智東西（公眾號：zhidxcom）
編輯 | 云鵬
智東西6月(yue)21日消息，前不久，GTIC 2021嵌入式(shi)AI創新峰(feng)會(hui)(hui)在(zai)北京圓滿收官，迦智科技產(chan)品(pin)總監吳(wu)俊翔在(zai)峰(feng)會(hui)(hui)上帶來(lai)了以(yi)《AMR機器人多傳感器融合(he)定位的發展趨勢》主題的分享。
從基于磁(ci)釘、磁(ci)條的(de)(de)自(zi)(zi)動(dong)導引車（AGV）到(dao)新(xin)一代移動(dong)機(ji)(ji)器(qi)人（AMR），迦(jia)智(zhi)科技開始基于地(di)圖(tu)的(de)(de)環(huan)境感(gan)知能力與(yu)智(zhi)能決策，尋(xun)求(qiu)差異化的(de)(de)自(zi)(zi)主導航能力。通過AI機(ji)(ji)器(qi)視覺與(yu)激光雷達融合建圖(tu)與(yu)定位，團隊產品實現了更加精準及(ji)時的(de)(de)定位導航以及(ji)多機(ji)(ji)器(qi)人協作(zuo)。
一、讓機器人送貨就像“滴滴打車”
吳俊翔說，工業(ye)這條(tiao)賽道，問題(ti)還(huan)很(hen)(hen)多。隨著這兩(liang)年(nian)越來越多的(de)(de)人(ren)(ren)用上掃地機器(qi)人(ren)(ren)，有時候我(wo)們帶著產品到(dao)一些展會，很(hen)(hen)多人(ren)(ren)問我(wo)們是(shi)(shi)不是(shi)(shi)大號的(de)(de)掃地機器(qi)人(ren)(ren)？
實際(ji)上我們(men)做(zuo)的(de)是(shi)(shi)工(gong)業移動(dong)機器(qi)人，首(shou)先運行于(yu)(yu)工(gong)業場景的(de)半結構(gou)化(hua)環境(jing)。什么是(shi)(shi)半結構(gou)化(hua)？工(gong)業場景里面做(zuo)SLAM技術(shu)的(de)時候，很多時候依(yi)賴于(yu)(yu)固(gu)定的(de)環境(jing)。
比如在過去AGV依賴二維碼(ma)，需(xu)要標識。現在需(xu)要移動機器(qi)人有(you)一些自主的(de)導航能力，我們希望觀(guan)測環境中現有(you)的(de)標志物(wu)，比如工廠的(de)基臺、設備、立柱半結構化的(de)環境。
相較(jiao)于自動駕(jia)(jia)駛的開(kai)放道路又有一些差異(yi)，實際(ji)上(shang)大家做一個對比的時候，覺得自動駕(jia)(jia)駛是(shi)(shi)不是(shi)(shi)一個挑(tiao)戰(zhan)更高的環(huan)境？自動駕(jia)(jia)駛在初(chu)始階段(duan)很多時候AI算法在做車道線(xian)、紅綠燈、行(xing)人(ren)的識別，這些實際(ji)上(shang)都(dou)是(shi)(shi)非常結構化的標(biao)志(zhi)和(he)模型。
在(zai)工業環境中碰到(dao)的(de)環境，比如地面(mian)的(de)紋理(li)、基(ji)臺的(de)環境，很多(duo)時候是(shi)非標的(de)，是(shi)半結構化的(de)。
第二個區別于掃(sao)地機(ji)器(qi)(qi)人的(de)(de)是交互上的(de)(de)不同，掃(sao)地機(ji)器(qi)(qi)人面向的(de)(de)大眾(zhong)消費者，并(bing)沒(mei)有受(shou)過(guo)專業訓練，在工(gong)業環境里面很多工(gong)人原來(lai)操作過(guo)生(sheng)產線上的(de)(de)設備，幫助受(shou)過(guo)訓練的(de)(de)工(gong)人能更好地去用到(dao)工(gong)業機(ji)器(qi)(qi)人。
第三，和過去在制造業里面所用到的(de)物(wu)流機器人最(zui)大(da)的(de)一點(dian)區別(bie)是，AMR具備(bei)自主(zhu)的(de)導航(hang)能(neng)力(li)，通過自適應(ying)導航(hang)能(neng)力(li)實現(xian)繞障和動態路線規(gui)劃。
很多時(shi)候(hou)我們交付(fu)方案(an)的(de)時(shi)候(hou)，是(shi)為(wei)制(zhi)造業的(de)客(ke)戶交付(fu)一個生產線內(nei)的(de)“滴滴打(da)車”，讓(rang)他們輕松滿足A點(dian)到B點(dian)實時(shi)的(de)物料搬運需求(qiu)。
