服務機器人產業(yè)爆發(fā),AI技術加速智能升級
服務機器人相比工業(yè)(專業(yè))機器人,面對的工作環(huán)境是未知的,存在很多不確定性,所以,必須要對周圍的環(huán)境有高效的感知、識別、理解、判斷及行動能力。
機器人想要擁有高效的感知、識別、理解等能力,離不開這些關鍵技術的輔助和幫助。
機器人常見的三個通用的技術層:定位導航、人機交互和環(huán)境交互技術。
首先,來了解一下定位導航技術。
機器人想要完成自主定位導航,就必須擁有自主完成地圖構建,精準識別每一個障礙物,并進行及時有效規(guī)避的能力。同時,還要能清楚自身所在位置及坐標,反饋給上層應用,協(xié)助完成定位導航。
所以,這就涉及到機器人的感知能力,需要有“眼睛”(如:激光雷達)等來幫助機器人感知周圍環(huán)境,構建有效的地圖數(shù)據,配合相應算法,完成運算,實現(xiàn)自主定位導航。
激光雷達“眼中”的世界:
自主定位導航技術按照所實現(xiàn)的功能進行劃分的話,可包含如下內容:
每個部分在實際工作當中是緊密聯(lián)系在一起的,下圖展示了一個典型的自主定位導航系統(tǒng)內部各組件的框架:
目前,市面上常見的用來輔助機器人完成自主定位導航的技術就是激光SLAM和VSLAM,兩者各有優(yōu)點。
由于視覺方案受環(huán)境光限制較多,而激光雷達可以不受光線影響,實時測量周圍物體和障礙物的距離,再加上近幾年激光雷達成本逐漸下降,被認為是目前最具優(yōu)勢的感知方案。
未來,多傳感器的融合必然也是大勢所趨。融合來自多個傳感器的感知數(shù)據(如:超聲波、防跌落、防碰撞傳感去、深度攝像頭等),以產生更可靠、準確、全面的信息,精確地反映檢測對象的特性,消除信息的不確定性,提高信息的可靠性。
下面,我們來說說人機交互技術。
機器人在擁有基礎的自主定位導航技術之后,想要進一步發(fā)揮自身作用,還需要擁有人機交互的能力。人機交互技術能讓機器人進一步了解人類,了解用戶訴求,從而為用戶提供更個性化的服務。
目前,人機交互技術主要包含語音識別、語義理解、人臉識別、圖像識別、體感/手勢交互等技術。通過語音識別、合成、理解等技術,實現(xiàn)更精準的營銷和專屬服務。通過人臉識別,可幫助商家精準得識別用戶,并主動與用戶打招呼,提升用戶體驗……
人機交互技術的成熟,使其得到了很好的商業(yè)落地應用,在很多的AI平臺、機器人及C端產品中都能找到相應應用案例。
最后,就是環(huán)境交互技術。
環(huán)境交互技術就是解決機器人除了運動之外的其他動作,比如機械臂、物體抓取等。這就涉及到機器人怎么去抓?怎么樣去控制?以及怎么去操控?
機械臂涉及到機械、控制、計算機等,包含了機器人手指末端的利用、觸覺控制等等,這就需要傳感器來幫助識別。
在有了關鍵技術的輔助下,接下來就是產品類公司所要考慮的,如何找準用戶核心需求,快速找準市場定位,鋪貨市場,讓部分先行產品在“部分群體和市場率先應用”,進一步深入各個領域。
下一節(jié),我們再來看看對于技術和產品類公司來說,需要把握哪些趨勢和要點,以實現(xiàn)機器人激流勇進、突出重圍,成為AI輸出利器?
下一節(jié),不見不散~

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