近年来，机器人已从最初的工业应用中逐渐广泛地进入人们的日常生活。银行，酒店，医院和购物中心中的服务机器人已经为人们所熟悉。这家拥有18年历史的无人餐厅赢得了很多关注。随着应用场景的扩展，机器人的种类和数量不断增加，并经常出现撞人，脱臼和操作不稳定等问题。原因是机器人的导航和定位是“罪魁祸首”。这样的问题。机器人需要更多适用于场景的导航解决方案。当涉及到机器人导航和定位时，许多人首先想到了激光雷达。作为目前最成熟的三维测量传感器，激光雷达具有精度高，响应速度快的优点。它已被广泛应用于机器人行业，但是该技术也有其自身的问题，即高成本和低系统可靠性，这些问题是不容忽视的。无论是扫地机器人中使用的低端雷达还是工业机器人中使用的高端雷达，激光雷达的成本已经是机器人制造商的重要支出。另外，就功能效果而言，由于激光雷达仅限于单个信息收集模式，因此容易产生“假循环”。在走廊等类似场景中，会导致位置丢失，并且在异常位置，重新启动等情况下，激光雷达也很难快速，准确地重新定位。因此，在诸如旅馆和室外的场景中，使用激光雷达导航的机器人更容易出错。如何找到成本更低，性能更可靠的机器人导航和定位解决方案已成为许多机器人制造商的普遍关注的问题。为了回答这个问题，国内计算机视觉解决方案提供商INDEMIND的联合创始人姜文给出了自己的答案视觉导航。顾名思义，视觉导航是指通过视觉相机捕获环境信息，以获取空间中移动物体的位置，方向和其他信息，并通过某种算法处理获得的信息，建立环境图，然后规划最佳方案最佳或接近最佳的非触摸路径是一种导航和定位解决方案，具有较低的成本和更强的场景适用性。替换和集成导航解决方案需要适应当地条件。与现阶段广泛使用的激光雷达解决方案相比，视觉导航依靠立体摄像机收集环境图像，并且成本无疑低得多。但是，视觉导航图像处理本身会占用计算资源，并且需要极高的算法功能。同时，视觉检测的原理仅与物理检测尽可能接近，因此仍然略有准确性。因此，具体用途应适应当地条件并与现场结合。应用。江文认为，在以扫地机为代表的小型机器人底盘上，视觉导航解决方案是一种替代解决方案，它可以替代现有的激光雷达解决方案，并以较低的成本实现地图构建，导航和避障。它甚至具有充电等功能，并且更加智能，具有强大的交互潜力。但是，在以安全为前提的服务机器人上，使用视觉导航的更合理方法是与现有的激光器，里程表和其他多传感器集成，以解决误环，重定位，深度测量等问题，并进一步解决问题。提高机器人的坚固性，以满足更严格的使用要求。此外，视觉导航还可以提高机器人的交互能力。姜文告诉记者，视觉作为最高的纬度感应方法，不仅可以执行距离测量，导航和定位，而且可以识别和理解事物，从而使机器人能够获取语义图。举一个简单的例子，当扫地机器人在家里工作时，它将进入各种房间并遇到各种障碍。结合INDEMIND视觉技术的机器人可以识别每个房间的用途，还可以识别地面上的各种剩余物。障碍物与导航策略相结合，可以有效避免衣服，电缆，宠物粪便和其他物品损坏机器人。同时，结合上级语音控制技术，还可以根据业主的命令区域独立识别餐厅，厨房甚至桌子下方，执行指定的清洁任务。可以想象，未来的机器人将不再仅仅是效率更高，更智能的机器人，而是真正可以与人互动的智能机器人。另外，关于现有机器人使用视觉导航解决方案的成本，姜文