扫地机器人避障原理

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  小和

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  目前行业内前沿的避障技术主要是激光雷达避障、3D结构光避障、3DTOF避障、单目视觉避障、双目视觉避障。

  说到3DTOF大家应该都不陌生，iPadPro通过搭载TOF模组，实现了超强AR的体验。它的原理是采用红外光源发射高频光脉冲到物体上，然后接收从物体反射回去的光脉冲，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离。

  它也是目前手机主流的面部识别方式，通过光脉冲反射信息来获得人脸信息进行识别。但对于扫地机器人的避障应用场景来说，3DToF劣势在于分辨率较低，无法提供图像信息来辅助识别避障。无法识别障碍物的情况下，避障效果自然要打折扣，因此3DTOF并不是扫地机器人最成熟的避障方式。

  对于扫地机器人来说，要想实现最好的避障效果，要借助图像识别障碍物后再判断运动轨迹。因此目前最先进的扫地机器人技术都引入了计算机识别技术，前文提到的单目视觉避障和双目视觉避障是两种主流的视觉避障方式，都可以达到2K分辨率。

  不同的是单目避障先通过深度学习识别物体，然后检测物体的BoundingBox来做测距预估和3D估计，因此对于未识别的物体，单目避障无法估计距离。就像在闭着一只眼睛的情况下，人对于不认识的物体是无法估计大小和距离的。

  双目避障在这一点上通过加了一个摄像头来弥补了单目摄像头的劣势，双目视觉的基本原理是利用两个平行的摄像头进行拍摄，然后根据两幅图像之间的差异（视差），利用一系列复杂的算法计算出特定点的距离，当数据足够时还能生成深度图。

  可以说双目摄像头能够完成所有单目摄像头能完成的功能，同时能够获得后者永远无法企及的深度信息，单目做不到双目的3D立体视觉，同时它的成本适中，是解决扫地机器人避障难题的合适方案，石头科技最近推出的石头扫地机器人T7Pro就采用了这一方案。与单目相比，它的优势在于能够避障未识别过的物体，可以还原物体的三维信息，精确避让，不会被地面上图案欺骗，减少无中生有，避免漏扫。

  双目避障技术在无人机和无人驾驶上也早就得到应用，目前大疆无人机、特斯拉及百度L4级量产自动驾驶技术，均采用了双目视觉系统。但是视觉方案的劣势在于对光线条件要求高，这也是双目避障也难以绕过的大坑。石头科技采用的解决方案是用红外LED补光灯，这样在夜间使用时不会打扰用户，同时定制了RGB+IR双通的滤波片，白天强光下，红外补光灯不打开，摄像头内部的Sensor主要接收可见光；夜晚暗光下，红外补光灯自动打开，Sensor主要接收红外光。通过这种特殊光学器件的使用，扫地机器人就可以实现白天夜晚全天候工作。

  0 2021-06-03 15:09:36