不可置否,激光雷達已經成為掃地機器人的“耶路撒冷”。
導航技術的從無到有
回顧掃地機器人的興衰,本質是導航技術的從無到有、從弱到強、從少到多,而在這個過程中,激光雷達無疑發揮了無可替代的作用。2010年,第一臺搭載激光導航技術(LDSSLAM)的掃地機器人Neato問世,它可以通過激光雷達反射計算障礙物的距離并進行環境地圖構建,標志著掃地機器人從隨機式清掃進入了規劃式清掃時代。
十幾年間,激光導航技術不斷迭代,算法越來越完善,激光雷達的性能越來越強,成本也再不斷下探,其精度高、反應快、穩定性高的優勢讓它成為了當下最成熟的導航技術。對于消費者而言,是否是激光導航,也是判斷產品好壞的關鍵指標。
然而,正如激光導航替代隨機式導航,導航技術又在發生新的革新,只是這一次是回到了機器人能夠稱之為“人”的原點,智能化。同時,大語言模型的興起,更讓智能化愈演愈烈。
人們對機器人的要求不再只是程式化的規劃清掃每一塊區域,它需要能夠知道自身所處什么環境,懂得環境中的各種物體,并能通過人機交互或自主決策,完成跟隨、自主尋路、定向清掃等各種智能邏輯。想象一下,簡單一句“清掃一下餐桌周圍”,機器人便能跑到餐桌區域進行一次規劃清掃,自動處理油漬殘渣,才應是真正的解放雙手。
視覺、激光融合,誰才是未來?
能看“懂”環境,“眼睛”無疑是關鍵,然而激光導航受限于傳感器屬性,點云無法區別紋理信息,不具備場景辨識能力,在智能決策和智能交互方面存在天然缺陷。而這時,視覺技術出現在了廠商們的視野內。
視覺技術可以獲取更多豐富的紋理信息,擁有強大的場景辨識能力。雙目視覺導航通過雙目采集到的2D環境信息,經過算法處理生成的3D環境地圖,擁有豐富的語義信息,不僅可解算出機器與障礙物的距離,還有它的體積以及屬性信息,這對實現智能決策和交互提供了充足的前提條件。然而更豐富的技術效果也意味著更高的開發難度。
由于視覺導航數據處理量巨大,對算力要求很高,且容易受環境光照、參照物的特征信息以及掃地機器人硬件條件等因素影響,算法開發難度極高,也因此導致現有的不少視覺導航方案有著精度低、穩定性不足的缺點,使得視覺一直給人不靠譜的刻板印象,且主要應用于低端產品。
沒有人能夠忽略視覺表現出的巨大潛力,既然純視覺不行,如果加到激光導航里呢?
事實證明方法是可行的,融合導航方案顯著提升了機器人的感知能力、避障能力和決策能力,從首批融合導航掃地機器人石頭T7Pro&科沃斯地寶T8出現,便打破了長期同質化嚴重的競爭局面,在消費市場中受到了消費者的廣泛認可。在這之后,這類融合導航技術基本成為了高端機型的標配。
但融合導航方案并非沒有缺點,成本高、開發難度大,隨著傳感器不斷做加法,不僅對局促的機器人空間帶來挑戰,同樣系統復雜度也明顯提高,由此造成更多冗雜的運算壓力,而不斷提升平臺算力,只會導致成本進一步提升。在當下消費緊縮,市場價升量跌的背景下,無疑會加大廠商的運營壓力。
視覺能否正名?
技術研發從來沒有一帆風順,每一次迭代都步步維艱,激光導航如此,視覺導航同樣需要如此,而行業中也從不缺少吃螃蟹的人。
如何解決視覺導航的精度和穩定性問題,INDEMIND進行了長達5年的死磕,并推出市面上首款真正意義上的純視覺導航方案「家用機器人AIKit」。
「家用機器人AIKit」以INDEMIND自研的INDEMINDOSLite家用機器人AGI系統為核心,搭配面向家用小型機器人專門研發的一體化立體視覺模組,可實現家用機器人導航定位、智能避障、路徑規劃、決策交互等核心功能,是包含軟硬件的ALLIN ONE解決方案。
首先,現有的視覺導航方案在算力上大多需要TX2及以上,甚至PC級算力需求,對CPU、GPU或NPU、內存均有較高要求,雖然攝像頭成本較低,但無形中又增加了成本。而INDEMIND為此研發了多種輕量化技術,輕量化VSLAM(基于深度學習特征的SLAM架構)
、輕量化Depth(基于深度學習特征匹配的Depth)、輕量化深度學習模型(底層算子自研、剪枝、量化),同時還在硬件上,對于視覺處理采用NEON加速、GPU加速、DSP加速等方式,提升計算性能,顯著降低算力要求。目前,INDEMIND視覺導航技術搭載4核A53/A55級別芯片即可滿足需求,能夠適配如RK3566(全解決方案情況下,雙目視覺多傳感器融合SLAM、雙目Depth、物體識別及整機完整SDK)。
同樣對于影響較大的環境光照問題,INDEMIND開發了一套系統化環境補光策略,包含主動式環境補光配置和光照變化條件下的建圖策略,在實際表現中,面對強光直射、無光源、昏暗等特殊光照環境均能無差異工作,滿足全天候作業要求。
在實際表現中,搭載「家用機器人AIKit」的掃地機器人,導航精度已實現絕對定位精度<1%,姿態精度<1°,媲美激光雷達。
而基于獨有的立體視覺技術,機器人可以識別物體、人、動物及空間語義,根據掃地機器人家庭應用場景需求,目前定義識別鞋、插線板等多種物體,且識別類別可根據特定需求調整和訓練。同時配合智能決策引擎技術,機器人能夠有策略的實現智能避障(如根據障礙物不同做出不同規避距離),且在交互上,可通過語音、手勢、動作等自然語言指令,命令機器人進行安全、搜尋、跟隨、自主尋路、定向清掃等多種智能邏輯。
從產品策略而言,堆料是高端產品的有效策略,但卻并非萬能,同時容易陷入內卷難以自拔,能夠成就高端的永遠是體驗。
審核編輯:湯梓紅
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原文標題:掃地機器人,不相信視覺導航
文章出處:【微信號:gh_c87a2bc99401,微信公眾號:INDEMIND】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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