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服務(wù)機(jī)器人核心技術(shù)與模塊解析

產(chǎn)業(yè)大視野 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-08-07 10:23 ? 次閱讀

服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈的特點(diǎn)是產(chǎn)品和技術(shù)交叉纏繞

服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈上游是元器件廠商,包括芯片、激光雷達(dá)、舵機(jī)等,這些廠商是典型的技術(shù)驅(qū)動(dòng)型,并且如果中下游出現(xiàn)快速爆發(fā),則產(chǎn)能可能成為制約因素;中游包括語音提供商和圖像提供商,這個(gè)版塊相對(duì)比較獨(dú)立,數(shù)據(jù)和算法是其核心競(jìng)爭(zhēng)力,中游產(chǎn)品板塊包括從設(shè)計(jì)、加工一直到營(yíng)銷,品牌、渠道和產(chǎn)能是其核心壁壘,如果做產(chǎn)品的公司能夠通過操作系統(tǒng)建立起生態(tài)圈,將成為其重要壁壘,中游的語音圖像板塊和做產(chǎn)品的板塊通過虛擬和實(shí)體向下游各個(gè)場(chǎng)景的消費(fèi)和流通環(huán)節(jié)進(jìn)行滲透,各個(gè)場(chǎng)景按照產(chǎn)業(yè)化的難易程度進(jìn)行產(chǎn)品的迭代放量,成為中上游的強(qiáng)力引擎。

掃地機(jī)器人:最成熟、最容易產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用場(chǎng)景

2.1 服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景分為三個(gè)層次

當(dāng)強(qiáng)大的消費(fèi)需求驅(qū)動(dòng)行業(yè)變革時(shí),必然會(huì)帶動(dòng)技術(shù)的快速提升和成本的不斷下降,服務(wù)機(jī)器人具備消費(fèi)品屬性,歸根結(jié)底還是需求驅(qū)動(dòng),將從具體場(chǎng)景出發(fā)放量。

服務(wù)機(jī)器人的需求在于兩點(diǎn):是否剛性需求和使用頻次,其強(qiáng)弱頻次決定了場(chǎng)景。需求越強(qiáng),頻次越高的服務(wù)機(jī)器人場(chǎng)景越容易催化放量,目前產(chǎn)業(yè)化最成熟的是掃地機(jī)器人和客服機(jī)器人,其背后是高頻需求的帶動(dòng),發(fā)展迅速的是陪護(hù)機(jī)器人和早教機(jī)器人,其背后是剛性需求的推動(dòng),而其他機(jī)器人由于頻次和需求均不及前述機(jī)器人,所以在產(chǎn)業(yè)化中處于相對(duì)初級(jí)的階段。

服務(wù)機(jī)器人需求場(chǎng)景根據(jù)市場(chǎng)化程度,可分為三類:原有需求升級(jí)、現(xiàn)有需求滿足、未知需求探索。原有需求升級(jí)是市場(chǎng)已經(jīng)存在的,包括早教機(jī)器人、掃地機(jī)器人等,早教機(jī)器人相比學(xué)習(xí)機(jī)增加了人機(jī)交互的內(nèi)容,掃地機(jī)器人相比吸塵器增加了自主的路徑屏蔽算法;現(xiàn)有需求滿足是由于機(jī)器人采購(gòu)成本低于人工成本而采用服務(wù)機(jī)器人,包括智能客服、陪護(hù)機(jī)器人等;未知需求探索在現(xiàn)階段的需求并不強(qiáng)烈,如管家機(jī)器人等。

2.2 掃地機(jī)器人:依托成熟的應(yīng)用場(chǎng)景,率先實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化

既有需求場(chǎng)景的核心是服務(wù)機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)中可以找到映射產(chǎn)品,例如學(xué)習(xí)機(jī)之于早教機(jī)器人、吸塵器之于掃地機(jī)器人等。這類產(chǎn)品是所有產(chǎn)品類型中最容易放量和實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的,原因在于:用戶基數(shù)廣闊、需求明確、用戶教育成本低。

掃地機(jī)器人以智能化掃地作為需求基礎(chǔ),以替換人類勞動(dòng),解放雙手為切入點(diǎn),正在全球范圍內(nèi)掀起需求爆發(fā)增長(zhǎng)的浪潮。相比于人工掃地和吸塵器掃地,掃地機(jī)器人的智能性取決于其人工智能技術(shù)的先進(jìn)性,體現(xiàn)在三個(gè)方面:一是覆蓋率:算法高效,漏掃少,覆蓋率高;二是自主清掃能力:輔助清掃按鍵少,無需人工輔助;三是環(huán)境適應(yīng)與判斷能力:根據(jù)家具環(huán)境做出靈活反映。

