智能高速迭代时代,机器人“桎梏”难破

更新日期:2022年05月11日

       跟着人工智能不断浸透, 智能机器人职业正在悄然发生变化, 尽管商场增势仍旧迅猛, 但技能瓶颈形成的影响现已闪现。在风口之下, 厂商们关于技能研制后继缺乏, 过火重视商场营销使得职业开展走向岔道。瓶颈难破, 商场乱象已生近5年来, 在人力本钱的添加及经济结构改变的时代背景下, 不管家用机器人仍是各类商用机器人都完成了从0到1的突变, 扫地机器人更是完成了数千万台的出货。超前的商场规模使得运用场景不断细分, 而作为智能机器人底层根底的导航操控技能需求也相同造就了一个巨大的细分商场。因为商场胀大式开展,

技能盈利被敏捷榨干。跟着商场需求不断提高, 后继玩家不断进场, 商场的乱象开端频发, 同质化严峻、噱头大于实践等屡次不停, 究其原因便在于机器人导航技能的“滞后性”。2016年Google 对Cartographer的开源能够说推进了整个机器人职业的前进, 但是风口之下, 过火地重视商场营销, 本身技能研制后继缺乏, 导致商场上大部分机器人都选用相似的技能计划, 并被相似的技能约束所困。跟着产品的丰厚度不断添加, 用户需求的清晰化, 商场需要一种更高效、更智能的导航操控技能, 一起用户也期望机器人变得更聪明更易用。究本溯源, 工业打破仍需技能创新跟着工业趋向老练, 技能本位理念正在回归, 上下游的分工逐渐清晰,

特别作为技能新上游的AI技能供货商的价值正逐渐凸显, 使得长时间约束职业开展的技能瓶颈开端被打破。针对当时商场上的这部分机器人研制需求, 作为国内最早一批布局核算机视觉的AI技能供货商, INDEMIND在2020年便专门为机器人开发了以立体视觉为中心的完好解决计划——INDEMIND OS。INDEMINDOS是依据低速自动驾驶技能, 专为机器人规划的一套底层操作体系, 包括了地图构建、导航定位、物体辨认、途径规划、多传感器交融等机器人必备算法, 一起还加入了智能避障、智能决议计划等上层交互逻辑。调配不同的传感器和核算单元, 能够支撑从家用小型机器人到大型商用机器人等多种类型的机器人和运用场景。不同于常见的机器人导航计划, INDEMIND OS使用独有的立体视觉技能, 以及对算法的高度集成化, 使得体系的功用性和智能化得到明显提高。此外, 体系具有完善的SDK, 以及供给标准化的操控接口, 能够快速接入不同的硬件渠道, 削减机器人的研制周期。而INDEMIND OS开放式的决议计划交互模板赋予了机器人强壮的智能拓展性, 为未来的智能需求晋级供给了现行支撑。
       在人机交互方面, 经过装备事务逻辑可完成跟从、关照、安防等智能逻辑。与此一起, 在本钱上与其他现有计划更有着较大优势。商用家用,

双向并行在产品运用上, 依据商用家用场景的不同, INDEMIND OS详细分为INDEMIND OS Fusion和INDEMIND OS Lite, 两者均以立体视觉为主导, 并依据运用方向在原有根底上进行了特定开发。INDEMIND OS Fusion首要运用于商用机器人, 支撑多种安稳的传感器交融导航方法, 依据不同作业场景需求, 还可调配激光雷达、红外、超声等多种传感器, 一起依据低速自动驾驶技能的自动预判, 使机器人完成地图构建、导航定位、智能避障及安全决议计划等多种功用。而与同类多线激光计划比较, 本钱下降近75%。INDEMIND OS Lite运用于家用机器人, 运用规模更广, 如扫地机器人、教育机器人地、玩具机器人、关照机器人等, 一起也能够运用在商业、工业级小型机器人场景。
       因为选用轻量化模型对硬件装备要求较低, 搭载视觉摄像头就能完成比美交融计划的导航避障功用及精度, 如导航建图、途径规划、智能避障及人机交互等, 而导航精度可完成定位精度1%, 姿势精度1°。但与交融计划不同的是该计划具有独有的决议计划模型, 能够为避障、交互等供给更高层次的决议计划支撑, 明显提高机器人的智能化水平。一起, 本钱上只要其1/3。具有低本钱多功用、高集成度的特色。机器人作为技能驱动型职业, 技能创新是职业开展的条件。当时商场出现下行趋势, “容错空间”越来越小, 在本钱与商场竞争的两层夹攻下, 具有巨大潜力的视觉计划, 毋庸置疑将会是下一代机器人导航技能的中心。INDEMIND也将不断技能创新, 成为推进整个职业开展的践行者。全球财经网免责声明:本文来历于网络, 仅代表作者自己观念, 与TechWeb无关。凡来历非TechWeb的新闻(著作)只代表本网传达该音讯, 并不代表附和其观念。
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