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      掃地機器人五大主流的避障技術

      發布日期:2020-09-25 查看次數:6

      文章摘要:

      掃地機器人掃地機器人五大主流的避障技術摘要掃地機器人應用過或是正在使用的避障技術有以下五種:3D結構光避障、3D TOF 避障、單目視覺避障、雙目視覺避障、激光雷達避障。3D結構光方案3D結構光方案, ...

      掃地機器人

      掃地機器人五大主流的避障技術

      摘要

      掃地機器人應用過或是正在使用的避障技術有以下五種:3D結構光避障、3D TOF 避障、單目視覺避障、雙目視覺避障、激光雷達避障。

      3D結構光方案

      3D結構光方案,其原理是采用紅外光源,發射出來的光經過一定的編碼投影在物體上,這些圖案經物體表面反射回來時,隨著物體距離的不同會發生不同的形變,圖像傳感器將形變后的圖案拍下來。

      隨后,通過計算拍下來的圖案里的每個像素的變形量,來得到對應的視差,進而得到深度值。不過結構光方案測距范圍受光斑圖案影響,避障范圍較小。強光環境下表現差,容易受光線影響。

      3D TOF

      3D TOF算是大家比較熟悉的方案了,它被iPad Pro用于實現AR玩法。它的工作原理是紅外光源發射高頻光脈沖到物體上,接著接收從物體反射回去的光脈沖,通過探測光脈沖的飛行(往返)時間來來計算被測物體離相機的距離。

      然而3D ToF的劣勢對于掃地機器人而言太過致命——分辨率低,以致于圖像信息不易輔助避障,并不太適合用于掃地機器人。

      激光雷達避障

      激光雷達避障的原理是發射激光到物體表面,然后接收物體的反射光信號。而且激光避障的精度、反饋速度、抗干擾能力和有效范圍都要明顯優于紅外和超聲波。劣勢在于單束 LIDAR 通過旋轉可以掃描一個面的數據(LDS),無法完成對三維世界的感知。

      即便是造價昂貴、不適于掃地機器人的多束激光組成陣列雷達,也只可獲得部分范圍內的三維地圖。顯然不能僅僅依靠激光雷達。

      單目視覺識別系統

      單目視覺識別系統的掃地機器人已經十分多見。單目較多單一的照片只具有二維信息,猶如2D電影,并無直接的空間感,只有靠我們自己依靠“物體遮擋、近大遠小”等生活經驗腦補,故單一的攝像頭獲取到的信息及其有限,并不能直接得到我們想要的效果。

      類比到機器視覺中,單個攝像頭的圖片信息無法獲取到場景中每個物體與鏡頭的距離關系,即缺少第三個維度。現實生活中的場景極度復雜,單個攝像頭發生視覺誤算的概率非常大,可能會計算錯物體的實際距離。單目產品缺乏立體視覺,無法獲得第三個維度的信息,也就是景深信息。

      所以搭載單個攝像頭的掃地機把所有物體都識別成二維物體,并不是三維立體,它只能對預先訓練好的物體進行估算,但實際家庭環境千差萬別,不可能對所有會造成卡困物體都進行訓練。所以相比較單目掃地機器人,我們更需要雙目掃地機器人的出現。

      雙目視覺識別系統

      與單目相比,它的優勢在于能夠避障未識別過的物體,可以還原物體的景深信息。更好地采集的環境信息(測距避開通用障礙物,單目無此特性)。

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