對于穿梭在人群中的機器人們而言，避障的重要性不言而喻。

隨著機器人應用越來越廣泛，機器人的作業場景的復雜度在顯著增加，與人類的接觸也越加密集，這對機器人的避障功能提出了新要求，不僅要更加精準靈敏，還要能夠根據場景及障礙物屬性的不同，實現智能避障，如根據障礙物的屬性信息，進行不同距離的避障動作。

以應用在商超、餐廳等場景下的服務機器人為例，人員密集且流動性大、場景格局復雜是場景的主要特征，機器人作業時不僅要與人頻繁交互，還要在密集的流動人群中不斷進行動態避障或急停等安全規避動作。要高效完成這些基于環境變化、目標需求產生的實時性任務，現有的避障方案已然左支右絀。

從技術角度來看，目前機器人的避障方案主要是借助激光、TOF、結構光、雙目等傳感器采集場景內障礙物的點云信息，構建場景柵格地圖，然后對障礙物進行避障，此類方案雖然能夠滿足機器人的避障需求，但也僅僅“剛剛能用”，且傳感器也有著多方面缺點：傳感器成本高、視場角小（如TOF）、標定參數易受溫度等因素影響，長期穩定性不好（如結構光），此外，還缺少智能化交互能力，由于信息量豐富度不足，無法結合深度學習信息進行智能化升級，導致難以實現智能化避障及環境交互。

安全決策，賦予機器人精準避障能力

INDEMIND在開發商用機器人AI Kit的過程中，設計了一套系統化的安全決策體系，不僅實現了智能避障，還擁有主動安全功能。據了解，商用機器人AI Kit是專門面向10—100kg量級的商用機器人自主導航方案，滿足商用機器人導航定位、智能避障、路徑規劃、決策交互等核心功能的開發。

在作業過程中，基于INDEMIND微秒級的安全決策，機器人能夠穩定檢測各類障礙物，支持低矮障礙物避障（地插、桌椅底座等）；高反障礙物避障（玻璃、鏡面等）；全高障礙物避障（桌面、警戒線等），保障機器人在復雜環境下安全運行。

在實際場景中，動態事件頻發，機器人的“臨機判斷”能力至關重要。搭載INDEMIND商用機器人AI Kit的機器人除了能夠實時檢測拋物、行人、快速移動物體等突破情況外，也能夠實時進行潛在風險判斷（行人等），根據風險分類，提前做出規避策略，實現主動安全。商用場景中如商場里常見的高透類障礙物（玻璃護欄、玻璃墻等）、高危場景（自動扶梯、轉門等）以及超市中的狹窄通道、貨架等類似障礙物或場景，對于機器人往往有著極大挑戰，導致避障“失靈”的情況時有發生。而搭載INDEMIND商用機器人AI Kit的機器人可精準穩定地識別這類障礙物，并實施避障、急停等安全策略。

面對不同光線條件，機器人同樣能夠穩定避障。基于INDEMIND的強光規避策略和硬件上內置的亮度補光、紋理補光兩種紅外補光設備（均符合人眼安全等級C1等級要求），機器人滿足強光直射、無光源、昏暗等特殊光照環境下的無差異工作要求。

和障礙物“零接觸”的秘訣

“隨心所欲”的背后，離不開技術創新。在技術實現上，INDEMIND通過從傳感器、識別算法、語義地圖、策略執行4個層面出發，建立了各單元聯動機制，充分釋放系統硬件潛力，為“隨心所欲”提供了底層支持。

多傳感器融合，提升信息獲取能力：傳感器采用雙目視覺模組、Lidar、TOF、跌落傳感器、碰撞傳感器；

AI識別算法，精準識別場景信息：基于TOF 3D數據，基于camera 2D環境圖像數據、基于Lidar 2D平面數據等的物體及場景識別及基于跌落、碰撞等傳感器的概率判別；

3D語義地圖，賦予“人眼”感官：基于識別得到的語義信息結合機器人位姿信息，構建環境語義地圖；

策略執行，模仿“人腦”決策：對構建的語義地圖疊加決策屬性信息，進行安全決策執行。

值得一提的是，基于視覺技術的獨有優勢，搭載INDEMIND商用機器人AI Kit的機器人，無需技術人員參與，能夠實時自主構建地圖，做到了新機器、新場景無需預部署，開箱即用，且變更場景后，機器人也能自主更新地圖，也無需技術人員參與，大大提升使用體驗。同時，還支持多層地圖及全局調度，擁有智能梯控系統，能夠實現多樓層靈活作業。

審核編輯黃宇