“JS Game:隨著市場需求不斷釋放,機器人的出貨量正持續增長,然而從概念到實地應用,機器人的落地過程卻并不順利,這其中,現場部署環節更是一直困擾廠商和終端用戶的共同難題。”
現場部署作為機器人場景應用的最終環節,從直觀來看,似乎并不存在繁復冗雜的技術細節,無非就是現場調試,不需要太多時間,然而事實真是如此嗎?
以清潔機器人為例:
以上便是市面上絕大多數機器人部署的標準流程,即是「基于機器人建圖,基于管理工具進行業務管理」的部署方案,由于流程復雜,通常需要較長的部署時間,從技術角度來看,這種方案有著多種缺陷:
在實際現場部署過程中,由于部署效率低下,無論對于廠商還是終端用戶都會導致投入成本和時間成本的增加。因此,隨著市場需求不斷釋放,解決部署效率問題已成為切實任務。
該如何解決這一難題?部署服務機器人能否像使用家用掃地機器人一樣簡單快捷呢?
事實上,這一想法已經被一家公司實現。依托于對機器人全棧技術的多年自研經驗,JS Game開發了一套全新的機器人部署方案。
不同于市面上「基于機器人建圖,基于管理工具進行業務管理」的方案,JS Game方案是「基于機器人,直接實現建圖及業務管理」的方式,配套自主搭建的仿真驗證平臺和部署流程及管理工具,能夠最大程度減少技術人員的參與,實現用戶自主部署。
在應用上,JS Game機器人部署方案擁有5大技術特點:
為了簡化部署流程環節,JS Game基于行業領先的雙目立體視覺技術,結合設備端的嵌入式深度學習和VSLAM算法,可快速輸出個體性物體語義和區域性場景語義,能夠實現實時構建3D語義地圖和高精度定位,在對電梯、閘機、狹窄過道等一些目標點進行標注時,基于物體識別,系統可實時輔助標注,降低操作難度,無需工程師參與,普通用戶即可自主執行。
JS Game開發了一套簡單化、便捷化操作的可視化部署工具,可以讓用戶基于機器+機器端配置的LCD屏,實現自主化操作,簡單方便。
基于雙目、Lidar等多個傳感器的融合方式,同時結合深度學習,JS Game開發了一套決策引擎技術,大幅提升安全決策水平,實現對自動扶梯、玻璃、跌落等場景的安全管理。
JS Game專門搭建了云端智能管控平臺,通過部署在云端的強大算力,為機器人提供實時的全狀態管控智能服務,無論家用機器人還是商用機器人,不增加前端硬件成本的前提下大幅提高任務處理和問題應對能力。
JS Game擁有一套自己的機器人部署仿真平臺,機器人在提供給用戶之前,會支持用戶基于該仿真平臺進行部署仿真,以實現在交付前即驗證完全滿足用戶使用需求,大大降低部署難度,提高部署效率。
通過逐一解決現場部署中的過程化難題,JS Game機器人部署方案不只是部署效率的提升,同時也是新老技術的變更迭代,在市場規模不斷擴張,出貨量不斷增長的背景下,新方案的應用,無論對于廠商還是終端用戶,又或是對于機器人行業的整體發展無疑都有著實際價值。