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機器人的安全表現主要由安全決策技術來決定

雙目立體視覺 ? 來源:雙目立體視覺 ? 作者:雙目立體視覺 ? 2022-05-12 17:16 ? 次閱讀

“INDEMIND:隨著機器人應用領域的不斷拓展,越來越多的機器人開始進入到人們的各種生活場景中,商場、超市、餐廳等等,然而伴隨著應用場景的劇增,整體環境特征的復雜度和動態性也在明顯提升,安全表現成為了衡量機器人性能的硬性標準?!?/span>

從技術角度而言,機器人的安全表現主要由安全決策技術決定。作為決策智能的重要組成部分,安全決策主要為機器人識別并判斷作業環境中的危險場景,實現有預判、有策略的實時智能規避,從而保證機器人的安全運行。

其技術原理主要依托于物體識別、場景識別及語義地圖等底層技術,識別各種物體、場景,如基于camera的自動扶梯識別、基于Lidar的玻璃場景識別、基于TOF的跌落的識別等等,并利用語義地圖進行融合決策,讓機器人能夠按照不同風險等級進行不同安全策略的控制及避障,包括運動速度、避讓距離、危險預判等。

雖然技術原理早已不是“私密”,但要把技術真正應用到產品當中,卻非一件易事。除了前期對該部分技術研發投入相對不足外,其涉及的算法部分開發難度也同樣極高,尤其是識別算法,雖然基于圖像的識別率和準確率表現良好,但對于一些透光度較強的玻璃等物體識別,一直較難實現,只能依靠超聲檢測。

提升機器人安全表現:安全決策是關鍵

目前真正投入到實際應用的安全決策技術方案,其技術實現主要采用不同場景不同物體不同處理的方式,比如通過跌落傳感器或結構光檢測到跌落,則進行防跌落操作;超聲檢測到玻璃,則規避玻璃;檢測到行人,則警報提醒,且對于識別性較差的物體,如玻璃,很多場景在建圖過程中需要人為識別出玻璃的位置,并手動在地圖中劃定虛擬墻,才能使機器人完成規劃及運動。這樣的做法雖實現了一定的安全功能,但缺陷十分明顯,主要為:

  • 未進行成體系的安全策略,整體系統聯動性、可拓展性差;
  • 僅固定幾種安全場景,單獨場景單獨處理,安全覆蓋率低;
  • 對傳感器依賴嚴重,成本較高。

在智能化不斷升級的今天,僅是做到“剛剛能用”的程度顯然無法滿足市場需求。而不同于其它生活用品,機器人的安全性無法“遷就”,尤其在同質化競爭不斷加重,差異化突破成為行業共同難題的背景下,安全性無疑是提升產品競爭力的關鍵之一。

提升機器人安全表現:安全決策是關鍵

作為國內最早的機器人技術供應商,INDEMIND有著多年的全棧技術研發經驗,針對機器人安全問題開發了一套系統化的安全決策技術體系。在技術實現上,通過從傳感器、識別算法、語義地圖、策略執行4個層面出發,建立各單元聯動機制,充分釋放系統硬件潛力,顯著提升了機器人的安全表現。

  • 多傳感器融合,提升信息獲取能力:傳感器采用雙目視覺模組、Lidar、TOF、跌落傳感器、碰撞傳感器;
  • AI識別算法,精準識別場景信息:基于TOF 3D數據,基于camera 2D環境圖像數據、基于Lidar 2D平面數據等的物體及場景識別及基于跌落、碰撞等傳感器的概率判別;
  • 3D語義地圖,賦予“人眼”感官:基于識別得到的語義信息結合機器人位姿信息,構建環境語義地圖;
  • 策略執行,模仿“人腦”決策:對構建的語義地圖疊加決策屬性信息,進行安全決策執行。

同時,為了進一步降低場景差異性帶來的適應性問題,基于對場景的深度理解,INDEMIND針對各類場景還做了整體化策略,無需再根據不同場景做針對性處理,縮短安全決策流程,大大提升機器人的適應能力及作業效率。

如:

  • 扶梯識別及規避的安全策略;
  • 行人識別及規避的安全策略;
  • 玻璃場景識別及規避的安全策略;
  • 跌落場景識別及規避的安全策略。

這種系統化的機器人安全決策體系,在應用上可拓展性強,各層獨立切分,又合并成體系,所有安全需求均可基于該體系實現,同時安全執行基于策略執行定義及實現,用戶可以根據需求或機器人運行環境進行自主設定,使得在提升機器人安全表現的同時,可操作性極強,普通用戶即可自主操作,這無疑為解決當下的行業難題提供了有效路徑。

審核編輯:符乾江

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