在科技革新的浪潮中,各種功能型機(jī)器人層出不窮,其中,無人清掃機(jī)器人正在以前所未有的速度變革著城市清潔服務(wù)。漢嘉設(shè)計(jì)控股子公司伏泰科技自主研發(fā)無人清掃機(jī)器人星筠?,本文將揭秘清掃機(jī)器人的核心技術(shù)手段,闡述機(jī)器人如何實(shí)現(xiàn)高效、安全且可靠的清掃作業(yè)。
一、全息洞察、融合感知:基于多模態(tài)感知技術(shù)與融合算法方案
無人清掃機(jī)器人的全天候工作能力依賴于強(qiáng)大的感知系統(tǒng)。
為了克服單一感知方式的局限性,有效提升機(jī)器人的環(huán)境適應(yīng)能力和目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性,無人清掃機(jī)器人星筠?創(chuàng)新性地采用了多源異構(gòu)傳感器方案,即以視覺AI為主導(dǎo),結(jié)合多種傳感器協(xié)同工作。
該方案包括:
→非接觸式傳感器:
高清可見光攝像頭:捕捉清晰的RGB圖像,呈現(xiàn)周圍環(huán)境細(xì)節(jié),包括色彩、紋理和動態(tài)變化。
紅外熱成像攝像頭:在夜晚或光線不足的環(huán)境下,探測熱量差異,識別隱藏的障礙物或異常溫度區(qū)域。
激光雷達(dá):提供高精度三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)精確測距與障礙物檢測,不受光照條件的影響。
→接觸式傳感器:通過力接觸獲取硬度數(shù)據(jù),不僅能保護(hù)作業(yè)機(jī)構(gòu),還能為視覺感知提供有效的監(jiān)督信息。
這些傳感器的數(shù)據(jù)不是孤立的,而是通過算法進(jìn)行融合,形成一個統(tǒng)一、高維度的感知畫面,使每個像素有顏色、紋理、硬度等信息。
這些來自“多維異構(gòu)數(shù)據(jù)矩陣”的海量信息,再通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法處理和解釋,能提高感知的精度和魯棒性,大幅增強(qiáng)機(jī)器人對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。
環(huán)境狀態(tài)自適應(yīng):應(yīng)對各種不同場景。
目標(biāo)識別與分類:識別行人、車輛、動物等,提供決策依據(jù)。
場景建立與語義分割:創(chuàng)建詳細(xì)場景地圖,識別關(guān)鍵元素。
動態(tài)目標(biāo)預(yù)測:預(yù)測周圍物體的未來動作,制定應(yīng)急策略。
未知小物體分析:精確感知未知障礙物尺度,判斷物體硬度。
在實(shí)際作業(yè)中,機(jī)器人一旦檢測到障礙物,便會迅速處理傳感器數(shù)據(jù),生成最優(yōu)路徑規(guī)劃,避免碰撞;此外,云端能持續(xù)監(jiān)控清掃效果,對未清潔區(qū)域進(jìn)行識別及補(bǔ)掃,確保作業(yè)的安全性和連續(xù)性。
為了更好應(yīng)對復(fù)雜場景,伏泰科技創(chuàng)新性地采用了非均勻分布OCC占用網(wǎng)絡(luò)——將感知到的環(huán)境數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的占據(jù)柵格地圖,并根據(jù)場景復(fù)雜度動態(tài)調(diào)整柵格密度。通過對動態(tài)場景的精細(xì)化建模,機(jī)器人能夠在確保做出精確決策的同時精簡算力,提高整體運(yùn)行效率。
二、動態(tài)決策、精細(xì)控制:“端到端學(xué)習(xí)”與“力控制策略”
1、端到端學(xué)習(xí):一體化整合,打破傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)的“瓶頸”
在傳統(tǒng)環(huán)衛(wèi)工作中,無論是人工還是傳統(tǒng)的自動駕駛系統(tǒng),通常需要經(jīng)歷一個復(fù)雜的過程:首先由傳感器收集環(huán)境信息,然后通過預(yù)處理模塊進(jìn)行信息分類和整理;接著由決策模塊根據(jù)整理后的信息做出判斷;最后由執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成相應(yīng)的動作。
這種模塊獨(dú)立、分步處理的方式雖然在一定程度上實(shí)現(xiàn)了自動化,但在復(fù)雜多變的道路環(huán)境中,或在面對突發(fā)狀況時,往往反應(yīng)遲緩,這樣的模塊化架構(gòu)可能會導(dǎo)致信息交互的延遲,進(jìn)而影響決策的速度。
與此形成鮮明對比的是,端到端學(xué)習(xí)采用了一種全新的集成方式。
端到端學(xué)習(xí)(End-to-End Learning)是建立在深度學(xué)習(xí)框架之上的一種方法,其核心在于使用單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型直接從輸入數(shù)據(jù)生成最終輸出結(jié)果。
