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激光導航VS視覺導航,誰更適合掃地機器人

雙目立體視覺 ? 來源:INDEMIND ? 作者:雙目立體視覺 ? 2021-04-29 15:13 ? 次閱讀

科技發展的今天,智能家居產品越來越受到人們的追捧,而掃地機器人作為其中的“網紅擔當”,卻一直頂著人工“智障”的帽子,讓人又愛又恨。

不少人使用后都吐槽本以為可以解放雙手,沒想到倒成了掃地機器人的24小時保鏢,不是鉆到犄角旮旯把自己卡死,就是像愣頭青一樣到處亂撞,讓人實在愛不起來。事實上,考驗掃地機器人是智能還是“智障”,首先還要看掃地機器人能不能做好掃地本身這件事,而影響掃地機器人清掃效果的重要因素則是掃地機器人導航技術。

導航技術作為掃地機器人的“大腦”和“眼睛”,是掃地機器人實現智能化的前提,目前市面上應用較為廣泛的主要有兩種,激光導航和視覺導航。而人們又普遍認為激光導航要優于視覺導航,事實上真是如此嗎?

激光導航VS視覺導航,誰更適合掃地機器人?

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激光導航

激光導航是利用掃地機器人上的激光測距儀測量設備與周圍物體的距離,然后通過算法計算出相應的位置,再根據測量出的數據掃描出一個完整的地圖模型,最后掃地機器人根據地圖進行導航作業。激光導航起步更早,在理論、技術和產品落地上都相對成熟。在實際表現中,測距精準,誤差模型簡單,在絕多數環境下都能穩定運行。缺點是激光導航屬于二維避障,效果較差,此外,激光傳感器大多部署在頂端,導致增加機身高度,同時還可能對低矮障礙物存在探測盲區。

視覺導航

視覺導航通過視覺傳感器可以獲取海量的環境信息,擁有強大的場景辨識能力。這對搭載視覺導航技術的掃地機器人在重定位、場景分類、避障上等有著巨大的優勢。而同時視覺導航的弊端也同樣突出,由于視覺感知數據量大,大量的環境信息會加劇數據處理單元的運行壓力,在算法和硬件無法給予足夠支持時,就會導致測距誤差,精準度下降。

雖然兩者各擅勝場,但從技術實現難度來看,視覺導航要更高于激光導航,因此,目前市面上掃地機器人還是激光方案占據大多數,但并不意味著視覺導航弱于激光導航。

視覺導航不止于一個“配角”,更是人工智能的集大成者

由于激光導航有著技術上的局限性,不少頭部廠商都在嘗試視覺導航,目前市場上已能見到激光導航+視覺傳感器的融合方案的產品,如去年的明星產品石頭T7pro、科沃斯T8AIVI都加入了視覺傳感器,在識別、避障方面都有了顯著的提升。當然視覺導航的潛力絕不止于一個配角,雖然技術實現難度更高,但潛力更大,隨著視覺技術的不斷迭代,計算機視覺在導航方面取得了長足進步,如國內的公司INDEMIND針對掃地機器人研發的雙目視覺導航模組方案。

據悉,該方案定位精度及建圖精度<4cm,在進行封閉測試和實景測試中足以媲美激光雷達。同時,根據作業需求提供沿邊清掃、弓形清掃、局部清掃等多種規劃模式,完全可以勝任普通人的家居環境。不同于紅外、雷達等方案(二維避障),INDEMIND雙目視覺導航模組實現三維避障,能夠通過三維掃描精準檢測障礙物與設備自身之間的距離,同時避障信息實時傳輸,大幅提升了感知的可靠性。

不僅如此,在識別避障上更有著獨有的優勢,通過立體視覺技術,可以有效識別物體、人、寵物及環境信息,包括識別十幾種大類,數百種高中低矮物體,如座椅、玩具、拖鞋、數據線、寵物便便等等,識別精度可達2cm。還可以根據不同障礙物信息采取不同的避障策略,如遇到電線、插線板、花盆等危險易碎品時,避障距離為5cm; 像拖鞋、座椅、垃圾桶等其它家庭常見障礙物,避障距離則為2-3cm。在密集低矮障礙物測試中同樣表現優秀,能夠精確避障每一個障礙物。

同樣,智能化的表現不應只是一臺自動清掃工具,而是應該是懂得人機交互的清掃管家。雙目導航模組基于立體視覺可實現智能跟隨目標移動,配合交互指令,實現指定區域清掃,同時支持開放式智能決策、交互模板從而實現更多個性化需求,如智能安防,看護等。總體而言,激光雷達技術原理簡單,技術成熟,但已經面臨技術天花板,而視覺導航智能性較高、成本較低、發展性更大,隨著技術的進步,視覺導航將會有更加廣闊的前景。

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