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基于自研的通用型机器人开发操作系统,众力积木推出高性价比SLAM方案

行业动态|36kr|2017-07-31 11:00

众力积木现阶段主要专注于机器视觉和移动设备领域,并开发出了第一款视觉SLAM应用系统——“钮姆盒子”。通过普通双目或是单目摄像头可以实现陌生场景的自主定位、导航移动、主动避障、指定目标跟踪追逐等功能。

基于自研的通用型机器人开发操作系统,众力积木推出高性价比SLAM方案

ROS是专门为机器人设计的开源操作系统,时至今日已经诞生近10年时间了。

包括ClearPath,Rethink,Unbounded,Neurala,Blue River,Willow Garage等都采用ROS系统来开发产品。仅2015年,VC就在基于ROS操作系统的机器人公司投资了超过1.5亿美元。

不过ROS在逐渐广泛应用的同时,也存在很多局限其发展的劣势。比如ROS系统将功能分布在各个节点之中,节点间的数据传递通过内存复制,大量的系统资源都浪费在了通讯上,使得系统必须选用高性能的处理器和存储系统以弥补损耗。以及目前已有的ROS系统,无法实现复杂的行为逻辑,只能实现简单的建图。

说起电脑我们会想起Windows, Linxus, 说起手机我们会想起苹果、安卓。机器人和AI时代,由于传感器、接收信息方式等等的不同,我们也需要属于这个时代的操作系统。虽然也有一些机器人厂商使用自己的定制系统来完成某些场景下的功能实现,但是暂时还有没有公司推出通用性较高的系统。

北京众力积木科技有限公司看到了潜在机会,开发了一套通用性较高且全部使用非开源自主研发设计的操作系统——钮姆洛斯系统”。它适用于极复杂逻辑、多重算法组合操作、复杂线程处理、多机器人协作和对可靠性安全性要求更高的环境,可以应用于人工智能、大数据和机器人开发领域。

众力积木CEO崔雨杨告诉36氪,相比于ROS系统,钮姆洛斯系统有主要的两大优势。首先在实现多软硬件模块及功能时,可以有效的进行资源分配和进程处理,同时也避免了模块间通讯的资源浪费和编码解码过程,从架构角度彻底解决了由于系统模块耦合所产生的不稳定性和资源浪费。另外,钮姆洛斯系统的新功能开发速率是ROS系统的5倍左右,即同一个模块,钮姆洛斯系统的代码量是ROS的1/5。除了以上两大优势,崔雨杨表示,钮姆洛斯的稳定性和鲁棒形也均优于ROS系统,可以应用在工业领域,同时在商用机器人领域,希望能够打破现在机器人不好用而价格昂贵的壁垒。

现在钮姆洛斯系统主要是众力积木内部使用。崔雨杨表示,虽然未来他们会将钮姆洛斯系统平台化,但是短期内他们将专注于尝试尽可能多的机器人架构体系,希望可以解决大部分机器人领域的问题,使得钮姆洛斯系统足够通用。

众力积木现阶段主要专注于机器视觉和移动设备领域,并开发出了第一款视觉SLAM应用系统——“钮姆盒子”。通过普通双目或是单目摄像头加传感器融合方案实现陌生场景的自主定位、导航移动、主动避障、指定目标跟踪追逐等功能。

崔雨杨表示,“钮姆盒子”相比于市面上其他的SLAM方案的核心优势是系统稳定性高、综合成本低。相对定位过程中的误差可以通过操作系统来弥补,因此对系统要求更高,对传感器要求就相对较低,从而降低硬件成本。据悉,“钮姆盒子”适配的芯片和传感器模组整体可以低至400元左右,并且使用普通的摄像头即可实现毫米级的目标定位精度、3-5cm内的行进精度。

“钮姆盒子”可以应用在室内外AGV、服务机器人或是无人机上,崔雨杨也表示,他们现在比较看重厂房AGV市场。而工业应用对稳定性要求很高,单一定位方法依然存在较大的应用局限性。因此他们同时会使用帖标识这种绝对定位方式来进行辅助(100平米贴5、6个标识),在保障定位精度的同时,还可以进一步降低摄像头成本。除了帖标识,也可以通过寻找空间硬性特征来确定绝对定位。

崔雨杨告诉36氪,钮姆盒子尚未量产现在处于和几家厂商合作测试和算法调试阶段。同时,纽姆洛斯系统作为一个泛用性控制及操作系统,众力积木也在积极寻求他在其他工业及商业领域的应用前景,目前与合作方展开使用该系统的高智能化光伏板清扫机器人项目,已有上万台的意向订单。

市面上还提供SLAM方案的公司有思岚科技、速感科技、雷动云合、PerceptIn等,不过很少有像众力积木这种自己研发了底层通用操作系统的公司。

众力积木正在寻求100-200万美元的天使轮融资,主要用于人员扩充、研发、制造及产品市场化推广。

团队背景方面,CEO崔雨杨,美国华盛顿圣路易斯大学电子工程硕士,曾任职于雷曼兄弟、巴克莱资本等华尔街投行,也有美国中型外贸公司的CEO及渠道负责人的行业经验。分别负责技术和产品的CTO杨清玄和CPO Jason Wang是一起毕业于北京大学微电子系的老同学,杨清玄大学期间多次代表北大参见ACM竞赛并取得优异成绩,曾担任Google资深工程师7年,具有独立开发专利20余项。Jason Wang是集成电路芯片设计和移动平台操作系统应用领域的专家,曾领导多项大中型开发项目。

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众力积木机器视觉SLAM
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