0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

INDEMIND 3D語義地圖構(gòu)建技術(shù)在機(jī)器人上的應(yīng)用

雙目立體視覺 ? 來源:雙目立體視覺 ? 作者:雙目立體視覺 ? 2022-03-10 10:16 ? 次閱讀

隨著機(jī)器人的應(yīng)用版圖從工廠不斷擴(kuò)張到商場、超市等服務(wù)領(lǐng)域,面對的作業(yè)環(huán)境也越來越復(fù)雜,對于產(chǎn)品的安全性、可靠性、智能化等要求明顯提高,而機(jī)器人要應(yīng)對這一變化,首先要做的不是對系統(tǒng)盲目的做加法,而是需要提升環(huán)境感知能力,構(gòu)建一張更“完美”的地圖。

長期以來,機(jī)器人使用的地圖主要為傳統(tǒng)的2D柵格地圖、拓?fù)涞貓D,用來指導(dǎo)機(jī)器人實現(xiàn)定位、導(dǎo)航、路徑規(guī)劃等功能,但這類地圖缺乏機(jī)器人用于理解環(huán)境、人機(jī)/物機(jī)交互等業(yè)務(wù)邏輯的高層次語義信息,使得機(jī)器人在智能避障、識別、交互方面有著天然劣勢,整體智能化水平不高,導(dǎo)航地圖亟待升級。

以應(yīng)用在商超、餐廳等場景下的服務(wù)機(jī)器人為例,場景特征表現(xiàn)為人員密集,且環(huán)境復(fù)雜度高,機(jī)器人作業(yè)時不僅要與人頻繁交互,還需要應(yīng)對密集的流動人群,不斷進(jìn)行動態(tài)避障或急停等安全規(guī)避動作,要高效完成這些基于環(huán)境變化、目標(biāo)需求產(chǎn)生的實時性任務(wù),意味著機(jī)器人不僅要能“看到”,還要能“看懂”,對周圍環(huán)境做到“了然于心”,傳統(tǒng)的柵格地圖、拓?fù)涞貓D顯然已無法滿足要求。

而要解決這類地圖問題,構(gòu)建一張包含3D信息、環(huán)境語義的3D語義地圖顯得越發(fā)關(guān)鍵。

與傳統(tǒng)地圖相同,3D語義地圖同樣用于機(jī)器人的基礎(chǔ)導(dǎo)航,不同的是,它的地圖模型是針對真實場景的三維環(huán)境重構(gòu),包含區(qū)域性場景信息及場景中每個獨(dú)立物體的屬性信息、空間中的三維模型、位姿信息等,使機(jī)器人在語義層次上理解環(huán)境信息,模仿人類大腦對環(huán)境理解的方式,從而為實現(xiàn)更高層次的智能化操作提供有效支持。

INDEMIND 3D語義地圖構(gòu)建技術(shù)

解決感知問題是構(gòu)建3D語義地圖的前提,因此,目前的3D語義地圖構(gòu)建技術(shù)在技術(shù)實現(xiàn)上大多采用“多線激光雷達(dá)+視覺/ToF/其他傳感器”的融合方案,以此提升環(huán)境感知能力,實現(xiàn)3D語義地圖構(gòu)建,但缺點(diǎn)是成本高昂,加之三維識別算法,場景切割,導(dǎo)致系統(tǒng)復(fù)雜性較高。而INDEMIND的3D語義地圖構(gòu)建在技術(shù)實現(xiàn)上則采用單視覺(雙目)sensor方案,借助算法優(yōu)勢,即可輸出媲美甚至超越激光融合方案的完整的場景3D語義信息。

INDEMIND的3D語義地圖構(gòu)建是基于INDEMIND自研的立體視覺技術(shù),通過對雙目視覺傳感器獲取到3D視覺點(diǎn)云信息進(jìn)行點(diǎn)云聚類,并結(jié)合邊緣端的嵌入式深度學(xué)習(xí)和VSLAM算法,可快速輸出個體性物體語義和區(qū)域性場景語義,實現(xiàn)3D語義地圖構(gòu)建。通過結(jié)合INDEMIND智能決策引擎,可實現(xiàn)智能避障、小區(qū)域局部作業(yè)、識別及人機(jī)/物機(jī)交互等各種高層次智能邏輯。

此外,由于真實場景中,無論是家庭、公司還是超市,大多擁有著3個及3個以上的細(xì)分場景,這意味著當(dāng)機(jī)器人收到指定房間作業(yè)任務(wù)后需要快速準(zhǔn)確地理解房間的功能屬性,找到對應(yīng)房間,并能根據(jù)不同房間的功能屬性進(jìn)行個性化作業(yè)。