伏泰科技將端到端學(xué)習(xí)這一技術(shù)應(yīng)用于無人清掃機(jī)器人星筠?,通過統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從傳感器(如攝像頭、激光雷達(dá)等)直接獲取輸入并做出決策,整合感知、決策和執(zhí)行過程,形成一體化的高效工作模式,更好地應(yīng)對復(fù)雜多變的作業(yè)環(huán)境。
→端到端架構(gòu)的優(yōu)勢
簡化決策鏈條:減少信息傳遞中的延遲現(xiàn)象。
提升反應(yīng)速度和決策精度:快速適應(yīng)環(huán)境變化,做出精準(zhǔn)反應(yīng)。
一體化的高效工作模式:整合感知、決策和執(zhí)行過程。
例如,星筠?的傳感器會持續(xù)采集路況、天氣變化、交通流量及地面臟污情況等實(shí)時數(shù)據(jù),基于這些數(shù)據(jù),端到端模型能夠直接生成清掃決策,包括行進(jìn)路徑、避障策略以及對清掃力度和頻次的調(diào)整。
當(dāng)處在行人突然出現(xiàn)或車輛變道等動態(tài)場景中時,端到端模型能更快速地適應(yīng)變化,做出精準(zhǔn)反應(yīng)。
由于所有步驟都在同一算法框架內(nèi)完成,機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)更為協(xié)調(diào)一致的操作,從而提升整體工作效率。
2、力控制策略:實(shí)現(xiàn)高效的執(zhí)行與互動
就像人類依賴多種感官來感知環(huán)境而不單是視覺一樣,無人清掃機(jī)器人星筠?除了配備視覺傳感器之外,還集成了多種觸覺傳感器——如力傳感器、角度傳感器、陀螺儀和加速度計(jì)等,實(shí)時采集環(huán)境數(shù)據(jù)及機(jī)器人狀態(tài)信息并經(jīng)過預(yù)處理(如去噪、濾波和歸一化),以確保信息的準(zhǔn)確性和一致性;
再通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,讓機(jī)器人能夠識別環(huán)境特征并分析當(dāng)前狀態(tài)。
基于大量現(xiàn)實(shí)中的標(biāo)注數(shù)據(jù)集和生成式AI模擬的數(shù)據(jù),深度學(xué)習(xí)模型會針對不同環(huán)境的力控制策略進(jìn)行大量訓(xùn)練,提升機(jī)器人的泛化推理能力,從而更好地應(yīng)對在作業(yè)中遇到的各類復(fù)雜情況。
在實(shí)際作業(yè)中,實(shí)時傳感器數(shù)據(jù)會被輸入到訓(xùn)練好的模型中,模型會根據(jù)當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)即時預(yù)測合適的力控制策略,并通過控制器精確執(zhí)行相應(yīng)動作。同時,力傳感器會持續(xù)監(jiān)測機(jī)器人在作業(yè)過程中施加的力,將反饋數(shù)據(jù)傳輸給控制系統(tǒng),并根據(jù)實(shí)際情況動態(tài)優(yōu)化控制策略,確保機(jī)器人配備的自適應(yīng)獨(dú)立掃盤能夠執(zhí)行到位。就像人類在觸摸物體時會調(diào)整力度一樣,觸覺傳感器使機(jī)器人能夠靈敏感知環(huán)境變化,精確調(diào)整清掃動作。例如在貼近邊緣清掃時,機(jī)器人能夠自動調(diào)整力道,避免清掃盤侵入量過大,從而減少磨損并延長使用壽命。
通過持續(xù)監(jiān)測與動態(tài)反饋,機(jī)器人形成了感知-決策-執(zhí)行閉環(huán),確保在復(fù)雜環(huán)境中高效、可靠地運(yùn)行。
目前,伏泰科技已積累了超6萬輛環(huán)衛(wèi)車的作業(yè)數(shù)據(jù),依托云端管理系統(tǒng)的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力,為無人清掃機(jī)器人星筠?的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、算法優(yōu)化提供了豐富的數(shù)據(jù)池,并在上海、江蘇、浙江、廣東、四川、河南等地區(qū)的商業(yè)化運(yùn)營中,更加精準(zhǔn)、高效地應(yīng)對多樣化的作業(yè)場景,確保作業(yè)質(zhì)量嚴(yán)格遵循環(huán)衛(wèi)考核標(biāo)準(zhǔn)。
未來,伏泰科技將不斷深耕無人清掃技術(shù)應(yīng)用、持續(xù)積累數(shù)據(jù),在城市少人化/無人化環(huán)衛(wèi)運(yùn)營乃至更多領(lǐng)域發(fā)揮無人清掃機(jī)器人獨(dú)特的優(yōu)勢,成為推動社會進(jìn)步和城市現(xiàn)代化的重要力量。
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