가정 청소 로봇의 기본 사용과 달리 상업용 로봇의 배치 프로세스는 그다지 "스마트"하지 않습니다. 상업용 로봇의 첫 번째 배치 또는 후속 맵 조정에 관계없이 현장 배치 엔지니어는 다음을 수행해야 합니다. 운영 비용이 증가하고 최종 사용자의 사용자 경험도 크게 줄어듭니다. 상업용 로봇의 선적량이 점점 더 많아짐에 따라 복잡하고 긴 배치 솔루션은 확실히 손이 닿지 않습니다.
시장에는 "멍청한 기계"가 필요합니다
상업용 로봇을 배치하는 과정에서 SLAM 매핑, 목표점 라벨링, 테스트와 같은 전문적인 작업이 필요하므로 운영자는 관련 배경 지식이 필요합니다. 이 과정에서 엔지니어는 지도를 하나씩 구축해야 할 뿐만 아니라 목표 지점을 표시 및 배치하고 특수 처리와 후속 테스트 및 교육을 수행해야 하므로 전체 배포 프로세스에 많은 시간이 소요됩니다.
둘째, 엔지니어가 첫 번째 배치에 참여해야 하는 필요성 외에도 쇼핑몰, 슈퍼마켓, 교통 허브, 사무실 건물 및 기타 시나리오는 종종 지역 그라운드 레이아웃이 변경되며 그라운드 레이아웃이 변경될 때마다 담당자에게 연락해야 합니다. 로봇 제조업체는 현장에서 로봇을 재구성할 엔지니어를 배치하고 경로를 계획하여 운영 비용을 추가로 증가시킬 뿐만 아니라 배치 효율성을 크게 감소시킵니다.
시장이 지속적으로 발전함에 따라 로봇의 배치 효율성은 분명히 선적 속도를 따라갈 수 없었습니다. 반면에 가정용 청소 로봇은 시장에서 빠르게 선호될 수 있으며 즉시 사용하지 않는 임계값이 특히 중요합니다. 사람들의 일과 삶에 들어온 가전제품과 모바일 전자기기를 돌아보면 모두 심플함과 사용의 용이성을 위해 많은 노력을 기울였습니다. 현재 상업용 로봇 시장에서 진정한 "바보 기계"를 만드는 것은 산업의 성장 천장을 여는 디딤돌이 될 수 있습니다.
복잡한 것을 한 단계 단순화
사실, 상용 로봇의 경우 기본적으로 불가능한 것은 아닙니다.
INDEMIND의 로봇 비주얼 내비게이션 분야에서 축적된 다년간의 경험을 바탕으로 INDEMIND의 상용 로봇 AI 키트(상업용 로봇 내비게이션 솔루션)가 장착된 로봇은 사전 배포 없이 새로운 장비와 새로운 시나리오를 실현할 수 있으며 즉시 사용할 수 있습니다.
새로운 장비가 현장에 들어온 후 사용자는 로봇을 직접 밀어 작업 영역이나 작업 경로를 계획할 수 있으며 로봇은 완료 후 자율적으로 작업 계획을 완료할 수 있습니다.
장면을 대규모로 조정한 후 엔지니어의 참여 없이 로봇은 작업 과정에서 장면 변화를 독립적으로 감지하고 실시간으로 지도를 업데이트하며 안정적이고 지속적인 작업을 달성할 수 있습니다.
기존 배치 방식과 비교하여 INDEMIND의 배치 방식은 지도 작성 및 비즈니스 관리를 직접 구현하기 위해 로봇 기반 접근 방식을 채택하고 많은 기술 혁신을 이루었습니다.
为了简化部署流程环节，INDEMIND基于行业领先的立体视觉技术，结合设备端的嵌入式深度学习和VSLAM算法，可快速输出个体性物体语义和区域性场景语义，能够实现实时构建超大场景3D语义地图和高精度定位，在对电梯、闸机、狭窄过道等一些目标点进行标注时，借助领先的视觉识别算法，系统可实时辅助标注，降低操作难度。
同时，面向终端用户，INDEMIND开发了一套简单化、便捷化操作的可视化部署工具，无需工程师参与，普通用户即可通过机器+机器端配置的LCD屏，完成自主化操作，简单方便。
在安全方面，基于双目、Lidar等多个传感器的融合方式，同时结合深度学习，INDEMIND开发了一套决策引擎技术，大幅提升安全决策水平，实现对自动扶梯、玻璃、跌落等场景的安全管理。
在稳定性方面，INDEMIND专门搭建了云端智能管控平台，通过部署在云端的强大算力，为机器人提供实时的全状态管控智能服务，无论家用机器人还是商用机器人，不增加前端硬件成本的前提下大幅提高任务处理和问题应对能力。且INDEMIND对于不同光线条件还做到了自适应。基于INDEMIND的强光规避策略和硬件上内置的亮度补光、纹理补光两种红外补光设备（均符合人眼安全等级C1等级要求），搭载INDEMIND商用机器人AI Kit的机器人满足强光直射、无光源、昏暗等特殊光照环境下的无差异工作要求。
此外，INDEMIND还提供了一套机器人部署仿真平台，机器人在交付给用户之前，会支持用户基于该仿真平台进行部署仿真，以实现在交付前即验证完全满足用户使用需求，大大降低部署难度，提高部署效率。
无论行业如何变化，市场的需求本质却始终未变，简单、易用、实用，机器人在提升“智”和“能”的同时，部署效率问题也应得到正视。