关注 | SGS助力机器人国家重点研发项目系列-苏州大学

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2023-03-09 17:21:00
集团新闻
作者:
来源:SGS
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【摘要】: SGS为苏州大学参与的“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。

近日,国际公认的测试、检验和认证机构SGS为苏州大学参与的“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,分析发现未知环境高效感知算法、典型场景物体识别率算法、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等研究成果表现优异,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,助力行业标准规范的建立。

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、室外、园区等复杂动态场景的多任务典型应用。

 

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”,其中苏州大学迟文政老师负责基于“未知环境高效感知与地图构建技术模组化”的子课题,苏州大学林睿老师负责“动态复杂环境机器人定位导航技术模组化”的课题中片上快速重定位子课题的研发任务。SGS助力苏州大学制定严谨的测试方案,验证移动机器人探索算法的环境适应性和覆盖面积、视觉语义建图的物体识别率、片上快速重定位算法在移动机器人平台针对环境适应性和静态/动态重复定位精度等技术指标。基于大量的测试数据进行分析验证,苏州大学的研发成果的技术性能满足研发指标。

 

01.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

 

移动机器人构建场景全局地图,在动态复杂场景中作业,通过激光传感器实时感知周围环境信息,并实时基于当前时刻的激光数据和已经构建的全局地图,应用蒙特卡罗定位算法确定相对于给定场景地图的移动机器人的时间帧全局最佳位姿估计,从而实现准确的全局定位。基于当前全局定位所获得的全局最佳位姿估计,对当前时间帧所获得的激光数据点与地图中的路标点进行逐一匹配并统计匹配点的数量,并同时考虑全局地图中的固定路标点的权重系数等信息,计算获得当前时间帧的全局定位置信度。当移动机器人出现周围受动态障碍物的遮挡、场景变化与已经构建的地图严重不符、以及人为的搬动造成的“绑架”等情况,会致使当前时间帧的全局定位置信度低于一定阈值,从而可判定移动机器人发生“迷路”现象。通过充电桩内部安装的UWB模块和移动机器人内部安装的UWB模块进行相互通讯测距,移动机器人不断地获得相对于充电桩的距离信息。移动机器人通过内部的惯性测量单元IMU也不断地获得相对于充电桩的角度信息。最终综合考虑到由于UWB信息遮挡和系统本身等测距误差因素,和IMU温漂和零漂误差,确定已经构建的全局地图计算移动机器人可能的位置范围,则最终确定位置范围。在全局栅格地图中的上述所确定的机器人可能的位置范围,再次应用蒙特卡罗定位算法实现移动机器人的快速重定位,最终获得移动机器人“迷路”之后的再次进行重定位的最佳位姿估计。

 

02.未知环境高效感知算法

 

机器人在环境中利用传感器获取周围环境数据,即时定位与地图构建(SLAM)模块接收传感器数据,构建环境地图,同时反修正机器人位姿。在地图的可行区域内,生长两棵快速搜索随机树,进行边界点提取。通过mean-shift聚类算法对边界点进行聚类处理,并根据边界点的栅格状态剔除无效的边界点,引导机器人进行运动决策。在本项目中,基于边界点的收益函数模型以及测距仪的波束模型,提出一种融合路径信息丰富度的自主探索算法,预估机器人移动到边界点的过程中感知到的环境信息;同时利用环境语义信息进行启发式偏置采样,建立语义-几何信息关联模型引导机器人探索决策,优先提取分配连续区域内的边界点,保障连续区域探索的完整性,解决了感知不确定下机器人探索过程中徘徊现象严重等问题,进一步提高了机器人的探索效率。

 

03.轻量化目标检测算法

 

机器人目标检测算法的网络主要涉及卷积层、逆残差模块、残差模块、池化层以及改进的金字塔池化层。在本项目中,采用轻量化网络设计方法,基于随机模型融合的数据增强,结合了图像尺度变化和颜色变化的特点,有效增加了数据集的随机性和丰富性。基于逆残差改进的主干网络,通过隔层使用逆残差模块替换原有卷积模块,并有效结合网络中的大小残差融合提取的特征,并采用深度可分离卷积降低计算量。骨干网络末端引入改进的空间金字塔池化层,从空间角度将深度语义信息进行多尺度池化,增加感受野范围,进而提高多尺度、尤其是小物体的检测性能。

 

04.测试数据集

 

基于扫地机器人、商超机器人和室外机器人拍摄的数据集图片共超过7600多张,包含床、沙发、柜子、凳子、桌子、马桶、垃圾桶、拖鞋、袜子、地毯、书、粪便、窗帘、扶梯、电梯、玻璃门、行人、货架、购物车、树枝、扫把、塑料袋、水瓶、簸箕、信封等多种典型物体。图像数据集包含晴天、阴天、白天、黑夜等环境场景,并对数据集进行颜色改变、尺度变换、 随机裁剪等数据增强操作,提高模型的泛化能力。



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。

 

关于苏州大学机器人与微系统研究中心

 

苏州大学机器人与微系统研究中心是江苏省先进机器人技术重点实验,国家“2011计划”纳米机电系统研发平台中心。重点研究先进机器人机构与控制、感知与智能、系统集成等前沿与核心关键技术,开发工业机器人与机电一体化装备、微纳米操作与精密装备和助老助残、家政服务机器人等先进机器人与智能装备。

 

关于SGS

SGS是国际公认的测试、检验和认证机构,在世界各地共有97,000多名员工,分布在2,650多个分支机构和实验室,构成了全球性的服务网络。

SGS通标标准技术服务有限公司由SGS集团和隶属于国家市场监督管理总局系统的中国标准科技集团共同于1991年成立,现已在全国建成了90个分支机构和250多间实验室,拥有16,000多名训练有素的专业人员。

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