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做基于视觉的工业自动驾驶,能否“未来机器人”成为Seegrid的中

我们未来的机器人之一(VisionNav)也是其中之一。自2011年以来,该公司已开始研究基于视觉的工业自动驾驶。它已完成相关硬件、的硬件和硬件解决方案的研发,并已在许多客户中实施。 2016年,它完成了1000万级融资,并从香港创新科技基金和佛山创新人才团队获得了1000多万元。预计2017年主营业务销售额将突破1000万元。

随着中国劳动力成本的增加以及招聘工业车辆驾驶员的困难,该行业已经对、物流的制造产生了影响,对无人工业车辆的需求迫在眉睫。数据显示,2016年全球叉车市场总销量突破115万辆,同比增长8.33%;其中中国市场年销量接近27万台,同比增长3.33%,连续七年位居世界第一。目前,国内工业车辆的无人化改造通常需要使用激光雷达,其成本高并且穿透率低。数据显示,2016年,国内AGV的数量仅为4,280。近年来,随着机器视觉技术的成熟,可以充分利用视觉导航。专注于这一新的市场机会,该团队开发了基于工业单目摄像头的VSLAM硬件和软件解决方案。

在硬件方面,未来的机器人将其产品称为“黑匣子”,其中包含两个可以实现传感和决策功能的工业相机,是工业车辆无人化改造的核心组成部分。在感知方面,采用视觉SLAM,因为可以获得大量的点云数据,计算难度相对较低,可靠性相对较高。使用“视觉”,机器直接获取两个图像。有必要提取两个图像的特征进行比较,并通过基本矩阵的逆计算来计算实时位置。添加不同的照明环境也会对计算产生影响。这是确保产品可靠性和稳定性的关键。对于照明问题,一方面,产品采用补光灯设计,可以在极端黑暗中补充光线;另一方面,未来机器人的视觉技术采用对照明变化非常稳健的图像特征。在不同照明条件下具有出色的算法性此外,大规模的工厂/仓库环境将导致VSLAM算法的大量计算,并且不能保证实时性能。该团队分析了工厂/仓库环境相对固定,最终采用了“终身本地化”方案“离线建立大规模稀疏点云图,然后根据环境变化实时更新一些地图”。在系统调试过程中,调试人员将通过驾驶工业无人驾驶车辆并启动视觉系统“黑匣子”来建立大型点云图。之后,在系统自动运行期间,“黑匣子”将根据环境的动态变化实时自动更新现有地图。在决策方面,“黑匣子”将相应的控制信号输出到叉车的电机和驱动器,以使车辆完成相应的动作。叉车上的各种电机和驱动装置意味着需要解决多功能性问题。该团队模仿了叉车的行为并开发了一个硬件插件,将该过程转变为如何转动方向盘。但是,由于涉及商业秘密,该团队表示,披露具体实施方法并不方便。

对于客户,他们通常需要与现有业务流程保持联系。为此,该团队还将提供相应的定制和登陆服务,以便与客户的原始CRM和系统流程进行通信。自2015年底以来,该团队已经开始以这种方式开展商业业务,客户主要分布在物流、电子商务、快速销售、印刷领域。该团队预计汽车的平均成本约为20万辆。

自今年年初以来,该团队也开始出售自行车改装硬件设备、,目标客户群主要是设备制造商、设备集成商。该团队预计今年的收入将达到1000万,预计明年的收入将达到3000万左右。

做基于视觉的工业自动驾驶,能否“未来机器人”成为Seegrid的中文版?

该团队目前拥有一支由30人组成的团队。刘云辉创始人兼董事长是博士。东京大学学生,香港中文大学终身教授.、机器人研究所所长、IEEEHK / 03-01717国际机器人专家、国家“千人计划”和“长江学者”。

该团队此前已获得可可资金和常春藤投资1000万元,目前正在寻求新一轮融资,主要用于全面推进目标行业的视觉导航智能叉车系统;、其他智能工业车辆系统开发和试验。

与私家车的自动驾驶相比,工业环境相对固定,面临着劳动力成本的压力,以及无人驾驶的需求和可能性。在这个方向上也有很多公司,比如Seegrid。该公司成立于2003年,由VSLAM创立,专注于基于视觉的工业无人驾驶,将VSLAM技术引入工业设备,并已累计近6000万。美元融资,相关产品已经推出。