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联盟主席张雷解读新形势下移动机器人行业技术发展趋势

[罗戈导读]未来移动机器人技术将与人工智能、移动互联网、大数据处理等技术加速融合,从而创造出新的技术、产品和应用模式。

再过一个月,黑天鹅乱飞的2020即将画上句号,新冠疫情、中美关系恶化、逆全球化趋势以及各种制裁与打压,在这个捉摸不定、充满变数的年份里,中国移动机器人产业经历了短暂的阵痛而后逐渐走向复苏甚至引来了新一轮的机遇

新时期新机遇,更多的应用行业更广阔的应用场景,移动机器人的广度和深度正在不断扩展,也对技术迭代更新提出了更多样的要求。未来,什么样的移动机器人才是真正符合新时代发展需求的产品,企业又该朝着怎样的方向去探索?对此,中国移动机器人(AGV)产业联盟主席张雷发表了一些自己的看法。

中国移动机器人(AGV)产业联盟主席、新松机器人自动化股份有限公司副总裁、移动机器人BG总裁 张雷

多元化的技术发展需求  

从传统制造业,到电商仓储带来的移动机器人应用热潮,再到更广阔的制造领域,张雷认为,移动机器人已经成为现化化制造业的一个重要组成部分,在未来的工业4.0体系中,移动机器人将起到不可替代的作用,而未来对于移动机器人技术的需求一定是多元化的,具体可以归结为以下几大类:

高效、迅捷。作为现代化制造业的一个重要组成部分,移动机器人需要高效、迅捷地完成相关的运输及装配任务,同时现代化的制造业对移动机器人系统也有着更高的要求,包括更标准化的接口方式,更高的安全性,先进的测试方法,可维护性及扩展性及订制化编程能力等。

智能、灵活。只有具备了智能、灵活的导航和规划能力,移动机器人才能进入到更广阔的应用领域和应用场景之中。张雷提到,由于应用场景大大增加,因此需要开发出具有高度通用性的自然导航技术,以便适应众多不同场景的需要,而随着自然导航和SLAM技术的发展和成熟,大量潜在的应用需求也将被激活成为现实。

方便、实用。张雷提到,只有当移动机器人的布署、使用、调整和维护变得更加人性化和简单化,移动机器人才会加快进入普及应用的时代。“随着自然导航技术的成熟,系统部署将由“工程化实施”向“产品化布署”方向转换,部分标准化程序较高的产品将可实现“用户自行布署”。用户自身将在应用中发挥更多作用,许多调整和维护工作将交由用户自行完成。”

安全、可靠。随着移动机器人应用的扩展和深入,对移动机器人的安全性、可靠性的要求将进一步提高。

Life-long SLAM技术将走向应用

不管是实现机器人的高效迅捷还是智能灵活,导航技术都是核心。而关于移动机器人导航技术未来的发展,张雷也谈了他的看法。

目前来说,2D视觉和2D激光导航在移动机器人领域的应用已经十分成熟,但3D视觉和3D激光导航目前还处于发展阶段。

关于3D视觉,张雷提到,目前基于特征点法的3D视觉导航技术最早得到应用,技术相对成熟。在光照条件比较好的情况下,已能够在一定范围内实现机器人的自动导航运行,而基于直接法和语义法的3D视觉导航还处于研究发展阶段,“未来通过使用多目/广角摄像头增大视野范围,以便可以利用更多的自然环境特征,同时通过全局优化和回环处理,改善3D建模的质量,提高导航和定位精度是视觉导航技术发展的方向。”

而对于3D激光导航的发展,张雷认为,3D激光导航一定程度上克服了2D激光导航的缺点,能适应不满足”垂直一致性”的各种场景,不再依赖于单一高度处的环境情况,适应复杂环境的能力显著增强,同时对地面不平整的情况也能更好地处理,“但相对2D激光导航成本更高,不仅3D激光扫描器增加了成本,相关的计算也更加复杂,需要使用更高性能的计算部件,此外对于一些特殊场景,仍然无法得到满意的应用效果,这些都是未来需要突破的方向。”

张雷提到,动态环境是移动机器人自然导航所面对的主要困难之一,动态环境中既包含行人、车辆等高频运动的物体,也可能包含一些缓慢/低频移动的物体,如移动的生产线等。而要有效克服动态环境的困难,张雷认为,未来Life-long SLAM技术将走向应用。“Life-long SLAM是指在一个全生命周期SLAM应用中,需要在整个使用过程中启用对环境模型的自动修改和更新,这对SLAM技术的准确性和可靠性提出了很大的挑战,该技术的发展和应用将进一步扩展移动机器人的应用领域,为在众多动态环境场景中使用移动机器人打下基础。”

SLAM技术是实现移动机器人自主导航的核心,但伴随着slam技术的应用,对于移动机器人调度系统也提出了更高的要求。

张雷提到,在传统的AGV系统中,运行路线事先完全确定,降低了调度系统的管理难度。在AMR时代,以SLAM方式工作的机器人仍然需要有高效的管理调度方案,否则系统效率将无法得到保证。“未来,需要发展出基于系统运输任务和流量数据的调度管理系统,以便真正为迎接SLAM时代的到来做好准备。”

除了机器人导航技术与调度系统外,张雷还提到,未来移动机器人技术将与人工智能、移动互联网、大数据处理等技术加速融合,从而创造出新的技术、产品和应用模式。

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