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核心技术推动服务机器人发展 场景化或成突破口

2017-1-5 06:51| 发布者: 1074479090| 查看: 189| 评论: 0

摘要:   和一切前沿科技一样,机器人领域拥有巨大的潜力。日前,新加坡IDC Manufacturing Insights全球商用机器人研究项目发布了《IDC Future Scape:2017年全球机器人预测》的报告,该报告预计,到2019年,物流、健康、 ...
智能拖地机器人,云鲸 NARWAL

  和一切前沿科技一样,机器人领域拥有巨大的潜力。日前,新加坡IDC Manufacturing Insights全球商用机器人研究项目发布了《IDC Future Scape:2017年全球机器人预测》的报告,该报告预计,到2019年,物流、健康、公共事业和资源领域大概有35%的领先机构将会探索使用机器人来实现自动化运营。

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  业内人士表示,人工智能、计算机视觉、导航、MEMS传感器和半导体技术的发展将继续推动服务机器人在功能、性能、自主性、易用性和成本效益方面的创新。

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  传感器低成本化

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  机器人领域使用激光雷达作为机器人定位导航的核心传感器,它就像机器人的眼睛,可以高速、高精度的扫描所在环境得轮廓信息。但是,其制造成本高昂,且被国外企业垄断,售价不菲。目前,行业内开始逐步推出低成本解决方案。思岚科技推出的首台低成本激光雷达RPLIDAR,测量频率高达每秒4000次,测量距离可达16米。同时,采用非接触式光磁融合(OPTMAG)技术,大幅提升了激光雷达的工作性能与使用寿命。

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  SLAM机器人自主定位导航

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  在实际应用中,服务机器人面临的首要问题是如何高效地自主移动与规避障碍物。SLAM机器人自主定位导航技术是指在未知环境下机器人无需人类帮助,完成自主定位、自动建图、路径规划、自动避障的整套流程。目前,该技术已广泛应用于机器人、无人驾驶、AR等领域,成为业内主流定位导航方式。

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  多传感器融合技术

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  机器人在运动过程中,受制于激光的特性,如果遇到玻璃、纯黑或其他平面的物体,激光雷达无法进行识别。为了让机器人能够“看见”这些原本看不见的东西,业内目前采用多传感器融合技术,包括超声波传感器,防跌落传感器、碰撞传感器和深度摄像头等,使机器人实现更加智能、实用的自主运动。

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  应用场景进一步细化

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  随着相关技术的快速发展,服务机器人的产品功能持续升级,应用范围逐步扩大,商业化应用和定制化功能或将成为行业发展的突破口。以商用服务机器人为例,工作场景主要包括楼宇、园区、医院、银行、餐厅、酒店等,工作对象主要面向人类,在智能化、安全性、可靠性等方面的要求都远高于其他种类的机器人产品。

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  商用服务机器人不单单需要拥有拟人形态的外观,更需要赋予“智慧”和具备“实用”的功能。比如:思岚科技的这款企业助理型机器人,可完成传统的前台接待工作,自动带领访客至会议室并通知相关人员,为访客进行产品介绍,夜间将启动安保模式,自主安防巡逻。同时,针对用户行业和业务需求的差异,服务机器人定制化会越来越普遍,包括产品外形与业务功能。

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  商用场合对服务机器人的要求更高、更有挑战性,但市场潜力也更为广阔,将激光、视觉及其他方案相结合,解决客户特定场景下的实际问题,这也正是服务机器人企业努力的方向。

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