在智能機(jī)器人領(lǐng)域，室外工作場(chǎng)景對(duì)視覺算法與能力處理提出了諸多挑戰(zhàn)。長(zhǎng)期以來，如何在復(fù)雜多變的室外環(huán)境中實(shí)現(xiàn)機(jī)器人精準(zhǔn)定位與自主導(dǎo)航，一直是行業(yè)亟待攻克的技術(shù)難題。

近日，全球領(lǐng)先的AI解決方案提供商廣和通和具身智能行業(yè)應(yīng)用與技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)者云深處科技達(dá)成合作。此次合作中，廣和通利用自研雙目視覺模塊RV-BOT為云深處科技四足機(jī)器人打通室外工作鏈路。通過深度融合廣和通自主研發(fā)的雙目視覺算法，RV-BOT將顯著提升了室外場(chǎng)景中的定位精度，為國(guó)產(chǎn)足式機(jī)器人的自主導(dǎo)航與智能化應(yīng)用開辟了新路徑。

四足機(jī)器人在偵查巡檢、搶險(xiǎn)救災(zāi)等復(fù)雜室外環(huán)境中，常因依賴單一傳感器而出現(xiàn)定位偏差或數(shù)據(jù)缺失，定位穩(wěn)定性不足。廣和通的雙目視覺算法通過以下創(chuàng)新設(shè)計(jì)攻克了技術(shù)難點(diǎn)：

• 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合
  算法結(jié)合雙目攝像頭，實(shí)現(xiàn)視覺特征點(diǎn)匹配與衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)校準(zhǔn)。即使在衛(wèi)星信號(hào)受限區(qū)域，仍可通過實(shí)時(shí)補(bǔ)償確保厘米級(jí)連續(xù)定位。

• 動(dòng)態(tài)環(huán)境自適應(yīng)
  采用深度學(xué)習(xí)優(yōu)化的立體匹配模型，可以識(shí)別典型多徑干擾模式，結(jié)合視覺語(yǔ)義信息和運(yùn)動(dòng)學(xué)解算，動(dòng)態(tài)修正RTK定位偏差，增強(qiáng)復(fù)雜場(chǎng)景下的定位魯棒性。

• 邊緣計(jì)算優(yōu)化
  依托廣和通端側(cè)AI部署能力，算法在本地完成實(shí)時(shí)圖像處理，顯著降低延遲，保障機(jī)器狗響應(yīng)效率與安全性。

搭載廣和通雙目視覺算法的云深處機(jī)器狗，未來將在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出適應(yīng)性優(yōu)勢(shì)：

• 工業(yè)巡檢：在非結(jié)構(gòu)化地形中，機(jī)器狗通過多模視覺定位自主跨越障礙，精準(zhǔn)識(shí)別設(shè)備狀態(tài)，提升巡檢任務(wù)的可靠性與覆蓋范圍。

• 災(zāi)害救援：在復(fù)雜災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)，雙目視覺的深度感知能力將賦能機(jī)器狗，協(xié)助救援人員在災(zāi)后廢墟和易塌建筑物、化學(xué)污染及泄露有毒、缺氧等環(huán)境下開展偵查工作。

• 城市服務(wù)：在高動(dòng)態(tài)人流環(huán)境中，算法將預(yù)判移動(dòng)障礙物軌跡，實(shí)現(xiàn)安全自主物資運(yùn)輸及其他作業(yè)。

試運(yùn)行中的DEMO

此次廣和通與云深處科技的合作，凸顯了AI視覺算法與機(jī)器人硬件協(xié)同創(chuàng)新的巨大潛力。這種協(xié)同創(chuàng)新模式，為智能機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展帶來了新的可能性與突破方向。

從行業(yè)價(jià)值層面來看，廣和通雙目視覺算法的應(yīng)用，為足式機(jī)器人室外定位提供了新思路。其端-云協(xié)同架構(gòu)支持算力優(yōu)化，使機(jī)器狗能在有限功耗下運(yùn)行復(fù)雜視覺算法，這不僅提高了機(jī)器狗的性能，也為其后續(xù)功能擴(kuò)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

有相關(guān)行業(yè)人士指出：“雙目視覺與運(yùn)動(dòng)控制的深度耦合，讓機(jī)器狗從單一執(zhí)行工具轉(zhuǎn)變?yōu)榄h(huán)境交互智能體。這種轉(zhuǎn)變具有深遠(yuǎn)意義，將進(jìn)一步促進(jìn)行業(yè)未來探索更多視覺算法融合方案，推動(dòng)機(jī)器人在更廣泛場(chǎng)景中的落地應(yīng)用。”

相信隨著廣和通在AI與機(jī)器人領(lǐng)域的持續(xù)深耕，其以視覺為核心的感知技術(shù)將加速智能機(jī)器人在各行業(yè)的普及與深化應(yīng)用，并推動(dòng)智能機(jī)器人在各行業(yè)的應(yīng)用向更深層次拓展，從而為各行業(yè)的智能化升級(jí)提供強(qiáng)有力的支持。