हालांकि, लेजर रडार केवल छवि विमान की गहराई स्थापित कर सकते हैं, और लागत पिछले कुछ वर्षों में उच्च अभी तक व्यापक रूप से इस्तेमाल नहीं किया गया है किया गया है। दृष्टि एल्गोरिदम और दृश्य कंप्यूटिंग प्रोसेसर के विकास के साथ, व्यापक रोबोट दृष्टि आधारित पहचान तकनीक की शुरुआत की और ए एल्गोरिथम युग
दृश्य नेविगेशन इमेजिंग पर्यावरण चारों ओर सिर स्कैनिंग की है, और फिर नेविगेट करने के लिए और है कि क्या वर्तमान निर्धारित करने के लिए पहले और की छवि के बाद प्रत्येक मील का पत्थर पदों की एक परिवर्तन के अनुसार एक अवरक्त सेंसर, गणितीय और ज्यामितीय, त्रिकोणमितीय मानचित्रण एक कमरे के नक्शे का उपयोग करते हैं, क्रम में के साथ संयुक्त मार्ग को ले जाएं और पर्यावरण के मॉडल को एडजस्ट करें और इसे समायोजित करें।
वर्तमान में, बाजार पर एकमात्र समाधान Vslam डायसन और iRobot, का उपयोग सितंबर 2014 में पूर्व 360Eye है, जो सितंबर 2015 में हाल के वर्षों में रूम्बा 980 चीन का शुभारंभ कई क्षेत्र की नई कंपनियों उभरने लगे शुभारंभ किया Vslam कार्यक्रम, कर जो SanKoBot 2016 फरवरी (एलेक्जेंड्रा स्मार्ट मुँह) में स्थापित किया गया उनमें से एक है। अंतर यह है कि अन्य प्रतियोगियों के साथ, Vslam कार्यक्रम के SanKoBot Vslam दृष्टि, वस्तु की पहचान, इमेज प्रोसेसिंग, चेहरा पहचानने और अन्य नवीन तकनीकों को शामिल किया गया है दोनों स्वतंत्र नवाचार और औद्योगिक लैंडिंग क्षमताओं, कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम और समग्र कार्यक्रम प्रदान करते हैं।
Vslam खुला स्रोत एल्गोरिथ्म, अत्यधिक अनुकूलित प्रदर्शन के विशाल बहुमत SanKoBot। उदाहरण के लिए, Vslam पर बहुत निर्भर है एक कम रोशनी, कमजोर बनावट, प्रकाश, और यहां तक कि तेजी से बदलाव और मुश्किल प्रकाश इनडोर दृश्यों की एक श्रृंखला, पुरानी प्रौद्योगिकी तोड़ने प्राप्त करने के लिए लागू किया जा सकता आवेदन प्रकाश की स्थिति तक सीमित है। इस बीच, दक्षता सफाई में सुधार के लिए, घुड़सवार वस्तु छवि मान्यता, वर्गीकरण रिकॉर्ड, और सबसे अच्छी योजना पर्ज पथ, स्वत: बाधा निवारण की 'SKB घर ऐ मस्तिष्क'।
इनडोर मानचित्र और वस्तु का पता लगाने के लिए बनाम + पहचान प्रौद्योगिकी पर आधारित रोबोटिक्स
पिछले अक्टूबर, हांगकांग में जारी SanKoBot, एक नेत्री दृष्टि मॉड्यूल, परिवार की सफाई रोबोट औद्योगिक उन्नयन यात्रा, साधारण चिप में पहला अंतरराष्ट्रीय (R16 कोई त्वरण चिप) एल्गोरिथ्म कंपनी के Vslam उत्पाद प्राप्त करने के लिए, साथियों की वस्तु बन करने का पालन करने की कोशिश कर रहा, मदद इसके अलावा उद्योग के नेता की स्थिति भी रखी गई।
मॉन्क्यूलर विजन पोजीशनिंग मॉड्यूल और विज़ुअल स्वीमिंग मशीन का उपयोग
नवंबर SanKoBot दुनिया का पहला वास्तविक समय वस्तु की पहचान आंतरिक का पता लगाने, रोबोट की सफाई Vslam के साथ समवर्ती चला सकते हैं के क्षेत्र में आवेदन प्राप्त करने के लिए हो गया है। जबकि कर पता लगाने और नक्शे अच्छा रिकॉर्ड पर वस्तुओं की स्थिति को पहचानता कमरे की सफाई रोबोट पक्ष नक्शा आकर्षित करने के लिए,। कार्यक्रम है वास्तविक समय का पता लगाने और मदद बादल त्वरण चिप या सहायक के बिना Vslam ओर, एक ही है और एक नेत्री कैमरा पर आधारित है।
