NavVis 首席技术官 Georg Schroth 认为，NavVis 和移动扫描的基础在于机器人和人工智能技术的研究。自主的现实捕捉是顺理成章的下一个阶段。
我们的愿景是将GPS和地图的力量带入建筑物和场地，这个想法起源于2009年，当 NavVis 在慕尼黑工业大学的机器人和AI研究实验室诞生之时。
一群年轻的科学家和工程师在这里开发了构成我们公司今天部分产品的核心技术。从一开始，我们就利用我们在机器人、机器学习和软件方面的背景来回答关于建筑物和场地的空间数据以及如何能够始终持续更新的核心问题。
与当时的现有产品相比，我们确信同步定位和扫描（SLAM）（所有机器人系统的基础技术）对捕捉真实世界至关重要。扫描和建模的过程将大大简化并得到加快。
追溯到之前，2007年我在斯坦福大学的GPS实验室工作期间，亲眼看到了SLAM的潜力。SLAM是斯坦福大学当年参加DARPA城市挑战赛的基点，推动了自动驾驶汽车 "Junior" 的研发。它基本上是此后所有自动驾驶汽车的发展起点。
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SLAM 移动扫描和自主机器人的拐点
我们如今到底站在什么位置？现实捕捉行业即将经历另一次重大变革，基于SLAM的移动扫描将再次发挥巨大作用。
在相当长的一段时间内，移动扫描解决方案在捕捉建筑环境方面要比之前快得多。但经过多年的研究和开发，才将精度提高到毫米的水平，并使其成为行业专业人员的标准 "腰带工具"。尽管基于SLAM的扫描可以将更新建筑物或场地的空间信息的所需时间和精力减少10倍，但一些我们最大的客户让我们能够不断有新的突破。
它们的扫描应用范围从建筑工地监控到管理世界上最大的工厂。我们的愿景与他们的需求一致；他们需要一个几乎实时的网站数字副本，以便根据他们可以完全信任和依赖的数据和信息进行规划、管理和决策。这些工业环境中有一个很简单的规律：信息越老，其价值越低。
我们基于SLAM的 NavVis VLX 扫描解决方案对于单独的现场考察和孤立的信息收集以及过时的2D图纸来说，是一个重大的飞跃。尤其是在新冠疫情时期，它极大地减少了收集所需信息和空间数据的时间和成本。
然而，要达到几乎实时的建筑副本，仅仅派人穿过场地和建筑已经不够了——需要实现流程的完全自动化。那么，自主机器人是解决方案吗？
几乎每周都有新的关于激光扫描仪、照相机或传感器在机器人腿部应用的视频或新闻报道，通常以波士顿动力公司的 Spot 机器人为例。他们看起来很酷!
也许你很想把它们当作对你的实际业务毫无意义的宣传噱头，但自主机器人的能力正在迅速接近一个拐点。在过去，楼梯、台阶、门、电灯开关或任何移动物体对这些系统来说都是一个巨大的挑战，现在已经大不一样了。慢慢的，这些机器人缩小了差距，成为人类高度可重复或危险任务的可靠帮手。
从经济角度来看，我们必须接受今天的机器人不比人类扫描速度快的事实。由于安全方面的限制和短距离的感知，他们的行动通常比较缓慢，可能也无法预见到被封锁的区域。机器人的额外成本、安装、维护和对偶发错误的反应也使它单次扫描不便宜。
引入一个兼容的解决方案
真正的好处在于重复操作的便捷性，你可以锁定你所有的成本和精力，而不受扫描次数的影响。规律再次很简单：你扫描的频率越高，每次扫描的费用就越低，而你的空间数据就越新也越有价值。
这就是为什么那些需要（几乎）每周更新空间数据或需要获得人类无法进入区域的数据的公司应该尽早关注这一新兴技术。
与包括慕尼黑工业大学和我们的客户在内的研究伙伴一起，NavVis 对这一概念进行了迭代，形成了完整的解决方案，不仅仅是将扫描仪安装到自主机器人或无人机上。
将兼容的解决方案嵌入客户现有的自主导航车辆和基础设施车队，是应对挑战的最佳方式。对现场进行初步扫描是计划新任务和登记新扫描的前提。基于SLAM的扫描仪和机器人系统的紧密结合对于捕获最高质量的空间数据 极为必要——基于多年的实践经验，NavVis 在这一领域自然表现出色。
而最终，空间数据必须在数小时内以易于使用和理解的方式提供给尽可能多的利益相关者。这需要以完全自动化的方式将各个扫描件合并成一个可访问的设施的数字副本。
在 NavVis，我们认为可穿戴式设备和机器人扫描系统的集成组合是拥有最新空间数据的顺理成章的下一个阶段，您可以完全依靠它来计划、管理和决策。
请联系我们的团队，讨论、探索和考虑您的使用案例， 让我们一起迈出下一步。