方式,比如通過跌落傳感器或結(jié)構(gòu)光檢測到跌落,則進(jìn)行防跌落操作;超聲檢測到玻璃,則規(guī)避玻璃;檢測到行人,則警報提醒,且對于識別性較差的物體,如玻璃,很多場景在建圖過程中需要人為識別出玻璃的位置,并手動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。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)動性、可拓展性差;
  • 僅固定幾種安全場景,單獨(dú)場景單獨(dú)處理,安全覆蓋率低;
  • 對傳感器依賴嚴(yán)重,成本較高。

在智能化不斷升級的今天,僅是做到“剛剛能用”的程度顯然無法滿足市場需求。而不同于其它生活用品,機(jī)器人的安全性無法“遷就”,尤其在同質(zhì)化競爭不斷加重,差異化突破成為行業(yè)共同難題的背景下,安全性無疑是提升產(chǎn)品競爭力的關(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),針對機(jī)器人安全問題開發(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,通過從傳感器、識別算法、語義地圖、策略執(zhí)行4個層面出發(fā),建立各單元聯(lián)動機(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模組、Lidar、TOF、跌落傳感器、碰撞傳感器;
  • AI識別算法,精準(zhǔn)識別場景信息: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)等的物體及場景識別及基于跌落、碰撞等傳感器的概率判別;
  • 3D語義地圖,賦予“人眼”感官:基于識別得到的語義信息結(jié)合機(jī)器人位姿信息,構(gòu)建環(huán)境語義地圖;
  • 策略執(zhí)行,模仿“人腦”決策:對構(gòu)建的語義地圖疊加決策屬性信息,進(jìn)行安全決策執(zhí)行。

同時,為了進(jìn)一步降低場景差異性帶來的適應(yīng)性問題,基于對場景的深度理解,INDEMIND針對各類場景還做了整體化策略,無需再根據(jù)不同場景做針對性處理,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:

  • 扶梯識別及規(guī)避的安全策略;
  • 行人識別及規(guī)避的安全策略;
  • 玻璃場景識別及規(guī)避的安全策略;
  • 跌落場景識別及規(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,可操作性極強(qiáng),普通用戶即可自主操作,這無疑為解決當(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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