二、多傳感器融合定位解決自主導航、自主決策
最早在汽車(che)制造(zao)行(xing)業(ye)(ye)，磁(ci)釘磁(ci)條為主的導(dao)航(hang)方式(shi)用的非常多(duo)，沿著既定(ding)的路線(xian)去(qu)行(xing)駛。隨著2000年左右亞馬遜Amazon倉儲機(ji)器(qi)人的誕生，在國內像極智嘉為代表的一些(xie)企業(ye)(ye)也在京(jing)東、阿(a)里物流倉儲領域有著廣泛(fan)的應(ying)用。今(jin)天我們看(kan)到，越(yue)來越(yue)多(duo)的制造(zao)業(ye)(ye)的產線(xian)開始選擇導(dao)入以SLAM激光導(dao)航(hang)為主的AMR機(ji)器(qi)人。
吳俊翔說，AMR機器(qi)人是(shi)行業里面比較新(xin)的(de)概念， 歐洲的(de)CE認證、ISO標準(zhun)(zhun)更(geng)多還是(shi)針對叉(cha)車(che)這類工業車(che)輛提出的(de)標準(zhun)(zhun)。
去年ANSI標準(zhun)中的工業(ye)移動(dong)機(ji)器(qi)人安(an)全標準(zhun)里明確(que)提(ti)出了(le)AMR定(ding)義，工業(ye)場(chang)景下具備自(zi)主(zhu)的導航能力，我(wo)們才稱之為AMR。
同(tong)時，AMR對應都算“industrial Mobile Robot”，另外還(huan)有不同(tong)的(de)(de)類別，比如ABC三個類別，B類指的(de)(de)是和其它一些(xie)載具做一些(xie)配合，C類和我們的(de)(de)機械臂做一些(xie)結合應用。
從AMR的(de)(de)(de)定(ding)義或者行業(ye)的(de)(de)(de)應(ying)用(yong)來說，自主(zhu)導航(hang)能(neng)力(li)是非常大的(de)(de)(de)一個(ge)差(cha)異(yi)，在于對于地圖(tu)的(de)(de)(de)環境感知能(neng)力(li)和(he)自主(zhu)決(jue)策能(neng)力(li)差(cha)異(yi)。
這(zhe)(zhe)對我們在產(chan)品的設計、解決(jue)一(yi)些落地(di)應用(yong)問(wen)題時提出非常多的挑(tiao)戰(zhan)。為(wei)什么我們要去說多傳(chuan)感器融(rong)合定位這(zhe)(zhe)樣(yang)一(yi)個(ge)技術？它會很好地(di)幫(bang)助彌補單一(yi)傳(chuan)感器帶(dai)來的可觀性缺陷，相信不管(guan)是在工業移動機器人(ren)應用(yong)，還是在無(wu)人(ren)駕(jia)駛里面都(dou)是解決(jue)這(zhe)(zhe)樣(yang)的問(wen)題。
有(you)一(yi)些在(zai)工業場景里面(mian)用的(de)單線激光(guang)雷(lei)達，更多只能掃到(dao)激光(guang)雷(lei)達所處的(de)平(ping)面(mian)。如何(he)做到(dao)在(zai)整(zheng)個(ge)(ge)環境(jing)中有(you)一(yi)個(ge)(ge)可(ke)靠的(de)感知？我們(men)還是通(tong)過(guo)深度相機(ji)做融合的(de)定位(wei)導航(hang)。
在傳(chuan)感(gan)器的(de)加(jia)持下實現類(lei)似(si)于(yu)采用車道(dao)巡線的(de)能力，在制造業環境里面有(you)很多生產線現有(you)的(de)標志和(he)標線可(ke)以(yi)用于(yu)機(ji)器人的(de)輔助定位和(he)導航。還有(you)地面紋理的(de)導航，可(ke)以(yi)提升傳(chuan)感(gan)器的(de)可(ke)觀性(xing)(xing)和(he)落地場景可(ke)靠性(xing)(xing)。
吳(wu)俊翔說，我們做多(duo)傳(chuan)感器(qi)融合的(de)(de)時(shi)候(hou)，發現與(yu)自動(dong)駕(jia)駛相比，自動(dong)駕(jia)駛很多(duo)時(shi)候(hou)依賴全局的(de)(de)GPS定位(wei)，室內沒有GPS，我們要做時(shi)間(jian)的(de)(de)同步(bu)，多(duo)傳(chuan)感器(qi)時(shi)間(jian)數(shu)據幀同步(bu)，多(duo)傳(chuan)感器(qi)怎么做空(kong)間(jian)的(de)(de)同步(bu)？這里面(mian)不僅僅是(shi)一個算法的(de)(de)問題(ti)，而且是(shi)一個工程的(de)(de)問題(ti)。
