两种动态感知算法实现方法， 普渡机器人技术为何不断更新！

伴随着商业机器人的日益重视与推广，以及商业服务机器人这种“新物种”在更多的行业中“邂逅”，某些人机互动的情景也变得不可避免。打开话匣子。

比如：

1.在通道中，机器人是怎样和人面对面走路的？

2.怎样才能避开忽然穿越街道

3.当驾驶员在机器人后方直线行驶时，“变换位置和障碍物”。

4.在转身过程中，从后方“超过”了机械臂

5、一个突然漂亮转身的家伙

第一眼看上去，这些详细的情况很像是在公路上行驶的情况。然而，由于其运行速度较慢、应用环境复杂且不易区分等原因，使得目前商用服务机器人在这方面存在一定困难。然而，当人与人之间的互动时，由于人与人之间的互动，会产生很多新的问题。

文章选取了中国的普渡科技作为一个案例，具体剖析了普渡这几年所展现出来的一些新的技术与应用。普渡机器人在各种场合中的表现也是越来越好。普杜逐一解答了很多繁琐的技术性问题。在复杂的环境下，普度机器人变得更“智能”和“稳定”，它的多个终端对终端解决方案，在多个方面都走在了世界的前列，是这一领域的前沿科技，也是普渡大学在这方面的领军人物。

视频监控算法的实时更新

在关键技术上，存在着大量的人机界面问题，而在这些问题中，最主要的就是实时监测算法。

举一个例子，商务服务机器人驾驶在一个又拥挤又复杂的商务场所。为了实现对目标的迅速探测，以及对行人、宠物等的合理避让，需要充分地适应复杂多变的动态环境。儿童，这对人类和机械的安全都很重要。与此同时，对某些特定的应用场景也有了新的需求，比如让客户和餐馆员工更容易地与他们交流。互动也对机器人的“懂事”提出了更高的要求。

与静止物体相比，在动态的、要求有较高的交互能力的环境下，与之相比，动态物体的操作更加困难。由于一般的静止障碍探测都是利用雷射或 RGBD之类的感测器来完成的。通过这种传感器，该机器人可以探测到是否有障碍物。该方法仅需确定两个物体之间的相对距离，就可以很方便地进行轨迹规划。

对于静止不动的物体，其避障性能依赖于其感应系统的性能。如果感应器没有死角，或是可以侦测到目标，并适时停下等候，那么就有很大的可能避免相撞。但在人流密集的环境中，若机械臂仍按静止状态进行路径规划，未对前方障碍进行估计，则极易发生冲突。

在现实情况下，要在这种高变化的情况下等待是一件非常困难的事情。因此，对智能体来说，首要任务就是要对其进行理解，比如判断出什么是障碍，比如：座椅，行人，还是桌子等等。

其次，在已知动态目标的情况下，利用多帧序列追踪技术，获得了目标的移动速度与方位信息，进而对移动目标进行了预测。

在进行路径规划时，可以依据前方的动态障碍进行规避、规避和停车等操作。该方法能有效地防止机械臂与移动机械臂的碰撞。

《普渡》的动力学感知算法分析

普渡公司目前推出的这款软件有两种方式可以用来执行动态侦测。

RGBD深度学习

以普渡巧乐为例，利用 RGBD DL的技术，以卷积神经网络为核心，通过对多种目标的识别与识别，以及对目标的识别与目标的识别。利用目标的位置及包围盒来完成目标的识别。这种方法对运算能力的需求很大，所以成本也比较高。

2.单轨雷达+卫星导航

比如普杜贝拉的机器人就是一条直线的雷达+ RGBD的两种技术方案。这个算法基本上是利用了随机森林的方式筛选出了像人类一样的雷达点云聚类。基于雷达点云聚类与 RGBD点云聚类可信度相结合的 RGBD点云聚类方法，实现对行人的有效识别；采用卡尔曼滤波器实现多幅视频中的行人运动轨迹及运动轨迹信息。在将来的某一时刻，步行和对行人进行预测。该方案对硬件要求不高，因而更流行。这也是普渡发布之后，市场上普遍采用的一种新技术。

通用机器人是目前两种方法中应用最多、应用最广泛的一种，其在复杂环境下的路径识别与规避等方面仍有着突出的优点。普渡机器人在经营决策上走在了竞争对手的前面。

在终端设备中，采用动态辨识算法具有重要的意义。在保证移动环境安全的前提下，降低了冲突与问题，提升了对复杂环境的应对能力。对于一些比较棘手的情况，“多多”机器人基于其所掌握的情况和位置，对其所处的情况进行了详细的分析。在这种感应与辨识的帮助下，可以达到更好的运动效果：比如在路口减速，超车等等。将上述两个动力学演演完成之后，普渡大学将会为这些机器人在各种不同的环境下做50个不同的实验来完成它们的考验。在对这种实验环境进行评价时，该机器人能够一次探测到8个人。

另外，这款机器人也展现出了它的超强本领，它能够辨识出距离自己最多5公尺的目标，并且能够应对0.2到2 m/s的移动障碍。这款机器人还展示出了令人惊讶的百分百避免碰撞的几率。这个卓越的表现证明，整合在这类机器人上的动力感知能力是非常有效的。