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重磅丨Segway Robotics团队获IROS 2019赛事单项冠军

别爱我,没结果,除非比赛赢过我。

——By我司算法工程师


众所周知,我司(九号机器人)作为一家技术驱动型公司,有一项福利就是提供参加顶级会议的机会。因此,我司Segway Robotics团队去澳门参加了今年的IEEE智能机器人与系统国际会议(IROS),同时还参加了今年在IROS期间举办的Lifelong SLAM挑战赛。没想到,一不小心就获得了竞赛冠军,amazing!

 

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 机器人领域最厉害的学术会议就是ICRA和IROS了,IROS成立于1988年,每年举办一次,目前已经举办到32届,在机器人圈极具影响力,堪称机器人和智能系统领域最著名、影响力最大的顶级年度会议。

 

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每年IROS开幕时,四海八荒的机器人大佬都会齐聚一堂,交流思想+逛展+招人,今年大会的主题是「机器人连接人类」,有4000多名大佬参加,据我们参加IROS的陈壮士说,大佬们在虚拟的世界无尽风骚,没想到线下面基并不气傲心高,唠嗑遇到难题时还能相互支招,来自不同国家的大家最后都能成为莫逆之交。


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除了畅谈和展示最新机器人研究成果,IROS还会举办机器人比赛,以更为直接而又轻松的方式展现机器人的魅力。2017年,IROS比赛比拼的是人形机器人应用,去年IROS竞赛比拼移动操作机器人,今年的机器人挑战赛则聚焦机器视觉前沿领域,旨在通过比赛探索,赋予AI终生学习能力。

 

代替人类从事繁重、危险的工作,一直是机器人研究的终极目标。机器人在现实环境中具有实用性,必须要响应和适应人类与环境的变化,而机器人的「眼睛」——机器视觉,可以通过光学装置和传感器让机器人通过图像认知周围环境,并做出相应的判断和决策。

 

今年的IROS机器人挑战赛有两项,Lifelong SLAM - 适应场景变化的定位算法竞赛就是其中之一,比拼的是机器人通过视觉进行持续自我定位的能力。看不太懂?我们慢慢说。

 

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SLAM全称“同时定位与建图”,旨在使机器人在移动过程中能够自主估计自身所处的位置和姿态,是机器人领域的核心问题之一。通俗一点来说,SLAM指的是当机器人来到一个完全陌生的环境时,它需要精准地建立时间和空间的对应关系,并能完美地知道:我刚才在哪里,现在在哪里?我看到了什么,现在看到的和之前看到的有什么不一样?我刚走过的轨迹抖吗,我现在的位置飘吗?如果我迷路了我该怎么办,我还能追踪到自己的轨迹吗?

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一般大家研究SLAM往往着重考察机器人在静态环境中或在包含某些明显动态特性(例如移动人和物体)场景中的定位精准度,而忽视场景变化带来的定位失败和错误匹配问题。

 

例如,在家庭场景中,大多数物品是可移动、可变形的,同一个客厅第二天经过整理,机器看到的世界和第一天相比已经发生了巨变,此时SLAM能否重定位成功?这种动态变化对机器(重新)定位的鲁棒性和地图的可重用性构成了挑战。

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因此,本次比赛提出定位成功率这一指标,着重考察SLAM算法能否在视角、光照和场景布置发生变化时稳定识别自身位置,从而支持机器人的长期部署

 

为配合本赛事,研究人员制作发布了全新的SLAM数据集——OpenLORIS-Scene。与以往SLAM数据集相比,OpenLORIS-Scene中包含的场景更贴近生活,传感器配置更丰富,并且对每个场景多次录制,从而包含真实生活导致的场景变化。OpenLORIS-Scene数据集成为SLAM算法能否支持机器人真实部署的试金石。

 

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本次比赛中,OpenLORIS-Scene使用我司Segway Robotics团队研发的Segway配送机器人S1来收集数据。S1具有无可比拟的优势,能支持加装多个传感器来采集数据,并能在人群中行走。如下图所示,S1上加装了RealSense D435i摄像机和RealSense T265摄像机两个传感器来采集图像数据,两者均安装在大约1m的固定高度上。S1还提供了车轮编码器odometry里程计数据。

 

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自7月份上线以来,比赛吸引了来自全球数十只队伍参与,其中不乏北大,上海交大等实力强悍的科研团队加入赛事。在经过数月的算法比拼后,Segway Robotics团队和上海交大决赛得分超过90分,而作为参考基准的ORB_SLAM2、VINS-Mono等主流算法只能得到不到40分。

 

今天,IROS 2019大会正式揭晓了Lifelong SLAM挑战赛结果,我司Segway Robotics团队以绝对优势获得了冠军。

 

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采访小剧场

 

九哥:获得冠军有什么感觉?

 

参赛算法工程师:就像追了很久的女孩,今天终于接受你了,就是这种感觉。

 

九哥:这么说你有女朋友了?

 

参赛算法工程师:没有。别爱我,没结果,除非比赛赢过我。

 

九哥:哈哈哈(笑出猪叫),接下来准备做什么?

 

参赛算法工程师:阶段性的OKR终于完成了,我想出去浪一下回去写代码。

 

据参赛工程师说,他们在Segway配送机器人S1原有的定位算法框架下,融合了深度学习的特征匹配和场景重定位,使机器人通过视觉进行持续自我定位的能力大大提高,综合评估分数第一。

 

本次夺冠,是对Segway Robotics在SLAM方向多年的技术累积的充分肯定,尤其在SLAM算法实用化的方面。在商业机器人运行的真实环境中, 视觉感知会面临诸多挑战:环境和光照变化;无纹理环境, 动态环境等。我们的算法框架融合的多传感器信息,包括鱼眼相机,惯性测量器件以及底盘编码器, 使定位算法更加稳定。同时,通过不断的优化地图和合并地图增加视觉感知的范围,提高机器人的重新定位(Relocalization)的概率。通过这次比赛, 验证了我们算法的实时定位的性能, 以及在大规模室内环境中建立一致地图的能力。

 

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2019 IROS终生机器视觉数据集全球挑战赛旅程结束了,但我们对机器人的探索还将继续。Segway Robotics自主导航和定位技术、机器人运动控制、人体跟随技术正通过多款量产产品普惠消费者与行业客户,成为九号机器人的核心技术之一。

 

比赛赢得万千赞誉或许不是最重要的,你的工作对这个世界的影响和改变才是最重要的。对机器人感兴趣的朋友们,欢迎和九号机器人一起,乘上AI的快车,驶向充满机器人的世界。

 

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-The End-


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