迦智(zhi)在這方面也做(zuo)(zuo)了很多(duo)工程的(de)努力，提供方案做(zuo)(zuo)多(duo)傳感(gan)器(qi)的(de)標定。我們(men)搭配復合機(ji)器(qi)人實現(xian)了兩車(che)的(de)同步實時作(zuo)業，不僅要去做(zuo)(zuo)多(duo)傳感(gan)器(qi)之間的(de)數據同步，而且還要做(zuo)(zuo)多(duo)機(ji)器(qi)人之間的(de)同步。
三、十萬平米工廠、動態環境變化，AMR落地挑戰多
在(zai)這樣一(yi)些(xie)應用下，AMR越來越多(duo)成為(wei)制造業(ye)(ye)的(de)(de)標配，AMR的(de)(de)智能自主(zhu)決(jue)策和(he)柔性(xing)能夠更(geng)好地去適應制造業(ye)(ye)的(de)(de)場景和(he)環境(jing)。
不過，在整個AMR落地(di)應用中還是存在一些挑戰(zhan)，比如在計算資(zi)源受限的(de)情(qing)況(kuang)下，如何支持大范圍的(de)場景和落地(di)？吳俊翔說(shuo)，我們的(de)很多(duo)工廠(chang)面積非常大，可能有(you)一萬平(ping)、五萬平(ping)甚至(zhi)十萬平(ping)的(de)工廠(chang)。
第二(er)，長期的動態環境變化對于我(wo)們自(zi)主導航的影響。第三，核(he)心(xin)部(bu)件成(cheng)本，比如(ru)現(xian)在用到的激(ji)光雷達(da)，符合工業安(an)全標準的激(ji)光雷達(da)目前來說(shuo)成(cheng)本還(huan)是比較高的，顯(xian)然用攝(she)像頭(tou)或者(zhe)其它(ta)一些傳感(gan)器(qi)也(ye)是能夠(gou)提供(gong)一個更經濟的解決方(fang)案。
為了(le)(le)應對(dui)挑戰，迦智做(zuo)了(le)(le)大(da)范圍的(de)建圖(tu)能(neng)力，通過整(zheng)數(shu)規劃對(dui)全場(chang)比如(ru)工業場(chang)景下面做(zuo)了(le)(le)最優(you)地(di)圖(tu)特(te)征的(de)選擇(ze)，采(cai)用了(le)(le)知識蒸餾(liu)神(shen)經網絡的(de)壓縮算法(fa)，這(zhe)樣的(de)話能(neng)夠極大(da)地(di)壓縮整(zheng)個地(di)圖(tu)的(de)尺寸。
對于環境變化(hua)(hua)所(suo)帶來導航定位的(de)影響，比(bi)如汽車生產(chan)(chan)線(xian)兩(liang)邊都有著(zhu)非常(chang)多流動(dong)的(de)工人，而且物料每天(tian)(tian)不同的(de)批次隨(sui)(sui)時發生變化(hua)(hua)。制造(zao)業的(de)線(xian)邊倉物料隨(sui)(sui)著(zhu)生產(chan)(chan)隨(sui)(sui)時在流轉；成品地(di)推(tui)庫旁(pang)邊堆著(zhu)一(yi)批貨，今天(tian)(tian)下午(wu)就發出(chu)去了，如何(he)應對這樣一(yi)些挑戰？我們會長期去做動(dong)態環境下面的(de)檢測，累計整(zheng)個激光(guang)語義數據，將我們的(de)語義特征與(yu)激光(guang)點云做結合。
針對托盤和棧(zhan)板識別，迦智在很多制造業園區(qu)(qu)提(ti)供工業園區(qu)(qu)級的(de)物流技術和方(fang)案。采用了(le)激光(guang)雷達，甚至是毫米波雷達，去(qu)做整體(ti)的(de)傳(chuan)感器(qi)融合。它能(neng)夠提(ti)供更(geng)(geng)好的(de)能(neng)力，支持更(geng)(geng)豐富(fu)的(de)感知條件(jian)下的(de)物體(ti)跟蹤與(yu)檢測。
