近日，藍(lán)芯科技迎來了一個里程碑式的成就，浙江省科技廳正式授予企業(yè)《科學(xué)技術(shù)成果登記證書》(登記號：DJ101002024Y0420)，這標(biāo)志著藍(lán)芯科技在人工智能與機器人技術(shù)領(lǐng)域的研究成果獲得了部門肯定。
以下是有關(guān)藍(lán)芯科技“超大復(fù)雜場景下移動機器人的3D視覺感知和集群智能化應(yīng)用”科技成果的鑒定內(nèi)容摘要：
01、任務(wù)來源及意義
隨著工業(yè)移動機器人應(yīng)用深入，應(yīng)用場景越來越大、越來越復(fù)雜，作業(yè)精度要求越來越高，單一場地中需要調(diào)度移動機器人數(shù)量隨著業(yè)務(wù)規(guī)模不斷增大。超大型復(fù)雜場景下的精準(zhǔn)作業(yè)給移動機器人提出了新的挑戰(zhàn)：在超大型、高動態(tài)場地中，需要大規(guī)模機器人協(xié)同調(diào)度，而大范圍移動的機器人又需要對反光、小尺寸等復(fù)雜目標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)作業(yè)。因此，建立面向超大型復(fù)雜場景的移動機器人精準(zhǔn)作業(yè)的完整技術(shù)體系并實現(xiàn)工業(yè)級應(yīng)用，對占領(lǐng)國際產(chǎn)業(yè)制高點至關(guān)重要。
AMR技術(shù)領(lǐng)域廣泛且復(fù)雜，而當(dāng)前國內(nèi)外在傳感器技術(shù)、導(dǎo)航技術(shù)、調(diào)度技術(shù)等方面，還無法很好地適應(yīng)面向超大型復(fù)雜環(huán)境的機器人精準(zhǔn)作業(yè)，其本質(zhì)是需要加強對動態(tài)復(fù)雜環(huán)境及執(zhí)行體自身具有全面實時感知和理解的能力。本項目以“3D視覺融合感知+AI大模型技術(shù)”為核心，面向復(fù)雜環(huán)境構(gòu)建語義SLAM自然導(dǎo)航、目標(biāo)物體位姿估計、機械臂自主作業(yè)軌跡規(guī)劃、高精度運動控制、大規(guī)模移動機器人調(diào)度完整的技術(shù)體系，更好地適應(yīng)多樣化、定制化、規(guī)?；a(chǎn)制造場景，拓寬了AMR的應(yīng)用范圍，增強穩(wěn)定性、安全性、精準(zhǔn)度。
02、面臨的技術(shù)瓶頸
隨著 AMR 的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用場景的日趨廣泛，個性化、柔性化生產(chǎn)制造逐漸成為未來智慧工廠的核心驅(qū)動力，制造業(yè)對高復(fù)雜、精細(xì)化要求進(jìn)一步提升，面向超大型、高動態(tài)復(fù)雜場景的移動機器人精準(zhǔn)作業(yè)，目前仍存在幾大技術(shù)瓶頸：
1、在AMR的大范圍移動作業(yè)場景，要求傳感器能大視場角、高分辨率地感知30m甚至更遠(yuǎn)范圍內(nèi)的環(huán)境信息，國內(nèi)少有能滿足遠(yuǎn)距離感知需求的3D視覺傳感器，國內(nèi)外主流的3D視覺傳感器普遍存在視場角不足、分辨率低等問題；
2、過去幾年移動機器人主要依賴基于激光的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，同步定位與地圖構(gòu)建)技術(shù)來獲取和構(gòu)建場景信息，但在空間定位魯棒性方面存在很大缺陷，且價格高昂；
3、在實際操作中，大范圍移動的機器人需要對反光、小尺寸等復(fù)雜目標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)作業(yè)，機器人容易出現(xiàn)識別誤差影響操作精準(zhǔn)和可靠性，同時缺乏復(fù)雜環(huán)境下機械臂自主避障軌跡規(guī)劃與高精度運動控制技術(shù);
4、調(diào)度算法的復(fù)雜度隨著移動機器人的規(guī)模呈指數(shù)增長，傳統(tǒng)多地圖切分路線的做法面臨的調(diào)度規(guī)模、單地圖調(diào)度能力受限等問題，如何破解數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)“單體”智能與“群體”智能的高效協(xié)同，實現(xiàn)“移動機器人”與“對接臺機”的高效協(xié)同，是行業(yè)亟需解決的難題。
03、主要創(chuàng)新成果
1、研制具有自主知識產(chǎn)權(quán)的遠(yuǎn)距離、大范圍、高分辨率感知能力的3D視覺傳感器，單一傳感器可實現(xiàn)移動機器人的遠(yuǎn)距離定位導(dǎo)航、中等距離避障、近距離高精度對接功能；
2、利用 2D+3D共視幀之間的語義關(guān)聯(lián)，針對工業(yè)應(yīng)用場景構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的稠密SLAM，通過動態(tài)對象過濾、靜態(tài)特征增強、模糊圖像運動求解等技術(shù)，實現(xiàn)了高動態(tài)環(huán)境下移動機器人無標(biāo)記自然導(dǎo)航；
3、構(gòu)建“特征-圖像”生成式位姿估計方法，基于六維空間的流形描述模式識別解空間的先驗分布，構(gòu)建擬態(tài)位姿與聯(lián)合特征殘差雙模態(tài)解碼器，實現(xiàn)復(fù)雜目標(biāo)的精準(zhǔn)識別，并構(gòu)建復(fù)雜環(huán)境下機械臂自主避障軌跡規(guī)劃技術(shù)，生成作業(yè)軌跡，提出基于動力學(xué)辨識前饋的機械臂強化學(xué)習(xí)運動控制技術(shù)，實現(xiàn)高精作業(yè)運動；
4、通過無沖突聚類的分布式調(diào)度系統(tǒng)方法，解決競品通過啟動多個服務(wù)器擴(kuò)容、多地圖切分路線等傳統(tǒng)做法面臨的調(diào)度規(guī)模受限的問題，從調(diào)度系統(tǒng)的交管和任務(wù)出發(fā)，按不同工序切分的任務(wù)匹配，并基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，實現(xiàn)了同一地圖下千臺級移動機器人協(xié)同調(diào)度。
鑒定委員會認(rèn)為，該項目系統(tǒng)地形成了面向超大復(fù)雜場景下移動機器人的3D視覺感知和集群智能化應(yīng)用的核心技術(shù)與軟硬件系統(tǒng)，成果總體達(dá)到高水平，其中移動機器人3D視覺感知技術(shù)達(dá)到高水平。
