机器视觉定位激光还是视觉人物导航选择宝典
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。
为了解决这一问题，需要更具场景适用性的导航方案。在讨论机器人导航时，一些专家首先会想到激光雷达这种技术。这一传感技术由于其精度高、响应快而被广泛应用于工业领域。但激光雷达也有其局限性，如成本高昂且系统可靠性较低。
激光雷达不仅对扫地机器人的成本构成重要支出，对于工业级别的设备来说，其成本更是令人难以承受。此外，由于激光雷达单一信息采集模式，在遇到走廊等相似环境时容易出现“假回环”，导致位置丢失，并且在异常位置或开机重启后无法进行快速准确重定位。在酒店或室外环境中使用激光雷达可能会导致更多错误发生。
因此，为寻找一种既具有成本优势又能提供可靠性能的导航方案，这已成为许多制造商共同关注的话题。国内计算机视觉解决方案供应商INDEMIND联合创始人姜文提出了一个替代方案——视觉导航。
通过摄像头捕捉环境信息并通过算法处理，以建立环境地图并规划最佳路径，视觉导航是一种成本更低、适用于多种场景的新型导航方法与目前普遍使用的大量激光雷达相比，该方法显著降低了成本，但依赖图像处理需要大量计算资源，对算法能力要求极高，同时精度略逊一筹，因此需根据具体情况选择合适策略。
对于小型扫地式机械臂来说，姜文认为，可以完全采用视觉系统，而对于安全性至关重要的人工智能服务机械臤，则建议将视觉与现有传感器（如激光）融合，以提升鲁棒性并满足更加严苛需求。此外，作为最高层次感知手段，可实现测距、避障及物体识别，与语音控制结合，更能提供交互功能，使得未来机械臓可以真正参与人类活动，不再只是简单效率提升，而是能够理解指令执行任务。
针对当前市场上存在的问题，即接入此新技术所面临的一系列额外费用以及集成难度的问题，姜文表示，无论是在小型平台还是大型平台上，都有优化算力使其变得经济实惠，以及提供不同版本SDK供用户选择，从而使整体模组价格远低于任何类型的激动探测仪。他相信随着算力的进一步提高，将来这项技术将继续降低实际运营成本，并为终端用户带来更多便利。
