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    核心算法

    比特28预测的“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。

    核心算法

    比特28预测的“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。
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    AMR
    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。
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    AMR
    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。
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    3D视觉拣选系统蜘蛛拣选系统
    三维感知技术
    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。
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    SLAM 建图与定位技术
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    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。
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    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。
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