双目视觉能否推动扫地机器人再次迭代？

　　近几年，随着人工智能技术的进步和生活水平的提高，扫地机器人大张旗鼓的进军市场，然而一片火热的背后其口碑却一直争议不断，噱头大于实际是很多消费者购买体验后的直观感受。一款产品的“受欢迎度”不应受过度营销、时尚风气等过多场外因素的影响，而应该回归产品本身。

　　扫地机器人虽作为“新兴小家电”，事实上早在1996年便已进入市场，不过受限于早期技术薄弱，算法成熟度不足，实际表现差强人意，一直处于小众市场，随着导航技术的不断升级，口碑才得以改观，然而当前市场需求再次升级倒逼产品力提升，扫地机器人即将面临再次迭代。

　　扫地机器人“痛”与“需”

　　扫地机器人发展至今历经20个年头，从小众转向大众，不只是时间的沉淀，背后的关键是技术创新。2010年激光导航技术的出现，是扫地机器人发展阶段的重要转折点，激光导航使扫地机器人摆脱随机碰撞，同时导航系统的精度和稳定性得到显著提升，实现自主导航和全局规划式清扫，真正让扫地机器人迈入了智能化的第一步。

　　而今，10年过去，市场需求升级倒逼产品力提升，扫地机器人的发展却再遇瓶颈。产业变革涌动，扫地机器人面临再次迭代，如何下好“关键棋”?

　　随着对扫地机器人智能化技术的开发，激光导航已经走到了技术天花板。避障失效、不灵敏，不支持智能交互几乎是目前市场所有扫地机器人的通病，而关键原因便是由于激光导航的局限性导致。

　　从技术原理上讲，激光导航是发射光束然后再接收反射回来的光线，以此测绘出环境地图，根据数据计算出扫地机器人的位置信息。不过该原理只能测绘出比较基础的二维图像，缺少环境信息，无法支持系统实现交互需求，同时受限于布局结构问题，对低矮障碍物容易产生视野盲区，导致避障失效、误触等问题，因此，如何找到新的导航方案成为了行业性难题。

　　智能化升级，“眼”是关键

　　当从前的“卖点”变成了基本要求，新的方向在哪里?厂商们纷纷把目光投向了视觉导航。 导航技术作为扫地机器人的“眼”+“小脑”，激光导航解决了“我在哪”、“我要去哪”、“怎么去”的三大基础难题，而视觉导航则在这基础上解决了“看的见”、“看得懂”、“懂决策”更深层次的难题。 视觉导航模仿人的视觉，通过视觉传感器获取丰富的环境信息和深度信息，实现测距、定位和自主导航。视觉导航通过强大的算法在开阔空间内可以实现更为高效的导航，在作业过程中通过识别出障碍物信息实现策略性避障，并在地图上创建可视化地标以进行位置追踪，识别已清扫和待清扫区域。同时，还能够配合目标交互指令，实现人机协作。

　　虽然视觉导航的优势明显，但目前普及度并不高。

　　由于当下很多厂商大多都在采用激光导航技术，因此，它们在营销方式上依然“固步自封”，市场教育落后，导致用户对视觉导航熟知度不高。精准、稳定固然是激光导航的优势，但从技术原理上，视觉导航除了实现自主导航外，在智能避障、智能交互方面有着无可替代的优势，同时更有着巨大的智能拓展性。

　　除了受市场教育落后的原因除外，目前已有的视觉导航方案大多成熟度不足，导致视觉导航在表现中并不理想也是客观原因。不过能够看到的是，不少头部厂商已经在尝试“激光导航+视觉传感器”的融合方案，用以弥补激光导航的不足，但这类方案成本过高，与市场发展方向相悖，注定只能是过渡方案，并非“最优解”。

　　产业变革，双目视觉导航方案成熟

　　目前，投入扫地机器人视觉导航的企业不在少数，如国内行业新锐INDEMIND，INDEMIND在2020年，便推出了以“AI+双目视觉”为框架，专为扫地机器人导航、避障、智能决策All IN ONE的一体化解决方案。

　　据了解，该方案提供空间建图、导航定位、路径规划、智能避障、家居识别、智能交互等功能，在导航定位数据上实现定位精度<1%，姿态精度<1°，足以媲美激光导航方案。

　　需要提到的是，不同于二维建图，INDEMIND双目视觉导航模组依靠独有的立体视觉技术，提供0.05-1.5m范围内误差小于1%的深度计算，建立三维空间地图，实现识别十几种大类，100多种常见家居物品，识别精度<2cm，快速准确识别电线、插线板、鞋子、宠物粪便等各种低矮障碍物，并根据不同障碍物信息采用策略性避障。

　　此外，在智能交互方面，双目视觉导航模组配合交互指令，可实现指定区域清扫、智能跟随等，同时开放智能决策、交互模板，可实现更多自定义需求，如智能看护、安防等。

　　产业变革，技术迭代，激光导航依然有着它独有的优势，未来视觉能否革了激光的命尚未可知，但毫无疑问视觉导航将是推动扫地机器人再次迭代的“关键棋”。

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