不可置否，激光雷達(dá)已經(jīng)成為掃地機(jī)器人的“耶路撒冷”。

導(dǎo)航技術(shù)的從無(wú)到有

回顧掃地機(jī)器人的興衰，本質(zhì)是導(dǎo)航技術(shù)的從無(wú)到有、從弱到強(qiáng)、從少到多，而在這個(gè)過(guò)程中，激光雷達(dá)無(wú)疑發(fā)揮了無(wú)可替代的作用。2010年，第一臺(tái)搭載激光導(dǎo)航技術(shù)（LDSSLAM）的掃地機(jī)器人Neato問(wèn)世，它可以通過(guò)激光雷達(dá)反射計(jì)算障礙物的距離并進(jìn)行環(huán)境地圖構(gòu)建，標(biāo)志著掃地機(jī)器人從隨機(jī)式清掃進(jìn)入了規(guī)劃式清掃時(shí)代。

十幾年間，激光導(dǎo)航技術(shù)不斷迭代，算法越來(lái)越完善，激光雷達(dá)的性能越來(lái)越強(qiáng)，成本也再不斷下探，其精度高、反應(yīng)快、穩(wěn)定性高的優(yōu)勢(shì)讓它成為了當(dāng)下最成熟的導(dǎo)航技術(shù)。對(duì)于消費(fèi)者而言，是否是激光導(dǎo)航，也是判斷產(chǎn)品好壞的關(guān)鍵指標(biāo)。

然而，正如激光導(dǎo)航替代隨機(jī)式導(dǎo)航，導(dǎo)航技術(shù)又在發(fā)生新的革新，只是這一次是回到了機(jī)器人能夠稱之為“人”的原點(diǎn)，智能化。同時(shí)，大語(yǔ)言模型的興起，更讓智能化愈演愈烈。

人們對(duì)機(jī)器人的要求不再只是程式化的規(guī)劃清掃每一塊區(qū)域，它需要能夠知道自身所處什么環(huán)境，懂得環(huán)境中的各種物體，并能通過(guò)人機(jī)交互或自主決策，完成跟隨、自主尋路、定向清掃等各種智能邏輯。想象一下，簡(jiǎn)單一句“清掃一下餐桌周圍”，機(jī)器人便能跑到餐桌區(qū)域進(jìn)行一次規(guī)劃清掃，自動(dòng)處理油漬殘?jiān)?，才?yīng)是真正的解放雙手。

視覺(jué)、激光融合，誰(shuí)才是未來(lái)？

能看“懂”環(huán)境，“眼睛”無(wú)疑是關(guān)鍵，然而激光導(dǎo)航受限于傳感器屬性，點(diǎn)云無(wú)法區(qū)別紋理信息，不具備場(chǎng)景辨識(shí)能力，在智能決策和智能交互方面存在天然缺陷。而這時(shí)，視覺(jué)技術(shù)出現(xiàn)在了廠商們的視野內(nèi)。

視覺(jué)技術(shù)可以獲取更多豐富的紋理信息，擁有強(qiáng)大的場(chǎng)景辨識(shí)能力。雙目視覺(jué)導(dǎo)航通過(guò)雙目采集到的2D環(huán)境信息，經(jīng)過(guò)算法處理生成的3D環(huán)境地圖，擁有豐富的語(yǔ)義信息，不僅可解算出機(jī)器與障礙物的距離，還有它的體積以及屬性信息，這對(duì)實(shí)現(xiàn)智能決策和交互提供了充足的前提條件。然而更豐富的技術(shù)效果也意味著更高的開(kāi)發(fā)難度。

由于視覺(jué)導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理量巨大，對(duì)算力要求很高，且容易受環(huán)境光照、參照物的特征信息以及掃地機(jī)器人硬件條件等因素影響，算法開(kāi)發(fā)難度極高，也因此導(dǎo)致現(xiàn)有的不少視覺(jué)導(dǎo)航方案有著精度低、穩(wěn)定性不足的缺點(diǎn)，使得視覺(jué)一直給人不靠譜的刻板印象，且主要應(yīng)用于低端產(chǎn)品。

沒(méi)有人能夠忽略視覺(jué)表現(xiàn)出的巨大潛力，既然純視覺(jué)不行，如果加到激光導(dǎo)航里呢？

事實(shí)證明方法是可行的，融合導(dǎo)航方案顯著提升了機(jī)器人的感知能力、避障能力和決策能力，從首批融合導(dǎo)航掃地機(jī)器人石頭T7Pro&科沃斯地寶T8出現(xiàn)，便打破了長(zhǎng)期同質(zhì)化嚴(yán)重的競(jìng)爭(zhēng)局面，在消費(fèi)市場(chǎng)中受到了消費(fèi)者的廣泛認(rèn)可。在這之后，這類融合導(dǎo)航技術(shù)基本成為了高端機(jī)型的標(biāo)配。

