智能机器人导航激光还是视觉人物选择指南
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。而无人餐厅则在18年吸引了众多人的关注。随着应用场景的不断扩展和机器种类数量的增加，像撞人、错位以及运行不稳定等问题频繁出现，这些问题的一个关键原因是机器人的导航定位。
为了解决这些问题，我们需要更具适应性强的导航方案。当我们谈及机器人的导航定位时，很多人首先会想到激光雷达。激光雷达作为当前最成熟的三维测量传感器，它具有精度高、响应快等优点，但它也有其不可忽视的问题，比如成本高和系统可靠性低。
无论是在扫地机器人的低端雷达还是在工业用途中的高端雷达，对于激光雷达来说，其成本对厂商而言是一个重要支出。此外，由于激光雷达受到单一信息采集模式限制，在遇到走廊这样的相似场景时容易产生“假回环”，导致位置丢失；而且，在异常位置或开机重启的情况下，激光雷达进行快速准确重定位也是一个挑战。这意味着在酒店或室外环境中使用激光雷达导航可能会导致更多错误。
因此，不少制造商开始寻找一种既能降低成本又能提高性能的解决方案。在这个背景下，一些公司开始转向视觉导航技术，以姜文为代表的一家提供计算机视觉解决方案的公司INDEMIND，则提出了自己的答案——通过摄像头捕捉环境信息并结合算法建立环境图谱，从而规划一条安全无碰触路径。
与目前广泛使用的激光雷达相比，视觉导航依赖立体摄像头捕捉环境图像，因此其成本显著更低。但是，由于图像处理非常消耗资源，对算法能力要求极高，以及只能尽力接近物理探测原理，所以它在精度上仍然略逊一筹。这意味着需要根据具体场景选择合适的手段。
对于小型扫地型号，如姜文所说，可以考虑将视觉技术作为替代品，而对于以安全为前提的大型服务型机械臂，则应该将视觉技术与现有的多传感器融合以提高鲁棒性，并满足更加严格需求。
此外，与交互潜力相关联的是，让视频识别成为最高级别感知手段，不仅可以进行距离测量和空间定位，还能够理解事物本质，为智能化带来了新的可能性。举个例子，当一个扫地机械臂进入房间时，它能够识别每个房间的地理功能，同时还能避免衣物线缆宠物粪便等障碍物，并根据主人的命令执行特定的清洁任务。未来的智能化不是简单提升效率或增强智能，而是让它们能够真正与人类进行基本交流互动。
总结来说，与激光方案相比，基于视频数据流行出的新兴技术提供了一个全新的维度，更经济实惠，更有助于实现各种复杂任务，因此，可以预见这项创新科技未来将占据主流市场，无疑给予了这种设备发展前景巨大的推动力。
