从传感器到算法原理,机器人视觉避障原来是那般的【手机赌钱网站】

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另外,超声波的测量周期较长,比如3米左右的物体,声波传输这么远的距离需要约20ms的时间。再者,不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的,还有多个超声传感器之间有可能会互相干扰,这都是实际应用的过程中需要考虑的。

9月17日20:00准时开讲

目前,小觅智能已经完成了来自乐搏资本的天使轮融资、以及真格基金的 Pre-A
轮和来自成识资本、申通董事长陈德军、触控科技、优客工场和中关村国际控股的
A 轮融资,累计融资近亿元。

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原标题:小觅智能:有了这双“眼睛”,机器人和无人车在任何环境中都不会迷路 |
创业

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2015年加入小觅智能,现负责小觅智能品牌、市场和产品的运营工作,主导公司品牌、产品和项目的运营计划和落地执行。成功将小觅双目摄像头、小觅智能机器人等产品推向市场。曾供职于SMG、申通地铁等公司从事媒体公关和品牌运营工作。具有丰富的10W+爆款文章创作经验和百万级用户平台的运营经验。

基础创新是一个漫长的赛道,
不过对于硅谷连续创业家庞琳勇博士(Leo)来说,他早已习惯。“小觅智能是我的第三家创业公司,我的第二家公司从成立到最后被收购做了10年。这没什么奇怪的,赚快钱的公司很难有壁垒的。”庞琳勇以很自然的语气回答。

双目视觉的测距本质上也是三角测距法,由于两个摄像头的位置不同,就像我们人的两只眼睛一样,看到的物体不一样。两个摄像头看到的同一个点P,在成像的时候会有不同的像素位置,此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。与结构光方法不同的是,结构光计算的点是主动发出的、已知确定的,而双目算法计算的点一般是利用算法抓取到的图像特征,如SIFT或SURF特征等,这样通过特征计算出来的是稀疏图。

小觅智能作为一家主要做双目立体视觉技术的AI公司,主要业务是双目摄像头硬件和视觉定位导航的技术解决方案,因为我们特地邀请到了
手机赌钱网站,小觅智能运营负责人
刘祁缘David
,他将为大家解析如何用双目视觉赋能AI移动新需求。

如何给机器人打造一双在任何环境下自主定位导航的“眼睛”?

除此之外,Bug算法还有很多其他的变种,
比如正切Bug算法等等。在许多简单的场景中,Bug算法是实现起来比较容易和方便的,但是它们并没有考虑到机器人的动力学等限制,因此在更复杂的实际环境中就不是那么可靠好用了。

小觅智能运营负责人

“机器人移动和无人车肯定需要知道自己在什么地方,在走过程中别撞上东西,这是一个普遍的需求,而且这个需求是以前没有的。所以做这个肯定不会错。”庞琳勇一直对机器人自主导航的市场充满了信心。小觅智能,2014
年刚成立时时只有 5 个人的创始团队,在冬天没有暖气的无锡哆嗦着编程,2016
年 1 月其推出的搭载小觅双目的小觅机器人在 CES
上获得高度关注,而后,其将战略转变为提供解决方案。这一路,小觅智能的每个脚印都非常清晰。

在讲避障算法之前,我们假定机器人已经有了一个导航规划算法对自己的运动进行规划,并按照规划的路径行走。避障算法的任务就是在机器人执行正常行走任务的时候,由于传感器的输入感知到了障碍物的存在,实时地更新目标轨迹,绕过障碍物。

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说起机器视觉,目前最热门、最主要的两大类应用无非是识别和导航定位。小觅智能则是后者。和用于手机等的二维传感器不同,深度传感器能够把物体的距离测量出来。目前市面上的深度相机主要分为三种:时间飞行法
TOF(Time Of Flight)、双目、结构光。这三种方法皆有优势和局限性。

比较简单的方案是测量反射光的相移,传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光,并测量发射和反向信号之间的相移,如上图一。调制信号的波长为lamda=c/f,其中c是光速,f是调制频率,测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后,距离可由lamda*theta/4pi计算得到,如上图二。

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作为一个在底层创新深耕较久的人,庞琳勇已经有自己的一套创业看法。他认为,一些基础的创新需要团队做好多年,这些时间与精力铸就了一个企业的壁垒。”就像我们做的这个事情,别人不是想做就能做,他也需要花很多年的时间。而且很有可能做的产品和客户想要的差的很远。”他表示,找准需求市场也是必备课程。

