激光与视觉机器人导航定位工业视觉的选择人物解析
近年来，机器人不仅在工业领域取得了长足的发展，还逐渐渗透到了人们的日常生活中。银行、酒店、医院和商场等场所都有服务机器人的出现，而无人餐厅更是吸引了公众的广泛关注。随着应用范围的扩大，机器人的种类和数量也在不断增加，这些都带来了新的问题，如撞人、错位以及运行不稳定等问题。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，我们需要一种更具适应性强的导航方案。在讨论机器人导航时，很多人首先会想到激光雷达。这一技术以其高精度、高响应速度而闻名，但它也有自己的局限性，比如成本较高且系统可靠性不足。此外，无论是在低端扫地机器人的雷达还是高端工业用雷达上，都存在成本占据重要支出比例的问题。而且，由于激光雷达只能采集单一模式信息，在遇到走廊等相似场景时容易出现“假回环”，导致位置丢失，而且在异常位置或开机重启时，它难以进行快速准确的重定位。在酒店、室外等环境中，使用激光雷达导航的机会更容易发生错误。
因此，对于寻找一种既成本低又性能可靠的导航方案，一直是许多制造商共同关注的话题。在这方面，国内计算机视觉解决方案提供商INDEMIND联合创始人姜文提出了一个答案——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、方向以及其他信息，并通过算法处理这些信息，以建立环境图，并规划最优或接近最优路径的一条无碰触路线，是一种成本更低且适用于多种场景的解决方案。
与现有的激光雷达相比，视觉导航依赖立体摄像头捕获环境图像，其成本远低于激光雷达。但由于图像处理需要大量计算资源，对算法能力要求极高，同时视觉探测原理只是尽可能接近物理探测，因此精度略逊一筹，因此在实际应用中需因地制宜，将其与特定的场景结合起来。
对于小型扫地机械手部件上的应用，姜文认为可以完全替代现有的激光雷达方案，以实现建图、避障甚至回充功能，并具有更好的智能化水平和交互潜力。而对于安全为前提的大型服务机械手，则建议将视觉技术与现有传感器融合，如激光、里程计等，从而提高鲁棒性并满足更加严格需求。此外，由于视觉作为最高级别感知手段，不仅能进行测距和定位，还能识别事物，为设备提供语义地图能力，使得未来能够实现对周围环境更加深入理解。
例如，在家居清洁工作期间，如果采用INDEMIND开发的人工智能技术，该扫描仪可以识别房间类型并避免障碍物，同时还能根据用户指令自主识别厨房区域执行清洁任务，可以想象未来的机械设备不仅效率提升，更具有基本交流功能，与人类进行交互成为可能。
至于实施该技术所面临的问题主要涉及两点：算力成本和集成成本。由于INDEMIND强大的算法优化能力，以及利用可见光传感器组合模块，即便对初期投资也要比低端激动式传感子来说要便宜；另外，对于不同尺寸平台，可直接基于参考设计调试部署小型平台，或根据产品当前算法系统匹配不同的SDK版本，大型机械设备同样可以从底层开始融合，最终带来最佳效果总之，与目前广泛使用的情况相比，被称为维度升级、高效率、大容量储存空间选择新方法变得越来越普遍。
