性能升級，INDEMIND機器人AI Kit助力產業再蛻變

隨著機器人進入到越來越多的生產生活場景中，作業任務和環境變得更加復雜，機器人需要更精準、更穩定、更智能、更靈敏的自主導航能力。

自主導航技術作為機器人技術的核心，雖然經過了多年發展，取得了長足進步，但在實踐過程中，依然面臨較多難題，如面對特殊障礙物難以避障、復雜場景精度降低穩定性下降、智能交互支持不足等問題，且地圖構建大多仍為傳統的2D柵格地圖、拓撲地圖，缺乏機器人用于理解環境、人機交互等業務的高層次語義信息。然而迭代升級導航技術，卻又存在算法研發難度高、軟硬件一體化設計難度大、開發周期長等現實問題，導致開發進程并不順利。

作為行業領先的AI技術供應商，INDEMIND已經深耕行業多年，基于在機器人的導航、避障、決策、AI交互等關鍵技術和產品開發方面的深層次積累，推出了面向10—100kg量級的商用機器人自主導航方案「商用機器人AI Kit」，基于高度自研的以視覺為核心的多傳感器融合導航架構及算法，導航的精度、穩定性和靈敏性均有著顯著提升，同時在環境適應能力、智能作業、人機交互等方面也有著優秀表現。

「商用機器人AI Kit」以自研的INDEMIND OS Fusion AGI系統為基礎，采用以雙目立體相機為核心的多傳感器融合架構，可支持市面上不同品類的主流傳感器，滿足商用機器人導航定位、智能避障、路徑規劃、決策交互等核心功能的開發，能夠廣泛應用于商用清潔、酒店配送、送餐、巡檢等商用服務機器人平臺。在實際應用上，機器人在硬件選擇和外形上可根據實際開發需求靈活適配，適用性大大提升。

多模態視覺多傳感器融合架構，釋放視覺潛力

和以多線激光雷達為主的融合方案不同，INDEMIND研發了一套以視覺為主的標準化、模塊化的多傳感器融合架構，通過遵循INDEMIND的標準定義接口，可快速加入IMU、里程計、單線激光雷達、GNSS等低成本傳感器，實現“積木式”加裝，基于INDEMIND對算法的多年迭代優化，無論面對普通環境，還是復雜動態環境，機器人均能實現高精度、高穩定性、低成本的3D環境感知。

同時，視覺傳感器與激光雷達相比，成本更低，使用壽命更長，且不會出現機械故障問題，運行過程中，一旦激光傳感器或別的傳感器出現問題，機器人仍能保持正常工作。

另外，由于傳感器較多，視覺、激光、里程計、IMU等不同傳感器產生的噪點，對于系統的穩定性和精度影響較大，INDEMIND對于各個傳感器的數據，進行了野值判定及剔除，進一步增進系統對于原始傳感器數據的容錯能力，提升魯棒性，保障最終的穩定性和精度。

為了優化視覺帶來的算力問題，INDEMIND在算法上采用增量優化的方式，分段處理，并在區段間建立先驗信息，有效降低了平臺計算壓力，提高計算效率。且在硬件上，對視覺處理采用neon加速、GPU加速、DSP加速等方式，提升計算性能，降低算力要求。這使得「商用機器人AI Kit」能夠適配更多較低算力平臺，開發出更高性價比的產品。

性能升級，讓機器人更高效

? 自主實時3D建圖，無需部署

基于獨有的VSLAM融合算法，機器人支持實時構建全場景二維地圖、三維地圖及語義地圖，且精度可達厘米級。同時還支持地圖動態更新及智能禁區等。

部分場景3D建圖演示

目前大多數機器人無法自主建圖，需要現場部署工程師進行部署建圖后才能使用，而搭載「商用機器人AI Kit」的機器人借助它強大的自主實時建圖能力，不再需要技術人員的參與，無需部署，開機即可使用，同時不再擔心場景內部結構發生變化，機器人還能夠自主更新地圖，大大提升機器人的使用體驗。

? 多場景適配，拓展應用邊界

INDEMIND擁有超過100個使用場景的海量數據，對于清潔、配送、導覽、安防等多種工作場景有著深度理解，配合領先的自主導航，機器人具備跨場景適應能力，讓機器人兼顧垂直和通用表現。

? 更智能，像“人”一樣作業

為了模仿人腦的決策，INDEMIND基于設備端、云端智能決策平臺、大數據平臺三端專門建立的一套智能決策引擎，能夠基于關鍵數據不斷更新算法模型，持續提升場景處理和問題應對能力，為智能避障、主動安全、智能作業、智能交互、智能梯控智能化功能提供底層支持。

借助智能決策引擎，在避障上，機器人可做出類人規避動作的精細化操作，能夠讓機器人有策略的實現智能避障(如根據障礙物不同做出不同規避距離);在作業上，如清潔機器人根據不同場景特性，選擇不同的清潔策略。

快速完成0-1，讓產品開發更簡單

「商用機器人AI Kit」作為通用化平臺，搭建了適應機器人業務的硬件虛擬化、程序管理和服務平臺，兼容市場主流機器人平臺，同時方便應用層開發及部署，并最大化利用嵌入式計算平臺各個計算資源，確保系統程序運行的實時性及功能、性能指標。

在開發支持上，提供便捷的標準庫，減少開發量，大量節省研發成本，提高研發速度，同時還具備動態的模塊加載機制，分布式編譯，大量節省編譯時間，進一步提高研發人員和測試人員調試效率。此外，完善的性能自監測系統，能夠快速進行性能驗證與性能優化。

目前，基于「商用機器人AI Kit」的方案優勢，導航模塊成本最低可以下探到2千元以內，包含導航和電池的完整底盤成本則可以下探到5千元以內，相較激光雷達融合方案成本下降60-80%。同時，結合INDEMIND提供成熟的硬件參考設計和量產設計服務及相對成熟的作業單元技術，整機從立項到量產最快可以控制到2個月以內，大大降低企業的研發周期和投入成本。