Как не дать роботам потеряться: безмаркерная система потолочной визуальной локализации Gausium

01 Ограничения традиционных методов локализации в помещениях

Традиционные системы SLAM на основе лидара надёжно функционируют в простых условиях, однако имеют значительные ограничения в сложных и динамичных средах — торговых центрах, супермаркетах и на производственных объектах. Когда планировка объекта существенно меняется или в среде отсутствуют отражающие поверхности, одних лазерных данных недостаточно для установления эффективных связей между текущей траекторией и исторической картой, что приводит к сбоям навигации.

Системы визуального SLAM обеспечивают высокоточную локализацию благодаря распознаванию камерой естественных ориентиров (стен, углов) или искусственных маркеров (QR-кодов). Однако такие подходы требуют больших вычислительных ресурсов, дороги в реализации и ненадёжны из-за изменений освещённости и окружающей обстановки.

Коммерческие роботы для уборки полов, работающие непрерывно в динамичных условиях, нуждаются в более надёжных решениях локализации, чем могут предложить традиционные методы. Каждый автономный робот-пылесос и робот-уборщик должен точно понимать своё местоположение в любой момент времени.

02 Решение Gausium: безмаркерная потолочная визуальная локализация

Компания Gausium разработала подход к локализации на основе потолочного зрения: на роботах установлены камеры, направленные вверх, которые извлекают характерные черты потолка для построения карты и определения местоположения. Потолочная плоскость остаётся относительно простой и стабильной — она свободна от динамических помех, создаваемых перемещением людей и объектов.

Безмаркерная локализация

В отличие от традиционных решений на основе потолочного зрения, требующих размещения специальных маркеров, система Gausium не нуждается в искусственных ориентирах, таких как QR-коды. Алгоритм извлечения признаков идентифицирует визуальные особенности потолка — трубы, светильники, прямоугольные и криволинейные элементы — в качестве естественных ориентиров. Такой подход позволяет преодолеть чувствительность к изменениям освещённости, характерную для визуальных SLAM-систем, и обеспечивает точную локализацию в течение всего дня.

Автоматическое обновление карты

Система обеспечивает автоматическое обслуживание карты потолочного зрения в процессе работы робота. Ранее не охваченные области автоматически обнаруживаются и добавляются на карту по мере перемещения робота в новые зоны. Это преимущество обусловлено схемой долгосрочной локализации и картографирования Gausium, интегрированной с SLAM на основе лидара.

Интеграция с лазерной системой

Gausium разработала гибридный подход, объединяющий системы потолочной визуальной и лазерной локализации. Обе системы работают как независимо, так и совместно — когда данные восприятия от визуальной и лазерной модальностей совпадают, устанавливаются дополнительные ограничения, обеспечивающие более высокую точность локализации в сложных динамичных средах.

03 Высокая надёжность, масштабируемость и безопасность

Система потолочной визуальной локализации спроектирована как полностью отказоустойчивое решение. Для активации требуется лишь установить недорогую камеру, направленную вверх, на существующих роботов Gausium — система легко масштабируется на большие площади. Это настоящее решение «подключи и работай».

Система успешно внедрена в масштабном производстве на нескольких моделях роботов Gausium, включая Vacuum 40 и Scrubber 50, обеспечивая надёжную и безопасную локализацию для тысяч объектов по всему миру. Каждый автономный робот-пылесос и робот-уборщик Gausium получает возможность уверенно ориентироваться даже в самых сложных условиях.

---

*О компании Gausium: основанная Эдвардом Ченгом в 2013 году, компания Gausium начинала как разработчик программных решений в области SLAM и робототехники, а сегодня является лидером в сегменте автономных роботов для уборки и обслуживания на базе искусственного интеллекта, предлагая одну из самых полных линеек коммерческих уборочных роботов в мире.*