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AI赋能智能制造(二)|为什么移动机器人是企业智能化转型的好帮手?

2019-07-10 07:48 性质:转载 作者:海康机器人 来源:海康机器人
在上一期的文章中,我们就机器视觉技术在智能制造领域的应用进行了解读,?#20040;?#23478;对于机器视觉产品在缺陷检测、字符识别、目标定位方面的不俗表现有...

  在上一期的文章中,我们就机器视觉技术在智能制造领域的应用进行了解读,?#20040;?#23478;对于机器视觉产品在缺陷检测、字符识别、目标定位方面的不俗表现有了一定的了解。在智能制造的背景下,同属于海康威视AI Cloud体系边缘节点的移动机器人产品,是如何出奇“智”胜的呢?

  本期主讲

  AI赋能智能制造系列之移动机器人

  随着社会的发展,生产、生活节奏不断加快,这就对企业的效率、准确?#35782;?#25552;出更高的要求。企业必须寻求更高效、更精准的解决方案才能突破人工作业的局限,实现智能化转型。

  不论是生产、仓储中种类繁多?#39029;?#37325;的物料或者成品,还是物流分拣中爆发式增长的快递包裹,智能移动机器人都能游刃有余地应对。它响应迅速、作业高效、完成准确度高,可以?#34892;?#38477;低人工投入,大幅提高企业的智能化水平。

  一台智能移动机器人要出色完成任务必须要看得懂、停得准、走得稳,才能不负所托,镖镖必达。

  看得懂

  智能移动机器人配备多种传感器,保障它“看”清周围环?#24120;?#21450;时调整行进路线,避过障碍。

  基于颜色和梯度信息的单目视觉避障

  移动机器人配置的前视?#20302;?#23454;时采集场地信息,并对采集到的图像进行分析。基于物体和地面的颜色差异对障碍物进行识别和高度推断,同时过滤掉不影响通行的物体,保证移动机器人的运行效率。

单目视觉避障示意图

  基于深度学习的视觉避障

  依托前视?#20302;?#19978;搭载的深度学习算法,机器人可以对图像中的物体进行智能分析、分类,准确区分出前方的地面和障碍物,让机器人实现智能避障。

深度学习视觉避障示意图

  线激光避障

  激光发射器发出激光脉冲,激光碰到物体后反射回接收器。通过计算发射和接收的时间差,移动机器人可以测算出障碍物距离,从而控制自身的运行速度,确保行驶安全。

线激光与红外相机示意图

   停得准

  智能移动机器人可以利用激光传感器获取环境轮廓信息,通过SLAM (simultaneous localization and mapping,?#35789;?#23450;位与地图构建)算法建立地图。移动机器人实时调用激光定位算法,便可获取其在当前地图中的准确位置。比之于二维码导航的模式,激光SLAM导航无需对应用场地进行改造,部署更便捷。移动机器人突破二维码导航路径的限制,行走更自由。

移动机器人运行过程?#22411;?#27493;构建地图

  激光SLAM导航技术使得机器人可以在未知环境中?#28216;?#30693;位?#27599;?#22987;移动,在每一个位置获得激光传感器对环境的感知信息,在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航。解决了“我在哪儿?”“我要去哪儿?”的困惑,移动机器人或停或走或转弯的每一个动作都有据可循。

  走得稳

  在移动机器人的设?#24179;?#27573;,研发工程师充分考虑应用场地地面状况,采取多种方案力保设备运行平稳。比如,海康威视潜伏系列机器人MR-Q3-600CE采用浮动?#30528;?#35774;计确保在不平路面下仍能平稳通过,同时在满载条件下提供更加充足的动力。用双轮差速驱动,除前进、后退、旋转外,还支持弧线运动,最大运行速度可达2m/s。

  充分利用移动机器人精确的物理模型,搭载合理的运动控制器,赋予它稳定可靠、精准快速的行动力。?#35789;?#21463;到外力干扰,也可以依靠自身调节迅速修正路线,鲁棒性超强。

移动机器人运行中自动修正路线

  海康机器人总裁贾永华在《AI赋能智能制造?#36153;?#35762;中提到“推动智能化不是一个点也不是一个平台,而是要通过一个体系实现”。自主定位、自主导航、自主规划路线的智能移动机器人配合上层算法平台,可以实现多台多种机器人协同作业,?#35270;?#21508;种工作场景,实现产品搬运、产线接驳、快递分拣等多种功能,最大程度助力企业实现低功耗、低成?#23613;?#39640;效准确、柔性便捷的智能化转型。

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