因此,為了保證場景理解的準(zhǔn)確度,根據(jù)輸出的區(qū)域性場景語義和個體性物體語義,INDEMIND采用二者融合的方式實現(xiàn)場景理解。首先,根據(jù)獲取到的區(qū)域性場景語義信息,進(jìn)行整體特征識別;其次,會根據(jù)個體性物體語義識別,對場景中一系列獨(dú)立個體信息進(jìn)行識別,并作為場景特征標(biāo)志,最終通過二相疊加判斷,實現(xiàn)場景理解。

需要提到的是,目前在掃地機(jī)器人上應(yīng)用較為普遍的“單線激光雷達(dá)+視覺傳感器”的融合方案,雖然也能獲取到場景中的語義信息,但受限于傳感器限制,事實上只能識別到物體的二維信息,無法構(gòu)建3D語義地圖。

識別、避障、交互?3D語義地圖為機(jī)器人提供無限可能

3D語義地圖構(gòu)建技術(shù),除了能夠為機(jī)器人的自主導(dǎo)航提供基礎(chǔ)指導(dǎo),更能為識別、智能避障、交互等智能化操作的深入化開發(fā)提供了可能性。

基于INDEMIND立體視覺技術(shù)的區(qū)域性場景語義和個體化物體語義技術(shù),能夠快速提取環(huán)境中各類圖像特征,結(jié)合深度學(xué)習(xí)可立體識別行人、動物、固定/移動物體等個體性障礙物,以及樓梯、自動扶梯等危險場景,避免危險情況發(fā)生,如去年發(fā)生的機(jī)器人扶梯跌落事件。

同時,通過識別到與顯示匹配的障礙物3D信息,機(jī)器人可作出類似人類規(guī)避動作的精細(xì)化操作,能夠讓機(jī)器人有預(yù)判、有策略的實現(xiàn)智能避障。

此外,3D語義地圖通過對場景中獨(dú)立個體、房間信息做語義識別及物體分割,在交互上同樣能夠?qū)崿F(xiàn)精細(xì)化操作,以現(xiàn)有的掃地機(jī)器人為例,它的智能程度相對仍然較低,還停留在一些基礎(chǔ)的圖像識別和語音交互上,對于個性化的交互實現(xiàn)較粗糙,無法實現(xiàn)獨(dú)立的桌椅清掃等精細(xì)化交互,而3D語義地圖則為機(jī)器人人機(jī)/物機(jī)交互的深入升級提供了真實可操作性,如實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤、局部清掃等。

審核編輯:湯梓紅

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 傳感器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2542

    文章

    50300

    瀏覽量

    750254
  • 機(jī)器人
    +關(guān)注

    關(guān)注

    210

    文章

    28011

    瀏覽量

    205598
  • 3D
    3D
    +關(guān)注

    關(guān)注

    9

    文章

    2843

    瀏覽量

    107198
收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦

    銳達(dá)儀表3D掃描機(jī)器人:工業(yè)測量的革命性創(chuàng)新

    在當(dāng)今工業(yè)4.0的浪潮中,智能制造和精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。銳達(dá)儀表3D掃描機(jī)器人以其先進(jìn)的技術(shù),為工業(yè)測量領(lǐng)域帶來了革命性的創(chuàng)新。這款機(jī)器人基于太赫茲調(diào)頻連續(xù)波FMCW測距
    的頭像 發(fā)表于 09-05 16:18 ?255次閱讀
    銳達(dá)儀表<b class='flag-5'>3D</b>掃描<b class='flag-5'>機(jī)器人</b>:工業(yè)測量的革命性創(chuàng)新

    3D霍爾效應(yīng)傳感器機(jī)器人設(shè)計中的機(jī)械優(yōu)勢

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《3D霍爾效應(yīng)傳感器機(jī)器人設(shè)計中的機(jī)械優(yōu)勢.pdf》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 09-03 11:36 ?0次下載
    <b class='flag-5'>3D</b>霍爾效應(yīng)傳感器<b class='flag-5'>在</b><b class='flag-5'>機(jī)器人</b>設(shè)計中的機(jī)械優(yōu)勢

    開源項目!用ESP32做一個可愛的無用機(jī)器人

    /Kawaii-Useless-Robot 也可以“可愛的無用機(jī)器人”打包下載所有3D打印文件。 項目鏈接:https://www.instructables.com/Kawaii-Useless-Robot-2024-Edition/ 項目作者:tobychui *附件
    發(fā)表于 09-03 09:34

