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亚马逊仍是第一 但谷歌缩小与亚马逊的购物搜索差距 机器人如何行动自如?全靠这项技术:自主定位导航

  来源:大河网   
    2019-11-6

    谷歌购物搜索结果

    谷歌购物搜索结果

    本站科技讯 北京时间 12 月 21 日早间消息亚马逊公司仍然是美国购物者寻找产品的最主要在线目的地但是在过去一年Alphabet公司旗下的谷歌与其它搜索引擎正在缩小与亚马逊的差距。

    旧金山研究公司Survata的测算显示在线搜索产品时大约49%的在线购物者最先访问亚马逊网站而 2016 年这一比例为55%。谷歌与其它搜索引擎紧随其后比例从去年的28%上升到 2017 年的36%。今年消费者只访问了15%的零售商网站而去年的比例为16%。

    在线购物者搜索商品第一选择比例变化

    在线购物者搜索商品第一选择比例变化

    在产品搜索条目中消费者首先想到的是亚马逊该公司因此得以保持在电子商务中的领先地位。根据eMarketer Inc.的研究今年在线零售支出增长约16%达到 4530 亿美元。谷歌也需要顾客使用搜索引擎来确保其在数字广告领域的领先地位由此一项为该公司创收 350 亿美元。

    Survata的首席执行官克里斯·凯利(Chris Kelly)说今年移动购物的兴起有望让谷歌在与亚马逊的竞争中扳回一局因为搜索引擎改善了智能手机的购物经验。据Adobe系统公司称 2017 年智能手机的假日支出将增长26%。(杨戈)

      自主定位导航术 机器人行动自如全靠它

      当前物流智能搬运机器人、扫地机器人等已在一些城市与家庭中实际应用无人机、无人车等也在迅速推广中这些机器人之所以能快速进入应用阶段与自主定位导航技术的发展密不可分。

      日前艾瑞咨询旗下艾瑞网发布了他们总结的“2018年全球AI突破性技术TOP10”基于多传感器跨界融合的机器人自主导航技术位列其中。机器人自主定位导航技术是什么?目前有几种可实现机器人自主定位导航的技术手段?实现这些技术及应用的难点与挑战是什么?

      基础:视觉与雷达是最主要的传感器

      可以说自主定位导航技术已经成为机器人产品的核心与焦点之一。中国自动化学会专家委员、清华大学互联网产业研究院杜明芳博士告诉科技日报记者自主导航从大的方面来讲包括局域导航与全局导航两部分。局域导航是指通过视觉、雷达、超声波等传感器实时获取当前环境信息提取数据融合后的特征经智能算法处理后实现当前可通行区域的判断与多目标跟踪;全局导航主要指利用GPS提供的全局导航数据进行全局路径规划并实现全电子地图范围内的路径导航。

      “目前视觉与雷达是局部自主导航时采用的两种最主要的传感器。”杜明芳解释作为被动式传感器视觉传感器的优点显著比如获取信息丰富、隐蔽性好、体积小不会因干扰带来“环境污染”相对雷达来说成本低。而为了实现自主导航多种传感器相互协作来识别多种环境信息较为普遍如识别道路边界、地形特征、障碍、引导者等。如此一来机器人才能通过环境感知来确定前进方向中的可达区域或不可达区域确认自我在环境中的相对位置以及对动态障碍物运动进行预判为局部路径规划等提供依据。

      杜明芳告诉记者从当前发展情况看多传感器信息融合技术已经被应用到自主导航系统中所起的作用也关系着机器人的智能化水平。“该导航技术的核心在于可以对多传感器收集到的信息进行有效处理与融合提高机器人对不确定信息的‘抵抗’能力确保有更多可靠的信息被利用有助于更为直观地判断出周围的环境。”他说。

      视觉导航已成功应用于低空飞行器导航、无人机导航及火星探测器着陆过程的导航中。不过杜明芳也表示视觉传感器还存在提供的信息不直接计算与存储需求量大网络传播负担大等问题。利用多传感器信息融合可以消除机器人定位导航中的不确定性提高精度但是过度融合也会带来计算量的成倍增加。

