汉嘉设计:控股子公司伏泰科技技术揭秘——无人清扫机器人如何实现感知、决策和执行的完美融合

汉嘉设计:控股子公司伏泰科技技术揭秘——无人清扫机器人如何实现感知、决策和执行的完美融合

在科技革新的浪潮中,各种功能型机器人层出不穷,其中,无人清扫机器人正在以前所未有的速度变革着城市清洁服务。汉嘉设计控股子公司伏泰科技自主研发无人清扫机器人星筠®,本文将揭秘清扫机器人的核心技术手段,阐述机器人如何实现高效、安全且可靠的清扫作业。

一、全息洞察、融合感知:基于多模态感知技术与融合算法方案

无人清扫机器人的全天候工作能力依赖于强大的感知系统。

为了克服单一感知方式的局限性,有效提升机器人的环境适应能力和目标识别的准确性,无人清扫机器人星筠®创新性地采用了多源异构传感器方案,即以视觉AI为主导,结合多种传感器协同工作。

该方案包括:

→非接触式传感器:

高清可见光摄像头:捕捉清晰的RGB图像,呈现周围环境细节,包括色彩、纹理和动态变化。

红外热成像摄像头:在夜晚或光线不足的环境下,探测热量差异,识别隐藏的障碍物或异常温度区域。

激光雷达:提供高精度三维点云数据,实现精确测距与障碍物检测,不受光照条件的影响。

→接触式传感器:通过力接触获取硬度数据,不仅能保护作业机构,还能为视觉感知提供有效的监督信息。

这些传感器的数据不是孤立的,而是通过算法进行融合,形成一个统一、高维度的感知画面,使每个像素有颜色、纹理、硬度等信息。

这些来自“多维异构数据矩阵”的海量信息,再通过多模态数据融合算法处理和解释,能提高感知的精度和鲁棒性,大幅增强机器人对复杂环境的适应能力。

环境状态自适应:应对各种不同场景。

目标识别与分类:识别行人、车辆、动物等,提供决策依据。

场景建立与语义分割:创建详细场景地图,识别关键元素。

动态目标预测:预测周围物体的未来动作,制定应急策略。

未知小物体分析:精确感知未知障碍物尺度,判断物体硬度。

在实际作业中,机器人一旦检测到障碍物,便会迅速处理传感器数据,生成最优路径规划,避免碰撞;此外,云端能持续监控清扫效果,对未清洁区域进行识别及补扫,确保作业的安全性和连续性。

为了更好应对复杂场景,伏泰科技创新性地采用了非均匀分布OCC占用网络——将感知到的环境数据转化为结构化的占据栅格地图,并根据场景复杂度动态调整栅格密度。通过对动态场景的精细化建模,机器人能够在确保做出精确决策的同时精简算力,提高整体运行效率。

二、动态决策、精细控制:“端到端学习”与“力控制策略”

1、端到端学习:一体化整合,打破传统模块化系统的“瓶颈”

在传统环卫工作中,无论是人工还是传统的自动驾驶系统,通常需要经历一个复杂的过程:首先由传感器收集环境信息,然后通过预处理模块进行信息分类和整理;接着由决策模块根据整理后的信息做出判断;最后由执行机构完成相应的动作。

这种模块独立、分步处理的方式虽然在一定程度上实现了自动化,但在复杂多变的道路环境中,或在面对突发状况时,往往反应迟缓,这样的模块化架构可能会导致信息交互的延迟,进而影响决策的速度。

与此形成鲜明对比的是,端到端学习采用了一种全新的集成方式。

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