核心算法
旷视的“AI算法”以深度学习为技术,面向广泛“图像或视频”的分析和理解,以解决真实问题为向导,追求软硬结合的极致性能,向客户交付工业级的产品和服务。
利用视觉和激光等多传感器融合,智能重建环境三维信息、实现自身运动
估计并在此基础上实现高效柔性的自主路径规划与避障。
SLAM 建图与定位技术
1、高精到点:自然环境导航,构建高精特征地图,实现±1cm全程平均定位精度和±5mm的高精重复到点。
2、视觉-激光融合:融合视觉、激光等多传感器的新一代 SLAM 技术,智能过滤动态物体,实现传统激光SLAM无法达到的动态环境适应性。
3、重定位:基于深度学习的视觉场景识别技术,随时随地开机、重启,无需人为干预。
4、地图智能更新:自动评估当前感知环境与建图时刻环境的变化,多车联动,实现地图可靠、智能的自动升级。
智能导航技术
1、柔性导航:结合高精度地图和智能避障系统,实现灵巧、安全和高效的智能导航。
2、智能避障:通过深度学习和3D技术识别环境中的人体、坑洞、悬浮物等障碍,并实现不同的智能避障策略,达到极高的安全性标准。
机械臂抓取技术
1、吸点抓点选取技术:结合图像和深度信息,预测场景中的可吸取点或可抓取点。该技术准确度高且对各种机械臂场景泛化性好。
2、密集物体实例分割技术:针对机械臂拣选场景做的实例分割技术。不同于传统的检测分割,该技术对物体密集堆积,大量遮挡的场景更加鲁棒。
3、通用箱子检测技术:可检测出图像中各种箱子的位置,适用于机械臂的拆码垛场景。 该技术泛化性好,可简单迁移至各种场景。
三维感知技术
1、物体6D位姿估计:通过深度学习技术对指定物体的3D位置和3D角度信息进行感知,准确度在公开数据集上排名第一,对光照和遮挡都很鲁棒。
尖端技术创新
  • 全球为数不多的拥有自研深度学习框架的公司之一
  • 可部署于云端、移动端及边缘端计算平台的先进深度神经网络
  • 1,900+ 件已注册及在申请的人工智能相关专利
  • 全球 AI 顶级竞赛中揽获28个世界冠军,创造COCO三连冠记录
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