No entanto, o LIDAR só pode estabelecer a imagem em profundidade do avião e o custo permaneceu alto por muitos anos e não tem sido amplamente utilizado. Com o desenvolvimento de algoritmos visuais e processadores de computação visual, o robô de varredura inaugurou com base na tecnologia de reconhecimento visual E a era do algoritmo AI.
A navegação visual refere-se ao uso da câmera para escanear o ambiente circundante e, em seguida, combinado com sensores infravermelhos, o uso de operações matemáticas e geometria, o mapeamento de trigonometria da sala para navegar e antes e depois da imagem de acordo com a localização de cada marco para determinar a atual Mova a rota e atualize e ajuste o modelo de ambiente que ele constrói.
Atualmente, apenas Dyson e iRobot estão atualmente no mercado usando o Vslam, que lançou 360Eye em setembro de 2014 e o último lançou o Roomba 980 em setembro de 2015. Também houve muitas startups que faziam soluções Vslam na China nos últimos anos, incluindo O SanKoBot foi fundado em fevereiro de 2016. Ao contrário de outros concorrentes, o programa Vslam da SanKoBot inclui uma série de tecnologias inovadoras, incluindo visão de Vslam, reconhecimento de objetos, processamento de imagem, reconhecimento de rosto, Tanto a inovação independente quanto as capacidades de desembarque industrial, fornecendo algoritmos de inteligência artificial e o programa geral.
Com base no algoritmo de código aberto Vslam, o SanKoBot otima altamente a maior parte do desempenho, por exemplo, para alcançar uma série de cenários internos difíceis que podem ser aplicados a luz leve, textura fraca, luz e até mudanças rápidas de luz, quebrar a tecnologia Vslam é altamente dependente Enquanto isso, o cérebro SKB HOME AI equipado com o "SKB HOME AI Brain" irá identificar, classificar e gravar os objetos na imagem e planejar o caminho de limpeza ideal para obter a prevenção automática de obstáculos e melhorar a eficiência de limpeza.
Robótica baseada em tecnologia de identificação vslam + para obter detecção de mapas e objetos internos
Em outubro do ano passado, a SanKoBot revelou o módulo de visão monocular em Hong Kong para ajudar a família a varrer a indústria de robô para atualizar e iterar. Como a primeira empresa no mundo a perceber o algoritmo Vslam no chip comum (R16 sem chip de aceleração) Também colocou o cargo de líder da indústria.
Módulo de posicionamento de visão monocular e uso da máquina de varredura visual
Em novembro, a SanKoBot tornou-se a primeira aplicação de detecção de reconhecimento de objetos internos em tempo real do mundo que pode ser executada simultaneamente com o Vslam no campo dos robôs de varredura, que desenha um mapa interno ao realizar a detecção de reconhecimento e a gravação da posição do objeto no mapa Com base no fim da detecção em tempo real e do Vslam, sem assistência em nuvem ou chip de aceleração é baseado na mesma câmera e monocular.
Em dezembro, o módulo com algoritmo de planejamento de trajeto + posicionamento visual Vslam foi totalmente coberto e toda a máquina estava em produção em massa. Até agora, a SanKoBot forneceu empresas tão conhecidas como a TCL e outras empresas nacionais e estrangeiras.
Tecnologia de identificação em tempo real baseada em robôs (monocular)
Em menos de dois anos desde a sua fundação, a SanKoBot pode alcançar um resultado tão brilhante, que não pode ser separado da equipe madura. O fundador e CEO da Li Lei tem muitos anos de experiência na indústria e TMT da indústria doméstica e estrangeira, e tem uma imagem israelense de renome internacional Chefe da Cortica China, investidor inicial no Silicon Valley e startups israelenses, CUI Jiewei, doutor em neurociência computacional da Universidade de Maryland, é ex-membro do Numenta no Silicon Valley AI Corporation e possui 2 Os Estados Unidos da América, patentes nucleares da AI, ganharam o Prêmio William Hodos, o diretor do algoritmo Wang Zijing, ex-diretor do algoritmo do Instituto Panasonic de Cingapura, com 16 anos de visão computacional e pesquisa e desenvolvimento da AI, experiência industrial no chão, design da detecção de rosto, algoritmo de detecção humana Usado em câmeras de vigilância Panasonic e câmeras digitais. Além disso, as equipes técnicas e de gerenciamento são da United Technologies, UBM, SANY, ZTE e IWC.
Na opinião de Lei, a tecnologia da SanKoBot no dispositivo para alcançar uma função semelhante dos olhos humanos e parte do cérebro, o robô de limpeza é apenas o primeiro passo no desembarque.
À medida que a tecnologia visual Vslam termina, a SanKoBot anunciou em dezembro do ano passado que se associou com uma empresa doméstica bem conhecida para aplicar sua tecnologia de reconhecimento visual ao cérebro da cidade, por exemplo, quando o número de câmeras na cidade é de cerca de 500.000, É uma enorme quantidade de informações que apenas 8.000 toneladas de dados foram geradas em apenas duas semanas e encontrar informações de um carro em uma quantidade tão grande de dados pode levar até 400 pessoas por dia por meios tradicionais Pode ser encontrado. Mas através da tecnologia fornecida pela SanKoBot, a cor, a marca, o pedestre e outros dados do carro no tempo de gravação para serem refinados e classificados, armazenados no índice da nuvem. As palavras-chave da pesquisa, os intervalos de tempo e outras informações em poucos minutos Você pode recuperar os resultados, o que aumentará a eficiência da gestão urbana.
Em junho do ano passado, a SanKoBot completou 11 milhões de rodadas de financiamento dos anjos, o líder nacional de investimentos, Wang Lijie pre-Angel, Shenzhen Netac e Ding Tsui, IKEA e outros investimentos com o mesmo mês, acesso ao apoio do governo de Shanghai Zhangjiang Lingang e milhões de fabricação inteligente especial Os fundos atualmente Shankai smart são uma nova rodada de financiamento para investimentos em I & D e comercialização de produtos.