近年來，機器人的發(fā)展越來越趨向于智能化。與傳統(tǒng)的機器人相比，具備環(huán)境感知和自主決策的智能移動機器人越來越受到關(guān)注與重視。智能機器人需要解決的最基本問題是：自己在哪里？要去到哪里？怎樣安全抵達目的地？這些問題涉及到機器人的自主定位、環(huán)境地圖構(gòu)建、導(dǎo)航等關(guān)鍵技術(shù)。在中科深谷開源移動作業(yè)機器人上原搭載的2D激光SLAM和導(dǎo)航定位基礎(chǔ)上，我們進一步升級了3D激光SLAM和導(dǎo)航定位技術(shù)，豐富產(chǎn)品功能配置，滿足更多場景化功能需求。

       該3D激光SLAM系統(tǒng)可融合GPS、IMU、Lidar三種傳感器，同時具有閉環(huán)檢測功能，系統(tǒng)主要由地面平面檢測，點云濾波，前端里程計和后端全局匹配及圖優(yōu)化四部分組成。

       其中前端里程計和后端全局匹配及圖優(yōu)化為SLAM系統(tǒng)的核心功能部分，前端里程計關(guān)鍵在于引入關(guān)鍵幀策略使其精度性能達到最佳，后端系統(tǒng)包含提取關(guān)鍵幀生成里程計約束邊，讀取GPS/IMU信息生成約束邊，讀取地面檢測參數(shù)生成平面約束邊，閉環(huán)檢測生成閉環(huán)約束邊，將以上邊（Edge）統(tǒng)一加入Graph中并進行圖優(yōu)化解算以消除誤差。3D定位系統(tǒng)是基于UKF進行位姿更新迭代的，在沒有接入IMU/輪式里程計等信息下UKF中的預(yù)測過程是勻速處理，更新過程是通過NDT匹配算法將當前激光數(shù)據(jù)與地圖進行匹配得到觀測值來進行校正處理。

3D激光SLAM和導(dǎo)航定位系統(tǒng)核心技術(shù)點

核心技術(shù)點

01 高精度激光里程計前端技術(shù)

       提出一種自適應(yīng)新增關(guān)鍵幀策略，即科學(xué)評估當前激光幀數(shù)據(jù)與上一幀關(guān)鍵幀激光數(shù)據(jù)的匹配質(zhì)量模型，當發(fā)現(xiàn)匹配質(zhì)量閾值小于設(shè)定閾值時將當前幀激光數(shù)據(jù)作為新的關(guān)鍵幀，后續(xù)激光數(shù)據(jù)與其進行匹配，進而來最大化提升激光里程計匹配精度。02融合GPS/IMU等多傳感器技術(shù)

02 融合GPS/IMU等多傳感器技術(shù)

       將高頻的IMU數(shù)據(jù)與激光數(shù)據(jù)進行耦合，進行激光幀數(shù)據(jù)畸變校正和為激光里程計提供初始，確保里程計更加穩(wěn)定可靠；同時針對室外空曠或欠約束場景融合GPS信息，并將GPS約束信息加入到圖優(yōu)化后端中進行圖優(yōu)化解算。03魯棒的圖優(yōu)化后端系統(tǒng)技術(shù)

03 魯棒的圖優(yōu)化后端系統(tǒng)技術(shù)

       針對全局閉環(huán)匹配可能會引入錯誤的閉環(huán)約束邊問題，根據(jù)圖優(yōu)化解算結(jié)果構(gòu)建剔除錯誤閉環(huán)約束邊策略，以期最大化構(gòu)建出與實際環(huán)境一致的地圖。04基于UKF定位系統(tǒng)技術(shù)

04 基于UKF定位系統(tǒng)技術(shù)

       引入無跡卡爾曼濾波（UKF）算法作為定位系統(tǒng)中的位姿迭代技術(shù)，同時支持融合GPS/IMU等傳感器信息，實現(xiàn)多傳感器融合下的魯棒定位技術(shù)。

參數(shù)描述

功能演示-構(gòu)建不同場景下的3d地圖性能

繞某院外側(cè)道路一圈3D點云地圖（長340米，寬200米）

某院北側(cè)道路3D點云地圖（長120米）

某院中庭3D點云地圖（長120米，寬100米

某公司辦公區(qū)三樓長走廊區(qū)域（長120米，寬8米）

某公司環(huán)形走廊區(qū)域（長120米，寬80米）

經(jīng)典應(yīng)用案例分享

某省農(nóng)科院基于深谷視覺的番茄采摘機器人

       在果蔬種植過程中，農(nóng)業(yè)科技學(xué)院信息中心技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)，雖然果蔬大棚數(shù)據(jù)監(jiān)控、檢測等均可實現(xiàn)自動化，但果蔬采摘作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要環(huán)節(jié)，目前還依賴于大量勞動力的參與。隨著我國人口老齡化的日益加重，導(dǎo)致勞動力成本攀升，同時現(xiàn)代農(nóng)業(yè)往著設(shè)施化、機械化和智能化的方向發(fā)展，傳統(tǒng)的依靠大量勞動力的果蔬采摘模式已經(jīng)不能滿足未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的要求，同時結(jié)合團隊發(fā)展需要，急需開展設(shè)施果蔬采摘機器人相關(guān)研究。

