Transformez un châssis mobile en un robot qui accomplit réellement le travail. SLAM LiDAR 3D multi-lignes auto-développé, fusion multi-capteurs, évitement d'obstacles dynamique et prise de décision incarnée — une pile pilotant 7 structures de châssis, les robots de nettoyage, les robots composites et les humanoïdes à roues à deux bras.
Nous ne construisons pas une plateforme générique de big-data. Cette page décrit la pile d'algorithmes et de logiciels en quatre couches qui permet à un robot de voir, se localiser, se déplacer et comprendre — entièrement auto-développée, réductible selon la forme du robot, et réutilisée sur plusieurs lignes de produits.
Le LiDAR 3D multi-lignes comme capteur principal, avec en option un double LiDAR avant/arrière, des caméras de profondeur et un radar ultrasonique pour une perception stéréo 360° sans angle mort ; le prétraitement du nuage de points, la segmentation du sol et le suivi multi-cibles produisent une zone praticable stable.
Le SLAM 3D fusionné LiDAR-inertiel construit une carte en nuage de points 3D en temps réel. Aucune plaque réfléchissante, bande magnétique ou QR code requis ; précision de relocalisation de 10 mm et navigation continue sur les grands sites et plusieurs étages.
La planification de chemin globale combinée à l'évitement dynamique local permet au robot de passer sous les objets en surplomb et à travers les allées étroites et les obstacles bas ; la montée automatique en ascenseur et l'auto-docking permettent une exploitation sans pilote de bout en bout.
Intégration avec DeepSeek, QWQ, ERNIE Bot, Spark et ChatGPT. Les commandes vocales sont analysées sémantiquement et décomposées en tâches, puis confiées à la couche de navigation — le robot comprend ainsi des formulations humaines comme « va à la salle de réunion 3 ».
Des capteurs aux actionneurs se forme un unique pipeline unidirectionnel ; la journalisation des données et l'OTA s'exécutent en canal latéral. Chaque étape peut être taillée ou remplacée sans affecter les autres.
| Élément | AGV conventionnel basé sur marqueurs | SLAM 3D multi-lignes Tbot |
|---|---|---|
| Marqueurs de site | Cibles réfléchissantes, bande magnétique ou QR codes requis | None — map and go |
| Perception | 2D simple ligne, obstacles de même hauteur uniquement | 3D multi-line, includes overhanging and low obstacles |
| Précision de relocalisation | Dépend de la disposition des marqueurs | 10 mm |
| Endurance du châssis | — | ≥10 h unloaded · 6 h loaded |
| Coordination multi-robots | Gestionnaire de flotte externe requis | Group scheduling and remote dashboard supported |
Interfaces natives ROS / rosbridge WebSocket avec des définitions Topic / Service complètes du châssis à l'application, plus des exemples en Python, JS, C++, C, Java, C# et Go. La même pile fonctionne déjà sur 7 structures de châssis — N5 / OW / S / X / X2 / ACK / MW. Changer la forme ne change pas l'algorithme, c'est pourquoi la livraison ODM peut être rapide.
| Couche | Ce que vous pouvez faire | Comment |
|---|---|---|
| Application | Modifier la logique métier, connecter votre propre gestionnaire de flotte | ROS Topic / Service, WebSocket |
| Paramètres | Vitesse, rayon d'évitement, lissage de chemin et similaires | Poussée de config, aucun changement de code |
| Capteurs | Ajouter caméra de profondeur, ultrasonique, second LiDAR | Connecter via l'interface et re-calibrer |
Les projets standard suivent la séquence ci-dessous. Le calendrier réel dépend de la complexité du site et de l'étendue de la personnalisation — 15-25 jours pour les modèles standard, 45-60 jours pour l'ODM personnalisé.
Aucune pile SLAM ne convient à tous les environnements. Être explicite sur ce qu'elle gère et ne gère pas est plus utile que de rester silencieux.
Termes associésSLAMGrille d'occupationFusion de capteursPlanification de chemin
Personnalisation clé en main de l'apparence, la structure, le matériel, le logiciel et la plateforme — de la validation du prototype à la production en masse.