视觉导航技术因更适合智能物流的柔性需求

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在“大数据”时代,更灵活、更智能的物流设备正在被推广。

在工业应用移动机器人(AGV/AMR)行业中,以工业摄像机为传感器的视觉导航技术因更适合智能物流的柔性需求而被推到了前沿。

自主运动的困境

为了区别于传统的制导方式,具有slam自主导航技术的移动机器人现在统称为AMR。在很多工业场景中,灵活智能的AMR被认为是移动机器人迭代的必然趋势。虽然AMR产品在应用层面已经逐渐成熟,但目前不同的slam自主导航技术仍然存在一定的局限性。

Slam导航分为激光slam和视觉slam。

激光slam导航的优点是技术成熟、路径规划灵活、定位精度高、行驶路径灵活、施工方便。缺点是生产成本和价格相对较高,检测范围有限,主要用于室内环境;地图缺乏语义信息,限制了其在复杂环境中的可扩展应用。

视觉slam导航的优点是无传感器探测距离限制、路径规划灵活、定位精度高、施工方便、可在室内外环境下工作、成本低、可从地图中提取语义信息、在复杂环境下可重用性高。缺点也是存在的,比如对光的依赖性很高,在黑暗的地方或者一些没有纹理的地方需要辅助传感器。

两种导航模式的发展潜力暂时无法评论,但通过近年来移动机器人企业的产品发展趋势和市场关注度,可以发现视觉slam的后期爆发潜力不容忽视。

视觉slam成为AGV导航的新趋势

近年来,采用视觉导航技术的移动机器人公司普及度普遍较高,视觉导航也被认为是智能仓储柔性物流改革的必然趋势。

以视觉导航无人叉车为例,代表企业未来的机器人。成立仅三年,这支由香港中文大学孵化的视觉行业无人车创业团队,就实现了5000多万元的工业无人车销售额。截至2020年,公司已完成1亿元B1轮融资,联想创投牵头投资,持续助力未来机器人行业无人车视觉控制与感知技术研发。

图:未来机器人视觉导航无人叉车

以v-slam导航技术为核心的人工智能视觉AMR公司Smart Technology也在今年4月完成了1亿元人民币的B+轮融资。Smart Technology ForwardX机器人用摄像头和GPU代替人眼,通过深度学习神经网络实现环境感知,从而实现VSLAM 3D地图的构建、360°避障和自主路径规划。

图:智能科技视觉导航AMR

此外,根据中国移动机器人产业联盟的数据,移动机器人行业涉及视觉导航的企业有数十家。很多头部企业的导航解决方案都有视觉技术,无论是物流机器人公司海康机器人、快仓、吉之佳还是商用机器人公司诺亚、小燕智能都有视觉slam导航技术解决方案...

是什么推动了视觉导航的发展?

为什么企业开始开发视觉导航方案?事实上,移动机器人导航技术的突破已经被业界期待多年。

视觉导航的出现为工业应用移动机器人技术带来了新的机遇。未来机器人李路阳博士说:“工业无人车的智能化程度亟待提高,简单理解就是机器人处理场景非标准化的能力,这必须建立在对环境的理解和学习的基础上。视觉技术是提高无人车智能化的必由之路。”

与市场上主流的磁制导/激光制导AGV相比,视觉传感器的优势在于性价比极具竞争力。世界顶级工业相机供应商的产品价格在3000元左右,是同档次激光传感器产品价格的10-20%。更低的制造成本意味着更低的产品价格,更有利于提高本体企业的产品竞争力或终端客户的投资回报周期。

在智能方面,视觉导航信息获取能力强。视觉导航可以从环境中提取语义信息,因此可以适应客户日常使用需求的复杂场景,比如识别长期使用后变形的货架和托盘;提取短时间内处理能力激增的信息;狭窄空空间的车辆调度等。

此外,视觉导航模块具有系统扩展功能。随着通信设备/处理器等外围配套设施的不断完善,视觉导航模块正在快速进步。视觉导航与计算机的连接可以实现大规模的调度任务,视觉导航技术与5G、云系统的融合将更进一步。

视觉导航的发展限制

虽然普遍乐观,但实际上实际应用可视化解决方案的企业并不多。典型企业主要以视觉质感、视觉+辅助传感器或纯视觉技术为主,企业包括未来机器人、智慧科技、鄙视科技、路创、蓝芯科技、益丰机器人、海康、大华等。

这张表有粗略的统计数字。有问题请指正!

而其他大多数公司则采用各种类型的混合导航技术,如视觉传感和激光SLAM,以此来互补优势。然而,VSLAM在混合导航中的实际作用很难验证。

究其原因,还是受到视觉导航算法开发难度的限制,利用视觉引导快速准确实现路标识别技术还处于瓶颈阶段。首先,图像处理本身是一门很深的学问,基于非线性优化的地图构建也非常复杂耗时。在实际环境中,需要对现有的视觉slam框架进行优化和改进,比如增加光照模式/利用深度学习提取特征,采用单目和双目以及醒目的融合视角,使视觉导航技术只能应用于较小的房间。在大多数工业场景中,仍然依赖激光SLAM或二维码导航,而两套以上传感器的设备一方面存在冗余功能,同时成本也会大幅增加。

相比视觉导航,单线激光雷达的硬件产业链相对成熟,算法也有所开拓。正在崛起的国产激光雷达已经进入百家争鸣的阶段。与激光雷达企业的蓬勃发展形成鲜明对比的是,切入AGV/AMR赛道的V-SLAM解决方案提供商寥寥无几,如兰斯、陈天科技等。

这张表有粗略的统计数字。有问题请指正!

另一方面,自动生产线视觉系统的定位精度虽然可以精确到0.1毫米,但基于无固定基准的纯视觉导航AMR的定位精度约为10毫米,仍有待提高。为了获得更高的精度,除了视觉导航系统之外,移动机器人系统还需要其他传感器的辅助。

然而,经过近两年的技术沉淀,拥有视觉技术的移动机器人企业正在不断突破和创新。Road Innovation最近推出了新一代视觉导航技术v-slam2.0,实现了纯视觉,不受地面格局影响。未来机器人近日发布了自主研发的“亮眼”视觉模块,该模块是仓储环境监测的核心产品,集成了深度学习图像识别技术,为夜间工作的智能设备提供信息支持,降低运营成本。此外,智能科技股份有限公司旗下的fordex MaxTM也在今年6月获得了全球首个V-AMR(视觉自主移动机器人)CE认证。

相信随着视觉技术在移动机器人中的应用日益成熟,v-slam导航有望成为未来移动机器人导航技术的主流解决方案之一。

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