壽命長(cháng)高性?xún)r(jià)比的室內機器人slam導航方案

　　slam歷史介紹

　　“舟師識地理，夜則觀(guān)星，晝則觀(guān)日，陰晦觀(guān)指南針”，幾個(gè)世紀以前的古人便利用觀(guān)星術(shù)和指南針實(shí)現了大航海中位置和航向的標定，走出世代居住的大陸走向廣袤的大海，探索新大陸。

　　圖1 GPS系統衛星示意圖

　　上個(gè)世紀七十年代由美軍研制并投入使用的GPS系統，實(shí)現了全球范圍內10米的定位精度，綜合定位精度在軍用領(lǐng)域可達到厘米級和毫米級。

　　有著(zhù)出色定位性能的GPS技術(shù)，在室內卻無(wú)能為力。由于建筑物遮擋，配備GPS的手機在室內基本無(wú)法獲取定位信息，更不用談定位精度。

　　這就為室內slam帶來(lái)了巨大挑戰，各種室內定位和導航技術(shù)應運而生。

　　目前較為成熟的室內機器人slam方案

　　室內slam方案則根據其技術(shù)選型而有眾多區別。在日常生活中，大家經(jīng)常接觸的多是iBeacon和WiFi室內定位兩種技術(shù)，這兩種方案均是基于2.4G射頻技術(shù)，根據射頻場(chǎng)強隨距離衰減的模型計算距離，因為射頻信號傳播本身就受環(huán)境干擾不穩定。所以基于這個(gè)原理的測距也不會(huì )精確。針對iBeacon，蘋(píng)果也是把結果放在一個(gè)大概范圍內，分成Immediate，Near，Far三種。根據測試結果在3米內精度尚可，3米后基本無(wú)效。所以也多是用在倉儲、商場(chǎng)、購物中心做粗略的樓層或位置判斷。

　　若應用在室內機器人行走，則因為精度問(wèn)題以及需要提前布置無(wú)線(xiàn)基站，實(shí)際效果與成本差強人意。

　　圖2 Neato發(fā)布超低價(jià)格測距傳感器

　　2009年，成立于2005年的掃地機廠(chǎng)商Neato發(fā)布了一款成本極低的激光雷達，利用激光發(fā)射器與接收器之間的三角測距方法測得與障礙物之間的距離，激光測距傳感器安裝在電機上，通過(guò)旋轉測得一圈360°范圍內的距離，并基于此繪制室內地圖。測距范圍從20cm到6m，最大誤差只有3cm，以30美金的超低價(jià)格在機器人圈中引起不小的轟動(dòng)。

　　圖3 激光三角測距原理

　　圖4 Neato測距傳感器原型

　　圖5 Neato測距傳感器成品圖，Amazon售價(jià)119美金。

　　圖6 現有其他品類(lèi)的測距傳感器價(jià)格

　　而在此之前，市面上諸多高精度的測距傳感器價(jià)格(如圖6)高達幾千美金，用于無(wú)人車(chē)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的激光雷達更是高達幾萬(wàn)美金，致使激光雷達一直存在于各大科研院所的實(shí)驗室中，未能真正進(jìn)入大眾的生活。

　　Neato一百美金的的激光雷達滿(mǎn)足了機器人對測距傳感器高性?xún)r(jià)比的需求，在此之后的幾年內，國內誕生了眾多基于此的激光雷達方案商。

　　圖7 國內同類(lèi)型激光雷達，售價(jià)從2000元到3000元不等

　　圖8 Neato激光雷達拆解圖

　　從上圖很容易發(fā)現，Neato采用的旋轉式激光雷達采用的皮帶傳動(dòng)，很容易老化，且激光測距模塊位于旋轉部件頂部，長(cháng)時(shí)間轉動(dòng)磨損較為嚴重，而Neato在A(yíng)mazon的用戶(hù)評論也恰好證明了這一點(diǎn)：

　　圖9 Neato在A(yíng)mazon用戶(hù)評論

　　按掃地機每天工作時(shí)間為2小時(shí)，則三年總計工作時(shí)間約為2000小時(shí)，即使行業(yè)內最早做室內機器人slam方案的Neato公司，其產(chǎn)品壽命也僅為兩三千小時(shí)，滿(mǎn)足室內機器人的高強度運行似乎有些困難。

　　針對室內機器人slam方案，其他機器人廠(chǎng)商是怎么解決的

　　由MIT人工智能實(shí)驗室的幾位學(xué)生在1990年創(chuàng )立的iRobot，從2002年九月份推出第一款掃地機后在短短的兩年內已賣(mài)出1百萬(wàn)臺，截止到2012年，已賣(mài)出近8百萬(wàn)的家用機器人，這樣一家行業(yè)巨頭，在家用機器人上又是采用什么樣的slam方案呢?