      如何解决这些问题?杜明芳认为选择恰当的融合算法是关键。当前“将智能计算理论、概率论等基础理论应用到机器人多传感器融合领域的做法越来越多。”他说。

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      资料图:2018世界机器人大会上的机器人手术系统。 中新社记者富田 摄

      方式:多种技术组合实现优势互补

      实现机器人自主定位导航有哪些方式?其实汽车自动驾驶与机器人用的部分自主定位导航技术是一致的。千寻位置CEO陈金培告诉记者千寻使用激光雷达定位导航与传感器组合技术使定位精度达到1米左右并可在3秒完成初始定位。

      所谓激光雷达导航是在行驶路径的周围安装位置精确的激光反射板机器人通过激光扫描器发射激光束同时采集由反射板反射的激光束来确定其当前的位置与航向并通过连续的三角几何运算来实现导引。激光雷达除了具有测距与定位功能外还有识别与避障等作用。

      杜明芳说激光雷达属于主动式传感器其提供的感知数据相对视觉信息要简单直接得多处理时计算量小;但缺点是造价高、隐蔽性差对环境有“污染”信息不够丰富等。

      据了解苏宁的机器人与无人车自主导航采用的是另一种“多线激光雷达+GPS+惯导等多传感器融合定位方式”。具体来说首先是激光雷达进行环境建图获得先验点云地图通过GPS与惯性导航初步确定机器所在的全球位置再通过激光雷达扫描数据与先验点云地图匹配获得更为精准的全球位置实现精准定位与自主导航。在感知层面激光雷达融合视觉实时识别周围的行人、车辆与障碍物为规划出最优绕行路径提供依据等。

      此外还有惯性导航这是指在机器人或无人车上安装陀螺仪在行驶区域的地面上安装定位块通过对陀螺仪偏差信号(角速率)的计算及地面定位块信号的采集来确定自身的位置与航向从而实现导引。苏宁有关负责人在接受科技日报记者采访时表示惯性导航技术定位精准、地面处理工作量小、路径灵活性强。但制造成本较高导引的精度与可靠性与陀螺仪的制造精度及其后续信号处理密切相关。总之一种技术手段不能解决所有问题当前机器人自主导航普遍采用了多种技术组合的模式以实现优势互补。

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      资料图:2018世界机器人大会上小朋友与机器人互动。中新社记者 富田 摄

      挑战:功耗、成本与工业化问题待解决

      目前自主定位导航机器人的应用主要分为两类一是家庭使用的扫地机器人以及家庭看护、陪伴型机器人。思岚科技CEO陈士凯说这类应用场景可概括为“零配置”从消费者使用来说要做到尽可能的极简买回来就能用。另一类则是在商业场景下需要一个预先配置过程对于这种配置要有高可靠性与可扩展性。

      陈士凯说个人家庭场景导航定位系统要解决的是功耗、体积、成本的挑战。目前无论即时定位与地图构建(SLAM)算法还是路径规划系统复杂度都比较高。“一个扫地机器人电池本身容量可能只有20多瓦时规模。假如让它装上一个笔记本电脑来跑SLAM算法可能一个小时不到就没电了这是完全不被接受的。”

      此外新机器人第一次开机时对家里环境构造是完全不知道的需要把地图预先绘制出来。“这就有个矛盾点”陈士凯说人们希望机器人在环境位置时马上进行工作但主流算法还需要对环境有一个预先构建或探索在这方面“就需要业界做一些工作了”。陈士凯举例道比如可以给一个初级路径规划随着机器人使用与探索路径再逐步细化完善等。

      在商用或专业场景下自主导航系统的困难在于商用场景下地图面积都很大甚至会超过上万平方米。“目前SLAM系统还是比较消耗内存与运算量的。怎么让它在如此大的场景下都可以工作对导航定位系统来说是个很大的挑战。”陈士凯说解决之道是配备强大的硬件同时对软件与算法进行更好优化。“目前一个合格的导航定位系统不应仅仅有激光雷达还应有视觉传感器与超声波等并在导航定位算法上也要进行相应的融合。这个融合在学术上或算法上也许并不是很难但考虑到工业化的问题比如很多超声波传感器是非标准产品深度视觉传感器每家规格不一样安装位置也不同怎么以统一标准化接口方便客户使用存在挑战。”

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