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  • 發佈時間: 2017 - 05 - 13
    未來機器人視覺導航托盤式無人叉車采用國內行業首創視覺導航技術,無需安裝反射板、磁條等,無需改造客戶現場,確保靈活性及擴展性。設計用於與人配合後的共同環境中,友好的用戶界面使得所有控制和信息壹目了然,獨特的雙模作業模式實現自動/手動控制的自如切換。未來機器人視覺導航托盤式無人叉車額定載重2T,運行速度達2m/s,轉彎不停車,行業首屈壹指的運行速度和工作效率,性價比極佳,適用於倉庫、生產線等長、中、短距離平面搬運場景。
  • 發佈時間: 2017 - 05 - 11
    未來機器人視覺導航平衡重式無人叉車采用國內行業首創視覺導航技術,無需安裝反射板、磁條等,無需改造客戶現場,確保靈活性及擴展性。設計用於與人配合後的共同環境中,友好的用戶界面使得所有控制和信息壹目了然,獨特的雙模作業模式實現自動/手動控制的自如切換。未來機器人視覺導航平衡重式無人叉車額定載重1.5T,可提升4.5m,運行速度達1.8m/s,轉彎不停車,行業首屈壹指的運行速度和工作效率,性價比極佳,適用於倉庫、生產線等貨架取放、自動化滾筒線對接、高臺取放貨等應用場景。
  • 發佈時間: 2018 - 05 - 04
    未來機器人視覺導航前移式無人叉車采用國內行業首創視覺導航技術,無需安裝反射板、磁條等,無需改造客戶現場,確保靈活性及擴展性。設計用於與人配合後的共同環境中,友好的用戶界面使得所有控制和信息壹目了然,獨特的雙模作業模式實現自動/手動控制的自如切換。未來機器人視覺導航前移式無人叉車額定載重3T,提升可達9m,運行速度達1.2m/s,轉彎不停車,行業首屈壹指的運行速度和工作效率,性價比極佳,適用於高位堆垛場景。
  • 發佈時間: 2017 - 05 - 19
    未來機器人提供視覺導航、激光導航、慣性導航、磁釘導航工業車輛無人駕駛改裝方案,可根據客戶現場環境及應用要求選擇不同的導航方式,滿足室內外應用場景,滿足叉車式、牽引式、舉升式等各類工業車輛改裝需求。未來機器人工業車輛無人駕駛改裝方案可以很容易的將傳統的人工工業車輛升級為無人版本,該方案的核心為定位導航模塊和車載控制,並配合安全性防撞傳感器。其中,定位導航模塊、車載控制集成到即插即用的硬件模塊中,改裝流程標準化、硬件模塊化。
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做基於視覺的工業自動駕駛,“未來機器人”能成為中國版Seegrid麼?

日期: 2017-09-04
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工業自動駕駛會是先落地的場景麼?

隨著計算機視覺技術逐漸成熟,可用,以視覺模組取代昂貴的激光雷達成為趨勢,在掃地機器人等一些細分領域有了成功商用案例,在自動駕駛等前沿科技方向進行研究。

 我們近期接觸的未來機器人(VisionNav)也是其中一家。公司從2011年開始做基於視覺的工業自動駕駛方向的研究,已完成相關硬件,軟硬件一體解決方案的研發,在多家客戶進行產品落地。並於2016年完成了千萬級融資,獲得香港創新科技基金和佛山市創新人才隊隊超過千萬元經費資助,預計2017年主營業務銷售額將超過千萬元。

 隨著中國人力成本上升,加上工業車輛司機招聘困難,對製造,物流等行業已經造成影響,工業車輛無人化改造需求迫切。數據顯示,2016年全球叉車市場總銷售量超過115萬台,同比增長8.33%;其中中國市場年銷售量接近27萬台,同比增長3.33%,連續七年位列世界第一。目前國內工業車輛的無人化改造往往要使用激光雷達,成本高昂,普及率不高數據顯示,2016年,國內AGV的數量僅為4280台。近年來,隨著機器視覺技術的成熟,完全利用視覺進行導航有了可能性。看重這個新的市場機會,團隊研發了基於工業單目攝像頭的VSLAM軟硬件解決方案。

