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SGS助力“智能机器人”国家重点研发计划-武汉科技大学

SGS助力“智能机器人”国家重点研发计划-武汉科技大学

2023-02-24 09:25:48
合作案例
作者: SGS_EEC
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近日,国际公认的测试、检验和认证机构SGS为武汉科技大学参与的“智能机器人”国家重点研发计划“机器人环境建模与导航定位专用芯片及软硬件模组”提供技术支持,SGS凭借丰富的测试经验和专业严谨的测试方案,根据大量测试验证数据,分析发现片上多模式全局/局部路径规划算法,具体包括:
1. 
基于视觉的障碍物检测算法
2. 改进骨架提取的Voronoi路径规划算法
3. 基于动态障碍物状态预测的路径规划算法
4. 单目视觉、激光导航算法芯片化


上述研究成果表现优异,满足研发指标。SGS将持续为机器人国家重点研发项目贡献自己的力量,助力行业建立标准规范。

国家重点研发计划

“智能机器人”国家重点研发计划“机器人环境建模与导航定位专用芯片及软硬件模组”由珠海市一微半导体有限公司、华中科技大学、哈尔滨工业大学、武汉科技大学、上海大学、苏州大学、珠海澳大科技研究院、上海机器人产业技术研究院有限公司、苏州苏相机器人智能装备有限公司、立得空间信息技术股份有限公司等单位共同参与。该项目旨在攻克地图构建与定位导航片上系统MaNSoC芯片研制的共性关键技术,突破机器人专用芯片的软硬件协同设计及研制瓶颈,实现机器人专用芯片在家居、商超和室外、园区等复杂动态场景的多任务典型应用。

SGS助力“智能机器人”国家重点研发计划
SGS支持智能机器人国家重点研发计划“机器人环境建模与导航定位专用芯片及软硬件模组”,其中武汉科技大学负责基于片上多模式全局/局部路径规划的子课题研发任务。SGS助力武汉科技大学制定严谨的测试方案,验证障碍物检测精度及路径规划效率,基于动态障碍物状态预测的局部路径规划SDK,单目视觉、激光导航算法的芯片化等技术指标。依据大量的测试数据进行分析验证,武汉科技大学的研发成果的技术性能满足研发指标。

1.基于视觉的障碍物检测算法

利用SSD网络模型进行初步识别得到障碍物检测框并提取该检测框内的ORB特征,用Kalman滤波对检测框进行预测,并与下帧的检测框进行匈牙利匹配和ORB特征群质心匹配,若匹配成功则更新检测框位置。根据检测框内图像的饱和度和亮度信息用K-Means预分割,并结合深度信息以障碍物表面最近点为中心进行区域生长搜索实现精分割,最后根据深度图中的几何信息进行三维变换和线性回归计算得到精确的尺寸信息。

2.改进骨架提取的Voronoi路径规划算法

首先对已知先验信息的栅格地图进行二值化、腐蚀、膨胀预处理,生成全新的精简骨架,之后对每一次导航规划的路径进行基于改进的三次样条平滑处理。在此基础之上结合局部路径规划器DWA算法,实现机器人导航。

3.基于动态障碍物状态预测的路径规划算法

基于动态障碍物状态预测的路径规划算法,先通过单线激光雷达获取所有障碍物的位置信息,然后对所有激光点云进行分割与直线拟合,并去除地图中已知的障碍;再通过激光点云的变化进行动态障碍物检测,并用合适大小圆圈包裹,不断获取圆心坐标利用最小二乘求解障碍运动状态;最后扩大动态障碍物速度方向代价地图,通过结合DWA动态窗口法实现安全避开动态障碍。

4.单目视觉、激光导航算法芯片化

(1)机器人在规划路径后在按规划路径执行时需要利用激光雷达的信息进行定位,用激光数据和地图进行匹配确定机器人的当前位姿,利用机器人的当前位姿和邻近目标点进行数学运算得到控制机器人运动的线速度和角速度;再通过解算成为控制每个电机运动的速度,在激光定位的引导下,机器人逐步到达局部小目标点;最后到达最终目标点,完成沿规划路径行走的任务。激光导航中影响定位实时性的是CSM算法,本项目设计了CSM_ACC内部硬件加速器电路。

(2)视觉导航算法是机器人在规划路径后在按规划路径执行时需要利用视觉的信息进行定位,用当前帧数据和地图进行匹配确定机器人的当前位姿,利用机器人的当前位姿和邻近目标点进行数学运算得到控制机器人运动的线速度和角速度,再通过解算成为控制每个电机运动的速度。在视觉定位的引导下,机器人逐步到达局部小目标点,最后到达最终目标点,完成沿规划路径行走的任务。本项目针对视觉定位的两个瓶颈问题进行硬件加速设计,设计了ISP硬件加速器和SIFT_ACC硬件加速器电路。

SGS测试认证服务

SGS提供针对芯片、模组、算法和系统的一站式测试认证方案,积极参与IEC、UL、GB/T国内和国外标准制修订工作,承担机器人工作组秘书工作,制定机器人安全和性能标准,助力行业建立标准规范。SGS为机器人研发项目提供包括基于多层关键帧特征匹配和一致性检测的大场景快速鲁棒重定位算法、基于启发信息的未知环境高效感知算法、基于视觉的地图构建算法、物体识别和目标检测算法、基于动态障碍物状态预测的局部路径规划算法,产品包括多场景多任务应用中的室内清洁机器人、商用清洁机器人、娱乐陪伴机器人、导航导览机器人、室外巡逻机器人等类型。

SGS针对机器人与人工智能产品与系统,提供包括电气安全、机械安全、功能安全、软件评估、芯片测试、算法验证、系统性能在内的一站式测试认证服务,具体测试项目包括传感器性能测试、算法鲁棒性测试、障碍物识别测试、机器人越障测试、3D物体测量与建图算法测试、路径规划测试、自主导航和覆盖率测试、轨迹速度准确度、安全急停测试、防跌落测试、防撞击测试、传感器扰动测试、图像畸变测试等在内的一站式测试认证服务,为机器人和人工智能技术在室内家居、商超和室外园区等复杂动态场景的多任务典型应用提供安全和性能测试认证解决方案。

关于武汉科技大学(机器人与智能系统研究院)

“智能机器人”国家重点研发计划“机器人环境建模与导航定位专用芯片及软硬件模组”项目负责人为武汉科技大学机器人与智能系统研究院蒋林教授,并负责片上多模式全局/局部路径规划的子课题项目。主持并完成国家自然科学基金、湖北省自然科学基金、国家重点实验室基金、武汉市应用基础前沿项目及横向课题10多项;参与“863”及国家自然科学基金项目多项。担任Journal of Intelligent & Robotic Systems、International Journal of Aerospace Engineering、机械工程学报、自动化学报、电子学报等学术期刊审稿专家。发表学术论文SCI/EI论文40余篇,已授权国家发明专利15项。获得湖北省优秀学士论文指导教师奖4项,指导学生多次在全国竞赛获奖。

目前主要研究方向:智能移动机器人环境探测、语义地图构建及定位导航研究;液压伺服机器人研究。

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