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PerceptIn 张哲:多传感器融合将成为SLAM标配

导读: ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation,机器人与自动化会议)日前在新加坡滨海湾金沙会议中心举行,作为一个被产学界不少人评为机器人技术领域最有影响力的国际学术会议,会议上所展示的前沿学术研究备受关注

ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation,机器人与自动化会议)日前在新加坡滨海湾金沙会议中心举行,作为一个被产学界不少人评为机器人技术领域最有影响力的国际学术会议,会议上所展示的前沿学术研究备受关注,因此也吸引了各大高校的学术人员,以及包括京东、大疆等在内的企业参与。

雷锋网此次也前往新加坡进行全程报道。ICRA议程分为主论坛、分论坛、workshop、比赛和展会,通过观察雷锋网了解到,今年的会议上关于机器人智能导航的内容很多。实际上,这两年在产业界关于智能导航的产品也出现很多,包括激光雷达、摄像头方案,虽然这些产品很受欢迎,但仍然面临稳定性等问题。那么今年的ICRA上又有哪些关于SLAM新的算法和研究出现,对于产业界又有哪些贡献。雷锋网现场采访了PerceptIn联合创始人兼CEO张哲,与他一起聊了聊这些问题。

PerceptIn(普思英察)成立于2016年3月,提供智能感知的一站式解决方案,包括能够规模化生产的硬件。创业之前,张哲是硅谷最热的AR增强现实创业公司Magic Leap的首席工程师,而另一名联合创始人刘少山在百度硅谷研发院担任高级架构师,从事无人车项目的操作系统和硬件交互研发。PerceptIn作为ICRA的赞助商,参加了这一届的会议,这次他们带来了一款给开发者用的视觉模组参展,使用的双目加IMU方案。

新智造:能不能阐述下你来这个会议的目的?

张哲:三个原因,一个是来学习,我从学生时代到现在十几年每隔段时间都会参加ICRA或IROS,基本上这个圈子的人都能见到,因为这个可以说是机器人领域最高端的会;第二是通过赞助大会,宣传下公司的品牌。PerceptIn在国内大家可能听的多一些,而在美国这些之前一直比较低调,专心做研发,另外就是过来交朋友,顺便介绍下我们在做什么,以及我们的产品;最后,就是招人。

新智造:这个会议今年都有哪些亮点,对于你们来说都有哪些收获?

张哲:这个会有几十年了,刚开始展示的机器人可能都不太成熟,但是还是体现了机器人领域比较前沿的东西。从Track的数量来看,这两年明显能感受到整个行业,包括算法的成熟度都不断增长,基本上有小一半都跟SLAM、计算机视觉、无人机有关。因为我们主要就是做SLAM的,机器人定位、计算机视觉的部分会听的多一些。

这个会相对来说还是比较贴近实际,没有硬件载体的AI在这个会上比较少,比如你会看到6条或8条腿的机器人,再比如你会看到用深度学习很明确的解决视觉和机器人的某一个东西。每两三年来这个会,你会发现这个会上的东西进步的非常快。这次会上,在SLAM这块大家都在试用新的传感器,这个在两年前也有,但没有那么普及。这次深度学习的track多了,深度学习解决了更具体的某些问题,这个问题在两年前是没有那么火。还有农业采摘类的机器人,这个在美国至少是几十个亿美元的市场,所以作为一类机器人来说非常有用。同步定位地图呢,我们在有些track上看到在水下做同步定位地图,用双目相机,这个也是一个非常好的方向。这些对于我们来说都是很有启发意义的。

新加坡给我的感觉对企业和学校都很友好,从政府的角度投入非常大,当然美国和国内也做的非常好,但新加坡这块你可以感觉到是非常重视的。所以,我们也在和当地的公司和学校聊合作。很多海外的学校和公司也都来开会,像CMU以及日本、韩国的学校都已经拿到了我们的硬件。从实验室的角度来说,他们肯定要做一套比较好的算法,我们的硬件搭配算法提供了比较好的基准给他们做参考,但他们在硬件上花的时间他们会觉得不是那么值当,也就不是他主要经营的东西,从我们的角度来说,我们要做一套软硬件一体化的解决方案,这两边的互补性会比较强,因为一没有竞争关系,二是双方都愿意合作。

另外,这次会议参加的学生很多,也有一些人对我们比较感兴趣,之后会进一步沟通。所以,总体来说收获还是蛮大的。

新智造:这次会议上有哪些算法或研究是对你们的产品是有帮助的?