    開源項目!用ESP32做一個可愛的無用機(jī)器人

    巧妙設(shè)計的杠桿將開關(guān)推回“關(guān)”位置。這種玩具很常見,許多人已經(jīng)制作并上傳到Y(jié)ouTube。 作者每年都會挑戰(zhàn)自己制作一個技術(shù)產(chǎn)品,今年他決定制作這個復(fù)雜的項目——可愛無用機(jī)器人。這個機(jī)器人
    發(fā)表于 08-30 14:50

    上海伯東工業(yè)級3D打印機(jī)為機(jī)器人的制造工藝帶來新變革

    上海伯東 Stratasys H350 3D打印機(jī), 使用工業(yè)級 SAF 選擇性吸收熔融技術(shù), 逐步替代傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式, 3D打印機(jī)助力機(jī)器人研發(fā)與制造, 為
    的頭像 發(fā)表于 07-05 17:22 ?1208次閱讀

    AGV導(dǎo)航精度怎么更準(zhǔn)確?利用3D相機(jī)打造更智能的AGV輔助系統(tǒng)

    AGV工業(yè)4.0通過優(yōu)化流程和引入機(jī)器人系統(tǒng)提高生產(chǎn)力和靈活性。物聯(lián)網(wǎng)增強(qiáng)了機(jī)器人的靈敏度和操作性。3D相機(jī)技術(shù)使AGV能精準(zhǔn)識別環(huán)境、構(gòu)建地圖
    的頭像 發(fā)表于 06-12 16:51 ?322次閱讀
    AGV導(dǎo)航精度怎么更準(zhǔn)確?利用<b class='flag-5'>3D</b>相機(jī)打造更智能的AGV輔助系統(tǒng)

    重磅| 奧比中光全新雙目系列3D相機(jī),搭載自研芯片,為智能機(jī)器人而生

    ? 4月29日,奧比中光正式發(fā)布全新Gemini 330系列雙目3D相機(jī),首發(fā)產(chǎn)品包括Gemini 335、Gemini 335L兩款通用型高性能雙目3D相機(jī)。新品首次搭載奧比中光為機(jī)器人3D
    發(fā)表于 04-30 18:00 ?379次閱讀
    重磅| 奧比中光全新雙目系列<b class='flag-5'>3D</b>相機(jī),搭載自研芯片,為智能<b class='flag-5'>機(jī)器人</b>而生

    高精度彩色3D相機(jī):開啟嶄新的彩色3D成像時代

    近年來,機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展促使對3D相機(jī)技術(shù)的需求不斷增加,原因在于,相機(jī)提高機(jī)器人的性能和
    的頭像 發(fā)表于 01-15 14:09 ?444次閱讀
    高精度彩色<b class='flag-5'>3D</b>相機(jī):開啟嶄新的彩色<b class='flag-5'>3D</b>成像時代

    LabVIEW的六軸工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動控制系統(tǒng)

    將系統(tǒng)分為算法實現(xiàn)和仿真模塊、DSP控制模塊、及機(jī)器人驅(qū)動模塊,以驗證算法的有效性。 KUKA KRAGILUS工業(yè)機(jī)器人的實體控制測試:最終,項目工業(yè)機(jī)器人的實體控制。LabVIE
    發(fā)表于 12-21 20:03

    2D3D視覺技術(shù)的比較

    作為一個多年經(jīng)驗的機(jī)器視覺工程師,我將詳細(xì)介紹2D3D視覺技術(shù)的不同特點(diǎn)、應(yīng)用場景以及它們能夠解決的問題。在這個領(lǐng)域內(nèi),2D
    的頭像 發(fā)表于 12-21 09:19 ?1008次閱讀

    藍(lán)芯科技正式發(fā)布全球首款「純」3D視覺移動機(jī)器人VMR產(chǎn)品

    基于領(lǐng)先的核心技術(shù)LX-MRDVS?(藍(lán)芯-移動機(jī)器人深度視覺系統(tǒng)),圍繞SMT貼片自動化生產(chǎn),藍(lán)芯科技正式發(fā)布全球首款「純」3D視覺移動機(jī)器人VMR產(chǎn)品。
    的頭像 發(fā)表于 12-18 11:29 ?755次閱讀

    基于深度學(xué)習(xí)的3D點(diǎn)云實例分割方法

    3D實例分割(3DIS)是3D領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的核心問題。給定由點(diǎn)云表示的 3D 場景,我們尋求為每個點(diǎn)分配語義類和唯一的實例標(biāo)簽。
    發(fā)表于 11-13 10:34 ?1959次閱讀
    基于深度學(xué)習(xí)的<b class='flag-5'>3D</b>點(diǎn)云實例分割方法