上周,Jodie介绍了【3D打印自动化未来】持续3D打印促进工业化生产变革之uC3DP,通过uC3DP云打印平台,从模型的切片,数据传输,进出料,操控机器打印,实现整个流程无需人工干预进行持续打印。当整个打印流程完成后,如何实现3D打印自动取件也是实现持续3D打印必不可少的环节之一。

上周,Jodie介绍了【3D打印自动化未来】持续3D打印促进工业化生产变革之uC3DP,通过uC3DP云打印平台,从模型的切片,数据传输,进出料,操控机器打印,实现整个流程无需人工干预进行持续打印。当整个打印流程完成后,如何实现3D打印自动取件也是实现持续3D打印必不可少的环节之一。

Ultron-0(中文名:奥胖)是一款融合了三项前沿技术——3D打印、VSLAM算法和多自由度机械臂抓取物体,而打造的移动AI视觉机器人。Ultron-0 的机身整体外形设计由3D打印完成,易于实现机器人根据不同的功能性进行个性化定制外形的需求。最最重要的就是,它可以解决持续3D打印最终一个环节自动取件的需求。


Ultron-0原型机自动取件演示

如何实现自动取件

针对持续3D打印流程研发的Ultron-0视觉AI机器人需要实现哪些功能呢?首先,需要自动定位,获取打印机的位置。其次,自主移动,移动到可抓取的范围内。最后,准确抓取,并确保不损坏模型。

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因为有了视觉我们才能看见世界,才能更好地进行互动交流,倘若想让机器人更好地为人类服务,给它安装上眼睛,让其拥有视觉无疑是一个很好的思路。其中VSLAM就是整个视觉定位导航里面非常突出的一种技术,VSLAM中V是Visual,SLAM即Simultaneous Localization and Mapping,它能够实现同步定位以及地图的创建,所以它其实能够实现基于地图的闭环修正,不会让其定位定姿进度因为时间的增长导致误差进行累积。

如果对移动机器人视觉算法不了解,你或许不知道获取物体深度信息、定位导航以及避障等都是基于不同的视觉算法,今天Jodie就同大家一起了解Ultron-0基本功能的实现。

定位导航


* 采用VSLAM算法,使用深度摄像头采集深度图像,生成3D点云图;同时将3D点云图投影到平面,生成2D地图。




*  导航定位将使用2D地图,采用闭环HASH方式实现运动时时自定位,提高了定点运动的精度。

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动态避障

采用分级精度匹配算法,基本过程分为以下三步:

* 小车根据绘制的2D地图初步导航到目的地附近;

* 启动图像匹配精度导航功能,将慢速准确的靠近目的地;

* 最后的通过视觉方式测量实际位置和目的地位置之间的差距进行最终微调补偿误差。


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自动探索

机器人可以在无需人员控制的情况下使用视觉的方式自动绘制地图。区别于扫地机器人的碰撞试的探索功能,使用是觉探索有以下特点:

* 自动标识地图中的未知区域

* 自动为到达未知区域规划路径

* 动态时时更新地图以及未知区域

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抓取的实现

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产品优势

  • 第一家使用VSLAM导航并且商用交付的公司,客户无需对环境进行改造导航定位;



  • 使用高灵敏度传感器,更加精准的机械臂式结构抓取功能;



  • 使用视觉导航,融合人工智能、大数据采集是未来机器人发展趋势,未来发展潜力巨大。