Rasmiy tan olish|Lanxin Zhejiang provintsiyasining fan va texnologiya yutuqlarini ro'yxatga olish sertifikati bilan taqdirlandi

Yaqinda,Lanxin, yetakchisun'iy intellektvarobototexnika, kabi muhim bosqichga erishdiZhejiang viloyati fan va texnologiya boshqarmasikompaniyani rasman taqdirladiFan va texnologiya yutuqlarini ro'yxatdan o'tkazish sertifikati(Ro'yxatga olish raqami: DJ101002024Y0420). Ushbu nufuzli e'tirof kompaniyaning ilg'or tadqiqotlarini ta'kidlaydiAIvarobot texnologiyalari, ushbu ilg'or sohalarda o'zlarining innovatsion ishlarining qiymati va ta'sirini tasdiqlaydi.

Tan olingan texnologik yutuqning qisqacha mazmuni: “Ultra-katta murakkab stsenariylarda mobil robotlar uchun 3D ko‘rishni idrok etish va klasterli aqlli ilovalar”

Missiya va ahamiyati

ning ilovasi sifatidasanoat mobil robotlarichuqurlashadi, operatsion muhitlar tobora katta va murakkab bo'lib, yuqori aniqlik talablari bilan. Bitta saytdagi muvofiqlashtirish uchun zarur bo'lgan mobil robotlar soni biznes operatsiyalari ko'lami bilan o'sishda davom etmoqda.Ultra-katta murakkab stsenariylarmobil robotlar uchun yangi muammolarni keltirib chiqaradi: bu keng va yuqori dinamik muhitda robotlar katta hajmdagi muvofiqlashtirishni talab qiladi, robotlar esa aks ettiruvchi yoki kichik o'lchamli ob'ektlar kabi murakkab maqsadlarda aniq operatsiyalarni bajarishi kerak. Shu sababli, mobil robotlarning o'ta katta, murakkab stsenariylarda aniq ishlashi uchun keng qamrovli texnik bazani yaratish va sanoat darajasidagi dasturga erishish global sanoatda raqobatbardosh ustunlikka ega bo'lish uchun juda muhimdir.

TheAMR (Autonomous Mobile Robot) texnologiyasisoha keng va murakkab. Hozirgi mahalliy va xalqaro yutuqlarsensor texnologiyasi, navigatsiya, varobotli rejalashtirishultra-katta murakkab muhitda robotlarning aniq operatsion talablariga hali to'liq moslashmagan. Asosiy masala robotlarning dinamik, murakkab muhitlar va o'z operatsiyalarini har tomonlama real vaqt rejimida idrok etish va tushunish qobiliyatini oshirish zaruratidadir. Ushbu loyiha to'liq texnik tizimni yaratish uchun "3D Vision Fusion Perception + AI Large Model Technology" ga qaratilgan.semantik SLAM tabiiy navigatsiyasi, maqsadli ob'ekt pozitsiyasini baholash, avtonom robot qo'l traektoriyasini rejalashtirish, yuqori aniqlikdagi harakatni boshqarish va murakkab muhitda keng ko'lamli mobil robotni rejalashtirish. Ushbu tizim turli xil, moslashtirilgan va keng ko'lamli ishlab chiqarish stsenariylariga yaxshiroq moslashadi va qo'llash doirasini kengaytiradi.AMRlarva barqarorlik, xavfsizlik va aniqlikni oshirish.

Texnik qiyinchiliklar

AMRlarning sanoatda qo'llanilishining kengayishi bilan shaxsiylashtirilgan va moslashuvchan ishlab chiqarish kelajakning asosiy harakatlantiruvchi kuchiga aylanmoqda.aqlli zavodlar. Ishlab chiqarish sanoati yuqori murakkablik va aniqlikni talab qilmoqda, ayniqsa o'ta katta, yuqori dinamik murakkab muhitda ishlaydigan mobil robotlar uchun. Biroq, bir qator texnik muammolar mavjud:

1. Keng miqyosdaAMR operatsiyalari, sensorlar atrof-muhit haqidagi ma'lumotlarni 30 metr yoki undan ortiq masofadan keng ko'rish maydoni va yuqori aniqlik bilan qabul qilishi kerak. Biroq, bir nechta mahalliy sensorlar bu uzoq masofali idrok ehtiyojlarini qondiradi. Mahalliy va xalqaro miqyosdagi asosiy 3D ko'rish sensorlari odatda ko'rish maydonining etarli emasligi va past piksellar sonidan aziyat chekadi.
2. So'nggi yillarda mobil robotlar birinchi navbatda tayandilazer asosidagi SLAMSahnani xaritalash va ma'lumot olish uchun (bir vaqtning o'zida mahalliylashtirish va xaritalash) texnologiyasi. Biroq, bu yondashuv fazoviy lokalizatsiya mustahkamligida jiddiy muammolarga duch keladi va ayni paytda qimmatga tushadi.
3. Amaliy operatsiyalarda katta maydonlar bo'ylab harakatlanadigan robotlar aks ettiruvchi yoki kichik ob'ektlar kabi murakkab maqsadlarda aniq vazifalarni bajarishi kerak. Robotlar ko'pincha operatsion aniqlik va ishonchlilikka ta'sir qiladigan tanib olish xatolariga duch kelishadi. Bundan tashqari, murakkab muhitda robot qo'llari uchun avtonom to'siqlardan qochish traektoriyasini rejalashtirish va yuqori aniqlikdagi harakatni boshqarish texnologiyasi yo'q.

Rejalashtirish algoritmlarining murakkabligi mobil robotlar ko'lami bilan eksponent ravishda oshadi. Marshrutni rejalashtirish uchun ko'p xaritali segmentatsiya kabi an'anaviy usullar rejalashtirish shkalasi va bitta xaritali rejalashtirish imkoniyatlari bilan cheklangan. “Individual” va “guruh” razvedkasi, shuningdek, “mobil robotlar” va “dok stansiyalari” o‘rtasida samarali muvofiqlashtirishga erishish uchun ma’lumotlar silosiga murojaat qilish sanoat uchun dolzarb muammo bo‘lib qolmoqda.

Asosiy innovatsiyalar

1. Xususiy kompaniya ishlab chiqdi3D ko'rish sensoriuzoq masofali, keng maydon va yuqori aniqlikdagi idrok etish qobiliyatiga ega. Bitta sensor uzoq masofali joylashishni aniqlash va navigatsiyaga, o'rta masofadagi to'siqlardan qochishga va mobil robotlar uchun yaqin masofadagi yuqori aniqlikdagi o'rnatishga erishishi mumkin.
2. 2D va 3D kovizual ramkalar o'rtasidagi semantik bog'lanishdan foydalangan holda, loyiha zich tasvirni yaratadi.SLAM tizimisanoat ilovalari uchun chuqur o'rganishga asoslangan. Ob'ektni dinamik filtrlash, statik xususiyatni yaxshilash va xira tasvir harakatini baholash kabi usullarni qo'llash orqali tizim yuqori dinamik muhitda mobil robotlar uchun markersiz tabiiy navigatsiyani ta'minlaydi.
3. "Xususiyatlar-tasvir" generativ pozani baholash usulini ishlab chiqdi. Olti o'lchovli makonning ko'p qirrali tavsifidan foydalangan holda, loyiha murakkab maqsadlarni aniq tanib olish uchun poza mimikasi va qo'shma xususiyatlar qoldiqlari uchun ikki modali dekoderni yaratdi. Bundan tashqari, loyiha optimal operatsion traektoriyalarni yaratadigan murakkab muhitda robot qo'llari uchun avtonom to'siqlardan qochish traektoriyasini rejalashtirish texnologiyasini yaratdi. Loyiha, shuningdek, yuqori aniqlikdagi operatsion harakatga erishish uchun dinamikani identifikatsiyalash asosida robot qo'llari uchun harakatni boshqarish texnologiyasini kuchaytirdi.
4. Raqobatchilarning ko'p serverli kengaytirish va ko'p xaritali segmentatsiya kabi an'anaviy usullaridan kelib chiqqan rejalashtirish shkalasi cheklovlarini yengib o'tib, mojarosiz klasterlash yondashuvidan foydalangan holda taqsimlangan rejalashtirish tizimini joriy qildi. Vazifalarni boshqarishga e'tibor qaratish va turli jarayonlarga muvofiq vazifalarni moslashtirish va aGrafik konvolyutsion neyron tarmog'ini optimallashtirish algoritmi, loyiha birinchi marta yagona xaritada minglab mobil robotlarni muvofiqlashtirilgan rejalashtirishga erishdi.

Baholash qo'mitasi ushbu loyiha tizimli ravishda asosiy texnologiyalar va dasturiy-apparat tizimlarini ishlab chiqdi, degan xulosaga keldi.3D ko'rish hissiva juda katta, murakkab stsenariylarda mobil robotlar uchun klasterli aqlli ilovalar. Umumiy yutuq xalqaro miqyosda rivojlangan, bilan3D ko'rishni idrok etish texnologiyasimobil robotlar soni jahonda yetakchi darajaga yetdi.