       為了尋求解決方案，農(nóng)業(yè)科技學(xué)院信息中心進行了詳細的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)中科深谷果蔬采摘機器人具有很好的通過性和自主性，其視覺采摘技術(shù)滿足他們以代替人工進行采摘的需求。中科深谷自主研發(fā)的四驅(qū)四轉(zhuǎn)視覺采摘機器人在無軌道無外部路標情況下，可以在狹窄農(nóng)業(yè)環(huán)境中的作業(yè)，具有很強的通過性和自主性，Slam定位下的自主導(dǎo)航技術(shù)、視覺識別技術(shù)，實現(xiàn)了番茄采摘機器人的控制及視覺抓取功能，可代替人工進行水果采摘，為智能果蔬的無人化生產(chǎn)奠定基礎(chǔ)。

某省無人化智能農(nóng)業(yè)分揀作業(yè)系統(tǒng)

      面對智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域多樣化的市場需求，越來越多的企業(yè)已經(jīng)不僅僅滿足于單純的采摘或分揀環(huán)節(jié)自動化，而是希望能夠通過一體化的管理，解決多環(huán)節(jié)松散耦合帶來的困擾，實現(xiàn)時效性、成本和效率兼顧的全流程自動化。

       憑借著多領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)布局的優(yōu)勢，中科深谷推出全柔性農(nóng)業(yè)智能分揀作業(yè)系統(tǒng)，通過無人駕駛智能采摘平臺與基于深度學(xué)習(xí)的自動揀選平臺和無人化智能倉儲及協(xié)同控制系統(tǒng)組合，實現(xiàn)客戶一站式實現(xiàn)采摘、運送、分揀、存儲環(huán)節(jié)的全流程自動化的需求。該系統(tǒng)可以根據(jù)實際需求靈活擴展，兼具高柔性、高效率和高準確性的優(yōu)勢。

       在中科深谷協(xié)同控制系統(tǒng)的支持下，無人駕駛智能抓取平臺與無人控制開源識別平臺和倉儲貨架及控制系統(tǒng)協(xié)同合作，采摘、運輸、識別、存儲環(huán)節(jié)均無需人工操作，進一步提升整體效率和自動化能力、降低配送成本。

某航空航天院雙臂協(xié)作智能機器人裝配系統(tǒng)

       目前我國總裝生產(chǎn)過程大部分采用手工模式裝配，總裝過程對操作人員技能要求較高、工作量大、勞動強度高，安裝裝配周期長，而且較容易出現(xiàn)碰撞損傷和返工現(xiàn)象，產(chǎn)品質(zhì)量不易保證，生產(chǎn)效率提升困難，延續(xù)當前的生產(chǎn)制造模式遠遠不能滿足航天裝備總裝生產(chǎn)需求。

       如何穩(wěn)定、高速、高效、高安全的完成航天裝配成為目前航天航空領(lǐng)域迫切需要解決的問題。中科深谷結(jié)合多年的積累，深入研究從協(xié)作機器人的本體結(jié)構(gòu)、伺服驅(qū)動器、總線通訊、控制系統(tǒng)、運動學(xué)與動力學(xué)算法、柔順控制、3D視覺、融合深度學(xué)習(xí)算法的3D視覺的開源算法為某航天航空單位實現(xiàn)有人參與以及無人參與的自動化某武器關(guān)鍵核心配件的安裝，待裝配部件加裝定位銷，實現(xiàn)精密裝配。通過對該項目的研究，助力航天裝備裝配效率和裝配精度提高和生產(chǎn)制造水平能力提升，從而更好地滿足現(xiàn)代戰(zhàn)場對航天裝備快速響應(yīng)制造能力需求。

       中科深谷聚焦用戶端，從場景剖析、結(jié)構(gòu)式、軟硬件開發(fā)等不同維度出發(fā)，不斷探索與創(chuàng)新。我們秉持著為客戶服務(wù)、實現(xiàn)客戶價值的理念，不斷精細打磨產(chǎn)品，優(yōu)化產(chǎn)品細節(jié)。

       中科深谷開源移動作業(yè)機器人系列專注賦能各類工業(yè)應(yīng)用的落地，平臺支撐MBD開發(fā)方法，打通平臺底層驅(qū)動搭建、算法部署、仿真測試和功能樣機實地測試四大環(huán)節(jié)，為教學(xué)和科研提供優(yōu)越的開放性支撐。