RoboSense AC1 LiDAR-kamera: Tarkka tekoälypohjainen 3D-näkö robotiikkaan ja SLAM-tehtäviin

Kun Boston Dynamicsin Atlas hallitsee monimutkaiset akrobatialiikkeet ja Teslan Optimus hioo taitavaa käsittelyä, ihmismäiset robotit siirtyvät tasaisesti laboratoriokokeiluista konkreettisiksi todellisiksi hyödykkeiksi. Silti perusongelma pysyy, erottaen nämä kehittyneet koneet aidosta itsenäisestä älykkyydestä: Kuinka ne voivat, ihmisen kaltaisesti tai jopa ihmistä paremminkin, tarkasti "nähdä", ymmärtää monimutkaisia 3D-ympäristöjä, tulkita esineiden merkityksiä ja hahmottaa dynaamisia muutoksia, jotta ne voivat suorittaa tarkkaa fyysistä vuorovaikutusta?

Aikana, jolloin liikkuvat älykkäät robotit yhä enemmän tunkeutuvat teollisuudenaloille valmistuksesta terveydenhuoltoon, kehittynyt havainnointi on niiden itsenäisyyden ja älykkyyden kulmakivi. Inkarnoituneen älykkyyden nousu korostaa tätä tarvetta. Toisin kuin virtuaalinen tekoäly, joka perustuu pelkästään pilvilaskentaan, inkarnoitunut tekoäly vaatii robottien vuorovaikutusta fyysisen maailman kanssa reaaliajassa, mikä edellyttää niiden kehittymistä fyysiseksi tekoälyksi. Tämä vaatii millimetrin tarkkuudella tapahtuvien dynaamisten esteiden siirtymien havaitsemista, esineiden pinnan ja jäykkyyden arviointia tarttumista varten ja jopa hienovaraisten ihmisen eleiden tulkintaa tehtävien, kuten navigoinnin, esteiden väistämisen, vuorovaikutuksen ja tarttumisen, suorittamiseksi ennennäkemättömällä tarkkuudella.

Perinteisten robottinäön ratkaisujen pullonkaulat

Historiallisesti perinteiset näköteknologiat ovat kamppailleet sisäisten rajoitusten kanssa, kuten ympäristön valon häiriöt, riittämätön etäisyyden mittaustarkkuus ja tehottomat monianturiyhteistyöt. Nämä ongelmat estävät usein robotteja saavuttamasta vakaata ja tehokasta havainnointia monimutkaisissa, dynaamisissa ympäristöissä. Ratkaisut, jotka yrittävät yhdistää useita itsenäisiä antureita, johtavat usein liian monimutkaisiin, kömpelöihin ja vaikeasti käyttöönotettaviin tai massatuotettaviin järjestelmiin.

Syvennytään perinteisten lähestymistapojen pysyviin "kahleisiin":

1. Passiivisen näön luontaiset puutteet

Perinteinen rakenteellisen valon näkö, joka perustuu ympäristön valoon passiivisessa kuvantamisessa, kärsii merkittävästi vaihtelevista valaistusolosuhteista. Liian kirkkaissa tai hämärissä ympäristöissä tärkeä kuvatieto usein katoaa, estäen robotteja tunnistamasta tarkasti esineiden ääriviivoja tai etäisyyksiä. Ajatellaan perinteisiä AGV-/AMR-robotteja, jotka usein pysähtyvät näköongelmien vuoksi suorassa auringonvalossa tai vaihtelevissa varjoissa. Samoin ihmismäinen robotti tehtaassa tai kodissa saattaa kohdata nopeasti liikkuvia esteitä (esim. lemmikki tai putoava työkalu). Alhaisen kuvataajuuden ja korkean tiedonkäsittelyviiveen vuoksi perinteiset rakenteellisen valon kamerat eivät pysty päivittämään ympäristömalleja reaaliajassa, mikä johtaa viivästyneisiin robotin reaktioihin tai jopa törmäyksiin.

