Leading-edge stereoscopic vision technology enables robots to perceive full 3D space.
Integrate stereoscopic vision technology and deep learning technology to build 3D semantic maps and empower robots with environmental cognition.
Input visual perception & cognitive information into the decision-making engine to empower robots with decision making capabilities in autonomous operations
The robot offers users a more natural human-robot interaction experience through stereo vision & decision intelligence technology.
人類(lèi)可以通過(guò)聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)等感官來(lái)獲取外界信息,但其中80%以上卻來(lái)源于視覺(jué)。通過(guò)視覺(jué),人體可以獲取外界事物的大小、位置、明暗、顏色、姿態(tài)等信息,從而與周?chē)h(huán)境完成交互。而對(duì)于自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等各種人工智能應(yīng)用而言,“視覺(jué)”的意義也同樣比想象中更重要。
人工智能想要達(dá)到人類(lèi)智能,困難的不是功能屬性而是決策能力。即不按照固定程序,機(jī)器通過(guò)深度學(xué)習(xí),根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)信息,便能做出智能反饋,從而完成特定技術(shù)動(dòng)作,以達(dá)到模擬人類(lèi)大腦的思維路徑。
而要實(shí)現(xiàn)決策智能,首先要了解人工智能的技術(shù)邏輯,即“看到-識(shí)別-決策-行動(dòng)”,其中精準(zhǔn)的視覺(jué)環(huán)境感知?jiǎng)t是一切的基礎(chǔ)。
作為一門(mén)研究機(jī)器如何“看”的學(xué)科,AI視覺(jué)的本質(zhì)就是研究環(huán)境感知問(wèn)題,即對(duì)輸入的圖像信息進(jìn)行組織,對(duì)物體和場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別,進(jìn)而對(duì)圖像內(nèi)容給予解釋。作為人工智能的重要核心技術(shù),已成為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化的關(guān)鍵。
隨著AI視覺(jué)潛力的不斷釋放,它的應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷被開(kāi)發(fā)。基于AI視覺(jué)開(kāi)發(fā)的識(shí)別技術(shù)、目標(biāo)追蹤技術(shù)、導(dǎo)航技術(shù)、避障技術(shù)已成為了各類(lèi)智能設(shè)備的前端通用性技術(shù),廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化、流水線控制、自動(dòng)駕駛汽車(chē)(測(cè)距,導(dǎo)航)、安防監(jiān)控、遙感圖像分析、無(wú)人機(jī)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及機(jī)器人等方面。
以機(jī)器人為例,AI視覺(jué)在探月工程,火星探測(cè)工程中都發(fā)揮了重要作用,嫦娥探月工程中的無(wú)人巡航車(chē)便搭載了立體視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng),用于航行控制和路徑規(guī)劃。而除了應(yīng)用導(dǎo)航以外,AI視覺(jué)還賦予了機(jī)器人更多的可能性。
交互能力是機(jī)器人智能化的最大表現(xiàn)。在完成人機(jī)交互動(dòng)作之前,機(jī)器人首先需要判斷出人的交互意圖。而對(duì)交互意圖的識(shí)別包含了從底層到高層的多層信息處理,其中人體及關(guān)鍵部位的檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤是理解交互行為的基礎(chǔ)。利用AI視覺(jué)技術(shù)在三維環(huán)境感知&認(rèn)知能力的優(yōu)勢(shì),可將采集到的各類(lèi)信息進(jìn)行檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)定位及特征提取,給定相應(yīng)的數(shù)據(jù)和標(biāo)簽提交到學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練,提高識(shí)別精度,經(jīng)過(guò)大量訓(xùn)練之后,機(jī)器人根據(jù)相應(yīng)的識(shí)別可即時(shí)作出智能反饋。
在剛剛結(jié)束的由中關(guān)村服務(wù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主辦的2021 SHOW TECH活動(dòng)中,來(lái)自全國(guó)的知名科技企業(yè)大咖紛紛齊聚北京中關(guān)村,共話人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。
INDMEIND科技有限公司CTO 閆東坤在會(huì)上分享了公司目前的技術(shù)方向,并對(duì)現(xiàn)有的服務(wù)和產(chǎn)品做了一次深度的技術(shù)解讀。
JS Game的核心技術(shù)是以AI視覺(jué)的為主,開(kāi)發(fā)了高精度VSLAM算法、多傳感器融合、視覺(jué)前端計(jì)算和高精度環(huán)境語(yǔ)義等一系列核心技術(shù),并為機(jī)器人推出了可實(shí)現(xiàn)包括空間建圖、導(dǎo)航定位、路徑規(guī)劃、智能避障、物體識(shí)別及智能交互等功能一體化的底層操作系統(tǒng)JS Game OS。
JS Game在算法上采用增量?jī)?yōu)化的方式,有效提高計(jì)算效率,降低處理器計(jì)算壓力;在架構(gòu)上,JS Game采用視覺(jué)為主的多傳感器融合方案,通過(guò)高精度誤差建模,以緊組合的形式,實(shí)現(xiàn)整體系統(tǒng)的誤差估計(jì)及補(bǔ)償,在各種光照環(huán)境及動(dòng)態(tài)環(huán)境下都能得到高精度的定位。
在實(shí)際環(huán)境測(cè)試中,導(dǎo)航精度實(shí)現(xiàn)絕對(duì)定位精度<1%,姿態(tài)精度<1°,已達(dá)到激光方案同等水平。并針對(duì)持續(xù)使用過(guò)程中,可能由環(huán)境因素或人為因素導(dǎo)致產(chǎn)生的定位誤差,JS Game開(kāi)發(fā)了在線標(biāo)定算法,可使測(cè)量精度保持穩(wěn)定。
JS Game獨(dú)有的立體視覺(jué)技術(shù),可提供0.05-1.5m范圍內(nèi)誤差小于1%的深度計(jì)算,構(gòu)建三維空間地圖,能夠立體識(shí)別人、動(dòng)物及十幾種大類(lèi),上百種家居用品,物體識(shí)別精度<2cm,并能根據(jù)識(shí)別信息作出智能決策反饋,且通過(guò)配置業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)跟隨、看護(hù)、安防等智能邏輯,提升機(jī)器人人機(jī)交互/物機(jī)交互能力。
此外,JS Game視覺(jué)方案具備完善的SDK,能夠快速接入不同平臺(tái)系統(tǒng);同時(shí),提供標(biāo)準(zhǔn)化控制接口可快速遷入到硬件平臺(tái),能夠極大地減少研發(fā)周期。