國(guó)內(nèi)掃地機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈的核心在于中游本體制造商。從我國(guó)掃地機(jī)器人目前的產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成來看,上游部件主要是機(jī)電設(shè)備、電池、主板芯片等零部件行業(yè),中游本體制造中,包括兩類企業(yè),一類是自己擁有獨(dú)立品牌的自主品牌商,另一類是給國(guó)外品牌做ODM和OEM代工的企業(yè)。下游流通環(huán)節(jié)中,主要是線下實(shí)體店+線上渠道為主,并且線上渠道目前有超越線下渠道的趨勢(shì)。目前產(chǎn)業(yè)鏈的核心,仍然掌握在中游的本體制造商手中,尤其是具備自主品牌的本體制造商,享有的議價(jià)能力更強(qiáng)。

目前國(guó)內(nèi)掃地機(jī)器人企業(yè)大致可以分為三個(gè)梯隊(duì)集團(tuán)。根據(jù)中怡康時(shí)代的數(shù)據(jù),國(guó)內(nèi)掃地機(jī)器人行業(yè)企業(yè)的三個(gè)梯隊(duì)分別是:(1)科沃斯在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)憑借先發(fā)優(yōu)勢(shì)形成第一梯隊(duì),在產(chǎn)品研發(fā)能力,產(chǎn)品體系和產(chǎn)能創(chuàng)新能力方面都領(lǐng)先其他梯隊(duì)的公司,其占率大約在50%左右;(2)第二梯隊(duì)主要是國(guó)際巨頭IRobot和近年來逐步崛起的小米掃地機(jī)器人(石頭科技),其在國(guó)內(nèi)合計(jì)的市場(chǎng)率約20%-25%;(3)第三梯隊(duì)包括了一些國(guó)產(chǎn)的品牌和一些原有的傳統(tǒng)家電企業(yè),以浦桑尼克、福瑪特、飛利浦海爾、美的等。傳統(tǒng)家電類企業(yè)在轉(zhuǎn)型方向進(jìn)入比較遲,但是擁有渠道優(yōu)勢(shì),后續(xù)發(fā)展空間不容忽視。

服務(wù)機(jī)器人核心技術(shù)與模塊解析

3.1 智能機(jī)器人三大核心技術(shù)模塊:感知+交互+運(yùn)控

服務(wù)機(jī)器人包含三大核心技術(shù)模塊:人機(jī)交互及識(shí)別模塊、環(huán)境感知模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊。交互模塊包括語音識(shí)別、圖像識(shí)別等,相當(dāng)于人的大腦;感知模塊借助于各種傳感器陀螺儀、激光雷達(dá)等,相當(dāng)于人的眼、耳、鼻、皮膚等;運(yùn)控模塊包括舵機(jī)、電機(jī)、芯片等。依托于三大模塊,機(jī)器人有基礎(chǔ)的硬件:電池模組、電源模組、主機(jī)等,還有操作系統(tǒng):ROS、Linux等;由硬件和操作系統(tǒng)構(gòu)成機(jī)器人整機(jī),整合基礎(chǔ)硬件、系統(tǒng)、控制元件,形成滿足一定行走能力和交互能力的機(jī)器人整機(jī)。

服務(wù)機(jī)器人的各個(gè)細(xì)分模塊中,語音模塊重要性和成熟度均最高,語義模塊是目前突破重點(diǎn),運(yùn)控模塊相對(duì)重要性最弱。服務(wù)機(jī)器人三大模塊可以繼續(xù)細(xì)分為語音模塊、語義模塊、圖像模塊、感知模塊、運(yùn)控模塊、芯片模塊。

從技術(shù)儲(chǔ)備上來看,人工智能是核心。目前的技術(shù)儲(chǔ)備方面,只有語音和OCR領(lǐng)域具備一定的成熟度。語音和OCR領(lǐng)域已發(fā)展接近20年,在某些特定場(chǎng)景和行業(yè)已經(jīng)有了一些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其他的技術(shù)包括圖像識(shí)別、語義分析都還在很早期的階段。語音領(lǐng)域,也是目前已知的平臺(tái)類企業(yè)最大的板塊。

3.2 感知模塊:激光雷達(dá)是核心,多傳感融合是必備

多傳感融合保證安全,技術(shù)難點(diǎn)在于激光雷達(dá)。激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、3D攝像頭等多種傳感器在功能上的冗余,保證了服務(wù)機(jī)器人的安全性和正常使用。其中激光雷達(dá)是繞不開的核心。激光雷達(dá)的原理是:通過發(fā)射n條激光利用三角測(cè)距原理(低成本方案)或TOF(Time of Flight,高成本方案)來測(cè)量周圍物體與自身的距離,獲得精度較高的距離信息——點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

服務(wù)機(jī)器人如果要實(shí)現(xiàn)精確的服務(wù),除了精準(zhǔn)的定位,還需要結(jié)合定位信息對(duì)環(huán)境進(jìn)行識(shí)別,這就需要運(yùn)用到SLAM技術(shù),而激光雷達(dá)則是SLAM的重要入口。

SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的含義是即時(shí)定位與地圖構(gòu)建。機(jī)器人在完全未知環(huán)境中創(chuàng)建地圖,同時(shí)利用地圖進(jìn)行自主定位和導(dǎo)航。SLAM問題可以描述為:機(jī)器人在未知環(huán)境中從一個(gè)未知位置開始移動(dòng),在移動(dòng)過程中根據(jù)位置估計(jì)和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行自身定位,同時(shí)建造增量式地圖。這種自主定位導(dǎo)航需要三大技術(shù):實(shí)時(shí)定位、地圖繪制和路徑規(guī)劃,其中最核心的就是路徑規(guī)劃。

以掃地機(jī)器人為例:國(guó)際上有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)地,80平米,沒有導(dǎo)航模塊的一般會(huì)在40多分鐘,80%的清潔率。而裝上SLAM模塊后,10分鐘就達(dá)到了95%的覆蓋率。如果把視野放到其他領(lǐng)域,必須要非常高效的移動(dòng)到目的地,這是不可繞過的技術(shù)方案。我們可以做一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)比:

視覺定位技術(shù):定位范圍是0.1-2米,無法獲得地圖,需要配額外的傳感器才能躲避障礙物,需要合理的光源才能適應(yīng)環(huán)境;穩(wěn)定性比較差;

激光雷達(dá)+SLAM技術(shù):定位精度可以控制在0.01-0.1米,并且可以獲得精確的地圖;支持自主躲避障礙,不會(huì)產(chǎn)生累計(jì)誤差。

3.3 交互模塊:語音已達(dá)商用門檻,語義理解尚需時(shí)日

交互模塊的分析路徑:交互界面通過接受外界的輸入系統(tǒng)的信息,通常是語音采集,經(jīng)過語音解碼后,導(dǎo)入到既定的知識(shí)庫(kù)做語義匹配,進(jìn)行邏輯處理,最后經(jīng)過語音合成后,根據(jù)外部需求選擇輸出語音還是文本。整個(gè)模塊最重要的是語音識(shí)別和語義分析兩部分。根據(jù)不同的模式,語義分析可以包括很多種,進(jìn)文本,出語音;進(jìn)語音,出語音;進(jìn)語音,出文本等。進(jìn)語音、出語音最難。

語義理解仍需時(shí)日。自然語言分析技術(shù)大致分為三個(gè)層面:詞法分析、句法分析和語義分析,其中詞法和句法基本解決,語義目前僅是淺層處理。

自然語言處理難點(diǎn):詞義消歧是瓶頸,中文相對(duì)英文更難。自然語言處理有幾個(gè)難點(diǎn):切詞(中英文自然語言處理都有一個(gè)先行環(huán)節(jié),就是把輸入的字符串分解成為詞匯單位)、詞類標(biāo)注、語法理論和詞義消歧。中文語義難理解是世界公認(rèn),具體包含幾個(gè)方面:(1)中文歧義較多,語法結(jié)構(gòu)復(fù)雜,交流語境與表達(dá)意思差別較大;(2)語義分析領(lǐng)域,幾乎全部用到的是深度學(xué)習(xí)、高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。啟發(fā)式算法并不能窮盡所有情形,只能形成局部解,所以總會(huì)存在瑕疵;(3)語義知識(shí)庫(kù)的建立是一個(gè)長(zhǎng)期的過程,目前語義分析發(fā)展還在比較早期。

3.4 運(yùn)控模塊:步態(tài)與非步態(tài)的共生

運(yùn)動(dòng)控制是三大模塊中最不重要的,因?yàn)榉?wù)機(jī)器人與過去的工業(yè)機(jī)器人不同,對(duì)精確控制要求比較低,核心仍然是算法和交互體驗(yàn)。

步態(tài)行走側(cè)重于精準(zhǔn)控制,非步態(tài)行走主要是簡(jiǎn)單移動(dòng)。從外觀來看,服務(wù)機(jī)器人的行走方式有兩種,步態(tài)和非步態(tài)。步態(tài)行走包括液壓控制和電機(jī)控制,典型代表是Nao機(jī)器人、Asimo機(jī)器人和Atlas等,國(guó)內(nèi)典型是優(yōu)必選;非步態(tài)行走主要是電機(jī)控制,結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單,主要是在機(jī)器人底部裝上萬向輪,供其簡(jiǎn)單移動(dòng)。典型代表是Pepper和康力優(yōu)藍(lán)。

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原文標(biāo)題:【深度】服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)解析

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    LabVIEW開發(fā)六軸工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng) 本項(xiàng)目開發(fā)了一個(gè)高效的工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng),重點(diǎn)關(guān)注于運(yùn)動(dòng)學(xué)算法和軌跡規(guī)劃算法的實(shí)現(xiàn)和測(cè)試。LabVIEW作為一個(gè)關(guān)鍵技術(shù),在項(xiàng)目中扮演了核心
    發(fā)表于 12-21 20:03