这两类各有很多种不同方式的具体算法实现。能过它们的输出我们可以估算出整个场景中的深度信息,这个深度信息可以帮助我们寻找地图场景中的可行走区域以及障碍物。整个的输出类似于激光雷达输出的3D点云图,但是相比来讲得到信息会更丰富,视觉同激光相比优点是价格低很多,缺点也比较明显,测量精度要差
一些,对计算能力的要求也高很多。当然,这个精度差是相对的,在实用的过程中是完全足够的,并且我们目前的算法在我们的平台NVIDIA
TK1和TX1上是可以做到实时运行。

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小觅智能专注立体视觉技术整体解决方案,是行业领先的视觉定位导航
VPS(Visual Positioning System)核心技术提供商。VPS
核心技术包括自主研发的双目结构光深度惯导相机、 视觉里程计
VIO(Visual-Inertial Odometry)技术、 VSLAM(Visual Simultaneous
Localization And Mapping) 技术、自动驾驶、3D
识别/测量技术等。据庞琳勇介绍,小觅智能提供三个维度的产品,一是基础层:各种各样的双目深度摄像头硬件;二是自动导航的底座,也就是双目摄像头加上
SLAM
的算法,企业可以在上面开发自己的机器人;第三层是针对不同的行业做的定位导航定制方案,如服务机器人,扫地机机器人、汽车辅助驾驶
ADAS 等。

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间,通过d=vt/2测量距离,其中d是距离,v是声速,t是
飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关,在比较精确的测量中,需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。

2. AI时代和PC时代的核心技术

“每一次技术浪潮都会产生新的基础建设需求。PC 时代,英特尔和微软垄断了 CPU
和操作系统;移动互联网时代,ARM 揽括芯片,iOS 和安卓承包了操作系统;AI
时代的来临,你会发现无论是机器人还是自动驾驶汽车,甚至 VR 和 AR
的应用,其共性特点是动起来了。”在琳勇看来,AI
时代高度强调“动”,而事物要运动,必须要有一双认路和看得出距离的“人眼”——这便是他的专长。

图中x轴是以机器人为中心感知到的障碍物的角度,y轴表示在该方向存在障碍物的概率大小p。实际应用的过程中会根据这个直方图首先辨识出允许机器人通过的足够大的所有空隙,然后对所有这些空隙计算其代价函数,最终选择具有最低代价函数的通路通过。

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图片来源:pixabay

红外

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关于机器人自主导航定位的方案,我们比较熟悉的有思岚科技,其利用了视觉传感+激光雷达的方式。多传感融合会增加其鲁棒性,但激光雷达的使用大大增加了成本。庞琳勇希望仅视觉传感就可以让机器人实现定位导航和避障,
实现低成本,易量产。而关于机器人的双目软硬件一体的研究,此前都主要存在于大学实验室里,真正应用到工业级场景的还没有。值得一提的是,小觅智能强实力的团队一直致力于将这个技术应用带出象牙塔。

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3. 移动感知的现有方案和通点

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模糊逻辑方法核心是模糊控制器,需要将专家的知识或操作人员的经验写成多条模糊逻辑语句,以此控制机器人的避障过程。
比如这样的模糊逻辑:第一条,若右前方较远处检测到障碍物,则稍向左转;第
二条,若右前方较近处检测到障碍物,则减速并向左转更多角度;等等。

在人工智能时代,基本所有的产品都需要动起来,或者说需要移动,需要做移动感知、定位导航和避障,机器人需要,无人车需要,VR/AR眼镜也需要,那么哪些移动感知方案会成为未来的研究和应用趋势呢?

接下来,庞琳勇透露,小觅智能在汽车辅助驾驶 ADAS 领域还可以大展拳脚。ADAS
辅助驾驶市场目前以单目摄像头居多,以色列公司 Mobileye
占据了市场份额的半壁江山。不过,庞琳勇表示单目摄像头有一个缺点:无法直接测距离,首先它要判断出来前面是辆车,然后根据车牌的大小来反推距离。这两个过程都容易出问题,如假如它没有识别出车就无法测距离。“而双目不需要做判断,可以直接算出来距离,减少失误,所以双目肯定是一个趋势。”他说。

避障常用哪些传感器?

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“测量距离几十米,深度精度达到厘米级,同时反应速度又很快,可以适应室内室外工作,在三种传感器中,只有应用自然光的双目比较理想。但是双目也有自身的局限,它遇到室内白墙,无法找到特征点,所以也就没法匹配左右目的相同的特征点,其精度就会下降。而利用结构光打红外斑点到白墙上,相当于形成了图案,即可辅助双目分辨。”庞琳勇非常专业地解释了结构光和双目的结合点。

一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束,遇到物体之后,光会反向回来,检测到反射光之后,通过结构上的几何三角关系,就可以计算出物体距离D。

