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以视觉导航为核心又一AGV初创企业获千万级融资

发布时间: 2019-11-08

  近日,克罗地亚初创公司Gideon Brothers宣布,完成由Pentland Group旗下的Pentland Ventures领投的第二轮265万欧元(合295万美元)的种子轮融资,并已开始进行大规模部署。香港彩坛

  在这之前,Gideon Brothers曾通过天使融资筹集218万欧元(242万美元),其中包括2018年7月的76.5万美元。

  发展至今,AGV经历了四代更迭,AGV 1.0为磁条或导线依靠二维码导航;AGV 3.0为激光视觉SLAM/视觉SLAM多传感器融合导航;AGV 4.0则是复杂场景下的无人驾驶机器人。

  与其他AMR公司不同,Gideon Brothers依靠视觉而不是激光雷达来实现安全导航。机器人通过深度学习与立体相机的结合,提供了同时定位和地图绘制(SLAM)的功能。

  SLAM(SimultaneousLocalizationAnd Mapping),即同时定位与地图构建,SLAM技术对于机器人或其他智能体的行动和交互能力至为关键,因为它代表了这种能力的基础:知道自己在哪里,知道周围环境如何,进而知道下一步该如何自主行动。可以说凡是拥有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统。

  在未来的各类SLAM算法导航中,基于激光雷达的激光SLAM和基于机器视觉的视觉SLAM(VSLAM)是两种研究最多、最可能大规模落地应用的SLAM,基本代表着第三代AGV导航技术的发展方向。

  在这两种SLAM导航方式中,目前应用较多的是激光SLAM,激光SLAM脱胎于早期的基于测距的定位方法(如超声和红外单点测距)。激光雷达距离测量比较准确,误差模型简单,在强光直射以外的环境中运行稳定,反馈信息本身包含直接的几何关系,使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟,落地产品更丰富。

  VSLAM,它可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息,拥有超强的场景辨识能力。早期的视觉SLAM基于滤波理论,其非线性的误差模型和巨大的计算量成为了它实用落地的障碍。近年来,随着具有稀疏性的非线性优化理论(Bundle Adjustment)以及相机技术、计算性能的进步,实时运行的视觉SLAM已经不再是梦想。

  视觉SLAM算法门槛相对较高,首先图像处理本身就是一门很深的学问,基于非线性优化的地图构建上也是非常复杂和耗时的计算问题。实际环境中又需要通过优化和改进现有的视觉SLAM框架,比如加入光照模型、使用深度学习提取特征点以及使用单双目及多目融合视角等技术。

  其次在定位精度方面,专家提示银屑病治疗忌用偏方www.18888kj.com,激光SLAM总体来讲较为缺乏回环检测的能力,累计误差的消除较为困难。而视觉SLAM使用了大量冗余的纹理信息,回环检测较为容易,即使在前端累计一定误差的情况下仍能通过回环修正将误差消除。

  最后相比于视觉SLAM,激光SLAM有一个最大的成本问题。激光雷达有许多档次,成本均高于视觉传感器。虽然激光雷达量产后成本可能会大幅下降,但还是很难降到同档次摄像头的水平。

  Gideon Brothers联合创始人兼首席执行官也表示,虽然激光雷达是一项很好的技术,但是2D雷达在现实使用中有较多的局限性。如果不考虑经济成本的线D雷达效果会更好。但是总体来说,六台宝典免费资料“七十年来的中国历史学研讨摄像头视觉技术才是自主移动技术的未来,这同时也是客户的明确需求。

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