　　圖9 iRobot Roomba 980 vslam演示效果圖

　　Roomba 980 是iRobot于2015年12月推出的最新一款采用vslam方案的掃地機，在掃地機頂部一顆斜向上45°的攝像頭，攝像頭通過(guò)vslam算法拾取和記錄沙發(fā)中的大量特征點(diǎn)(尤其是物體的邊角)，并在運動(dòng)過(guò)程中不斷追蹤這些特征點(diǎn)，同時(shí)不斷檢測新的特征點(diǎn)，由此建立一個(gè)環(huán)境地圖。但是，為了定位自己當前的位置，必須要結合其他測距傳感器，諸如陀螺儀、慣性導航設備等。

　　圖10 搭配Roomba 980 同時(shí)使用的Virtual Wall 模組

　　Virtual Wall 技術(shù)多出現于傳統的非智能掃地機中，多是因為傳統掃地機無(wú)法識別家庭環(huán)境，并建立一套行之有效的房間地圖，當臥室或廚房或兒童房等某個(gè)房間不需要掃地機清掃時(shí)則可在其門(mén)口設立這樣一個(gè)Virtual Wall模組，待掃地機行走到此處時(shí)，自動(dòng)避開(kāi)，人或動(dòng)物則可暢通無(wú)阻。然而Roomba 980 不能依靠原有的vslam實(shí)現相關(guān)技術(shù)，而需另選Virtual Wall配件，則可見(jiàn)其vslam技術(shù)并沒(méi)有建立真正的室內地圖。

　　此外，vslam這種依托被動(dòng)光源的導航方案，對光線(xiàn)要求較高，若光照條件不足，則會(huì )喪失導航的功能，進(jìn)入到盲掃的狀態(tài)。

　　在采用被動(dòng)光源的vslam相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域中，由于需要通過(guò)處理大量包含rgb信息的圖像信息，一方面移動(dòng)處理器的性能問(wèn)題，另一方面相關(guān)算法的成熟度，不僅功耗較高，不適合移動(dòng)機器人平臺，并且精度十分有限，甚至無(wú)法識別近處的較為細小的桌腿等障礙物。

　　讓家家都有機器人

　　從上面的分析可以發(fā)現，slam導航方案作為智能機器人的眼睛，所起到的作用尤為重要，擁有不完善或不成熟的導航方案的機器人猶如無(wú)頭的蒼蠅，無(wú)法很好融入每個(gè)家庭。

　　綜合上述幾種slam方案，有沒(méi)有一種真正能讓機器人走進(jìn)每個(gè)家庭的解決方案么?

　　圖11 主流的兩家掃地機廠(chǎng)商Neato、iRobot與Robotleo 2D Depth camera的參數對比

　　從上表不難發(fā)現，slam方案常見(jiàn)的幾個(gè)參數中，Robotleo 2D Depth Camera均略占優(yōu)勢。

　　圖12 Robotleo 2D Depth Camera 實(shí)物圖

　　對計算機視覺(jué)熟悉的朋友很容易就發(fā)現，Robotleo 2D Depth Camera最上面是一個(gè)發(fā)射紅外結構光的器件，下面依次是RGB和紅外攝像頭。下面就其原理為大家簡(jiǎn)單做個(gè)介紹：

　　圖13 Kinect 3D 結構光原理圖

　　諸位從事機器人相關(guān)領(lǐng)域的朋友應該非常熟悉上面的這張圖片，在日常開(kāi)發(fā)中經(jīng)常用到Kinect做為機器人提供slam方案，輔助進(jìn)行物體識別、物體抓取等操作，這里提到的便是降了一維的2D Depth Camera。首先從計算量則降低了很多，只需廉價(jià)的芯片即可完成相關(guān)圖形處理;其次采用標準的線(xiàn)性結構光器件與攝像頭模組，大大降低了相關(guān)的元器件成本，這也從根本上讓2D Depth Camera從幾百美金降到了只有幾十美金，甚至在將來(lái)技術(shù)方案成熟后，成本將會(huì )進(jìn)一步下降;再者，中間的RGB攝像頭通過(guò)特征點(diǎn)拾取幫助識別如鞋子、玩具等低矮的障礙物，讓掃地機擁有真正的智能。相較于Neato 旋轉激光雷達的方案，則在穩定性與使用壽命方面得到了大幅提升，不再為slam模組的售后而擔心。

　　2D Depth Camera視覺(jué)測距模塊，目前已經(jīng)同國內多家品牌掃地機廠(chǎng)商，以及量產(chǎn)能力較強的掃地機代工廠(chǎng)展開(kāi)了實(shí)質(zhì)合作，大家對整體解決方案的高度認可和隨后的批量化采購，勢必會(huì )較大提升整個(gè)掃地機行業(yè)的技術(shù)水平。如果價(jià)格的適當提升能夠控制在消費者可接受的范圍內，那家庭用戶(hù)具備自動(dòng)測距、繪圖和智能路徑規劃而不瞎撞亂跑的掃地機的大時(shí)代，也就指日可待了。

本文作者為雷動(dòng)云合市場(chǎng)總監，王永濤，致力于讓真正的智能機器人走入每個(gè)家庭。