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从炙手可热到“大玩具”
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从炙手可热到“大玩具”
一款产品好用与否更多时候人们不会关心它先进的技术、工艺、用料也不会考虑所谓的潮流趋势或前景只会用最朴素的直观感受告诉你好用或不好用。而此刻商用机器人得到的评价是商场、超市中的“大玩具”。
从市场角度出发商用机器人是被资本催熟的赛道在市场规模狂飙的同时没有人去关心其中有多少泡沫但随着市场回归冷静被刻意忽略的本质问题重新裸露出来机器人并没有发挥出期待中的价值较高的成本和较差的功能表现让它成为了一个鸡肋。
好用的标准是什么
从商业本质来说终端客户并不在乎机器人有多先进或有多潮流他们在乎的是能否带来利益提升在提升体验的同时做经济转化。因此围绕这个目标机器人好用与否的标准也就有了相应维度如安全性能、使用便捷性、作业稳定性、成本等。而从市场反馈来看不好用的原因也基本集中在环境适应能力差、部署维护麻烦、安全效果差几方面。 定位效果不稳定精度低、易丢失环境适应能力差稍微变化便不可控。由于应用场景的多样化和复杂度不断提升且不同场景有着独特性对于机器人的要求也千差万别这就需要机器人更加强大的适应性。目前商用机器人的导航方案大多为以激光雷达为核心在水平方向发生环境变化时会产生匹配丢失问题算法的定位精度和稳定性也会受到动态物体的影响同时这类方案不具备实时地图更新能力这也是场景发生变化机器人便不可控的主要原因由此也导致机器人作业效率不稳定。
部署维护麻烦无法开机即用。机器人部署需要专门的现场部署工程师逐个区域进行SLAM建图、目标点标注、测试等专业操作加上后续的培训整个环节较为繁琐需要花费一定的时间。部署顺利的情况下商用机器人的部署最快也需要1.5个工作日。不过由于现实情况更多复杂多样受限于传统marker定位与激光定位的技术局限性在空间大、吊顶高、光环境复杂的商场、超市等场景中存在贴码成本高、高空间难贴码、改造空间布局等情况且容易发生因环境变化定位失准的问题从而大大延长部署时间此外后续一但场景的空间布局发生改变机器人却不能实时自主更新地图依然需要工程师重新部署无论对于厂商还是终端用户最终落地成本都较高。
安全性能差。一方面目前机器人的技术方案主要是借助激光、ToF、结构光、双目等传感器采集场景内障碍物的点云信息构建场景栅格地图然后对障碍物进行避障此类方案虽然能够满足机器人的避障需求但也仅仅“刚刚能用” 对传感器依赖严重成本较高对动静态、低矮、悬空障碍物不能全部有效检测尤其最主流的激光雷达方案由于激光雷达信息量丰富度不足无法结合深度学习信息进行智能化升级难以实现智能化避障基本不具备主动安全能力。
另一方面大多数机器人不具备缺乏完善的安全策略整体系统联动性、可拓展性差仅固定几种安全场景单独场景单独处理安全覆盖率低导致整体安全性能表现不理想。
好用与否需要解决根本原因
事实上可以看出这些通病并不是泾渭分明而是一个茎上开出的几朵花导航技术是根本原因。作为国内头部机器人AI技术公司INDEMIND见证并参与了机器人导航技术从弱到强的发展历程对于这些技术通病有着深刻认知并为此进行了长达5年的死磕。
与现有方案的技术路线不同INDEMIND走的是视觉路线。自主研发的商用机器人导航方案「商用机器人AI Kit」基于独有的立体视觉技术采用以视觉传感器为主导的标准化、模块化的多传感器融合架构通过遵循INDEMIND的标准定义接口可快速加入IMU、里程计、激光雷达、GNSS等多种传感器实现“积木式”加装满足商用机器人导航定位、智能避障、路径规划、决策交互等核心功能的开发能够广泛应用于商用清洁、酒店配送、送餐、巡检等商用服务机器人平台。
在功能表现上基于视觉的多传感器融合SLAM机器人支持全场景二维地图、三维地图及语义地图实时自主创建支持地图动态更新及智能禁区且建图精度可达厘米级最大支持60000㎡同时定位精度也达到厘米级5cmRMS。在此基础上机器人不再需要提前预部署甚至不再需要工程师参与已能实现实际意义上的无部署开机即用。搭载INDEMIND「商用机器人AI Kit」的机器人无需贴码新设备新场景可开机即用整体现场部署时间可减少80-90%。 安全方面INDEMIND针对机器人安全问题开发了一套系统化的安全决策技术体系。在技术实现上通过从传感器、识别算法、语义地图、策略执行4个层面出发建立各单元联动机制充分释放系统硬件潜力显著提升了机器人的安全表现。
需要提到的是INDEMIND基于设备端、云端智能决策平台、大数据平台三端专门建立的一套智能决策引擎能够基于关键数据不断更新算法模型持续提升场景处理和问题应对能力。借助微秒级的智能决策引擎机器人能够稳定检测各类障碍物支持低矮障碍物避障地插、桌椅底座等高反障碍物避障玻璃、镜面等全高障碍物避障桌面、警戒线等同时机器人还能够实时进行潜在风险判断行人等根据风险分类提前做出规避策略实现主动安全保障机器人在复杂环境下安全运行。 此外基于超过100个使用场景的海量数据INDEMIND对于清洁、配送、导览、安防等多种工作场景有着深度理解并基于此针对各类场景做了整体化策略如扶梯识别及规避的安全策略、行人识别及规避的安全策略、玻璃场景识别及规避的安全策略、玻璃场景识别及规避的安全策略等无需再根据不同场景做针对性处理缩短安全决策流程大大提升机器人的适应能力及作业效率。
对于任何产品而言如果难以获得市场的长期认可没有人会在意你的技术、工艺、用料也不会在意你一时精心营销的潮流趋势不好用就是原罪。