2. Kaksisilmäisen ja rakenteellisen valon tarkkuusongelmat

Kaksisilmäiset kamerat voivat laskea syvyyden parallaksin avulla, mutta niiden etäisyystarkkuus heikkenee jyrkästi etäisyyden kasvaessa, ja niiden vastustuskyky ympäristön valolle on heikko. Rakenteellinen valo tarjoaa tarkkaa lähietäisyyden 3D-rakennetta, mutta on altis kuviohäiriöille, tehden siitä lähes käyttökelvottoman yli 5 metrin etäisyydellä tai kirkkaissa ulko-olosuhteissa. iToF-teknologia tarjoaa nopean etäisyyden mittauksen, mutta on herkkä monipolkuheijastuksille, mikä johtaa kohinaiseen ja vähemmän luotettavaan dataan. Kun robottikäsivarsi tarvitsee tarttua herkkään munaan tai kiristää tarkkaa ruuvia, näköjärjestelmä vaatii alle senttimetrin tarkkuutta syvyystiedoissa. Perinteiset ratkaisut kärsivät kuitenkin usein merkittävästä tarkkuuden heikkenemisestä voimakkaassa valossa ja parallaksivirheistä lähellä, mikä johtaa korkeaan tarttumisen epäonnistumisprosenttiin.

3. Monianturipinoamisen "turvotusansat"

Yksittäisten anturien rajoitusten kompensoimiseksi jotkut valmistajat yhdistävät kameroita ja LiDAR (dToF) -tekniikkaa parannetun havainnoinnin saavuttamiseksi. Tämä lähestymistapa kuitenkin tuo mukanaan monimutkaisen laitteiston käyttöönoton, vaativan kalibroinnin ja huomattavat laskentakustannukset. Kehittäjät käyttävät usein kuukausia aikasyntyronoinnin, datan kohdistamisen ja algoritmien yhdistämisen saavuttamiseen, vain huomatakseen, että lopputulos on liian monimutkainen laajamittaiseen käyttöönottoon. Haaste korostuu inkarnoituneen älykkyyden myötä, joka vaatii monidimensionaalisen datan, kuten näön, kosketuksen ja voimapalautteen, yhdistämistä. Perinteisten kameroiden, LiDARin ja kosketusantureiden tuottamien tietojen aika- ja tilallinen epäsynkronia pakottaa kehittäjät pitkällisiin kalibrointiponnisteluihin, jotka eivät takaa havainnointia kaikissa monimutkaisissa tilanteissa.

Nämä tekniset pullonkaulat eivät ainoastaan rajoita robotin sopeutumiskykyä, vaan myös hidastavat teollisuuden innovaatioita, pakottaen kehittäjät rakentamaan perustyökaluja sen sijaan, että keskittyisivät toiminnalliseen optimointiin ja käyttötapausten laajentamiseen.

Esittelyssä RoboSense AC1: Mullistava kokonaisratkaisu robottien havainnointiin

28. maaliskuuta 2025 RoboSense julkisti uraauurtavan RoboSense AC1 LiDAR-syvyyskamera, ensimmäisen tuotteen uudessa Active Camera -sarjassa, sekä tekoälyvalmiin ekosysteemin. Tämä innovatiivinen tuote tarjoaa mullistavan, kokonaisvaltaisen ratkaisun robottien havainnointikehitykseen, vastaten suoraan edellä mainittuihin keskeisiin haasteisiin.

AC1 tarjoaa laitetason yhdistettyä tietoa syvyydestä, väristä ja liikeasennosta, muuttaen perusteellisesti robottien havainnointijärjestelyjä. Se siirtyy perinteisestä, kömpelöstä erillisten anturien pinonnasta yksinkertaiseen, tehokkaaseen ja kaupallisesti toteuttavaan massatuotantoratkaisuun. Samalla tekoälyvalmis ekosysteemi varustaa kehittäjät välttämättömillä ohjelmistotyökaluilla ja avoimen lähdekoodin algoritmeilla, parantaen merkittävästi kehityksen tehokkuutta ja lyhentäen kehitysaikoja. Tämä voimakas yhdistelmä laitetason yhdistämistä ja kattavaa kehittäjäekosysteemiä on valmis määrittelemään uudelleen robottinäön, luoden uuden paradigman tekoälyn havainnointiin ja käynnistäen evoluution, jossa robotit saavat aidosti tarkkaavaiset "silmät".

