“工業場景復雜多樣,移動機器人可能需要面對空曠車間、頻繁移動的貨堆、玻璃墻體、人機混合作業或車間布局偶爾變動的挑戰。如何讓機器人在這類環境中實現穩定、高效的導航,是我們的技術探索核心?!?/em>
——邁爾微視SLAM應用專家周玄昊博士
| 多模態融合驅動工業SLAM創新
“在無人駕駛領域,圍繞視覺和激光雷達兩種技術路線的優劣爭論由來已久,類似的技術選擇在工業SLAM領域中也同樣存在?!敝懿┦恐赋?,激光雷達憑借精準的距離測量能力,在80-90%的室內及半室內環境中,已能滿足工業場景對穩定性和運行精度的要求。隨著國內激光雷達廠商的成本下降,激光SLAM以及基于激光反射板的定位方案依然是目前的主流技術。
“不過,在某些激光雷達難以覆蓋的場景下,視覺SLAM展現出了獨特優勢,例如在長走廊或高動態環境下,視覺SLAM的定位效果更佳。此外,視覺技術能夠提供豐富的紋理信息和語義理解能力,這使其在高智能、高感知需求的應用中更具優勢,比如人形機器人和具身智能設備等?!?/p>
“在工業場景中,未來的導航方案不應拘泥于單一傳感器?!敝懿┦繌娬{,通過融合激光雷達和視覺的多模態數據,能夠驅動更加穩定、可靠的定位算法,在復雜場景中實現更高的魯棒性和適應性。
| 工業場景中SLAM技術的獨特價值
“SLAM技術的核心優勢在于,讓機器人在未知環境中既能精準確定自身位置,又能同步構建環境地圖,實現自主導航?!敝懿┦拷忉?,“但在實際工業應用中,環境的復雜性對傳統SLAM方案提出了巨大挑戰?!?/p>
工業場景的動態變化對SLAM系統提出了更高的要求,如何在復雜環境下實現精準、可靠的自主定位,成為SLAM技術落地的關鍵。
“例如,在倉庫或工廠中,貨架布局可能隨時調整,生產設備也會不斷變化,加之車輛密集、人流復雜,普通SLAM算法往往需要頻繁重建地圖,導致部署繁瑣,維護成本高?!?/p>
針對這些痛點,邁爾微視提出了獨特的解決方案——頂視視覺SLAM融合2D激光雷達。該技術利用天花板和墻壁的自然特征進行定位,這些區域相對穩定,不受地面動態變化影響,能夠在復雜環境中提供更穩定的導航能力。
這一技術在倉儲、物流和制造業等動態環境中尤為適用。例如,在貨架高度達到6-10米、高密度堆放物料的場景下,2D激光雷達可能因反射點不足而失效,而我們的頂視SLAM技術則能精準應對,重復定位精度可達±1cm。
“這項技術不僅已經在工業領域取得了良好應用,還成功拓展至商業場景,展現了卓越的適應性?!敝懿┦垦a充道。
周玄昊高級工程師,博士,畢業于浙江大學,擔任邁爾微視首席SLAM應用專家。
長期專注于移動機器人定位算法及工程化應用研究,具備深厚的理論功底和豐富的實踐經驗。作為核心研發人員,他參與了多項省級重點項目,包括2023年省尖兵領雁項目“高分辨率大成像范圍的3D視覺傳感器研發及產業化”,以及2024年省首臺套產品——基于深度視覺系統的SMT上下料機器人。此外,他在技術創新方面成果顯著,擁有多項發明專利授權,如《一種視覺輔助激光定位系統及方法》《一種基于卷積神經網絡的深度相機定位方法》《一種優化的視覺SLAM方法》等。
浙江邁爾微視科技有限公司核心技術團隊組建于2016年,致力于為移動機器人開發專用視覺傳感器,提供軟硬件一體的視覺解決方案。成立至今,累計交付超萬臺移動機器人專用的3D視覺傳感器,憑借3D+AI的深度視覺系統讓移動機器人更安全、更穩定、更智能。
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