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速感科技:掃地機器人視覺傳感器量產在即,預計7月接受訂單

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-05-12   來源:獵云網   瀏覽次數:1043
核心提示:【獵云網(微信:ilieyun)北京】5月12日報導(文/小LV)一個好的視覺傳感器對機械人來講就是一雙通亮的眼睛。經由過程近十年的成長,三維視覺逐步成為機械人的主流和尺度設置裝備擺設。雖然以后主流的SLAM(simultan

【獵云網(微信:ilieyun)北京】5月12日報導(文/小LV)

一個好的視覺傳感器對機械人來講就是一雙通亮的“眼睛”。經由過程近十年的成長,三維視覺逐步成為機械人的主流和尺度設置裝備擺設。雖然以后主流的SLAM(simultaneous localization and mapping,即時定位與地圖構建)算法處理了機械人“看到”的成績,但其實不能真正指點機械人的決議計劃,使其“看得懂”。

獵云網此前報導過的速感科技是一家機械人視覺處理計劃供給商,近日,團隊正式推出量產第三代掃地機械人癥結部件——視覺傳感器。

  

據速感科技開創人&CEO陳震引見,L-01Camera是一款集成嵌入式vSLAM及計劃算法的單目視覺傳感器。依據相干材料,L-01Camera搭載高機能ARM及VPU(Visual Process Unit),具有一顆廣角鏡頭和9軸慣性單位,返場任務規模可達200㎡,可在20ms內經由過程前端vSLAM的芯片化運算,完成對一幀圖象特點點的嵌入式提取,同時可完成軌跡地圖的繪制、全籠罩途徑計劃,運轉時最高功耗僅為0.8W。

  

智能掃地機械人之殤

據材料統計,2016年在中國外鄉臨盆、制作及出口的家用掃地機市場出貨量約600萬臺,估計2017年全球掃地機市場出貨量將到達3000萬臺。

從以后市場來看,主流掃地機械人按打掃戰略的分歧可分為隨機式打掃(第一代)、計劃式打掃(第二代)和導航建圖式打掃(第三代),跟著市場接收度的增長和花費品進級換代的需求,第三代掃地機械人將來三年可到達50%~70%的滲入滲出率。是以,可以或許贊助第三代掃地機完成導航建圖及自立計劃的焦點部件開端成為一切掃地機廠商爭相干注的核心。

  

比較歐美地域等蓬勃國度18%的掃地機械人市場滲入滲出率,這一數字在中國缺乏1%。關于第三代掃地機所須要的癥結部件——視覺傳感器,今朝除國外如iRobot、Dyson等家電巨子具有焦點研發才能外,國際諸多廠商對此簡直一籌莫展。而市場中上述家電企業推出的第三代掃地機械人仍存在諸多缺乏亟待優化。

據陳震引見,自客歲6月起,團隊開端預研、立項、論證、選型、試產、測試到與多家掃地機廠商停止結合設計與調試,前后消費近一年的時光,今朝已根本完成可用于量產的這一視覺癥結部件,估計本年7月份開放接收下流客戶定單。

SLAM一夜爆火

現實上,SLAM算法是一個典范的軍轉平易近用的技巧,最早用于航空探測器對月球、火星外面停止探測時的導航定位。2010年,跟著第一代深度感知裝備kinect的出生,國外SLAM在視覺方面有了較多的運用。2016年上半年,微軟Hololens一經推出連忙備受注視,其癥結技巧恰是vSLAM。

2012年,照樣一位本迷信生的陳震曾經開端進入試驗室,接觸國度級兵工相干項目標以SLAM技巧為主的視覺課題研討。2014年,速感科技成立,努力于vSLAM技巧的產物化與市場化,團隊至今仍在賡續推動技巧的迭代進程中。

供給軟、硬件一體化視覺處理計劃

今朝,速感科技重要供給軟、硬件一體化的視覺處理計劃——ULBrain集成芯片式vSLAM視覺傳感器、Inbox高精度SLAM掌握器及Xbot機械人硬件掌握平臺,這幾款產物均已供貨。

2016歲尾,速感科技曾經面向國際辦事機械人廠商推出M-32三維視覺傳感器,該傳感器采取雙目構造光計劃攝像頭,可贊助辦事機械人感知到四周0.5~8米內的三維空間情況信息,用于自立途徑計劃與妨礙物避障。在陳震看來,速感科技的產物直接面向B端客戶,直接面向C端客戶。不只須要懂得B端需求也要懂得C端需求。

最近幾年,視覺技巧逐步成為處理機械人“看不見”成績的主流設置裝備擺設,但受硬件的成長局限,今朝現有的產物仍存在運算量偏年夜的成績,還沒法經由過程前端嵌入芯片的方法處理濃密點云的前端盤算。

是以速感科技努力于視覺模組向小型化、模塊化、芯片化偏向優化。愿望能應用低本錢、高效的視覺融會辦法處理空間中智能裝備的感知、定位、導航、計劃等癥結運用成績。

速感科技已于2014年完成數百萬的天使輪融資,投資方為點亮本錢;2015年9月取得臻云創投、英諾天使基金的數百萬Pre-A輪投資,2017年2月,速感科技完成數百萬美元A輪融資,本輪融資由美國舊金山著名風投契構WI Harper Group領投,賽富亞洲基金、啟發之星等機構跟投。

今朝,團隊有近50人的范圍,研發及產物人員跨越30人,個中不乏來自微軟、阿里等著名企業及清華、北航、中科院等著名試驗室及研討機構。陳震表現,下一個階段,“我們愿望經由過程在算法、模塊及產物方面的積聚,推進機械視覺技巧的產物化進一步落地。”

 
 
 
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