 硬件層面,未來機器人將其產品稱之為“黑盒子”,包含了兩個工業相機,可實現感知和決策功能,是工業車輛無人化改造的核心零部件。感知方面,採用視覺SLAM,因為可以獲取大量的點雲數據,計算的難度相應較低,可靠性也相對較高。使用“視覺”,機器直接獲取的其實是兩幅圖像,需要提取兩幅圖像的特徵進行比對,通過基本矩陣反算,計算出實時的位置。加上不同光照環境對於計算也會產生影響,要保證產品的可靠性和穩定性就是一個關鍵。針對光照的問題,一方面,產品採用了補光的設計,在極端黑暗的情況下可以自行補光;另一方面,未來機器人的視覺技術採用對光照變化魯棒性極強的圖像特徵,在不同光照情況下都有出色的算法性能此外,大範圍工廠/倉庫環境會導致VSLAM算法的計算量極大,實時性無法保障。團隊分析工廠/倉庫境內相對固定,最終採用了“先離線建立大範圍的稀疏點雲地圖,再根據環境變化情況實時更新部分地圖”的“終身本地化”方案在系統調試過程中,調試人員會通過駕駛工業無人車並啟動視覺系統“黑盒子”建立大範圍點雲地圖。之後,在系統自動運行過程中,“黑盒子”會自動根據環境的動態變化對現有地圖進行少量的實時更新。

決策方面,“黑盒子”會向叉車的電機及驅動器輸出相應的控制信號,使車輛完成相應的動作。叉車上的電機及驅動器的型號多樣,這意味著需要解決通用性的問題。團隊模仿人開叉車的行為,開發了一個硬件插件,將這一過程轉化為如何轉動方向盤等。但因為涉及到商業機密,團隊表示暫不方便對外透露具體實現方法。

對於客戶來說,往往還需要與現有的業務流程打通。為此,團隊還提供相應的定制及落地服務,與客戶原有的CRM及系統流程打通。2015年底開始,團隊已經通過這樣的方式開始商業落地,客戶主要分佈在物流,電商,快銷,印刷領域。團隊預計,平均一輛車的改造收費在20萬左右。

 今年開始,團隊也開始進行硬件設備的售賣,單車改造,目標客戶群主要為設備製造商,設備集成商。團隊預計今年營收達到千萬,預計明年營收或在3000萬左右。

 團隊目前組建了30人團隊。創始人兼董事長劉云輝是東京大學博士,香港中文大學終身教授,機器人研究所所長,IEEE&HKIE研究員,國際機器人專家,國家“千人計劃”和“長江學者“。

團隊此前曾獲得可可資本和常春藤投資千萬元級別融資,目前正尋求新一輪融資,主要用於在目標行業內全面推廣視覺導航智能叉車系統;其他智能工業車輛系統的開發和中試

相比於私家車的自動駕駛,工業環境相對固定,且面臨人力成本的壓力,更有無人駕駛的需求與可能。國外這一方向也出現了不少公司,比如Seegrid,公司成立於2003年,由VSLAM提出者創辦,專注於基於視覺的工業無人駕駛,將VSLAM技術引入工業設備領域,已經累計獲得近6000萬美元融資,並已推出相關產品。


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愛分析ifenxi 原創調研 | 李喆  關蕾撰寫 | 王琦提到無人駕駛環境感知,必然繞不開激光雷達,工業級無人車輛也不例外。絕大多數主機廠采用的都是激光+反射板的方案,但激光技術有其無法忽略的缺點,那就是在工業領域應用成本太高。舉例來說,工業領域應用廣泛的Sick激光傳感器,其LMSXXX系列的價格在2.5-5.5萬,NAV3XX系列的價格則在6-8萬,而激光反射板成本是1000/塊左右。 因此,尋找壹種性價比更高的環境感知方案,成為許多企業關心的問題。 針對這個難題,未來機器人給出了自己的答案——視覺定位導航,通過在人工叉車上加裝視覺導航模塊,實現無人化操作。相比激光導航工業無人車輛,極大地降低了硬件成本,高性價的特點為未來機器人開拓市場帶來巨大優勢。高精度、高穩定性的視覺定位導航技術在工業無人車輛領域,“激光+反射板”的技術路線已經深入人心,其利用激光的三角測距原理來測量周圍物體與自身的距離,算法比較容易實現,但固定反射板的方式不僅對場地施工帶來困難,而且在壹定程度上限制了無人車輛的路線選擇。 創立於2015年的未來機器人,首次將視覺SLAM技術應用到工業車輛無人駕駛領域,借助單目攝像頭對周圍環境進行光學處理,通過圖像特征信息分析還原車輛位置,突破了動態環境中的視覺定位和SLAM建圖、視覺伺服運動控制、動態環境中的實時避撞等多項關鍵技術...
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