最后，對(dui)于3D環(huan)(huan)境(jing)，室外(wai)的環(huan)(huan)境(jing)我們還會做點云分割與地圖構建。室外(wai)環(huan)(huan)境(jing)更加復雜，有人、車(che)、道(dao)路、環(huan)(huan)境(jing)，測試道(dao)路在雨(yu)(yu)天環(huan)(huan)境(jing)、在中雨(yu)(yu)的環(huan)(huan)境(jing)也(ye)能(neng)去(qu)運行(xing)，極大地滿足了(le)很多工業場景下(xia)面對(dui)于物料運輸(shu)的要求。
迦(jia)智的技術團隊很多來自(zi)于浙江大學(xue)機器人(ren)(ren)實驗(yan)室，迦(jia)智自(zi)己的算法團隊也和實驗(yan)室這邊一(yi)起(qi)做了預研，我們的落(luo)地(di)部署當中(zhong)(zhong)需(xu)要工(gong)程人(ren)(ren)員對現場環境做一(yi)次建圖(tu)(tu)(tu)，如(ru)果能夠取代第一(yi)次建圖(tu)(tu)(tu)的環境，我們能夠在沒有(you)精確地(di)圖(tu)(tu)(tu)的情況下，直(zhi)接在園(yuan)區中(zhong)(zhong)理解駕駛意圖(tu)(tu)(tu)，能夠很好地(di)幫(bang)助我們后期的工(gong)程落(luo)地(di)。
回到技(ji)術和落(luo)地和應(ying)用(yong)，這(zhe)是兩(liang)個現(xian)在(zai)(zai)非常(chang)典(dian)型的服務(wu)客戶場(chang)景(jing)。首先在(zai)(zai)3C制造(zao)業，我經(jing)常(chang)被問到，你(ni)們既然說工業移動機器人AMR技(ji)術這(zhe)么好，和傳(chuan)統AGV相比優勢(shi)體現(xian)在(zai)(zai)哪里(li)？
這個(ge)(ge)就是一(yi)(yi)個(ge)(ge)非常典型(xing)的(de)(de)(de)應用，我們在(zai)(zai)3C制造(zao)的(de)(de)(de)產線會有很多(duo)(duo)機器(qi)和工(gong)(gong)人配(pei)合(he)的(de)(de)(de)場(chang)景，地上放(fang)的(de)(de)(de)線框輔助工(gong)(gong)人把料車放(fang)到(dao)線框內，由機器(qi)人去做(zuo)一(yi)(yi)個(ge)(ge)取放(fang)操作。通過激(ji)光和多(duo)(duo)產線融合(he)技術(shu)，對這個(ge)(ge)料架做(zuo)一(yi)(yi)個(ge)(ge)精準模板的(de)(de)(de)匹配(pei)，只(zhi)要放(fang)在(zai)(zai)線框內，可以做(zuo)一(yi)(yi)個(ge)(ge)模糊的(de)(de)(de)動態判斷，這樣的(de)(de)(de)話實現機器(qi)和人的(de)(de)(de)柔性配(pei)合(he)。
在(zai)(zai)室(shi)外(wai)的(de)園區(qu)(qu)物流提(ti)供的(de)方(fang)案(an)，不僅能夠在(zai)(zai)室(shi)外(wai)，而且室(shi)內和室(shi)外(wai)做了打通，基(ji)于全場做的(de)3D激光(guang)點云地(di)圖，加上(shang)傳感(gan)器。這樣的(de)好處是什(shen)么？我們(men)能夠在(zai)(zai)沒有GPS的(de)情況下(xia)去(qu)做園區(qu)(qu)級(ji)的(de)物流。
迦(jia)智(zhi)在(zai)2016年成立以來(lai)業(ye)服務了超過兩百多家客戶(hu)，從數字化(hua)生產車間(jian)到熄(xi)燈工(gong)廠，迦(jia)智(zhi)與客戶(hu)一同見證智(zhi)造(zao)中(zhong)國(guo)的制(zhi)造(zao)進(jin)程(cheng)。
迦智的(de)(de)創始(shi)人(ren)(ren)董(dong)事長是(shi)熊蓉教(jiao)授(shou)，也是(shi)浙江大(da)學控制學院機(ji)器人(ren)(ren)實驗室主任，中控褚健老(lao)師是(shi)戰略顧問(wen)。去(qu)年我們(men)參與了行業的(de)(de)標準制定，比(bi)如AMR聯盟(meng)團體的(de)(de)標準，同(tong)時我們(men)在(zai)華為牽(qian)頭下參與了5G和工業物(wu)流解決方案的(de)(de)藍(lan)皮(pi)書制定。
以上是吳俊翔演講(jiang)內容的完整整理。
