그러나, 레이저 레이더은 화상면의 깊이를 설정할 수 있고, 비용이 청소 로봇 비전 기반 인식 기술 열었다 비전 알고리즘 및 비주얼 컴퓨팅 프로세서의 개발. 아직 널리 사용되지 않은 년간 높았다 및 AI 알고리즘의 시대.
비주얼 네비게이션 촬상 환경 주위의 헤드 주사의 이용되고, 그 후 이동하고, 전후의 화상 후 각각 랜드 마크의 위치의 변화에 따라 현재의 여부를 결정하기 위해 적외선 센서, 실내의 수학적 형상, 삼각 매핑 맵의 사용과 함께 이동 경로는, 환경 모델을 업데이트하고 조정하기 위해 건설했다.
현재 시장에서 유일한 솔루션은 2014 년 9 월 이전의 많은 신생 등장하기 시작했다 년 9 월 2015 년 최근 몇 년 동안 룸바 980 중국을 시작 360Eye을 출시 Vslam 다이슨과 아이 로봇, 사용 Vslam 프로그램을 수행하는 SanKoBot의 2016년 2월 (알렉산드라 스마트 입)에 그들 중 하나입니다 설립. 차이는 다른 경쟁 업체와, Vslam 프로그램의 SanKoBot이 Vslam 비전, 물체 인식, 영상 처리, 얼굴 인식 등 혁신적인 기술을 포함하고있다이다 독립적 인 혁신과 산업 착륙 능력 모두, 인공 지능 알고리즘과 전체 프로그램을 제공합니다.
오픈 소스 알고리즘을 Vslam, 고도로 최적화 된 성능의 대부분을 SanKoBot. 예를 들어, Vslam에 크게 의존하는 낮은 조명, 약한 질감, 빛, 심지어는 급격한 변화와 기존의 기술을 깨는 어려운 조명 실내 장면의 시리즈를 달성하기 위해 적용 할 수 있습니다 조명 조건에 제한 응용 프로그램. 한편, 세정 효율을 개선하기 위해, 물체의 영상 인식, 분류 기록과 최고의 계획 퍼지 경로, 자동 장애물 회피의 'SKB 홈페이지 AI의 두뇌'를 탑재.
Robotics vslam + 식별 기술을 기반으로 실내지도 및 개체 감지 달성
지난 10 월 홍콩에 출시 SanKoBot는 단안 시력 모듈은, 가족 청소 로봇 산업 업그레이 반복, 일반 칩 최초의 국제 (R16, 가속 칩) 알고리즘에 따라 동료의 대상이되기 위해 노력하고, 회사의 Vslam 제품을 달성하기 위해 도움이 또한 업계 선두 주자의 위치를 차지했습니다.
단안 시각 포지셔닝 모듈 및 시각 스위핑 기계의 사용
11 월, SanKoBot는 세계 Vslam과 동시에 실행할 수있는 로봇 청소의 현장에서 실시간 물체 인식 인테리어 탐지, 응용 프로그램을 달성하기 위해 먼저이된다. 일지도 좋은 기록에 객체의 검출 및 위치를 인식하면서 실내의 청소 로봇 측이지도를 그릴 수 있습니다.이 프로그램은 실시간 탐지 및 Vslam의 끝을 기반으로, 클라우드 기반 지원 또는 가속 칩없이 동일한 카메라와 단안에 기반합니다.
12 월, 전체 커버리지 경로 계획 알고리즘 모듈 + Vslam 시각 방향뿐만 아니라 전체 대량 생산, 지금 SanKoBot TCL 주신까지, 및 기타 잘 알려진 국내 및 외국 기업 공급.
로봇 기반의 실시간 식별 기술 (단안)
설립 2 년 미만에서 SanKoBot 성숙 팀 뒤에서, 분리를 이러한 눈부신 성과를 달성 할 수있다. 리 레이, 해외 설립자이자 CEO TMT의 집과 이스라엘 유명한 국제적으로의 이미지를 가지고있는 산업 및 칩 업계의 경험에서 경험의 많은 년을 가지고 시각적 기업 Cortica 중국의 전반적인 책임을뿐만 아니라 실리콘 밸리와 이스라엘의 초기 투자자 신생 기업의 수, 쿠이 유 웨이의 공동 설립자, 메릴랜드 대학을 졸업 신경 컴퓨팅에서 박사 학위를 받았다, AI 전 실리콘 밸리의 기업 그록 수석 연구원, (2)와 이 디자인 된 컴퓨터 비전 및 인공 지능 연구 개발, 산업 바닥 경험, 얼굴 인식, 인간의 탐지 알고리즘 16 세 가지고, 알고리즘 이사 왕 Zijing 파나소닉 싱가포르 연구소 알고리즘의 전 머리, AI 핵심 항목 미국 특허는 윌리엄 Hodos 상을 수상 파나소닉 카메라와 디지털 카메라를 모니터링에 적용했다.뿐만 아니라, 기술 및 관리 팀은 미국 기술 연합 (EU) 형제, 삼익 중공업, ZTE, 국가 상업 네트워크 및 기타 기업에서입니다.
레이 보인다에서, 장치의 뇌 기능의 인간의 눈과 일부 유사 기술의 SanKoBot, 로봇 청소하는 첫 번째 단계는 착륙했다.
시각 Vslam 기술이 점차 감소와 함께, SanKoBot 작년 12 월에 발표와 협력을 달성하기 위해 잘 알려진 국내 기업을 가지고, 시각적 인식 기술은 뇌의 도시 지혜에 사용됩니다. 예를 들어, 약 500,000의 도시에서 카메라의 수 데이터는 2 주 엄청난 양의 정보입니다 8000T에 도달했다 생성. 일정 기간, 전통적인 방법에 의해 데이터 등 방대한 양의 차량 정보를 찾아 하루 종일 지출 400 명해야 할 수도 있습니다 찾을 수 있습니다.하지만 기술 SanKoBot을 통해 보행자의 차량의 색상, 브랜드 및 기타 데이터를 제공하고 내부 검색 키워드에 인덱스 분 이내에 클라우드에 저장 녹화, 정보, 시간 등의 시간에 분류를 수정하기 그것은 크게 도시 관리의 효율성을 향상 결과를 검색 할 수 있습니다.
지난 6 월 SanKoBot은 자금 조달의 1100 만 천사 라운드를 완료, 국가 자본은 왕 Lijie이 캐스트 등, 심천 Netac 및 삼각대 추이, IKEA, - 천사 사전,지도했다. 같은 달 임항 상해 장강은 정부의 지원 및 특수 지능형 제조의 수백만을 얻기 현재 Shankai smart는 R & D 투자 및 제품 상용화를위한 새로운 자금 조달 라운드입니다.