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传感器、算法、硬件……机器人要想发展 这些技术得通通跟上

2019-05-17 09:53
SLAMTEC
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SLAM算法

跟雷达技术同步迭代的还有SLAM技术,SLAM技术是支撑机器人自主移动的关键技术之一。经过不断的迭代升级,目前,SLAM系统已经升级到第三代(3.0)。

思岚紧跟技术步伐,优化SLAMWARE自主定位导航模块,提升性能,采用图优化的方式进行构图,帮助机器人在一些“难搞”的场景中实现“如鱼得水”的智能移动。

1

完成超大场景里建图,并主动实现地图闭环

以现场常见的大型商场为例:

特性

具体数值

环境面积

150mx150m以上

最大空旷区域

大于40m

环境材质

多玻璃、台阶

拓扑特征

多走廊、环路

商场特征

针对这种大场景的智能移动,首先要解决的就是地图构建问题。如果使用激光雷达配合SLAM算法进行建图的话,首先需要使用较远测距半径的激光雷达传感器。思岚目前针对各种场景均配备相对应的激光雷达传感器,满足各类极端应用条件。

SLAMWARE 自主定位导航模块采用图优化方式进行构图,实现百万平米级别的地图构建,同时解决了一个一直困扰大家的建图不闭环问题,拥有主动式回环闭合纠正能力,能很好的消除长时间运行导致的里程累计误差,成为目前行业中最受欢迎的定位导航方式。

SLAMWARE建图闭环

即使当时地图上看误差较大,SLAMWARE 也可灵活对已产生的地图进行调整,省事省心。

SLAMWARE闭环修正

2

可靠的障碍物规避,帮助机器人更精准的识别环境

机器人在移动的过程中会遇到很多“拦路虎”,这就需要机器人拥有较强的识别和感知能力,这样才能准确的进行障碍物规避,更好的识别环境。

(1)自带多种导航算法

SLAMWARE自主定位导航系统自带多种导航和运动控制算法,帮助机器人实现自主导航和障碍物规避,同时,特色的D*路径规划系统,可配合雷达实现边建图边导航。

(2)多传感器融合导航

除了雷达传感器及SLAMWARE自主定位导航模块之外,还支持接入如深度摄像头、超声波、防碰撞传感器等多种传感器,实现可靠导航,可通过SDK提供的丰富API扩展功能。

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