思岚科技是如何攻克机器人智能行走难题 成为业内佼佼者

与过去几十年工业自动化截然不同的是,如今服务机器人的移动不再需要沿着既定的轨道,而是需要深入落地,去智能适应各种复杂的应用场景。

对此,张江企业上海思岚科技有限公司(以下简称“思岚科技”)创始人陈士凯深以为然,他所带领的思岚科技正是定位于为机器人的移动赋能,进一步提升机器人的智能化。

机器人智能移动的关键一“步”

2013年,为了满足市场需求,思岚科技(SLAMTEC)在RoboPeak之上孕育而生,正式成立。致力于研发低成本、高性价比的服务机器人定位导航解决方案。

如今,在陈士凯的带领下,思岚科技已经拥有了机器人智能移动的三条核心产品线——360°扫描测距激光雷达RPLIDAR系列、模块化自主定位导航系SLAMWARE及通用型服务机器人平台ZEUS(宙斯)系列。

思岚科技是如何攻克机器人智能行走难题 成为业内佼佼者

“眼睛+小脑+双腿”——全方位的产品线布局实现了思岚科技创立的初衷:让机器人“聪明”地动起来。

走好机器人智能移动的每一“步”

作为RoboPeak的创始成员,陈士凯在行业内浸润了10年之久。据他观察,服务机器人行业正在经历这样几个时期:

空白期(2005年以前)

探索期(2013-2017年)

短暂休整期(2018年至今)

思岚科技于2013年成立之时恰逢行业探索期,不断有新玩家涌入服务机器人这一赛道。其中有做上层应用开发的,有做整机销售的,当然,也不乏有思岚科技这样专心致力于做“智能移动导航”方案+下位机的。

“近两年客户需求的趋同性和集中度较高,行业进入了平稳发展期,我觉得放慢速度是一件好事,因为行业发展太快就像泡沫一样,会有破裂的风险。” 陈士凯坦言。

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  通用型服务机器人平台ZEUS系列

解决“室外强光干扰”问题

在实现了低成本、高性价比这一目标之后,思岚科技把目光放在行业难题“室外阳光干扰”问题上。

“激光雷达对于环境日光或者强阳光的抗干扰能力存在一定的难点,这会影响到测量的灵敏度,比如日光下测一张白纸,距离可能会测得很远,但在相同位置测一个黑色物体又会显示距离很近,这样得出的结果很不稳定。”

当时,为了解决这一问题,陈士凯和他的团队常常会开到一半就跑到室外进行测试,一测就是一个小时甚至更长时间,只是因为“太阳出来了”,那段时间被他戏称为“靠天吃饭”。

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正是在这样的“工匠”精神下,思岚科技终于解决了三角测距雷达“室外强光下不可用”的难题,拓宽了三角测距雷达的应用场景,也为思岚科技的机器人自主定位导航方案带来了更多可能。如今,不仅能在室内机器人身上看到思岚的产品,更是在室外巡检、工业园区轻量级驾驶车身上看到思岚的产品。

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  思岚科技RPLIDAR 系列激光雷达

攻克“机器人的迷失”问题

解决了室外强光干扰难题后,陈士凯和他的团队又马不停蹄的把目光集中在业内的通病——“机器人迷失”的问题上。

关于这个问题,陈士凯给举了一个例子:假设在商场某条过道两旁各有1家店铺,工作人员事先把机器人部署在这里,让它对环境有了既定认知,但第二天2家商铺开始同时装修,各自被围墙围住。这时候,机器人再次来到这里就会变得“手足无措”,不知该如何执行指令。

目前,针对这个问题,思岚科技正在从软件算法以及大数据采集等方面去解决。也取得了一定的成效。“现在虽然不能说已经完全攻克,但也解决了部分难题,比如现在机器人面对商场两边店铺突然同时装修的情况,已经能够从容应对。

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除了自研外,思岚科技还和客户展开了紧密合作,联合做了不少实验。

“其实客户的需求更直接,因为他们处于实际的场景中,所以更清楚问题的症结所在。”

比如有客户就提出过这样一个奇怪的要求:当机器人在商场走到一半时,突然拿个大箱子把它盖住,然后让它在里面转一个晚上,第二天再把箱子拿掉。

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  被团团围住的机器人

这个场景其实就是在模拟机器人迷失,虽然“转一晚上”听起来有点夸张,但现实生活中可能真的会出现这个问题。为了杜绝那个“1”,我们必须要做那个“万次”的实验。

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走好未来每一步

从硬件RPLIDAR到软件SLAMWARE,再到拥有完整移动能力的通用型机器人平台ZEUS系列。“钻研”这股劲,把思岚人扭在一股绳上,劲儿往一处使,心往一处想。扎根张江6年来,思岚科技也积极与张江本土人工智能企业展开合作,相继为智位机器人、太昂科技、品览科技等企业提供技术支持。未来,也会有更多期待。

对于张江日益强大的人工智能产业生态,陈士凯颇有感触:“整个张江,尤其是张江人工智能岛为AI企业提供了最佳的展示和落地平台,思岚科技就有两款机器人分别在张江人工智能岛的室内和室外都做了部署。”

“万变不离其宗,我们的重点就是做好‘为机器人的移动能力赋能’这件事,让机器人能更智能地移动起来,希望有更多企业可以和我们合作,拓展更多机器人的落地场景。”陈士凯最后总结说。

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2020-01-06
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与过去几十年工业自动化截然不同的是,如今服务机器人的移动不再需要沿着既定的轨道,而是需要深入落地,去智能适应各种复杂的应用场景。

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