宝博体育扫地机器人为何“离家出走”：差个自动驾驶算法

　　不仅要在靠近柜脚床脚时减速，还要在“看见”障碍物（掉在地上的袜子、缠绕的数据线）时来个急刹车。

　　问题来了，机器人想要避开物体（如数据线、猫狗），用目标检测算法不就行了？

　　想让机器避障，除了检测特殊目标，还需要自动驾驶技术中的一项核心算法三维感知，即判断障碍物距离和三维尺寸（体积大小）的能力。

　　深度感知用到的测距方法有很多，包括红外、超声波、激光、3D 结构光、3D ToF、单目视觉、双目视觉等。

　　简单来说，就是让机器像人一样，用两只眼睛看世界，产生“深度”感。不然，机器人看着你和身后的花瓶，会认为是你正顶着一个花瓶，而不会产生“深度”感。

　　如果只有单目（只用一只眼睛，利用时间和判定框大小变化去测量距离）的话，机器也有办法判断距离，但就与人一样，没办法判断得那么精确。

　　例如，左右手各举一支笔，在闭上一只眼睛后，试着将笔尖对笔尖——是不是容易对不上？因为距离感变差了，所以笔尖总是容易互相错过。

　　这的确是一个好东西，如果多个雷达全方位感知，机器就拥有了“神之视角”，每个角落都能看得清清楚楚。

　　然而，它造价太昂贵。如果在机器人身上装上可以无死角扫视房间的雷达数量，它就变成了“行走的小金库”，价格让人无法直视。

　　此外，如红外、超声波等算法，避障精度不如双目准确；至于 3D ToF、结构光等算法，不仅成本高，需要额外配摄像头做目标检测，而且没有区分物体的能力，只能通过大小判断障碍物。（例如，薄薄的袜子可能就被误吸了）

　　而现在，双目视觉算法也被用在了扫地机器人上。3cm 以上：结合 LDS，障碍物全识别

　　机器的“眼睛”，通俗点来说就是各种大大小小的传感器。（激光雷达、相机后面的传感器）

　　传感器通常的工作原理，是机器（在角α顶点处）发射红外线、超声波、激光，通过“眼睛”（下图角β的顶点）接收到后，再根据反射回来的角度、相位或时间，来判断距离（d）。

　　它的原理就两步：①确定视差，即将两个相机拍下来的照片进行对比，找出两张照片中相同的点间像素差，②基于视差，通过已知的双目空间几何关系，计算立体空间中各点的距离。

　　但相比人脑的高精度计算，想要实现计算机的双目识别，并不只有解三角形这么简单。

　　一个重要的原因，就是在步骤②这一块，计算机本身并不知道摄像机拍的两张照片哪里是一样的。

　　所以在光线不足时，就用算法去主动“补上光线 Pro 扫地机器人的算法为例，双目视觉模块分为视觉控制和深度估计两部分，一个智能补光，一个估计深度。（甚至专门做个红外拍出的相片，搞成数据集，训练补光识别效果）

　　与人类不同，无论是自动驾驶汽车、无人机、还是扫地机器人，都可以说是“全身遍布”着眼睛。

　　当双目视觉算法遇上激光雷达（能搞定所在高度的平面避障），在二者的结合之下，机器人不仅能完美避开 3cm 以上的障碍物，还能通过它们“找准自身定位”。

　　3cm 以下：目标检测算法的最强“辅助”不过，在实际应用中，单靠双目视觉算法和激光雷达，还远远不够。

　　这种情况下，双目视觉算法就成了最好的“辅助”：协助目标识别算法，将需要避开的物体检测出来，准确地区分垃圾与障碍物。

　　目标检测模型上，T7 Pro 自研的神经网络借鉴了 SSD，YOLO，及 CenterNet 等多种新型模型，目前还在不断地迭代。

　　算法上，石头采用了“一分为二”的待遇：高于 3 厘米的物体，绕障碍物边沿避障和清扫；

　　小于 3 厘米的物体，按种类进行清扫（纸屑、地毯）或避障（宠物便便、数据线）。

　　数据集上，石头也“别有用心”：选出了一些特殊的物体，进行“有差别对待”。

　　例如，大家都有所担心的动物便便，石头 T7 Pro 的算法中直接加入了便便的识别（同情做数据集的一秒钟），在接触之前，远远地就避开它。

　　虽然算法目前已经迭代到了能够识别 9 种物体的“体量”（还在增加 ing），但不是所有的物体都像宠物便便这样，会受到“远远避开”的待遇。

　　9 类常见障碍物：底座类（吧台椅、风扇、手持底座、平底座、灯底座）、体重秤、线团、插线板、鞋子、粑粑、织物（如袜子）、易卡家具（ 如 U 型椅）、簸箕

　　例如鞋子、风扇这种相对较为安全的物体，离得近一点再避障也没什么问题（推开一点不重要，扫干净就行）。

　　在你上班的时候，这个扫地机器人就能化身小管家，“监督”宠物：是不是又把食盆打翻了？

　　不过，视频只有直播，没有云存储，也就是说，其他人甚至没办法窃取你家的数据，所以，不用担心扫地机器人会“变身间谍”。

　　继续“拆解”后的发现从深度感知部分来看，扫地机器人深度感知的原理，与无人驾驶算法有着相似之处：

　　在实际应用上，扫地机器人需要“近距离避障”（晚点刹车，扫得更干净），自动驾驶汽车则相反，需要以“安全”为主（尽早刹车）。

　　所以，虽然二者的避障核心都是自动驾驶中的双目视觉算法，但数据处理方式不同。

　　“智能，让人们更聚焦于生活”石头科技 CTO、本硕毕业于浙大的吴震，在接受量子位采访时表示，基于用户场景持续迭代，扫地机器人才能更好地适应千家万户的多样性。

　　在我们第一代产品内测时，我们发现有一位同事家里，一件老家具很容易卡住机器人。

　　吴震相信，伴随着计算机视觉的发展，智能机器人的视觉算法也会变得越来越完善。

　　“扫地机器人，在我们看来是机器人技术在家庭环境下的第一个应用，但不会是最后一个。它不是终点，而是开始、是未来。”

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