安防机器人关键技术及发展

巡逻机器人的核心能力就是以机器视觉为核心的观察判别能力,安防企业将自身深度积累的高清视频监控技术、图像增强现实技术、人脸识别技术、车牌识别技术以及云计算平台和大数据分析处理能力,来快速构建机器人的视觉,同时结合移动式特点,对视频抖动、智能分析算法、双目识别、多目全景视觉做了诸多优化,使得巡逻机器人初步具备类人属性,这就是安防基础带来的技术优势。

  安防机器人是一种专门应用于安保巡逻和服务的移动机器人,它除了需要解决移动机器人的关键共性技术外,还需要解决以下与安防应用目标和环境密切相关的关键核心技术。
  例如巡逻安保服务机器人,要赋予巡逻机器人至关重要感知能力如机器人视觉、周身感知、云能力等方面,同时还需要把传统安防手段和巡逻机器人的结合,从安全入手做服务机器人。
  巡逻机器人的核心能力就是以机器视觉为核心的观察判别能力,安防企业将自身深度积累的高清视频监控技术、图像增强现实技术、人脸识别技术、车牌识别技术以及云计算平台和大数据分析处理能力,来快速构建机器人的视觉,同时结合移动式特点,对视频抖动、智能分析算法、双目识别、多目全景视觉做了诸多优化,使得巡逻机器人初步具备类人属性,这就是安防基础带来的技术优势。
  复杂环境下的导航定位技术
  目前移动机器人常用的导航定位方法主要有电磁循迹、卫星导航定位、激光雷达导航定位、视觉导航等。其中电磁循迹法简单可靠,但只能沿固定路线行驶,而且需要进行路面施工。卫星导航定位方法具有不受天气情况影响、使用简单、可连续实时提供绝对位置信息等优点,然而存在卫星信号容易被遮挡而导致无法定位的问题。通过与惯性导航或航位推算方法融合,能够跨越部分被遮挡区域,但由于累积误差的存在不能长期连续使用。激光扫描雷达具有定位精度高、受环境干扰小的优点,能够通过与地图的匹配实现自主导航定位,但高精度激光扫描雷达价格昂贵。
  利用图像处理技术对机器人运动环境进行感知,从而判断出机器人的位置和运行路线,是视觉导航技术的终极目标,但是该技术目前还处于研究阶段。
  通过以上分析我们看到,单一的导航定位方法很难满足所有应用场合,因此我们发展了将多种导航定位方法融合到一起的全天候组合式导航定位系统。采用该系统能够根据应用场合的环境特点,结合用户对导航精度、实施成本和可靠性等级要求,为安防机器人提供性价比最佳的导航定位方案。目前定位精度已经达到2cm、0.5°,并在狭窄巷道、林荫小道等卫星信号几乎完全被屏蔽的场合得到验证。
  高清图像无线传输技术
  视频监控是安防系统最重要的功能,一般安防机器人上都会安装数字高清摄像机、红外夜视摄像机和普通数字摄像机等多台摄像机,并对多通道图像进行压缩、存储和无线传输。
  多通道高清图像的压缩和存储技术已经在传统的固定视频监控系统中得到解决,但多通道高清图像的无线传输是目前面临的关键技术难点,尤其是在多台安防机器人协同工作时。通过专用的WiFi通道能够进行多图像传输,但是在室外构建全面覆盖巡逻路径的WiFi节点工程量大,多节点切换配置复杂。利用无线通讯4G网络无需另行构建无线通讯网络,但是流量消耗巨大,运行成本高昂。采用双向无线图传设备可以进行点对点的无线图像传输,但是在多台机器人同时运行时存在频段有限、互相干扰的问题。
  为了适应不同的无线通讯环境,我们构建了集成WiFi、4G和多频段无线图传等多种无线通讯技术的多通道高清图像无线传输系统。该系统可以根据应用场合的无线通讯条件,选择或建立合适的无线通讯方式,目前已经对单台机器人实现了四路图像信息的无线传输,并能够为4台SPR安保巡逻机器人协同运行提供条件。
  智能识别与警情判断技术
  智能识别和警情判断是应用安防机器人的高级目标,与传统的静态视频监控系统相比,安防机器人所获得的图像背景是动态变化的,这给图像处理带来了较大的难度,但是由于安防机器人具有抵近侦察的条件,又给提高识别能力带来了新的机遇。
  智能识别以图像识别技术为基础,并与声音、振动、温度、易燃易爆气体传感器进行信息融合,能够通过智能推理进行安保状态判别,实现安全预警。
  摄像头采集到监控图像后,如果存在人脸则从原始图像中分理出面像,并建模抽象为面纹编码。利用数据库中注册的已有面纹编码,与当前获得的面纹编码进行对比,发现匹配就实现了身份认证。异常行为识别主要是针对摄像机中获得的含有人的运动图像序列进行分析处理,包括运动检测、特征提取与处理和识别分类三个阶段。能在远距离或低视频质量下实现异常判断,与人脸识别技术形成互补。根据身份认证和行为识别两部分的结果评估安全预警系数,当该系数超过一定阀值时则马上启动安全预警程序。

  安防机器人运营管理平台
  安防机器人运营管理平台是实现安防机器人有效运行的软件系统,主要包括视频与传感数据监控、危险报警与安全预警、任务调度与运行状态监控、机器人远程操控等功能模块。
  机器人运营管理平台由接入层、服务层、应用层和展现层组成。接入层的任务是实现对各类机器人的信息对接,获取机器人的实时信息和状态,并实现对机器人的控制;服务层需实现各类后台支撑服务,包括语音识别、视频分发、报警流转、任务调度等;应用层是基于业务管理的应用实现,包括现场的音视频交互、报警信息的展现与处理、媒体信息的播放等;展现层为浏览器和手机的应用客户端,基于不同终端实现相应的操作功能。
  安防机器人具有抵近侦察和主动介入的能力,将给安防行业带来新的发展机遇,推动动静结合的智能安保服务体系建设。国内外已经有一批安防和机器人企业开展了安防机器人的研发和应用,目前尚处于市场培育阶段,但是市场潜力巨大。导航定位、图像传输、智能识别和管理软件是安防机器人需要重点解决的关键核心技术,攻克这些技术难关将为安防机器人的产业化扫清障碍。

  云服务、人工智能将成重点
  在未来,会有成千上万的机器人都在不同领域同步工作,那么如何管理、如何演进就成为了关键性的问题,因此基于云服务的服务机器人将会是未来发展趋势。
  在云服务方面,根据不同的用户需求来解决公有云、私有云的部署问题,同时结合特殊的应用场景,也可以打造混合云。在公有云方面,用户通过手机APP就可以实现机器人的在线管理和设备诊断,彻底互联网化;而私有云部署是保障高端用户内网安全方面的需要,预留了公有云接口,也是可以随时升级为混合云模式的。以便于通过云服务来实现知识的积累和共享,并可以逐步拓展升级。
  另外,随着AI技术的不断发展,在机器人交互方面,根据机器人的高度和结构的打造物体、声音、图像等各个方面识别,来打造接近人类甚至等同于人类的高水平语音交互能力。

安防机器人关键技术及发展

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