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Slamcore 推出空間智能軟件開發工具包加速AMR視覺集成

來源:感知看世界  


(資料圖片)

英國SLAMcore為機器人和機器開發行業領先的算法,以經濟實惠的方式了解它們的位置和周圍的事物。在低功耗、經濟高效的硬件上提供高度可靠的定位和映射智能。SLAMcore還是世界領先的空間智能專家團隊開發了SLAM算法,使機器人,消費產品和無人機能夠充分了解周圍的空間。SLAMcore正在突破今天的可能性以及SLAM和感知明天的界限。

最近,該公司推出的23.04 版是首個將 Slamcore 的 Perceive 功能作為標準配置的版本,同時還引入了對英偉達 Jetson Orin 系列嵌入式系統的開箱即用支持,用于邊緣人工智能和機器人技術。該版本致力于加速自主移動機器人(AMR)中的視覺集成,并為物料搬運環境中的安全、效率和投資回報提供更好的結果。

Slamcore 的 Perceive 功能以前只能作為與該公司合作的客戶參與的一部分,該功能的加入為更多開發人員打開了一扇大門,使他們能夠快速將語義分割的強大功能添加到自己的產品中。

Slamcore Perceive 以定位和映射功能為基礎,可在邊緣(無需遠程處理的機載機器人)實時自動標注和識別人員。具備這種 Slamcore 功能的機器人現在能夠利用豐富的信息,為路徑規劃、避障和其他各種自主功能的實時決策提供依據。

有了 Slamcore,AMR 就不再是簡單地記錄是否存在障礙物,而是能夠識別人類的存在,并根據所識別的信息做出不同的決策。例如,它可能會放慢速度,并在被識別為人類的物體周圍創建一個寬闊的禁區,以最大限度地提高安全性;而如果該物體不是人類,機器人則可以更近、更快地移動,以優化效率。

Slamcore公司首席執行官歐文-尼科爾森(Owen Nicholson)評論說:"到目前為止,我們只能與客戶密切合作,在逐個設計的基礎上提供類似的功能。我們為識別對象提供了一個參考神經網絡,但在設計這一功能時考慮到了靈活性??蛻艨梢允褂梦覀兊膽贸绦蚪涌诩伤麄冏约旱木W絡,開始真正利用三維空間語義分類的力量。"

Slamcore是英偉達合作伙伴網絡中Jetson生態系統的首選合作伙伴。通過此次發布,Slamcore還為英偉達?(NVIDIA?)Jetson Orin系列模塊增加了開箱即用的優化支持,為機器人和自主機器提供了性能和效率。

Jetson Orin 系列嵌入式系統允許開發人員部署支持三維感知和多傳感器融合的大型復雜模型。作為解決邊緣復雜人工智能系統需求的解決方案,Jetson Orin 支持用于工業和倉庫用例的下一代移動機器人。關注這一平臺的開發人員現在可以快速、輕松地設置、測試和集成 Slamcore 算法。

倉儲和物流領域的移動機器人能否取得成功,取決于速度、效率、安全性和成本之間的微妙平衡。對于許多希望將空間智能集成到其自主產品中的人來說,Slamcore SDK 的前幾個版本已經證明是必不可少的第一步。

通過新版本,Slamcore擴展了其開箱即用的SLAM解決方案的功能、價值和性能,并增加了與高增長的倉儲和物流市場特別相關的功能。SDK 為開發人員提供了在市場上使用最廣泛的傳感器和處理器組合上實施該軟件的快速途徑。

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SLAMcore為機器人和機器開發行業領先的算法,以經濟實惠的方式了解它們的位置和周圍的事物。在低功耗、經濟高效的硬件上提供高度可靠的定位和映射智能。

SLAMcore世界領先的空間智能專家團隊開發了SLAM算法,使機器人,消費產品和無人機能夠充分了解周圍的空間。SLAMcore正在突破今天的可能性以及SLAM和感知明天的界限。

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