1. 移动感知之于AI的重要性

众所周知,机器人面临的环境各色各异,所以,机器人需要一双适应任何环境的“眼睛”。而上述三个方案单一的来看都有明显的不足。那么,如何打造一款较为完美的定位导航和避障方案呢?这正是庞琳勇的初衷。小觅智能以双目为基础,加入结构光,采用双目的算法,再加上位移加速传感器,形成了一套全新的完整的软硬件一体化传感器方案。

像基于结构光的深度相机,发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样,这些光斑打在物体上后,因为与摄像头距离不同,被摄像头捕捉到的位置也不相同,之后先计算拍到的图的斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移,利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。而我们目前的E巡机器人主要是工作在室外环境,主动光源会受到太阳光等条件的很大影响,所以双目视觉这种被动视觉方案更适合,因此我们采用的视觉方案是基于双目视觉的。

人工智能机器人领域从业者、创客等

“我们现在的商业模式主要是从深度摄像头、到导航模块、再到针对不同行业和场景的机器人定位导航和避障的解决方案。小觅摄像头有标杆型客户,定位导航底盘得到了合作伙伴英伟达的推荐,业界的第一个双目扫地机方案完成,至于服务机器人方案,我们现在正和一家公司在合作一个很特殊的场景,而且已经拿到几千台的这个场景的机器人的订单了。”庞琳勇透露。

常见的激光雷达是基于飞行时间的(ToF,time of
flight),通过测量激光的飞行时间来进行测距d=ct/2,类似于前面提到的超声测距公式,其中d是距离,c是光速,t是从发射到接收的时间间隔。激光雷达包括发射器和接收器
,发射器用激光照射目标,接收器接收反向回的光波。机械式的激光雷达包括一个带有镜子的机械机构,镜子的旋转使得光束可以覆盖
一个平面,这样我们就可以测量到一个平面上的距离信息。

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针对不同行业机器人的不同需求,小觅已经推出了两版双目结构光深度惯导摄像头:标准版和深度版。据庞琳勇介绍,标准版是双目+结构光+位移加速传感器,后面的算法是在主机上的
CPU 或 GPU
进行的。深度版本则是在标准版的基础上加了专有芯片模块,可以直接运算,不用耗费主机上的运算资源。

以上几种是最常见的几种传感器
,各有其优点和缺点,在真正实际应用的过程中,一般是综合配置使用多种不同的传感器
,以最大化保证在各种不同的应用和环境条件下,机器人都能正确感知到障碍物信息。我们公司的E巡机器人的避障方案就是以双目视觉为主,再辅助以多种其他传感器,保证机器人周边360度空间立体范围内的障碍物都能被有效侦测到,保证机器人行走的安全性。

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毕业于美国斯坦福大学,拥有机械工程博士和计算机科学硕士(机器人视觉专业)的双学位,并曾在中国科技大学师从光学测量泰斗伍小平院士,庞琳勇在立体视觉领域深耕多年并有多项研究成果。AI
时代的到来,让他在自己擅长的领域看到了一个前所未有的刚需市场。

一些低端的激光雷达会采用三角测距的方案进行测距。但这时它们的量程会受到限制,一般几米以内,并且精度相对低一些,但用于室内低速环境的SLAM或者在室外环境只用于避障的话,效果还是不错的。

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2014 年,旨在让机器人动起来的小觅智能(MYNT
AI)在硅谷成立了。其成员主要来自百度、三星、诺基亚、摩托罗拉等。

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从传感器到算法原理,机器人视觉避障原来是那般的【手机赌钱网站】。简单来说,小觅智能想给机器人和无人车(机)一双灵敏的眼睛,帮助其自主行走。

最下面的图,即我们整个目标的吸引力还有我们所有障碍物产生的斥力最终形成的一个势场效果图,可以看到机器人从左上角的出发点出发,一路沿着势场下降的方向达到最终的目标点,而每个障碍物势场表现出在很高的平台,所以,它规划出来的路径是不会从这个障碍物上面走的。

以及所有对AI机器人领域感兴趣的小伙伴

  • 结构光:属于主动光类,算法容易在芯片上实现,较为成熟,图像分辨率比较高,但测量距离较短(1~2米),容易受光照影响,不适用于室外环境;
  • TOF:属于主动光类,算法容易在芯片上实现,抗干扰性能较机构光要好,
    深度精度高,不过其图像分辨率较低(测的点少),
    测量距离在5米左右,成本高;
  • 双目:属于被动光类,室内外都工作,研究历史较久,成本较低,
    算法精度高,鲁棒性强,测量距离可以达到100米,但计算量大,算法复杂。
    因为非常依赖自然图像特征匹配,所以不适用于昏暗环境或者过度曝光环境,另外如果被测场景本身缺乏纹理,也很难进行特征提取和匹配,如白墙。

超声波

5. 双目技术如何赋能不同产业

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