REKNO — инновационная компания, чья специализация — обслуживаемые системы интеллектуального видеонаблюдения. Компания разрабатывает продукцию и ПО искусственного распознавания для гражданских и оборонных нужд. REKNO располагает богатым опытом поставок современных технологий, применяемых в сфере безопасности и промышленности.
Продукция компании отличается высокой надежностью. Весь инженерно-технический персонал компании прошел подготовку в лаборатории робототехники распознавания пизанской Высшей школы им. Св. Анны.
Будущее уже наступило. Пока сложно сказать, когда корабли с космическими туристами отправятся к другим планетам галактики, но вот роботы-помощники, без которых не обходится ни один фантастический роман или фильм, уже стали реальностью. В ближайшие годы перед робототехникой открываются самые широкие перспективы. Использование роботов в промышленных процессах, в качестве профессионального оборудования и в быту имеет огромный потенциал. Один из примеров этого — роботизированные пылесосы. Дальнейшее совершенствование таких технологий связано с развитием навигации и автоматического топографирования в закрытом и открытом пространстве, предлагаемых системой REKNOdrive.
Один из основателей компании REKNO, человек, определяющий основные направления развития бизнеса и разработки новых видов роботизированных машин, директор компании — Паоло Виллелла. Раньше разработчик роботов-помощников работал руководителем проектов робототехники в Центре Густаво Стефанини Высшей школы им. Св. Анны в Пизе. Участвовал в разработке системы искусственного распознавания Networked Multi-Robot System, финансировавшейся агентством European Defence Agency. Выступал разработчиком систем управления промышленными машинами, занимался исследованиями в лаборатории робототехники распознавания Высшей школы им. Св. Анны под руководством профессора Массимо Бергамаско.
Под руководством Паоло Виллеллы REKNO разработала REKNOdrive — первый бюджетный автопилот для электроприборов. Это плод многолетних исследований в области мобильной робототехники. REKNOdrive — первый регулируемый автопилот, обеспечивающий автономную навигацию обычного электроприбора. Его можно установить, например, на роботизированную газонокосилку, задать маршрут и наблюдать, как агрегат самостоятельно косит траву на вашем дачном участке. Роботизированные газонокосилки, как правило, могут работать самостоятельно только на участке, по периметру которого под землей проложен кабель, что существенно сужает радиус их действия. Оснащенный прибором REKNOdrive робот переходит в разряд регулируемых настраиваемых устройств, не требующих предварительной организации обслуживаемой площадки. Другая сфера его применения — это уборка промышленных помещений. Обычно уборку осуществляет оператор. Уборочная техника, оборудованная прибором REKNOdrive, в состоянии справиться с этой задачей и без участия человека, реагируя на все виды препятствий, в том числе движущиеся.
Чаще всего, когда предприятию требуется роботизированный электроприбор, его сотрудникам приходится изобретать колесо, то есть решать задачу, каким образом снабдить имеющуюся машину системой интеллектуального управления. Затраты на такую разработку весьма высоки и делают проблематичным задуманный проект. REKNOdrive дает возможность скорейшего решения такого рода проблем, поскольку система имеет широкую функциональность и интегрируется с большинством датчиков, применяемых для этих целей. Как правило, заказчик в короткие сроки получает эффективную установку, успешно используемую в рамках собственной платформы.
Программное обеспечение REKNO позволяет учитывать специфику рабочих задач и отличается широким диапазоном настроек — от простой локализации машины, топографирования участка, обнаружения препятствий до трекинга и классификации обнаруженных объектов.
Система REKNOdrive оборудована телекамерой, трехкоординатным лазерным дальномером, процессором. Данные датчиков REKNOdrive сопоставляются с данными GPS, блока инерционных измерений, компаса, одометра и других приборов. Таким образом, роботизированная установка получает возможность самостоятельной навигации в новом для него пространстве. Успешная работа прибора есть результат грамотной интеграции алгоритмов искусственного интеллекта, глубокого знания сенсорных технологий и эффективного использования имеющихся вычислительных ресурсов.