RoboSense AC1:n keskeiset ominaisuudet ja mullistavat läpimurrot:

 RoboSense AC1 ei ole pelkkä päivitys; se on laadullinen harppaus 3D-havainnoinnissa, perustuen syvään laitetason innovaatioon. Sen ydinedut liittyvät erittäin tarkkaan etäisyyden mittaukseen, vertaansa vailla olevaan ympäristön kestävyteen ja kattavaan kaikissa tilanteissa toimivaan sopeutumiskykyyn.

1. Laitetason monimuotoinen yhdistäminen tila-aikayhtenäisyyteen:
   AC1 saavuttaa todellisen laitetason yhdistämisen integroimalla syvästi LiDARin digitaaliset signaalit kameran visuaaliseen tietoon. RoboSensen itse kehittämien sirutason algoritmien avulla AC1 tuottaa tila-aikaisesti synkronoitua syvyystietoa, väritietoa (RGB) ja liikeasentotietoa (IMU). Tämä läpimurto poistaa perinteisten monianturijärjestelmien tiedon epäsynkronian ja kertyneet kalibrointivirheet. Esimerkiksi dynaamisessa esteiden väistössä AC1 tarjoaa reaaliajassa erittäin tarkat pistepilvet ja semanttiset kuvat, mahdollistaen roboteille esteen sijainnin, muodon ja liikesuunnan samanaikaisen havaitsemisen.

2. Alan johtavat suorituskykymittarit:
   AC1 ylittää ihmisen näkökyvyn useilla osa-alueilla:

   • Erittäin tarkka syvyyden mittaus: Saavuttaa vaikuttavan 3 cm (1σ) tarkkuuden ja maksimietäisyyden jopa 70 metriin. Tämä on 600 % parannus moniin perinteisiin 3D-kameroihin verrattuna, tarjoten tarkkaa 3D-avaruustietoa, joka on ratkaisevaa kehittyneessä SLAMissa ja itsenäisessä navigoinnissa.
   • Laaja näkökenttä (FoV): Tarjoaa laajan syvyysnäkökentän 120° × 60° ja RGB-näkökentän 144° × 78°, mikä on 170 % suurempi kuin perinteisillä 3D-kameroilla. Tämä laaja kattavuus takaa koko näkymän havainnoinnin ja vahvan esineiden seurannan

3. Vertaansa vailla oleva ympäristön kestävyys:
   AC1:n etäisyyden mittaus toimii luotettavasti 100kLuxin suorassa auringonvalossa ja säilyttää tasaisen datalaadun myös pimeässä. Tämä tarkoittaa, että robotit voivat hankkia tarkkaa 3D-etäisyystietoa sekä rikasta visuaalista semanttista tietoa, voittaen ympäristön häiriöt kuten voimakkaan valon ja pimeyden. Ensimmäistä kertaa robotit saavat sään- ja maastonkestävän "näkövapauden".

4. Kompakti, kestävä ja kustannustehokas muotoilu:
   Toisin kuin monianturipinoratkaisut, jotka vaativat monimutkaisia mekaanisia rakenteita, erittäin integroitunut AC1 on huomattavasti pienempi – noin 1/3 perinteisten monianturijärjestelmien koosta. Tämä kevyt, kiinteä moduuli on suunniteltu kestämään äärilämpötiloja välillä -20°C – 60°C, tehden siitä ihanteellisen joustavaan käyttöön erilaisilla liikkuvilla alustoilla kuten AGV:t, lennokit, palvelurobotit ja ihmismäiset robotit. Lisäksi sen yksikkökustannus on 40 % alhaisempi kuin erillisen "kamera + LiDAR" -yhdistelmän, avaten tien laajalle kaupallistamiselle.