张哲:我们做的比较多的是SLAM和DeepLearning,会上听到的有很多,当然,学术的角度上是要让算法更快、更准,另外值得借鉴的是不同领域之间的融合,像DeepLearning怎么用在几何里面,这些是比较有启发性的。

说到SLAM的算法,要么是激光要么是摄像头,现在是常见的多传感器融合,一个比较大的方案就是视觉传感器和惯导也就是六轴陀螺仪,这两个的融合算法基本上是一个标配了。大会上讲的主要就是视觉惯导结合,另外出现了一个新的相机传感器,event based camera,基于事件的相机,它没有每一帧每一帧的改变,基本上每一个像素都在记录一个事件的变化,就是亮度的变化。

当然,至于能不能直接应用在产品上,要看算法真正是否做到真正产品化的程度,有的算法非常好,但离产品化非常远,我们也会慎重些。另外,我们了解到event based camera现在的单价是3000元美元以上,未来大家都想要压到1美元,但在我看来短期内不可能实现,因为它的senser非常复杂,所以离普及还很远。当然,这并不妨碍研究上的进步,但作为企业来说,我们不可能说一定要把最新最好的东西放在我们产品上,因为生意还是要做的。

新智造:现在SLAM存在哪些问题?

张哲:一个是丢失,再好的SLAM也会丢,一个系统即使算法做到100分,现实中总会有失败的。我和少山以前都在微软待过, 做一个软件或者web,很重要的一个特性就是你的系统容错能力怎么样。所以,一个系统落地到产品上,发生突发情况系统的稳定性是非常重要的。SLAM实际上是跟硬件结合的非常紧密,基本上传感器决定数据质量,而数据质量决定前端算法的好坏和后端的优化程度。这个一直都是问题,不是一个能够推出来的公式。

新智造:你们去年对外说今年会有数百万美元营收,主要是来自哪里,现在进展如何?

张哲:主要是机器人,扫地机器人。我们的稳定订单已经有了一些,现在我们主要就是在做量产。扫地机器人是这样的,因为是硬件产品,它的更新换代是这样,很少有哪个公司一年能出5到10款,所以前期需要尽早确定型号,包括尺寸,然后中间做开模,然后测试,整个周期是很长的。市场铺开在国外主要是感恩节、圣诞节,在国内就是双十一、春节这些。所以,今年下半年的需求是能看得到的,我们现在就是在做准备。

新智造:除了扫地机器人,你们还看好哪些领域?

张哲:服务机器人,比如仓储机器人,仓储也有室内和室外的。不同形态的产品,我们也都在和一些企业在聊,在美国那边也有和很多机器人企业在聊。我们的一个特色就是两边运营。

新智造:我和很多做视觉方案的企业聊过,他们也都看好服务机器人,但最近他们遇到一个问题,就是服务机器人的市场发展并没有达到他们的预期,所以也在思考是否要转型,你们为什么那么坚持服务机器人?

张哲:我觉得这并非是某类机器人的问题,机器人这个东西已经说了很多年了。我原来在微软机器人组,2007年盖茨写过一篇前瞻的文章《每个家庭都有一个机器人》(A Robot In Every Home),距离今天正好10年多一点,我是在2009年进去的,从学校开始我已经做了十几年机器人,在任何一个时间点看都不温不火,好像大家都在说,但与自己的心理期待值相差很大,但是回头看三年、五年,这个进步还是非常大的。可能你看现在没有多少量,但相对以前来说这个量已经大很多了,现在全球的服务机器人的种类和数量相对两三年前来说其实已经大很多了。因为大家说的量可能都是手机这种,但是一个技术一直到爆发,它不是线性的,很多是呈指数的,手机市场也是iPhone出来后第二年第三年才爆发的。所以,我们对机器人的发展判断也是这种情况。

新智造:之前刘总也经常在外面讲一些关于自动驾驶的内容,你们有计划推出这方面的产品吗?

张哲:首先,我们肯定不会,也不觉得自己能做无人整车方案。我原来在MagicLeap做AR,少山在百度做无人车,现在我们既没有做AR也没有做无人车,无论从技术难度还是从市场来说,这是我和少山经过深思熟虑之后作出的选择。无人车的市场肯定非常大,而且未来会有阶段性的突破,但作为一个初创企业,整车的方案我们不太会碰,可能会从简单的场景,从感知的方向考虑,目前没有一个公开的计划和路线图,但其实我们也在看,包括AR/VR我们也在和很多企业在聊,但整个市场一起怎么走,或者真正到了哪个时间点,这方面也在学习。


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