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2023-12-14 来源:INDEMIND

商用机器人,不好用是原罪

热潮褪去后,所有的问题都汇总成一个词,不好用。

从炙手可热到“大玩具”

一款产品好用与否,更多时候人们不会关心它先进的技术、工艺、用料,也不会考虑所谓的潮流趋势或前景,只会用最朴素的直观感受告诉你,好用或不好用。而此刻,商用机器人得到的评价是商场、超市中的“大玩具”。

从市场角度出发,商用机器人是被资本催熟的赛道,在市场规模狂飙的同时,没有人去关心其中有多少泡沫,但随着市场回归冷静,被刻意忽略的本质问题重新裸露出来,机器人并没有发挥出期待中的价值,较高的成本和较差的功能表现让它成为了一个鸡肋。

什么是好用,什么是不好用?标准是什么?

从商业本质来说,终端客户并不在乎机器人有多先进或有多潮流,他们在乎的是能否带来利益提升,在提升体验的同时做经济转化。因此,围绕这个目标,机器人好用与否的标准也就有了相应维度,如安全性能、使用便捷性、作业稳定性、成本等。而从市场反馈来看,不好用的原因也基本集中在环境适应能力差、部署维护麻烦、安全效果差几方面。

定位效果不稳定,精度低、易丢失,环境适应能力差,稍微变化便不可控。由于应用场景的多样化和复杂度不断提升,且不同场景有着独特性,对于机器人的要求也千差万别,这就需要机器人更加强大的适应性。目前商用机器人的导航方案大多为以激光雷达为核心,在水平方向发生环境变化时,会产生匹配丢失问题,算法的定位精度和稳定性也会受到动态物体的影响,同时这类方案不具备实时地图更新能力,这也是场景发生变化机器人便不可控的主要原因,由此也导致机器人作业效率不稳定。

部署维护麻烦,无法开机即用。机器人部署需要专门的现场部署工程师逐个区域进行SLAM建图、目标点标注、测试等专业操作,加上后续的培训,整个环节较为繁琐,需要花费一定的时间。部署顺利的情况下,商用机器人的部署最快也需要1.5个工作日。不过,由于现实情况更多复杂多样,受限于传统marker定位与激光定位的技术局限性,在空间大、吊顶高、光环境复杂的商场、超市等场景中,存在贴码成本高、高空间难贴码、改造空间布局等情况,且容易发生因环境变化定位失准的问题,从而大大延长部署时间,此外,后续一但场景的空间布局发生改变,机器人却不能实时自主更新地图,依然需要工程师重新部署,无论对于厂商还是终端用户,最终落地成本都较高。

安全性能差。一方面,目前机器人的技术方案主要是借助激光、ToF、结构光、双目等传感器采集场景内障碍物的点云信息,构建场景栅格地图,然后对障碍物进行避障,此类方案虽然能够满足机器人的避障需求,但也仅仅刚刚能用, 对传感器依赖严重,成本较高,对动静态、低矮、悬空障碍物不能全部有效检测,尤其最主流的激光雷达方案,由于激光雷达信息量丰富度不足,无法结合深度学习信息进行智能化升级,难以实现智能化避障,基本不具备主动安全能力。

另一方面,大多数机器人不具备缺乏完善的安全策略,整体系统联动性、可拓展性差,仅固定几种安全场景,单独场景单独处理,安全覆盖率低,导致整体安全性能表现不理想。

好用与否,需要解决根本原因

事实上可以看出,这些通病并不是泾渭分明,而是一个茎上开出的几朵花,导航技术是根本原因。作为国内头部机器人AI技术公司,INDEMIND见证并参与了机器人导航技术从弱到强的发展历程,对于这些技术通病有着深刻认知,并为此进行了长达5年的死磕。

与现有方案的技术路线不同,INDEMIND走的是视觉路线。自主研发的商用机器人导航方案「商用机器人AI Kit」,基于独有的立体视觉技术,采用以视觉传感器为主导的标准化、模块化的多传感器融合架构,通过遵循INDEMIND的标准定义接口,可快速加入IMU、里程计、激光雷达、GNSS等多种传感器,实现积木式加装,满足商用机器人导航定位、智能避障、路径规划、决策交互等核心功能的开发,能够广泛应用于商用清洁、酒店配送、送餐、巡检等商用服务机器人平台。

在功能表现上,基于视觉的多传感器融合SLAM,机器人支持全场景二维地图、三维地图及语义地图实时自主创建,支持地图动态更新及智能禁区,且建图精度可达厘米级,最大支持60000㎡,同时定位精度也达到厘米级,<5cmRMS)。在此基础上,机器人不再需要提前预部署,甚至不再需要工程师参与,已能实现实际意义上的无部署开机即用。搭载INDEMIND「商用机器人AI Kit」的机器人无需贴码,新设备,新场景,可开机即用,整体现场部署时间可减少80-90%

安全方面,INDEMIND针对机器人安全问题开发了一套系统化的安全决策技术体系。在技术实现上,通过从传感器、识别算法、语义地图、策略执行4个层面出发,建立各单元联动机制,充分释放系统硬件潜力,显著提升了机器人的安全表现。

需要提到的是,INDEMIND基于设备端、云端智能决策平台、大数据平台三端专门建立的一套智能决策引擎,能够基于关键数据不断更新算法模型,持续提升场景处理和问题应对能力。借助微秒级的智能决策引擎,机器人能够稳定检测各类障碍物,支持低矮障碍物避障(地插、桌椅底座等);高反障碍物避障(玻璃、镜面等);全高障碍物避障(桌面、警戒线等),同时机器人还能够实时进行潜在风险判断(行人等),根据风险分类,提前做出规避策略,实现主动安全,保障机器人在复杂环境下安全运行。

此外,基于超过100个使用场景的海量数据,INDEMIND对于清洁、配送、导览、安防等多种工作场景有着深度理解,并基于此针对各类场景做了整体化策略(如扶梯识别及规避的安全策略、行人识别及规避的安全策略、玻璃场景识别及规避的安全策略、玻璃场景识别及规避的安全策略等),无需再根据不同场景做针对性处理,缩短安全决策流程,大大提升机器人的适应能力及作业效率。

对于任何产品而言,如果难以获得市场的长期认可,没有人会在意你的技术、工艺、用料,也不会在意你一时精心营销的潮流趋势,不好用就是原罪。

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