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Interview zur SLAM-Technologie von Kudan

»Augen für alle Maschinen – das ist unser Ziel«

08. Juli 2021, 11:00 Uhr   |  Nicole Wörner

»Augen für alle Maschinen – das ist unser Ziel«
© Kudan / Markt&Technik

Taro Murai, Geschäftsführer von Kudan USA: »Wir wollen alle Maschinen, Roboter und beweglichen Geräte in die Lage versetzen, ihren Standort und ihre Umgebung durch unsere SLAM-Technologien zu verstehen.«

Das japanische Start-up Kudan ist für seine SLAM-Technologie mit dem embedded award 2021 ausgezeichnet worden. SLAM steht für Simultaneous Localization and Mapping und soll Maschinen, Robotern & Co. ein räumliches Bewusstsein geben, wie Taro Murai, President und CEO von Kudan USA erklärt.

Markt&Technik: Mr. Murai, es ist das erste Mal, dass der prestigeträchtige embedded award an ein japanisches Unternehmen geht. Was bedeutet diese Auszeichnung für Sie?

Taro Murai: Natürlich sind wir sehr stolz darauf, das erste japanische Start-up zu sein, das diesen renommierten Preis erhält. Und es war auch sehr ermutigend, dass unsere Technologie endlich auf der globalen Bühne anerkannt wird. Das unterstreicht die Marktreife, die unsere SLAM-Software inzwischen erreicht hat. Wir entwickeln SLAM-Software seit 2014, insofern spiegelt diese Auszeichnung für uns auch die wachsende Nachfrage nach leistungsstarker kommerzieller SLAM-Software wider. Diese Auszeichnung ist nicht nur eine Würdigung unserer bisherigen Leistungen, sondern auch ein Katalysator, um den Bekanntheitsgrad der SLAM-Technologie sowie den von Kudan als Unternehmen zu erhöhen, insbesondere in unseren Zielanwendungen wie Robotik, autonomes Fahren, AR/VR und Mapping.

Bitte beschreiben Sie kurz Ihre Lösungen und die Technologie dahinter. Was sind die wichtigsten Anwendungen?

Kudan bietet zusammen mit seinem Tochterunternehmen Artisense die Software GrandSLAM an. Diese Software-Lösung umfasst drei Varianten: KdVisual, Kudan 3D-Lidar SLAM (KdLidar) und das Visual Inertial Navigation System (VINS) von Artisense, die unterschiedlich kombiniert und auf den Kunden angepasst werden können.

KdVisual ist eine API-Bibliothek, die es Kunden ermöglicht, ihren eigenen Lokalisierungs-Stack aufzubauen. VINS ist ein Komplettpaket aus direkter visueller SLAM-Software und Hardware, einschließlich Kamera, Inertialmesseinheit (IMU), globalem Navigationssatellitensystem (GNSS) und einer Recheneinheit – die einzelnen eingesetzten Algorithmen sind ebenfalls erhältlich. Zusammen decken KdVisual und VINS das gesamte Spektrum der visuellen SLAM-Techniken ab, das heißt indirektes bzw. direktes visuelles SLAM, bei dem Kameras als primäre Sensoren verwendet werden.

Die dritte Lösung – KdLidar (Light Detection and Ranging) – ist eine zunehmend gefragte Technologie für SLAM-bezogene Anwendungen wie autonomes Fahren, Robotik, Drohnen und Kartierung. Wie KdVisual bietet auch KdLidar den Kunden eine API-Bibliothek zur Integration in ihre Lösung.

Die Leistung jeder dieser SLAM-Softwarelösungen lässt sich übrigens noch weiter verbessern, indem sie mit anderen Sensordaten wie denen der IMU, GNSS und Rad-Odometrie fusioniert werden. Aber generell hat jede der drei Lösungen individuelle Stärken, die auf unterschiedliche Anwendungen und Umgebungen abzielen.

Wo sehen Sie die Zielmärkte?

Die primäre Zielanwendung von KdVisual ist die industrielle Indoor-Robotik, wie etwa autonome mobile Roboter (AMRs) und fahrerlose Transportsysteme (AGVs), gefolgt von Consumer-Robotik und AR/VR. Wir haben derzeit auch Projekte im Bereich ADAS (Advanced Driver Assistance System) und Drohnen.

KdLidar konzentriert sich auf die Industrierobotik, und zwar nicht nur im Innen-, sondern auch im Außenbereich, weil es GNSS und IMU effektiv verbinden kann. Das macht KdLidar auch besonders relevant für Kartierungs- und Vermessungsanwendungen, die ein genaues Verständnis der Sensorpositionierung benötigen, um eine präzise Karte in Anwendungen wie der Gebäudewartung und Infrastrukturinspektion zu erstellen.

VINS von Artisense adressiert den Bedarf im Automobilsektor sowohl für ADAS als auch für autonome Fahrzeuge und umfasst Anwendungen, die über das autonome Fahren hinausgehen, wie etwa die Flottenortung für Busse oder Lkw. Darüber hinaus erfordern die jüngsten Entwicklungen im Bereich der Outdoor-Robotik, beispielsweise Lieferroboter, eine sichere und genaue Lokalisierung unabhängig von Veränderungen der Umgebung. VINS ist hierfür prädestiniert.

Ihr Tochterunternehmen Artisense ist ebenfalls ein Computer-Vision-Start-up. Welche Position nimmt Artisense im Unternehmensverbund ein?

Artisense ist unser nächster Wachstumsmotor! ArtiSLAM von Artisense ist bereits auf Referenzhardware integriert – was den Entwicklungs- und Integrationsprozess für die Kunden beschleunigt. Die Integration gibt uns auch Zugang zu Spitzenforschung, um uns noch zukunftssicherer zu machen. Artisense wurde 2016 als Spin-off der Technischen Universität München gegründet. Mitgründer Prof. Dr. Daniel Cremers vom Computer-Vision-Labor der TUM war maßgeblich an der Entwicklung der Technologie von Artisense beteiligt. Sein Computer-Vision-Labor beherbergt eines der angesehensten akademischen Forschungsteams der Welt und ist führend auf dem Gebiet der SLAM-Forschung.

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2. Die Vision, das Ziel - und die Positionierung in Europa

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