Jedoch kann das Laser-Radar nur die Tiefe der Bildebene aufzubauen, und die Kosten über die Jahre hoch waren noch nicht weit verbreitet. Mit der Entwicklung von Vision-Algorithmen und Visual-Computing-Prozessor, führten in weiter Robot-Vision-basierten Erkennungstechnologie Und AI-Algorithmus Ära.
Visuelle Navigation ist die Verwendung von Kopfabtastrichtung um die Abbildungsumgebung, und dann mit einem Infrarotsensor, der Verwendung von mathematischen und geometrischen, trigonometrische Zuordnung einer Karte des Raums kombiniert wird, um zu navigieren und ob der Strom gemäß einer Änderung jedes Landmarkenpositionen vor und nach dem Bild zu bestimmen, Mobil Route, konstruiert zu aktualisieren und anpassen sein Umgebungsmodell.
Derzeit ist die einzige Lösung auf dem Markt verwenden Vslam Dyson und iRobot, die ehemalige in September 2014 360Eye ins Leben gerufen, die den Roomba 980. China in den letzten Jahren im September 2015 ins Leben gerufen begann viele Start-ups entstehen tun Vslam Programm, das im Februar 2016 SanKoBot (Alexandra Smart Mund) gegründet ist einer von ihnen. ist der Unterschied, dass mit anderen Wettbewerbern, SanKoBot von Vslam Programm Vslam Vision, Objekterkennung, Bildverarbeitung, Gesichtserkennung und andere innovative Technologien aufgenommen hat, sowohl unabhängige Innovation und industrielle Landung Fähigkeit, künstliche Intelligenz Algorithmen und das Gesamtprogramm.
Vslam Open-Source-Algorithmus, SanKoBot die überwiegende Mehrheit der hoch optimierten Leistung, z. B. angewandt werden kann, ein wenig Licht, schwache Textur, Licht und sogar schnelle Veränderungen und eine Reihe von schwierigen Lichtinnenszenen zu erreichen, die alte Technik zu brechen ist stark abhängig von Vslam Anwendung beschränkt sich auf Lichtverhältnissen. Inzwischen montiert ‚SKB HOME AI Gehirn‘ des Objektbilderkennung, Klassifizierung Datensatz und den besten Plan Spülweg, automatische Hindernisvermeidung, Reinigungseffizienz zu verbessern.
Erreichen Innen-Karte und eine Objekterkennung auf der Grundlage des Roboter Erkennungstechnologie vslam +
Im Oktober letztes Jahr SanKoBot in Hong Kong veröffentlicht, eine monokulare Vision-Modul, dazu beitragen, die Familie Reinigungsroboter Modernisierung der Industrie Iteration, die erste internationale in gewöhnlichen Chip-Algorithmus (R16 kein Beschleunigungs-Chip) Vslam Produkt des Unternehmens zu erreichen, folgen Sie das Objekt von Peers zu werden versucht, Auch die Position des Branchenführers gelegt.
Einäugigkeit Haltemodul und mit Hilfe der visuellen Kehrmaschine
Im November wird SanKoBot die weltweit ersten Echtzeit-Objekterkennung Innenerkennung, Anwendung auf dem Gebiet zu erreichen Roboter der Reinigung kann gleichzeitig mit Vslam läuft. Der Reinigungsroboter Seite des Raumes die Karte zu ziehen, während erkennt dabei die Erkennung und Lokalisierung von Objekten auf der Karte gute Bilanz. Das Programm ist Echtzeit-Detektion und Vslam Seite ohne Hilfe Cloud-Beschleunigungs-Chip oder Hilfs, ist auf der gleichen und einer monokularen Kamera basiert.
Im Dezember mit voller Deckung Wegplanung Algorithmus Modul + Vslam visuelle Orientierung, sowie die gesamte Massenproduktion, bis jetzt hat SanKoBot TCL gegeben, und anderen bekannten inländischen und ausländischen Unternehmen Versorgung.
Roboterbasierte Echtzeit-Identifikationstechnologie (monokular)
In etablierten weniger als zwei Jahre kann, SanKoBot erreicht eine so schillernde Leistung, untrennbar von hinten reifem Team. Li Lei, den Gründer und CEO von TMT im In- und Ausland über langjährige Erfahrung in der Branche und Chip-Industrie-Erfahrung, die das Bild von Israel hat international bekannt visuelle Unternehmen Cortica Chinas Gesamtverantwortung, sondern auch eine Reihe von Start-up-Unternehmen in Silicon Valley und Israels frühen Investoren, Mitbegründer von Cui Yu Wei von der Universität von Maryland absolvierten, einen Doktortitel in neurologischem Computing, AI ehemaliger Silicon Valley Unternehmen Numenta Senior Fellow erhalten, mit 2 AI Kern Artikel US-Patente, gewannen den William Hodos Auszeichnungen; Algorithmus Regisseur Wang Zijing ehemaliger Leiter der Panasonic Singapore Institute Algorithmus, verfügt über 16 Jahre Computer-Vision und KI-Forschung und Entwicklung, Industrieboden Erfahrung, Gesichtserkennung, die es entworfen wurde, menschlicher Erkennungsalgorithmus Panasonic angewandt Kameras und Digitalkameras zu überwachen. Darüber hinaus technische und Management-Team ist von United Technologies, Union Bruder, Sany Heavy Industry, ZTE, die Nationen kommerzielles Netzwerk und anderen Unternehmen.
In Lei scheint, SanKoBot der Technik ähnlich wie das menschliche Auge und ein Teil der Gehirnfunktionen auf dem Gerät, landete der erste Schritt in Reinigungsroboter gerade.
Mit visueller Vslam Technologie nach und nach fallen, im vergangenen Jahr angekündigt SanKoBot im Dezember und hat ein gut bekannten inländischen Unternehmen der Zusammenarbeit, die visuelle Erkennungstechnologie in städtischer Weisheit des Gehirns zu erzielen. Wenn zum Beispiel der Anzahl der Kameras in der Stadt etwa 500.000, die erzeugten Daten von nur zwei Wochen hatten 8000T erreicht, die eine riesige Menge an Informationen. einige Zeit finden, ein Auto Informationen in so großen Mengen an Daten, die von den traditionellen Methoden, 400 Personen benötigen einen ganzen Tag zu verbringen zu finden. aber durch Technologie SanKoBot versehen das Auto Farbe, Marke und andere Daten auf Fußgänger und verfeinert die Klassifizierung zum Zeitpunkt der Aufnahme, Information, gespeichert in der Cloud innerhalb von Minuten des Index in seinen internen Suchbegriffen, Zeit, etc. es kann die Ergebnisse abgerufen werden, was die Effizienz der städtischen Verwaltung erheblich verbessern wird.
Im Juni letztes Jahr SanKoBot 11 Millionen Engel Finanzierungsrunde abgeschlossen ist, führte die Landeshauptstadt, Wang Lijie Pre-Angel, Shenzhen Netac und Stativ Tsui, IKEA, usw. mit den Darstellern. Im selben Monat Lingang Shanghai Zhangjiang besondere staatliche Unterstützung und Millionen von intelligenten Fertigungs erhalten Mittel. zur Zeit Shan Mund sind intelligente neue Runde der Finanzierung für Forschung, Entwicklung und Vermarktung von Produkten.