打破場景限制，不一樣的“斜杠青年”。

隨著服務機器人不斷進入到商場、超市、寫字樓、酒店等新場景，場景的多樣化和復雜度也在明顯提升，由于場景的獨特性，對于機器人的要求也千差萬別，這意味機器人需要更強大的適應性，并同時滿足使用體驗、成本等要求。

那么該如何提升機器人的場景適應能力？INDEMIND圍繞環(huán)境感知、地圖構(gòu)建、智能避障、交互及云端平臺等方面，進行了更深層次的探索。

與人相同，“眼睛”是機器人感知世界的基礎(chǔ)，想要讓機器人看的更多，懂得更多，視覺技術(shù)是必然選擇，可以看到，市面上出現(xiàn)了一大批以單線或多線激光雷達為核心的多傳感器融合技術(shù)，使機器人的環(huán)境感知能力得到顯著提升，且在功能表現(xiàn)上，還有著激光雷達精度高和穩(wěn)定性高的特點，然而這兩類方案的缺點也較明顯。

單線融合方案一是環(huán)境適應能力較差，對于環(huán)境特征單一的長走廊等場景，誤差較高，容易偏離路徑，二是重定位能力差，運行過程中一旦丟失位置，難以重新定位；多線融合方案一旦出現(xiàn)故障，會導致整個系統(tǒng)宕機，且這類方案成本高昂，目前也主要應用于大多數(shù)商用機器人。

如果大膽換個思路，以視覺為核心的多傳感器融合技術(shù)是否可行?

作為計算機視覺技術(shù)行業(yè)的佼佼者，INDEMIND進行了5年時間的死磕。在技術(shù)在實現(xiàn)上，INDEMIND基于獨有的立體視覺技術(shù)，設計了以視覺傳感器為主導的標準化、模塊化的多傳感器融合架構(gòu)，通過遵循INDEMIND的標準定義接口，可快速加入IMU、里程計、激光雷達、GNSS等多種傳感器，實現(xiàn)“積木式”加裝，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度、高穩(wěn)定性、低成本的3D環(huán)境感知，走通了一條不同于激光雷達方案的新路徑。

與此同時，INDEMIND還擁有超過100個使用場景的海量數(shù)據(jù)，對于清潔、配送、導覽、安防等多種工作場景有著深度理解，配合視覺多融合感知技術(shù)，能進一步提升機器人的環(huán)境感知能力。

事實上，提升環(huán)境感知能力，僅是解決機器人場景適應問題的第一步，避障、交互、作業(yè)邏輯上的提升，才是適應問題中的真正痛點。

實時構(gòu)建語義地圖，讓地圖更豐富

基于INDEMIND立體視覺技術(shù)，機器人支持全場景二維地圖、三維地圖及語義地圖自主創(chuàng)建，支持地圖動態(tài)更新及智能禁區(qū)，且建圖精度可達厘米級，達到激光雷達方案同等水平。三維語義地圖讓機器人有了懂得人類“常識”的能力，為實現(xiàn)更高層級的智能避障、智能交互、智能作業(yè)提供了底層支持。

智能決策引擎，賦予機器人“邏輯思維”

想讓機器人更像人，首先需要機器人能夠模仿人的決策，也即是智能決策技術(shù)。它需要把信息感知（認知）、（基于知識圖譜、數(shù)據(jù)和機器學習）決策和執(zhí)行過程有機地統(tǒng)一起來。而INDEMIND在開發(fā)上，采用了設備端、云端智能決策平臺、大數(shù)據(jù)平臺三端結(jié)合的模式建立一套智能決策引擎，并且能夠基于關(guān)鍵數(shù)據(jù)不斷更新算法模型，持續(xù)提升場景處理和問題應對能力。

借助智能決策引擎，在避障上，機器人可做出類人規(guī)避動作的精細化操作，能夠讓機器人有策略的實現(xiàn)智能避障(如根據(jù)障礙物不同做出不同規(guī)避距離);在交互上，可通過語音、手勢、動作等自然語言指令，命令機器人進行安全、搜尋、跟隨、自主尋路、定向清掃等多種智能邏輯，讓機器人發(fā)揮真正價值。

隨著核心技術(shù)的積累和成熟，INDEMIND面向10-100kg級商用機器人推出了「商用機器人AI Kit」自主導航方案。不同于機器人移動底盤，「商用機器人AI Kit」在硬件選擇和外形上可根據(jù)實際開發(fā)需求靈活適配，適用性大大提升，同時滿足商用機器人導航定位、智能避障、路徑規(guī)劃、決策交互等核心功能的開發(fā)，實現(xiàn)了商用場景全覆蓋，能夠滿足清潔、配送、導覽、安防等多種商用機器人開發(fā)需求。

需要提到的是，相較于激光雷達多傳感器融合方案，成本能夠下降60-80%。

從市場反饋來看，INDEMIND已和國內(nèi)外多家巨頭客戶達成合作，受到了廣泛認可。目前，INDEMIND已簽署訂單超2萬臺，三年預期訂單將超10萬臺。其中與傳統(tǒng)清潔設備廠商ICE合作的中型清潔機器人Cobi18，已在全球十幾個國家批量部署，且在歐美市場實現(xiàn)運行零故障。

審核編輯 黃宇