しかし、レーザレーダは、像面の深さを確立することができ、かつコストが掃除ロボットビジョンベースの認識技術の先駆け、ビジョンアルゴリズムとビジュアル・コンピューティングプロセッサの発展に伴って。まだ広く使用されていない年間で高くなっていますAIアルゴリズム時代。
視覚ナビゲーションは、撮影環境の周囲のヘッド走査を使用し、その後移動すると前の画像の後に各ランドマークの位置の変化に応じて現在のかどうかを決定するために、赤外線センサ、部屋の数学的および幾何学、三角マッピングマップの使用と組み合わせますルートを移動し、それが構築する環境モデルを更新して調整します。
現在、市場で唯一の解決策は、2014年9月で、前者は、多くの新興企業が現れ始めた2015年9月に、近年ではルンバ980中国を立ち上げ360Eyeを発売Vslamダイソンとアイロボット社、使用Vslamプログラムを、実行していますSanKoBotの2016年2月（アレクサンドラスマート口）でそれらの一つである設立。違いは、他の競合他社、VslamプログラムのSanKoBotがVslamビジョン、物体認識、画像処理、顔認識やその他の革新的な技術が含まれていることです独立したイノベーションと産業上の着陸能力の両方、人工知能アルゴリズムと全体的なプログラムを提供する。
オープンソースのアルゴリズムをVslam、高度に最適化されたパフォーマンスの大半をSanKoBot。例えば、Vslamに大きく依存している低光、弱い質感、光、さらには急速な変化や古い技術を壊す困難照明室内一連のシーンを、達成するために適用することができます照明条件に制限されたアプリケーションは。一方、洗浄効率を向上させるために、対象物の画像認識、分類レコード、および最適なプランパージパス、自動障害物回避の「SKB HOME AI脳」を搭載し。
屋内の地図と物体の検出を実現するためのvslam +識別技術に基づくロボット
会社のVslam製品を達成するために、最後の10月、香港で発売さSanKoBot、単眼ビジョンモジュール、ロボット産業のグレードアップの反復を清掃家族を助ける、通常のチップの最初の国際的な（R16なし加速チップ）アルゴリズム、フォローするピアの対象になろうと、また業界リーダーの地位を築いた。
単眼ビジョン位置決めモジュールと視覚掃引機の使用
11月には、SanKoBotは世界のVslamと並行して実行することができ、ロボットの洗浄分野でリアルタイム物体認識インテリア検出、アプリケーションを達成するために最初になる。やってマップの良好な記録上のオブジェクトの検出と位置を認識しながら、部屋の掃除ロボット側は、マップを描画する。プログラムがありますリアルタイム検出とVslamの終わりに基づいて、クラウドベースの支援や加速チップなしでは、同じカメラと単眼に基づいています。
12月には、アルゴリズムモジュール+ Vslam視覚的な方向だけでなく、全体の量産を計画して完全なカバレッジパスで、今までのSanKoBot TCL、およびその他のよく知られている国内および外国企業の供給を与えています。
ロボットベースのリアルタイム識別技術（単眼）
設立二年未満で、SanKoBotは、成熟したチームの背後から切り離せない、このような見事なパフォーマンスを実現することができます。リーレイ、TMTの創設者兼最高経営責任者（CEO）、国内外では、業界での経験とチップ業界での長年の経験を持っている、イスラエルのイメージは国際的に有名な持ち方視覚的な会社Cortica中国の全体的な責任はなく、シリコンバレーとイスラエルの初期の投資家におけるスタートアップ企業の数;崔ゆうの共同創設者魏は2で、メリーランド大学を卒業した神経学的コンピューティングの博士号を受け、AIかつてシリコンバレーの会社Numentaシニアフェローそれが設計されたコンピュータビジョンとAIの研究開発、産業用床経験、顔検出、人間の検出アルゴリズムの16年間持って、アルゴリズムディレクター王Zijingパナソニックシンガポール研究所アルゴリズムの元ヘッド、AIコアアイテムの米国特許は、ウィリアムHodos賞を受賞しましたパナソニックの監視カメラやデジタルカメラに使用されています。さらに、技術チームと管理チームは、United Technologies、UBM、SANY、ZTE、IWCのチームです。
Leiの意見では、SanKoBotの技術は人間の目と脳の一部、掃除ロボットと同様の機能を達成するために着陸の第一歩に過ぎない。
視覚的Vslam技術が徐々に低下すると、SanKoBotは、昨年12月に発表し、協力を達成するために脳の都市の知恵に使用される視覚的認識技術をよく知られている国内の企業があります。例えば、50万の都市でのカメラの数、データは、わずか2週間は情報の膨大な量である8000Tに達していた生成された。しばらくの間、伝統的な方法によって、このようなデータの膨大な量の車の情報を見つけ、全体の一日を過ごすために400人を必要とするかもしれません見つける。しかし、技術SanKoBotて歩行者に車の色、ブランド、およびその他のデータを提供し、その内部の検索キーワードでインデックスの数分以内にクラウドに保存された記録、情報、時間などの時に分類を絞り込みます都市管理の効率を大幅に向上させる結果を取得することができます。
最後の6月、SanKoBotは、資金調達の1100万エンジェルラウンドを完了し、州都は王Lijieはキャストでなど、深センNetacと三脚ツイ、IKEA、-天使を事前に、導いた。同月臨港上海張江は、政府の支援と特別な知的生産の何百万人を獲得します資金。現在シャン口は、R＆Dと製品の商業化のための資金調達のインテリジェント新ラウンドです。