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硅谷创业公司PerceptIn:让机器人“看到和感知“世界

2016-09-05 09:52
seele_jin
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  刘少山则提到了微软联合创始人比尔.盖茨(Bill Gates)在十年前的一篇前瞻性文章《每个家庭都有一个机器人》(ARobot In Every Home),预言每个家庭除了拥有电脑之外,还应该有一台机器人。“我们两人在微软也曾经投身机器人领域研发,虽然因为时机不对并没有取得成功,但我们一直保有这个愿景。而现在,我们觉得是时候一起出来创业了。”

  从各自擅长的技术来说,两人正好是最适合的创业组合。张哲主要负责核心算法,而刘少山主要负责系统架构和整合。“我们两人的技术组合有点像是谷歌两位创始人佩奇和布林。当时佩奇负责的是技术算法,PageRank就是他开发的,而布林负责的则是系统架构。”刘少山说。

  PerceptIn从事的实际上是目前最热门的SLAM技术领域研发,其命名即来自于“Perception+Insight/Intelligence”(感知+洞察/智能)的意思,提供了室内定位、深度学习、路径规划等软硬件结合的一整套解决方案,让机器人可以更好的感知周边环境和确定自身的定位。

  目前主流的机器人定位包括了Outsinde-In和Inside-Out两种技术实现手段。简单的说,Outside-In是从外部设备发射信号,传输到接收端通过计算,实现自身定位、环境地图和路径规划,目前Oculus、HTCVive等VR产品都属于这一技术方案。这一方面的普及最大障碍是需要预先布置传感器,更局限于室内场地。

  而Inside-Out则是运用设备自身的传感器从内向外搜集数据(发射激光、红外线或是被动图像传感器)并在确定距离和生成环境地图,谷歌无人车和Tango技术则是这一技术的主要代表。SLAM的算法通常都属于Inside-Out。这一技术的挑战是需要强大的算法并适配自身的传感器,对算法和软件的要求更高。

  从实现手段来说,PerceptIn提供数套SLAM技术,可以根据不同应用场景进行深度优化,比如为手机VR/AR优化的单目SLAM技术。其解决方案是通过智能手机这样的单一摄像头和六度陀螺仪等现有低成本传感器去采集周边图像,其输出位置跟踪的频率高达200Hz,不需要提前扫描,也不需要外部传感器,通过更好的算法处理采集到的大数据,生成周围环境的准确地图和自身定位。当然,手机双摄像头的出现意味着可以带来更多的数据,也更有利于PerceptIn带来更好的体验。

  谈到谷歌和联想之前联合发布的第一款Tango技术手机,张哲认为,“Tango技术需要为软件技术去设计专门的硬件,在能耗方面也有着较高要求。而我们希望在普通的智能手机就可以实现这一体验,带来更好的算法和系统整合。”

  刘少山则表示,“我们的最大优势是整合。单一的SLAM算法和系统,只有整合起来才能带来更好的产品。像谷歌和百度无人车采用的激光雷达技术,成本是最大的问题,光雷达系统成本就高达10万美元,还无法实现普及。我们希望自己的技术可以让普通智能手机实现更好体验的AR游戏,用低成本传感器就让机器人可以真正跑起来。”

  换句话说,SLAM是机器人的眼睛和大脑,其重要性就相当于智能手机在室外使用的GPS和地图应用。SLAM技术的应用方向包括机器人与无人机的定位、VR眼罩的动作追踪以及AR游戏的定位等等,目前最常见的产品就是扫地机器人。“由于现在扫地机器人很多都采用了激光雷达的定位方案,采用我们的被动光源技术能够降低硬件成本,同时提升扫地机器人的精准度。”刘少山对新浪科技表示。

  PerceptIn年初完成了160万美元的天使融资,由华登国际领投,计划今年年前完成A轮融资。目前技术产品还处于密集研发阶段,预计今年年底会推出可行的解决方案。刘少山表示,他们正在国内建立分公司,推进技术解决方案的落地,与国内诸多行业的企业客户产品更好整合,包括扫地机器人、AR游戏等应用领域。

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