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2020-03-18 來源:JS Game

技術為根,需求為葉,立體視覺領域“黑馬”JS Game成長記

對于關注前沿科技領域的朋友來說,顯然不會對“雙目立體視覺”這個詞感到陌生。

雙目立體視覺直接模擬了人類視覺處理景物的方式,是波動光學三維傳感器方法中最重要的距離感知技術,同時也是計算機視覺的核心問題,在計算機視覺研究中占據重要地位。自上世紀80年代以來,伴隨技術的不斷突破,立體視覺應用需求正與日俱增。

特別是近兩年,隨著人工智能技術日益成熟,機器人、無人機、智慧安防以及智能制造等領域正積極嘗試與人工智能的深度融合,雙目立體視覺的技術應用價值被越來越多的企業所認可,市場機會逐漸被打開。

市場決定需求,而需求則意味機會。當立體視覺這股風潮掀起時,國內也涌現出一批涉足其中的團隊,JS Game便是其中之一。

作為一家成立不足3年的公司,JS Game目前已成功發布了雙目視覺慣性模組、雙目避障模組兩款立體視覺硬件,并根據其核心技術與產品打造了機器人視覺導航方案、穿戴計算定位交互方案以及立體視覺安防三大解決方案。與不少扎入立體視覺領域便風風火火研究技術應用的公司不同,JS Game自成立之初就選擇了一條專注于技術研發,根據需求,逐步解決行業痛點的道路。

鳳鳥初啼:“寒冬之下”的初發聲

就像故事中描繪的那樣,勇士在擊敗惡龍前必然會經歷挫折,JS Game也是如此。早期的JS Game主要做以立體視覺為核心的AR/VR/MR行業定位&交互解決方案。JS Game聯合創始人姜文表示,做這個選擇是因為當時看到穿戴計算行業發展已經到了瓶頸,消費級產品提供的用戶體驗有限,用戶被限于定位系統有限的空間中,束手束腳。線下體驗店雖配有大空間定位交互功能,但成本較高,市場遲遲無法打開。

為此,JS Game在2018年正式面向B端市場的推出了滿足多人大空間交互需求的穿戴計算方案——MELLO。

產品推出時,憑借低成本、高精度的inside-out多人定位&交互,MELLO在業內引起了很大的轟動,JS Game因此也大受行業關注,一舉成為行業“黑馬”。

然而,在2018年行業“寒冬”之下,穿戴計算行業“集體退潮”,JS Game也很快發現受限于當時的環境,他們的產品與方案很難快速落地和大規模量產。

失之東偶,收之桑榆的Vi-SLAM

不過,失之東偶,收之桑榆。JS Game很快便發現他們基于立體視覺與Vi-SLAM技術所打造的導航定位系統實際上每個移動智能機器人都需要,“我們為穿戴計算設備打造的Vi-SLAM大空間多人交互方案的突出特性在于低成本、高精度的導航定位,而這一點也正是當時機器人所亟需的,在發布會后,很快便有機器人廠商找到JS Game,希望我們為他們的機器人產品提供定位導航方案。”姜文在采訪時說到。

在此背景下,JS Game通過自身技術評估并深入了解用戶需求后,迅速調整腳步,轉型為雙目立體視覺技術方案提供商。

從穿戴計算到機器人,找準方向后的精耕細作

此后,JS Game迅速推出了面向機器人市場的視覺導航解決方案。姜文表示,行業對機器人視覺導航方案的需求十分巨大。相較于主流的無線定位、激光雷達、慣性導航等方式,視覺導航在成本和計算方式上都優勢顯著,尤其是雙目視覺導航,比起單目視覺有物理尺度,也更精確,是機器人導航定位發展未來趨勢。

據JS Game官網資料顯示,JS Game視覺導航方案依托立體視覺技術與高精度Vi-SLAM算法,可為智能機器人提供高精度、低成本的導航定位、地圖構建等功能。“我們通過對Vi-SLAM系統前后端各部分處理算法架構和處理流程的優化,解決了可見光VSLAM算法的計算量大、延遲高的問題,實現了絕對定位精度<1%,姿態精度<1°的效果,足以媲美激光雷達,能有效為用戶降低成本。”姜文補充道。

據姜文介紹,目前JS Game視覺導航方案已服務于多家機器人頭部企業。

與此同時,為進一步發揮雙目立體視覺技術特性,JS Game還推出了面向掃機器人的雙目避障模組。

姜文告訴記者,與導航定位相比,掃地機器人的避障痛點更為明顯。在眾多立體避障產品中,單線激光雷達垂向視角較小,無法實現三維避障;超聲波精度較差,無法精準獲取障礙物大小;單目視覺缺乏深度;ToF精度適中,但易受光環境影響且成本較高,唯有立體視覺方案視場角適中且成本較低,是目前綜合性能最優的三維避障方案。

姜文向我們介紹,JS Game雙目避障模組分為兩條線:一是核心識別算法,另一條是立體視覺硬件。

首先是核心算法,JS Game為家居場景研發了輕量級物體識別卷積神經網絡模型,支持識別100余種常見物品,識別精度可達2cm,支持識別拖鞋、數據線、寵物糞便等障礙物,為掃地機主動避障提供了堅實的基礎,能有效避免因誤掃、誤觸引發的掃地機故障。

其次是硬件,JS Game充分利用雙目立體視覺大視場角與深度解算特性,以“雙目+IR”多傳感器融合方案打造了雙目避障模組。該模組可提供0.05-1.5米范圍內深度<1%的深度解算功能,配合水平60°,垂向30°FOV,能覆蓋傳統掃地機避障方案無法覆蓋的區域,為掃地機提供全范圍障礙物檢測,提升掃地機的感知能力與避障范圍。

“JS Game雙目避障模組不僅填補了行業空白,更是實現了掃地機避障性能的跨越式發展。”

技術為根,需求為葉,JS Game正茁壯成長

2020年被稱為人工智能的產業落地之年。在互聯網生態的基礎上,以人工智能、大數據、5G等新技術為核心驅動力的智能化時代也即將來臨,而將人工智能融入各行各業,推動國家人工智能戰略落地,也早已成為科技界的一致共識。

對此,JS Game也早已做好了準備,姜文表示,JS Game未來將會一直專注于立體視覺技術研發,向人工智能行業輸出更多創新應用,為即將到來的智能化“黃金時代”扎下堅實的基礎。

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