दिसम्बर में, पूर्ण कवरेज पथ नियोजन एल्गोरिथ्म मॉड्यूल + Vslam दृश्य अभिविन्यास, साथ ही पूरे बड़े पैमाने पर उत्पादन, अप करने के लिए अब SanKoBot TCL दिया है, और अन्य प्रसिद्ध घरेलू और विदेशी उद्यमों की आपूर्ति के साथ।
रोबोट-आधारित वास्तविक समय की पहचान प्रौद्योगिकी (एकाएक)
स्थापित कम से कम दो वर्षों में, SanKoBot इस तरह के एक चमकदार प्रदर्शन, अविभाज्य परिपक्व टीम के पीछे से प्राप्त कर सकते हैं। ली लेई, घर पर संस्थापक और टीएमटी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी और विदेश में उद्योग और चिप उद्योग अनुभव में अनुभव है, जो इसराइल अंतरराष्ट्रीय स्तर पर प्रसिद्ध की छवि है के कई वर्षों है दृश्य कंपनी Cortica चीन की समग्र जिम्मेदारी, लेकिन यह भी सिलिकॉन वैली और इजरायल के जल्दी निवेशकों में स्टार्ट-अप कंपनियों के एक नंबर, कुई यू वी के सह-संस्थापक मैरीलैंड विश्वविद्यालय से स्नातक की उपाधि स्नायविक कंप्यूटिंग में एक डॉक्टरेट प्राप्त किया, ऐ पूर्व सिलिकॉन वैली कंपनी Numenta वरिष्ठ फेलो, 2 के साथ , एल्गोरिथ्म निदेशक वांग Zijing की पैनासोनिक सिंगापुर संस्थान एल्गोरिथ्म पूर्व प्रमुख कंप्यूटर दृष्टि और ऐ अनुसंधान और विकास, औद्योगिक मंजिल अनुभव, चेहरे का पता लगाने जो इसे डिजाइन किया गया था, मानव का पता लगाने एल्गोरिथ्म के 16 साल है, ऐ कोर आइटम अमेरिका पेटेंट, विलियम Hodoš पुरस्कार जीते पैनासोनिक कैमरे और डिजिटल कैमरों की निगरानी के लिए आवेदन किया। इसके अलावा, तकनीकी और प्रबंधन टीम संयुक्त प्रौद्योगिकी, संघ भाई, Sany भारी उद्योग, जेडटीई, राष्ट्रों वाणिज्यिक नेटवर्क और अन्य उद्यमों से कर रहे हैं।
लेई लगता है में, डिवाइस पर मस्तिष्क कार्यों का मानव आँख और भाग के लिए इसी तरह प्रौद्योगिकी के SanKoBot, रोबोट की सफाई में पहला कदम सिर्फ उतरा।
साथ दृश्य Vslam प्रौद्योगिकी धीरे-धीरे गिर जाते हैं, SanKoBot पिछले साल दिसंबर में घोषणा की और सहयोग प्राप्त करने के लिए एक प्रसिद्ध घरेलू कंपनियों की है, अपने दृश्य पहचान तकनीक मस्तिष्क के शहरी ज्ञान में इस्तेमाल किया। उदाहरण के लिए, जब 500,000 के बारे में, के शहर में कैमरों की संख्या डेटा उत्पन्न केवल दो सप्ताह 8000T है, जो जानकारी की एक बड़ी राशि है पहुंच गया था। समय की कुछ अवधि, पारंपरिक तरीकों से डेटा के इस तरह के विशाल मात्रा में एक कार में जानकारी प्राप्त, 400 लोगों को एक पूरा दिन खर्च करने के लिए आवश्यकता हो सकती है खोजने के लिए। लेकिन तकनीक SanKoBot के माध्यम से पैदल चलने वालों पर कार के रंग, ब्रांड, और अन्य डेटा प्रदान की है और रिकॉर्डिंग, जानकारी, इसकी आंतरिक खोज कीवर्ड में सूचकांक के मिनटों के भीतर क्लाउड में संग्रहीत, समय, आदि के समय में वर्गीकरण को परिष्कृत यह परिणाम है, जो बहुत शहरी प्रबंधन की दक्षता में वृद्धि होगी प्राप्त कर सकते हैं।
पिछले जून SanKoBot 11 लाख वित्तपोषण के दूत दौर पूरा कर लिया, राज्य की राजधानी वांग Lijie पूर्व एन्जिल कलाकारों के साथ, शेन्ज़ेन नेटैक और तिपाई सुई, IKEA, आदि, का नेतृत्व किया। उसी महीने में Lingang शंघाई Zhangjiang सरकार के समर्थन और विशेष बुद्धिमान निर्माण के लाखों प्राप्त धन। वर्तमान में शान मुंह अनुसंधान एवं विकास और उत्पादों के व्यावसायीकरण के लिए वित्तपोषण की बुद्धिमान नया दौर है।