激光or视觉，机器人导航定位该选谁？INDEMIND有话说

近年来，机器人早已从最初的工业应用于逐步且普遍的转入人们的日常生活中，银行、酒店、医院、商场的服务机器人早已为人所熟知，18年的无人餐厅堪称深得了大量眼球，随着应用于场景的扩展，机器人种类、数量的大大减少，类似于撞人、错位、运营不平稳等问题屡屡经常出现。毕竟，机器人的导航系统定位正是此类问题经常出现的“罪魁祸首”。

机器人必须极具场景适用性的导航系统方案提及机器人导航系统定位，很多人首先想起的乃是激光雷达。激光雷达作为目前最成熟期的三维测量传感器，具备精度高、号召慢的优势，早已被普遍的应用于机器人行业，但这种技术也有其无法忽视的问题——成本高、系统可靠性较低。无论是应用于扫地机器人的低端雷达抑或应用于工业机器人的高端雷达，激光雷达的成本早已是机器人厂商成本的最重要开支。

此外，在功能效果上，由于激光雷达受限于单一的信息采集模式，遇上走廊等相近场景更容易经常出现“假回环”，造成方位遗失，并且在出现异常方位、开机重新启动等情况下，激光雷达也很难展开较慢精确的重定位。因此，在酒店、室外等场景中，使用激光雷达导航系统的机器人更容易错误。如何寻找一种成本更加较低，性能更加可信的机器人导航系统定位方案，出了很多机器人厂商联合注目的问题。

针对这一问题，国内计算机视觉方案提供商INDEMIND牵头创始人姜文得出了自己的答案——视觉导航系统。视觉导航系统，顾名思义，就是通过视觉摄像头捕猎环境信息，以提供移动物体在空间中所处的方位、方向及其他信息，并通过一定的算法对所获得信息展开处置，创建环境地图，进而规划一条拟合或近似于拟合的的无触碰路径，是一种成本更加较低、场景适用性更加强劲的导航系统定位方案。代替、融合，导航系统方案必须因地制宜与现阶段广泛应用的激光雷达方案比起，视觉导航系统依赖立体视觉摄像头收集环境图像，成本毫无疑问要较低很多。但视觉导航系统图像处理本身十分闲置计算资源，对算法能力拒绝极高，同时视觉观测的原理也只是尽量相似物理观测，因此在精度上仍有所严重不足，所以在明确用于上要因地制宜，融合场景应用于。

在姜文显然，在以扫地机为代表的小型机器人底盘上，视觉导航系统方案是一种替代性的方案，可以代替现有的激光雷达方案，以更加较低的成本构建建图、导航系统、避障甚至回充等功能，并且智能化程度更高，具备很强的交互潜力。但在以安全性为前提的服务机器人上，视觉导航系统更加合理的用于方式是与现有激光、里程计等多传感器融合，解决问题假回环、重定位、深度测量等问题，进一步提高机器人的鲁棒性，符合更加苛刻的用于市场需求。除此之外，视觉导航系统还能为机器人带给交互能力的提高。

姜文告诉他记者，视觉作为最高纬度的感官手段，不仅可以展开测距、导航系统定位，更加可以对事物展开辨识和解读，为机器人获取了提供语义地图的能力。荐个非常简单的例子，扫地机器人在家中工作时，不会转入各个房间，遇上各种障碍，融合INDEMIND视觉技术的机器人可以辨识出有每个房间的用途，同时也辨识出有各种遗留在地面上的障碍物，融合导航系统策略，可以有效地的避免衣物、线缆、宠物粪便等对机器人导致损害的物品，同时融合上层语音控制技术，还可以根据主人的命令，自律辨识餐厅、厨房甚至餐桌下方等区域，继续执行登录的清理任务。可以想象，未来的机器人仍然只是效率提升了一些，聪慧了一点，而是可以知道具备与人展开基本交互的智能机器人。另外，对于现有机器人终端视觉导航系统方案的成本问题，姜文回应，成本主要产于在两个方面，归功于INDEMIND对于算法的强劲优化能力，算力成本早已十分便宜，融合红外线等传感器，整个模组的成本要近高于低端激光雷达，更加不必和高端激光雷达对比了。

而另一方面则是构建成本，INDEMIND作为市面上为数不多的原始解决方案提供商，在扫地机器人等小型平台上可以必要根据参照设计展开调试部署，而对于大型机器人，则可以获取有所不同平台有所不同版本的SDK，只要跟产品当前的算法系统展开非常简单的松人组融合给定，就可以充分发挥视觉绝大部分起到，如果使用深度自定义方案，更加可以从底层开始融合优化，最后带给十分好的实际效果。总的来说，与激光雷达方案比起，视觉导航系统是一个维度更高、成本更加较低、适用性更加强劲的机器人导航系统定位方案，未来，随着算力的提高，算力成本的减少，视觉导航系统方案的成本可以更进一步下探；并且预示研究的了解，视觉导航系统所带给的环境语义功能日趋完善，具备更高维度交互潜力的智能视觉机器人毫无疑问在面对下一轮竞争时极具优势，因此，可以意识到视觉导航系统方案辽阔的发展前景，视觉导航系统也终将沦为机器人导航系统领域的主流。

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