近年來，機器人已經從最初的工業應用逐步且廣泛的進入人們的日常生活中，銀行、酒店、醫院、商場的服務機器人已經為人所熟悉，18年的無人餐廳更是博得了大量眼球，隨著應用場景的擴充，機器人種類、數量的不斷增加，類似撞人、錯位、執行不穩定等問題頻頻出現。究其原因，機器人的導航定位正是此類問題出現的“罪魁禍首”。
機器人需要更具場景適用性的導航方案
提到機器人導航定位，很多人首先想到的便是鐳射雷達。鐳射雷達作為目前最成熟的三維測量感測器，具有精度高、響應快的優勢，已經被廣泛的應用於機器人行業，但這種技術也有其無法忽略的問題——成本高、系統可靠性低。
無論是應用於掃地機器人的低端雷達抑或應用於工業機器人的高階雷達，鐳射雷達的成本已經是機器人廠商成本的重要支出。此外，在功能效果上，由於鐳射雷達受限於單一的資訊採集模式，遇到走廊等相似場景容易出現“假迴環”，導致位置丟失，並且在異常位置、開機重啟等情況下，鐳射雷達也很難進行快速準確的重定位。因此，在酒店、室外等場景中，採用鐳射雷達導航的機器人更容易出錯。
如何找到一種成本更低，效能更可靠的機器人導航定位方案，成了很多機器人廠商共同關注的問題。針對這一問題，國內計算機視覺方案提供商INDEMIND聯合創始人姜文給出了自己的答案——視覺導航。
視覺導航，顧名思義，就是透過視覺攝像頭捕捉環境資訊，以獲取移動物體在空間中所處的位置、方向及其他資訊，並透過一定的演算法對所獲資訊進行處理，建立環境地圖，進而規劃一條最優或近似最優的的無碰觸路徑，是一種成本更低、場景適用性更強的導航定位方案。
取代、融合，導航方案需要因地制宜
與現階段廣泛應用的鐳射雷達方案相比，視覺導航依靠立體視覺攝像頭採集環境影像，成本無疑要低很多。但視覺導航影像處理本身非常佔用計算資源，對演算法能力要求極高，同時視覺探測的原理也只是儘可能接近物理探測，因此在精度上仍略有不足，所以在具體使用上要因地制宜，結合場景應用。
在姜文看來，在以掃地機為代表的小型機器人底盤上，視覺導航方案是一種替代性的方案，可以取代現有的鐳射雷達方案，以更低的成本實現建圖、導航、避障甚至回充等功能，並且智慧化程度更高，具有很強的互動潛力。但在以安全為前提的服務機器人上，視覺導航更合理的使用方式是與現有鐳射、里程計等多感測器融合，解決假迴環、重定位、深度測量等問題，進一步提高機器人的魯棒性，滿足更為嚴苛的使用需求。
除此之外，視覺導航還能為機器人帶來互動能力的提升。姜文告訴記者，視覺作為最高緯度的感知手段，不僅可以進行測距、導航定位，更可以對事物進行識別和理解，為機器人提供了獲取語義地圖的能力。
舉個簡單的例子，掃地機器人在家中工作時，會進入各個房間，遇到各種障礙，結合INDEMIND視覺技術的機器人可以識別出每個房間的用途，同時也識別出各種遺留在地面上的障礙物，結合導航策略，可以有效的避開衣物、線纜、寵物糞便等對機器人造成傷害的物品，同時結合上層語音控制技術，還可以根據主人的命令，自主識別餐廳、廚房甚至餐桌下方等區域，執行指定的清掃任務。可以想象，未來的機器人不再只是效率提高了一些，聰明瞭一點，而是可以真的具有與人進行基本互動的智慧機器人。
另外，對於現有機器人接入視覺導航方案的成本問題，姜文表示，成本主要分佈在兩個方面，得益於INDEMIND對於演算法的強大最佳化能力，算力成本已經非常低廉，結合可見光等感測器，整個模組的成本要遠低於低端鐳射雷達，更不用和高階鐳射雷達對比了。而另一方面則是整合成本，INDEMIND作為市面上為數不多的完整解決方案提供商，在掃地機器人等小型平臺上可以直接根據參考設計進行除錯部署，而對於大型機器人，則可以提供不同平臺不同版本的SDK，只要跟產品當前的演算法系統進行簡單的松組合融合匹配，就可以發揮視覺絕大部分作用，如果採用深度定製方案，更可以從底層開始融合最佳化，最終帶來非常好的實際效果。
總的來說，與鐳射雷達方案相比，視覺導航是一個維度更高、成本更低、適用性更強的機器人導航定位方案，未來，隨著算力的提升，算力成本的降低，視覺導航方案的成本可以進一步下探；並且伴隨研究的深入，視覺導航所帶來的環境語義功能日趨完善，具有更高維度互動潛力的智慧視覺機器人無疑在面臨下一輪競爭時更具優勢，因此，可以預見視覺導航方案廣闊的發展前景，視覺導航也必將成為機器人導航領域的主流。
