激光与视觉机器人导航定位人物选择INDEMIND的机器视觉软件
近年来，机器人不仅在工业领域得到了广泛应用，而且也逐渐渗透到人们的日常生活中。例如，银行、酒店、医院和商场中的服务机器人已经成为人们熟悉的景象。而无人餐厅则引起了公众的广泛关注。随着机器人的应用场景不断扩大，它们种类和数量的增加也带来了新的问题，如撞人、错位和运行不稳定等。这些问题的一个关键原因是机器人的导航定位系统。
为了解决这些问题，需要更具场景适应性的导航方案。在讨论机器人导航定位时，许多人首先想到的是激光雷达。这主要是因为激光雷达是一种精度高且响应快的三维测量传感器，其成熟度很高，并且被广泛应用于机器人领域。但这种技术也有其局限性，比如成本较高且系统可靠性相对较低。
无论是在扫地机器人的低端雷达还是在工业用途中使用的高端雷达，其成本都是机械制造商重要支出之一。此外，由于激光雷达受限于单一信息采集模式，在遇到走廊等相似环境时容易出现“假回环”，导致位置丢失。此外，在异常位置或开机重启的情况下，激光雷达还难以进行快速准确重定位。因此，在酒店或室外环境中使用激光雷达导航的人工智能可能会更加频繁出错。
为了找到一种既成本更低又性能更可靠的人工智能导航定位方案，这是一个很多机械制造商共同关注的问题。在这个背景下，一些计算视觉软件提供商，如INDEMIND联合创始人的姜文，他给出了一个答案：视觉导航。
视觉导航通过摄像头捕捉环境信息，以获取移动物体在空间中的位置、方向以及其他相关信息，并通过算法处理所获得数据建立环境图，然后规划一条最优或接近最优路径，而不是碰触任何障碍物，是一种成本较低且适用于多种场景的人工智能导航方案。
与目前普遍使用的一般激光雷达到比照后，可以看出视觉识别依赖立体摄像头采集周围图像，因此其成本显然要比激光解决方案便宜。不过，尽管如此，对于视频流处理本身非常占用计算资源，对算法能力要求极为严格，同时基于物理探测原理只能尽可能接近实际探测，因此精度上仍略有不足，所以必须因地制宜并结合具体应用情况进行选择。
对于小型扫地式底盘上的设备来说，可以将视觉识别作为替代品取代现有的激光检测，以实现建图、避障甚至充电功能，并具有更强交互潜力，但对于安全至上的服务型设备来说，更合理利用方式是将现有传感模块（如激光）与新入手的视觉识别技术融合，以此提高鲁棒性并满足更加严格需求。
除了以上提到的优势之处，加上进一步提升交互能力，即使可以对事物进行识别和理解，为它提供了语义化的地图构建能力，使得未来的人工智能能够根据语义化的地图执行任务，从而变得更加自主智慧，不再只是简单效率提升，而是能够真正与人类交流互动的情境发生变化。
最后，我们应该认识到，无论是否采用深度整合策略或者开发专门版本SDK，只要跟产品当前算法系统简单调试部署即可发挥绝大部分作用。如果采用深层次融合优化，最终效果会极为明显。在未来的发展趋势中，与普通激动拉相比，基于视觉设计基础结构、高级操作系统支持及最新编程语言工具包建设生产线，可预见这项技术将推动市场向更多实用性、高效能兼备多功能远程控制解决方案迈进，将来几年内我们可能看到越来越多这样的创新产品涌现出来。
总结来说，与当前标准配置涉及到的组件——包括但不限于电脑硬件板卡类型及其配套驱动程序——比较起来，那些基于数字信号处理核心特征配置设置创建出的通信网络架构各方面都表现出了巨大的改进潜力；虽然某些专业人员仍然倾向认为当今世界尚未完全准备好迎接这一革命性的变革，但是考虑到科技界持续不断推陈出新的事实，以及从业者们一直在寻求降低总体运营费用同时保持竞争力的努力，这一趋势不可避免地会继续推进下去。
因此，可以预见这个行业将面临一次重大转变，将由那些拥有大量资金投入研究与开发工程项目的大公司领导，而那些愿意投资研发新技术以缩短时间并降低生产周期的小企业则面临着生存危险，因为他们缺乏必要的大规模资本支持。
然而，不管如何发展，都有一点是不言而喻：那就是它们必须遵循最高安全标准去做所有事情。如果没有这样做，他们就无法得到消费者的信任，也无法长期存在市场上。
