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20家企業爭奪億萬級移動機器人底盤

發布時間: 2019-08-27 09:08:20 來源:新戰略機器人全媒體

核心提示: 隨著服務機器人應用場景和服務模式的不斷擴展,基于機器人底層應用進行上層開發的需求越來越強,催生出機器人行業的一個細分品類——機器人底盤。

隨著服務機器人應用場景和服務模式的不斷擴展,基于機器人底層應用進行上層開發的需求越來越強,催生出機器人行業的一個細分品類——機器人底盤。


底盤對機器人是的重要性,不亞于人的眼睛


從功能上看,機器人底盤主要承載著機器人的定位、導航、避障、移動等基礎功能,是極其重要的硬件模塊。


為什么說機器人底盤極其重要呢?


因為機器人底盤對機器人本體的重要性,不亞于眼睛對人的重要性。換句話說,服務機器人除了語音交互、內容生態等軟件層面實現的功能外,其他重要的部分都在這個模塊上。


此外,搭配導航定位系統的機器人底盤企業越來越多也顯得機器人底盤對于市場的重要性。


傳統巨頭騰訊、百度及多家A股科技類公司相繼出資入股了一些機器人盤點企業,也從側面說明了這個行業變得越來越重要。同時,機器人底盤市場的向好也預示著下游產品的需求正在上升的態勢。


從市場需求上看,掃地機器人企業、服務機器人企業和AGV領域的需求是最高的。


掃地機器人主要針對消費級市場,因此業內一般采用低成本的激光雷達導航方案,服務機器人產品則更強調產品的靈活性和安全性,其活動區域一般在商場或機場,所以會選擇及激光雷達+機器視覺的導航方案,而對于工業AGV機器人,對定位的要求非常高,要做到100%精確可靠性,因此產品的成本也會較高。


由此可見,機器人底盤在消費級市場是不占優勢的,目前市場上機器人底盤的價格在2-10萬之間,高昂的成本讓越來越多的企業選擇了自己研發底盤,目前將機器人底盤進行市場化的企業已有20家

機器人底盤這一承載著機器人運動能力,導航定位的模塊,被獨立的作為一個細分品類也說明它的重要性。機器人底盤提供商的出現,不僅節省了開發時間和成本,而且能加快產品研發速度,搶占服務機器人高速增長的市場風口。


市場爆發的時間,取決于多傳感器融合的進度


機器人底盤的技術壁壘在于,不同場景下的多傳感器的融合具有一定的技術門檻。


從物理層面上來看,機器人底盤則主要是眾多傳感器的集成,激光雷達、雙目視覺、超聲、紅外、以及輪轂電機、輪子等必要的懸掛。而如何將物理層面的硬件進行集合,則需要相應的算法和軟件等相應技術。


目前SLAM是業內主流的定位導航技術當我們談到SLAM時,最先問到的就是傳感器。SLAM的實現難度和傳感器的形式與安裝方式密切相關,傳感器分為激光和視覺兩大類,所以SLAM定位導航技術中有激光SLAM和視覺SLAM之分。


激光SLAM脫胎于早期的基于測距的定位方法,激光雷達的出現和普及使得測量更快更準,信息更豐富。激光雷達采集到的物體信息呈現出一系列分散的、具有準確角度和距離信息的點,被稱為點云。通常,激光SLAM系統通過對不同時刻兩片點云的匹配與比對,計算激光雷達相對運動的距離和姿態的改變,也就完成了對機器人自身的定位。


那什么是視覺SLAM呢?


眼睛是人類獲取外界信息的主要來源,視覺SLAM也具有類似特點,它可以從環境中獲取海量的、富于冗余的紋理信息,擁有超強的場景辨識能力。早期的視覺SLAM基于濾波理論,其非線性的誤差模型和巨大的計算量成為了它實用落地的障礙。隨著近年相機技術和計算性能的進步,實時運行的視覺SLAM也已實現。


視覺SLAM的優點是它所利用的豐富紋理信息。例如兩塊尺寸相同內容卻不同的廣告牌,基于點云的激光SLAM算法無法區別他們,而視覺則可以輕易分辨。這帶來了重定位、場景分類上無可比擬的巨大優勢。


從應用場景來說,視覺SLAM的應用場景要豐富很多,在室內外均可工作,但是對光的依賴度很高,在暗處或無紋路區域無法工作,激光SLAM主要被應用在室內,用來進行地圖構建和導航工作。


從地圖構建上,激光SLAM精度較高,國內思嵐科技的PRLIDAR系列構建地圖精度可達2cm左右,而視覺SLAM地圖構建精度約3cm。


總的來說,激光SLAM是比較成熟的機器人底盤定位導航技術,而視覺SLAM技術是未來研究的主流方向,目前大部分廠商將視覺SLAM技術作為賣點配備在高端產品上,由于成本太高,尚且難以下沉到主流市場。


眼下,大多數機器人底盤企業使用的都是激光SLAM,但是研究視覺SLAM的企業也越來越多例如布科思、艾芯智能、大道智創等,目前將激光SLAM和視覺SLAM等技術的融合應用還不太成熟,成本太過高昂,再加上機器人底盤對軟硬件性能的要求較高,導致機器人底盤在市場上的形態還比較初級,無法應用到實際中去。


未來,多傳感器融合是一種必然趨勢,加快硬件處理能力、軟件算法能力迭代,將視覺SLAM、激光SLAM取長補短,優勢結合,為市場打造出最優的SLAM方案。(文章來源于億歐網)

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