Li Yuexuan, algoritmi-insinööri Kansallisessa ja paikallisessa ihmismäisten robottien yhteisessä insinööritutkimuskeskuksessa, totesi: "Ihmismäisissä roboteissa antureiden sijoitustila on rajallinen, erillinen anturien kalibrointi on hankalaa, eikä helposti käytettäviä monianturiyhdistämisalgoritmeja ole. AC1 säästää sijoitustilaa ja voi suoraan yhdistää kuvan, pistepilven ja IMU-algoritmit, saavuttaen erinomaiset SLAM-, havainnointi- ja paikannustulokset."

Yang Guodong, Lingbao CASBOTin liikkeen älykkyyden tutkimus- ja kehityskeskuksen perustaja ja johtaja, lisäsi: "Havainnointi- ja laitteistotiimimme ovat erittäin tyytyväisiä AC1:een. Se poistaa erilaisten anturien erillisen kalibroinnin työlään työn ja vähentää laitteistokomponenttien määrää, säästäen sisätilaa, mikä on erittäin ystävällistä kompaktien ihmismäisten robottien suunnittelussa."

Voimaannuttamassa kehittäjiä: tekoälyvalmis ekosysteemi avaa innovaatiot

AC1:n tekninen kyvykkyys on vain osa sen arvosta; RoboSensen syvempi strategia on kehittää kehittäjäystävällinen ekosysteemi, joka on valmis mullistamaan robotiikan alan kehitysmallin.

Perinteisesti kehittäjät käyttävät jopa 80 % ajastaan perustavanlaatuisiin tehtäviin, kuten anturien ohjainten kehittämiseen, datan kalibrointiin ja aikasyntyronointiin. AC1:n tekoälyvalmis ekosysteemi tarjoaa kattavan avoin lähdekoodin työkalupakin, joka sisältää ohjaimet, datankeruun solmut, kalibrointityökalut, monimuotoisen datan yhdistämisrajapinnat ja jopa valmiiksi konfiguroidun ristiinkääntöympäristön. Tämä mahdollistaa kehittäjille siirtymisen "pyörän uudelleen keksimisestä" nopeaan "palikoilla rakentamiseen", lyhentäen kehitysaikoja kuukausista viikkoihin.

Esimerkiksi SLAM- ja paikannusmoduuleissa AC1 tukee visuaali-LiDAR-yhdistelmää SLAMissa, mahdollistaen tarkan paikannuksen dynaamisissa ympäristöissä. Se tukee myös 3D-gaussista levitystä, auttaen kehittäjiä saavuttamaan tehokkaan harvojen pistepilvien rekonstruoinnin nopeammin ja vähentäen laskentatehon kulutusta. Lisäksi AC1 sisältää semanttisen segmentoinnin ja esineiden tunnistuksen toiminnalliset moduulit, jotka antavat kehittäjille mahdollisuuden nopeasti tunnistaa reaaliajassa kymmeniä esinetyyppejä (esim. teollisuusosat, jalankulkijat, ajoneuvot) esikoulutettujen mallien pohjalta.

Runsaasti ominaisuuksia sisältävä SDK Active Camera -sarjalle antaa kehittäjille mahdollisuuden vastata monipuolisiin käyttötapauskohtaisiin tehtäviin. Hyödyntämällä AC1:n automaattista pistepilven ja visuaalisen datan yhdistämistä, sen monimuotoinen yhdistämiskyky parantaa merkittävästi ympäristön ymmärrystä. Kehittäjät voivat suoraan käyttää SDK:n kautta toimintoja kuten SLAM-kartoitus, 3D-gaussinen levitys, paikannus ja esteiden väistö, ohittaen työlään anturiohjainten kehityksen, kalibroinnin ja datan yhdistämisen. He voivat säätää olemassa olevia algoritmeja tiettyihin tilanteisiin tai nopeasti integroida edistyneitä toimintoja, kuten semanttista segmentointia, esineiden tunnistusta ja reitin suunnittelua intuitiivisten API-rajapintojen kautta ilman, että heidän tarvitsee kouluttaa malleja alusta alkaen.

