Kudan und Adlink bringen AMR Visual SLAM-Lösung auf den Markt, die ROSCube und Kudan Slam für Robotik-OEMs kombiniert
gemischten Anwendungen im Innen- und Außenbereich. Dies ist eine perfekte Plattform für die Entwicklung von industriellen Roboteranwendungen wie autonomen mobilen Robotern (AMR) und autonomen mobilen Industrierobotern (AMIR). Der größte Vorteil dieses Angebots ist die einfache Integration von Visual SLAM in das AMR-System und die hochleistungsfähige AMR-Navigation. ADLINK bietet sein Neuron SDK zusammen mit ROSCube an, das verschiedene Softwaremodule enthält, die für die AMR-Entwicklung erforderlich sind. Das Kudan Visual SLAM-Paket bietet auch verschiedene unterstützende Software, um eine nahtlose Integration zu ermöglichen, insbesondere für diejenigen, die 2D-Lidar SLAM für ihren Lokalisierungsansatz verwenden. 3D Visual SLAM unterscheidet sich in Bezug auf Mechanismus und Eigenschaften deutlich von 2D-Lidar SLAM. Daher können viele Unternehmen die Leistung des Systems nicht richtig einschätzen, bevor sie es nicht mehr einsetzen. Kudan verfügt über ein umfangreiches Wissen darüber, wie man visuelles SLAM richtig einsetzt
durch zahlreiche Projekte. Diese Solution Ready Platform umfasst nicht nur die Visual SLAM-Software von Kudan, sondern auch andere unterstützende Dokumente und Module, um die Integration und das Prototyping zu beschleunigen. Hier einige Beispiele für die Entwicklung eines ersten Prototyps von AMRs mit dem Visual SLAM Paket in 2 Wochen. Eine weitere Herausforderung für Roboter-OEMs, die versuchen, Visual SLAM zu adaptieren, ist die Tatsache, dass es ziemlich schwierig ist, eine zuverlässige Leistung zu erzielen, wenn man von Grund auf neu baut oder auf Open-Source-Software basiert. Die folgenden Punkte sind einige der besonderen Vorteile von Kudan Visual SLAM, die zu einer Produktivitätssteigerung von Robotern und einer Erweiterung der Anwendungsmöglichkeiten führen. 5x - 10x schnellere Prozessgeschwindigkeit, 25%, 50% Speicherverbrauch, durchschnittliche < 1cm Wiederholbarkeit/Wiederholgenauigkeit, bessere absolute Genauigkeit als 2D-Lidar SLAM und Robustheit gegenüber 95% Landschaftsveränderungen.
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