Основные функции системы
Планирование траекторий
Планирование — это высокоуровневая операция, определяющая оптимальные траектории исполнения задачи (например, стрижка газона, уборка пола, подборка предметов). Планирование осуществляется по данным трехкоординатной геометрии, на основе которых рассчитываются двухмерные траектории для доступных зон. Оптимальной считается траектория, минимизирующая время исполнения операции с учетом имеющихся вводных — например, стрижка газона выполняется параллельными сегментами.
Навигация
Навигация "точка-точка" осуществляется путем координации поведения робота, в частности команд "осторожно, препятствие", "вперед к цели" и проч. Общее поведение робота определяется равновзвешенной суммой этих команд, значимость каждой из которых обусловлена ситуацией. Например, если робот обнаруживает препятствие, команда "осторожно, препятствие" будет иметь приоритет перед командой "вперед к цели".
Автоматическое топографирование
Автоматическое топографирование имеет цель создать координатную картину обследованного участка, базу данных обнаруженных объектов (например, зарядный терминал роботизированных машин) и основные параметры среды (линейные и угловые). Трассировочная структура назначает каждой установленной двухмерной ячейке определенную высоту. Структура инициируется как неисследованное пространство, которое затем после каждого цикла измерений заполняется данными сканирования датчиков расстояния (лазерный дальномер, визуализатор и проч.). Каждой ячейке назначается стохастическая бинарная переменная, кодирующая информацию о том, занята или свободна такая ячейка. После каждого сканирования параметры случайной переменной по каждой ячейке обновляются. После выполнения некоторого числа сканирований ячейка стабилизируется.
Видеонаблюдение
Простых камер видеонаблюдения зачастую бывает недостаточно. В частности, на объектах сложной пространственной конфигурации. В этих случаях выполняется "усиление" системы безопасности за счет видеокамер на мобильных роботах, обеспечивающих максимально широкий охват наблюдения. Система REKNOdrive делает таких роботов "полуавтоматическими", то есть, будучи управляемыми оператором, они могут самостоятельно исследовать участок. При обнаружении несанкционированных обстоятельств робот может отправить оператору сигнал тревоги, по получении которого оператор переводит наблюдение в режим прямого направленного управления. Система REKNOdrive производит вычисление и обработку данных в режиме реального времени и осуществляет идентификацию объектов. К примеру, REKNOdrive может автоматически обнаружить объект, и робот начнет движение в этом направлении, пока объект не попадет в поле его зрения. По радиоканалу робот отправляет соответствующие сигналы в центральную систему видеонаблюдения, где слежение переходит на стационарную видеокамеру. Таким образом подозрительный объект фиксируется и оценивается службой наблюдения.
REKNOdrive
REKNOdrive — первый регулируемый автопилот, которым могут оснащаться электромобили. Также с его помощью обеспечивается автономная навигация. Блок REKNOdrive состоит из головки оптических сенсоров, инерционных модулей, GPS и особо прочного процессора. REKNOdrive можно монтировать на электромобиль. Выполняемые им функции регулируются и настраиваются.
Локализация: абсолютная или относительная через посредство выделенной топограммы. В основе — алгоритмы сенсорного слияния, использующие одометрические данные, GPS и инерционные параметры в сочетании с визуализацией. В результате ТС получает возможность самостоятельно определять свое положение, в том числе там, где нет сигнала GPS.
Пеленг препятствий: пеленгация неподвижных или динамических препятствий на основе считывания данных датчиков расстояния и зрительной перцепции.
Автоматическое распознавание объектов: модуль ПО, обеспечивающий идентификацию объектов в окружающем пространстве. Иными словами, люди и предметы вокруг робота идентифицируются им при помощи телекамеры для последующего анализа особенностей поведения.