但融合導(dǎo)航方案并非沒(méi)有缺點(diǎn)，成本高、開(kāi)發(fā)難度大，隨著傳感器不斷做加法，不僅對(duì)局促的機(jī)器人空間帶來(lái)挑戰(zhàn)，同樣系統(tǒng)復(fù)雜度也明顯提高，由此造成更多冗雜的運(yùn)算壓力，而不斷提升平臺(tái)算力，只會(huì)導(dǎo)致成本進(jìn)一步提升。在當(dāng)下消費(fèi)緊縮，市場(chǎng)價(jià)升量跌的背景下，無(wú)疑會(huì)加大廠商的運(yùn)營(yíng)壓力。

視覺(jué)能否正名？

技術(shù)研發(fā)從來(lái)沒(méi)有一帆風(fēng)順，每一次迭代都步步維艱，激光導(dǎo)航如此，視覺(jué)導(dǎo)航同樣需要如此，而行業(yè)中也從不缺少吃螃蟹的人。

如何解決視覺(jué)導(dǎo)航的精度和穩(wěn)定性問(wèn)題，INDEMIND進(jìn)行了長(zhǎng)達(dá)5年的死磕，并推出市面上首款真正意義上的純視覺(jué)導(dǎo)航方案「家用機(jī)器人AIKit」。

「家用機(jī)器人AIKit」以INDEMIND自研的INDEMINDOSLite家用機(jī)器人AGI系統(tǒng)為核心，搭配面向家用小型機(jī)器人專門研發(fā)的一體化立體視覺(jué)模組，可實(shí)現(xiàn)家用機(jī)器人導(dǎo)航定位、智能避障、路徑規(guī)劃、決策交互等核心功能，是包含軟硬件的ALLIN ONE解決方案。

首先，現(xiàn)有的視覺(jué)導(dǎo)航方案在算力上大多需要TX2及以上，甚至PC級(jí)算力需求，對(duì)CPU、GPU或NPU、內(nèi)存均有較高要求，雖然攝像頭成本較低，但無(wú)形中又增加了成本。而INDEMIND為此研發(fā)了多種輕量化技術(shù)，輕量化VSLAM（基于深度學(xué)習(xí)特征的SLAM架構(gòu)）

、輕量化Depth（基于深度學(xué)習(xí)特征匹配的Depth）、輕量化深度學(xué)習(xí)模型（底層算子自研、剪枝、量化），同時(shí)還在硬件上，對(duì)于視覺(jué)處理采用NEON加速、GPU加速、DSP加速等方式，提升計(jì)算性能，顯著降低算力要求。目前，INDEMIND視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)搭載4核A53/A55級(jí)別芯片即可滿足需求，能夠適配如RK3566（全解決方案情況下，雙目視覺(jué)多傳感器融合SLAM、雙目Depth、物體識(shí)別及整機(jī)完整SDK）。

同樣對(duì)于影響較大的環(huán)境光照問(wèn)題，INDEMIND開(kāi)發(fā)了一套系統(tǒng)化環(huán)境補(bǔ)光策略，包含主動(dòng)式環(huán)境補(bǔ)光配置和光照變化條件下的建圖策略，在實(shí)際表現(xiàn)中，面對(duì)強(qiáng)光直射、無(wú)光源、昏暗等特殊光照環(huán)境均能無(wú)差異工作，滿足全天候作業(yè)要求。

在實(shí)際表現(xiàn)中，搭載「家用機(jī)器人AIKit」的掃地機(jī)器人，導(dǎo)航精度已實(shí)現(xiàn)絕對(duì)定位精度<1%，姿態(tài)精度<1°，媲美激光雷達(dá)。

而基于獨(dú)有的立體視覺(jué)技術(shù)，機(jī)器人可以識(shí)別物體、人、動(dòng)物及空間語(yǔ)義，根據(jù)掃地機(jī)器人家庭應(yīng)用場(chǎng)景需求，目前定義識(shí)別鞋、插線板等多種物體，且識(shí)別類別可根據(jù)特定需求調(diào)整和訓(xùn)練。同時(shí)配合智能決策引擎技術(shù)，機(jī)器人能夠有策略的實(shí)現(xiàn)智能避障(如根據(jù)障礙物不同做出不同規(guī)避距離)，且在交互上，可通過(guò)語(yǔ)音、手勢(shì)、動(dòng)作等自然語(yǔ)言指令，命令機(jī)器人進(jìn)行安全、搜尋、跟隨、自主尋路、定向清掃等多種智能邏輯。

從產(chǎn)品策略而言，堆料是高端產(chǎn)品的有效策略，但卻并非萬(wàn)能，同時(shí)容易陷入內(nèi)卷難以自拔，能夠成就高端的永遠(yuǎn)是體驗(yàn)。

審核編輯：湯梓紅