智能机器人技术新进展

目录

🚀 1. 介绍

• 1.1 发布预览

• 1.2 新功能概览

💡 2. 协作 SLAM（共享 SLAM）

• 2.1 性能增强

  • 2.1.1 特征提取模块优化

  • 2.1.2 网络通信改进

• 2.2 新功能介绍

  • 2.2.1 与 Intel EI for MR 快速建图解决方案集成

  • 2.2.2 数据集支持：UROC 和 KITTI

🌟 3. 点云库（PCL）优化

• 3.1 核心功能优化

  • 3.1.1 ARC3 和 NKNN 搜索模块

  • 3.1.2 体素网格和穿透滤波模块

  • 3.1.3 MLS 和 KD 树搜索模块

🔒 4. 安全设备接入和远程更新

• 4.1 设备接入流程

• 4.2 远程固件和操作系统更新

• 4.3 示例：智能边缘开发板 Fleet Management

📡 5. VDA 5050 客户端

• 5.1 版本 2.0 规范

• 5.2 功能演示

• 5.3 可扩展性

💼 6. Codon SLAM 评估版

• 6.1 商业级定位和建图软件

• 6.2 硬件加速优势

📥 7. 下载和支持

• 7.1 Edge Insights for Autonomous Mobile Robots SDK

• 7.2 社区支持与销售咨询

1. 介绍

1.1 发布预览

在本次发布中，我们将介绍新版本中的四项顶级功能，并深入探讨每个功能的细节。

1.2 新功能概览

这次发布包括了协作 SLAM、点云库优化、安全设备接入和远程更新、VDA 5050 客户端以及 Codon SLAM 评估版等多项新功能。接下来，让我们一一了解。

2. 协作 SLAM（共享 SLAM）

2.1 性能增强

2.1.1 特征提取模块优化

新版本中，我们针对特征提取模块进行了优化，将大部分工作负载从 CPU 转移到集成 GPU，极大提升了性能。

2.1.2 网络通信改进

我们对协作 SLAM 的网络通信进行了改进，大幅提升了跟踪器和服务器之间的通信效率。

2.2 新功能介绍

2.2.1 与 Intel EI for MR 快速建图解决方案集成

协作 SLAM 现在已经集成了 Intel EI for MR 快速建图解决方案，支持闭环检测、地图融合等功能，并新增了对 UROC 和 KITTI 数据集的支持。

3. 点云库（PCL）优化

3.1 核心功能优化

3.1.1 ARC3 和 NKNN 搜索模块

我们优化了 PCL 库中的 ARC3 和 NKNN 搜索模块，进一步提升了点云处理的效率。

3.1.2 体素网格和穿透滤波模块

针对体素网格和穿透滤波模块，我们进行了性能优化，使其在处理大规模点云时更加高效。

3.1.3 MLS 和 KD 树搜索模块

最后，我们还对 MLS 和 KD 树搜索模块进行了优化，提升了点云库的整体性能。

4. 安全设备接入和远程更新

4.1 设备接入流程

通过遵循 fidolens.org 开放标准，我们实现了一套完全自动化的安全设备接入流程，大大简化了设备接入的复杂性。

4.2 远程固件和操作系统更新

我们提供了基于 ThingsBoard IoT 平台的远程固件和操作系统更新功能，使得设备维护变得更加便捷高效。

4.3 示例：智能边缘开发板 Fleet Management

我们提供了一个端到端的示例，展示了自动设备接入功能的具体实现，以及 Fleet Management 的参考实现。

5. VDA 5050 客户端

5.1 版本 2.0 规范

VDA 5050 客户端按照版本 2.0 规范设计，支持多种预处理功能，适用于不同的客户需求。

5.2 功能演示

我们在参考实现中展示了 VDA 5050 客户端的功能，包括消息预处理、重定向以及状态更新等，以满足客户多样化的使用场景。

5.3 可扩展性

此外，VDA 5050 客户端还具有良好的可扩展性，可以根据客户需求进行定制，适配不同的业务场景。

6. Codon SLAM 评估版

6.1 商业级定位和建图软件