無懼黑暗強光，純視覺導(dǎo)航也能全天候作業(yè)

對于一臺激光導(dǎo)航掃地機器人而言，全天候作業(yè)并非難事，那么純視覺導(dǎo)航掃地機器人能做到嗎？

無論對于人，還是機器人，光線環(huán)境的變化對“眼睛”的影響都是致命的。由于視覺傳感器對于光線十分敏感，在家庭場景中，影響視覺導(dǎo)航效果的不只是黑夜，還有暗光（家居底部）、強光源（太陽光、燈光等）等因素，視覺想要做到洞若觀火并非易事。

從市場反饋來看，雖然視覺也是市面上的主流導(dǎo)航方案之一，但其應(yīng)用產(chǎn)品大多為中低端產(chǎn)品，由于補光技術(shù)的缺失或性能不足，掃地機器人一旦遇到光線環(huán)境變化，就會導(dǎo)致導(dǎo)航效率大打折扣，甚至出現(xiàn)迷路和亂撞的情況。與此同時，由于這種狀況長期沒有改觀，也導(dǎo)致人們逐漸形成了視覺“不靠譜”的印象。

事實上，解決掃地機器人的光線適應(yīng)問題即復(fù)雜也簡單，簡單的是提升補光技術(shù)即可，復(fù)雜的是，提升補光技術(shù)并非簡單粗暴的加裝補光硬件，面對復(fù)雜的動態(tài)環(huán)境，掃地機器人需要的是包含軟硬件的整體補光策略。

無懼黑暗強光，全光線自適應(yīng)

作為國內(nèi)領(lǐng)先的機器人關(guān)鍵AI技術(shù)供應(yīng)商，INDEMIND在機器人視覺導(dǎo)航方面積累了眾多經(jīng)驗。并在推出的「家用機器人AI Kit」家用機器人導(dǎo)航方案中針對光線適應(yīng)問題專門開發(fā)了一套系統(tǒng)化環(huán)境補光策略，包含主動式環(huán)境補光配置和光照變化條件下的建圖策略。

「家用機器人AI Kit」采用INDEMIND面向家用小型機器人專門研發(fā)的純視覺一體化立體視覺模組，搭載自研的INDEMIND OS Lite家用機器人AGI系統(tǒng)，可為家用機器人導(dǎo)航定位、智能避障、路徑規(guī)劃、決策交互等多種核心功能，相較于上一代激光雷達及激光融合方案，在用戶體驗及性價比上擁有明顯提升，可以說是市面上真正意義上的第一款純視覺導(dǎo)航方案。

為了應(yīng)對光線適應(yīng)問題，INDEMIND開發(fā)的主動式環(huán)境補光配置具備亮度補光及紋理補光兩種補光設(shè)備（滿足人眼安全等級C1等級要求），兩種補光燈交替照明，并與視覺傳感器曝光時間同步，生成兩種獨特的視覺圖像，分別用于視覺定位及物體識別和立體視覺及建圖避障。

在定位方面，實際過程中，黑暗場景（0.1lx）下的亮度補光燈的照明可在5-10m距離范圍照亮環(huán)境特征，確保機器人能夠在黑暗場景下進行有效定位。需要提到的是，「家用機器人AI Kit」已實現(xiàn)了多光線條件下的重定位。

INDEMIND家用機器人AI Kit【重定位】

在黑暗環(huán)境避障方面，散斑紋理能夠根據(jù)環(huán)境光亮度進行算法及照度傳感器自適應(yīng)亮度調(diào)整，將紋理以合理亮度投射到被照射物體上，并基于立體視覺算法精確解算物體深度，可以有效進行各距離段的物體避障。

INDEMIND家用機器人AI Kit【避障】

為了防止曝光不足或過曝，視覺模組中還具有獨立的紅外照度傳感器，可以自主檢測環(huán)境光亮度，并據(jù)此快速調(diào)整兩個補光燈亮度。經(jīng)過實際測試，機器人可以在光照強度低于0.1lx的環(huán)境中穩(wěn)定、可靠運行。

INDEMIND對建圖策略也做了多項措施。與激光定位方案不同，雙目視覺維護的地圖包括視覺特征點云圖和障礙物地圖（包括類似激光解決方案的環(huán)境地圖和運行中的避障地圖）兩種，前者由A幀生成，后者由B幀生成。且為了捕獲更多視覺特征點特征，選用了對角FOV＞150°的超廣角相機，搭配特殊去畸變算法，減少了傳感器完全過曝的可能性。

同時，INDEMIND還設(shè)計了自動環(huán)境教學(xué)策略，機器人可依據(jù)用戶設(shè)置、自動清掃時間或光照條件自動啟動，將不同光照條件下的特征點補充到特征點云圖中。

在其它方面，為了進一步提升建圖和避障效果，搭載「家用機器人AI Kit」的掃地機器人在建圖和清掃過程中，會運行視覺共識及閉環(huán)操作。加上主動補光的策略，可降低光照條件變化對障礙物地圖建立的影響，提升不同光學(xué)環(huán)境下機器人的避障表現(xiàn)。

最后，機器人在工作過程中，還會實時進行傳感器標(biāo)定，包括輪速計、雙目相機、IMU等，提升系統(tǒng)精度，同時保證機器人感知空間尺度一致性，以及障礙物地圖尺度統(tǒng)一。

顯然，這種系統(tǒng)化的環(huán)境補光策略，大大提升了機器人的光線適應(yīng)能力，不僅滿足了面對強光直射、無光源、昏暗等特殊光照環(huán)境下的無差異工作要求，也為純視覺導(dǎo)航方案的應(yīng)用提供了現(xiàn)實基礎(chǔ)。

審核編輯黃宇