道路千万条,安全第一条,如何让机器人更安全?

停的住,停的稳,该避就避,该停就停。

商用机器人实现落地的前提有很多,但安全问题毫无疑问是重中之重。尤其随着机器人的应用场景开始向复杂化、小型化方向拓展,对机器人的安全能力要求更是与日俱增。如何保证机器人在场景中安全稳定运行,成为了行业较大的难题。

从市场调查看到,商用场景有着场景复杂、人员流动性大等特征,机器人面对商用场景中常见的高透类障碍物(玻璃护栏、玻璃墙等)、高危场景(自动扶梯、转门等)以及超市中的狭窄通道、货架等类似障碍物或场景,加之行人的随机性,往往有着极大挑战,导致避障"失灵"的情况常有发生。

作为国内最大的机器人技术公司之一,INDEMIND在长期研发中,一直把安全技术放在核心,通过大胆尝试前沿视觉技术,积累了大量先进经验。目前,在安全技术研发上,得益于视觉导航技术路线的天然优势,INDEMIND开发了一套独有的安全决策引擎。通过从传感器、识别算法、语义地图、策略执行4个层面出发,建立各单元联动机制,充分释放系统硬件潜力,显著提升机器人的安全表现。

l 多传感器融合,提升信息获取能力:传感器采用双目视觉模组、Lidar、ToF、跌落传感器、碰撞传感器;

l AI识别算法,精准识别场景信息:基于ToF 3D数据,基于camera 2D环境图像数据、基于Lidar 2D平面数据等的物体及场景识别及基于跌落、碰撞等传感器的概率判别;

l 3D语义地图,赋予"人眼"感官:基于识别得到的语义信息结合机器人位姿信息,构建环境语义地图;

l 策略执行,模仿"人脑"决策:对构建的语义地图叠加决策属性信息,进行安全决策执行。

同时,INDEMIND拥有超过100个使用场景的海量数据,对不同商用场景有着深度理解,并基于此分类做了整体化安全策略,机器人无需再根据不同场景做针对性处理,缩短安全决策流程,大大提升机器人的适应能力及作业效率,如行人识别及规避的安全策略、跌落场景识别及规避的安全策略等。

需要提到的是,市面上大多数机器人的避障方案主要是借助激光、ToF、结构光、双目等传感器采集场景内障碍物的点云信息,构建场景栅格地图,然后对障碍物进行避障,此类方案虽然能够实现避障,但主动性不足,反应较为呆板,"能用"却不"好用"。同时,还存在传感器成本高(多线激光雷达)、视场角小(如ToF)等问题。

不只是字面上的领先

实际场景中,环境变化有很大的不可预测性,随时插路的行人、钻出的儿童车、玩具、抛物或跌落物等等,机器人需要具备灵敏的随机应变能力,做到停的住,停的稳,该避就避,该停就停。而INDEMIND在技术上实现了实时检测抛物、行人、快速移动物体外,还能够实时进行潜在风险判断(行人等),并根据风险分类,提前做出规避策略,实现主动安全。

• 行人汇入,稳健规避

• 滚动玩具,果断急停

• 闯入运行路线的儿童车,稳健规避

• 抛物急停和避障

对于让机器人头疼的高反障碍物,如玻璃护栏等,是最难解决的难题之一,由于玻璃透光性高,激光传感器难以正常工作,往往需要融合其他传感器,如超声,不过因为技术研发难度较高,市面上并没有太多成熟的技术方案。而INDEMIND基于多年积累,在高反障碍物避障方面实现率先突破。

• 全玻璃过道,稳健通过,实现行业领先

• 移动玻璃,实时规避

• 透明高台,稳健防跌

与此同时,对于拥有展台这类顶部延伸的蘑菇场景,也是机器人避障过程中的一大难点,INDEMIND对这类物体同样进行了避障适配。

• 蘑菇场景,稳健规避

此外,面对不同光线条件,机器人同样能够稳定避障。基于INDEMIND的强光规避策略和硬件上内置的亮度补光、纹理补光两种红外补光设备(均符合人眼安全等级C1等级要求),机器人满足强光直射、无光源、昏暗等特殊光照环境下的无差异工作要求。

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