Vastatakseen erilaisiin teollisuuden tarpeisiin Active Camera -tuotesarja laajenee, tarjoten erilaisia tuotteita vastaamaan erityisiä vaatimuksia etäisyyden mittauksessa, tarkkuudessa, resoluutiossa ja ympäristön valon sietokyvyssä. Kehittäjät voivat valita resoluution, etäisyyden mittauskyvyn ja virrankulutuksen tason tehtävänsä mukaan. Esimerkiksi logistiikkarobotit saattavat painottaa laajaa näkökenttää ja häiriönsietotilaa, kun taas lääketieteelliset robotit voivat valita korkean tarkkuuden tilan kriittiseen esteiden väistämiseen. Tämä joustavuus varmistaa, että Active Camera kattaa koko sovellusalueen teollisesta tarkastuksesta kotipalveluihin, optimoiden anturiperiaatteet eri tilanteisiin.

RoboSense tekee aktiivista yhteistyötä lukuisien kehittäjäyhteisöjen ja yliopistojen laboratorioiden kanssa ympäri maailmaa parantaakseen jatkuvasti algoritmikirjastoaan ja työkaluketjuaan. Tätä täydentävät tekniset tukikeskukset Yhdysvalloissa, Euroopassa ja Aasian ja Tyynenmeren alueella, jotka takaavat maailmanlaajuisille kehittäjille sujuvan pääsyn ekosysteemiin ja tukeen.

Yhteenveto: Robottinäön uudelleenmäärittely RoboSense AC1:llä

Maailmanlaajuisesti johtavana robotiikkateknologian alustana RoboSense on AC1 LiDAR-syvyyskamera ja tekoälyvalmis ekosysteemi kautta valmis muodostumaan älykkään robotiikan alan lopulliseksi "havainnointistandardin asettajaksi".

Toisin kuin perinteiset komponenttitoimittajat, jotka tarjoavat erillisiä moduuleja (kamerat, tutkat, IMU:t), RoboSense tarjoaa kokonaisvaltaisen, suljetun silmukan yhdistämisratkaisun laitteistosta algoritmeihin, ilmentäen "havainnointi-päätös-toiminto" -filosofiaa. Tämä alentaa merkittävästi robottikehittäjien tutkimus- ja kehityskynnystä.

Hyödyntäen RoboSensen laajaa teknologista osaamista ja teollistamisvalmiuksia, AC1 tarjoaa sekä korkean kustannustehokkuuden että helppokäyttöisyyden. Tämä demokratisoi kehittyneen havainnoinnin, mahdollistaen jopa pienille ja keskisuurille yrityksille sekä startup-yrityksille nopean robottituotteiden kehittämisen huipputeknologialla. Tämä vauhdittaa älykkäiden robottien leviämistä monenlaisiin "pitkähäntäisiin" käyttötapauksiin, kuten maatalouteen, rakentamiseen ja vähittäiskauppaan.

AC1:n tulo merkitsee käännekohtaa robottinäössä – siirtymistä "passiivisesta kuvantamisesta aktiiviseen havainnointiin." Se ei ole pelkästään parempi korvike perinteisille 3D-kameroille; se ratkaisee moninäköantureiden pinonnan sovellusrajoitukset ja yhteensopivuusongelmat. AC1 edustaa uutta teknologista filosofiaa: syvällä laitteiston ja algoritmien yhdistämisellä se antaa robottien havainnoinnille mahdollisuuden todella ylittää ihmisen aistien rajat, vieden meidät kohti avaruusälyä.

Insinööreille ja kehittäjille AC1:n tekoälyvalmis ekosysteemi muuttaa heidät pelkistä "työkalujen käyttäjistä" "innovaation johtajiksi". Teollisuudelle tämä merkitsee tehokkuusvallankumousta ja ennen kaikkea älykkäiden robottien seuraavan kehitysvaiheen alkua.

Kun Active Camera -tuotesarja laajenee, RoboSense jatkaa robottien havainnointiteknologian kehityksen edistämistä. Kun yhä useammat robotit varustetaan näköjärjestelmillä, jotka "ylittävät ihmisen silmän", fyysisen maailman digitalisointi ja älyllistäminen eivät enää rajoitu tieteiskirjallisuuteen, vaan muuttuvat konkreettiseksi, kaikkialla läsnä olevaksi todellisuudeksi.