扫地机器人五种避障技术的特性及差异

发布时间：

2022-11-07 14:47

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智能技术的发展，生活的便捷，我们的生活中有越来越多的智能设备，智能化的扫地机，扫地机器人已经是家喻户晓的小家电了 。不仅能扫能拖，还能准确的躲避障碍物。解放我们扫地拖地的双手，提升我们居家的幸福度。扫地机器人都是很智能的设计，它在第一次进入家里的时候，就会对全屋进行扫描，扫描完成后就能将我们的家具摆放位置形成地图，在执行清扫任务的时候就能实现智能避障，完美避开障碍物，不会放过任何一个角落。

扫地机器人应用过以及正在使用的避障技术有这几种：单目视觉避障、双目视觉避障、激光雷达避障、3D结构光避障、3D TOF 避障，这些技术有什么特点呢？

1.单目视觉避障

单目视觉识别系统较多单一的照片只具有二维信息，犹如2D电影，并无直接的空间感，只有靠我们自己依靠“物体遮挡、近大远小”等生活经验脑补，故单一的摄像头获取到的信息及其有限，并不能直接得到我们想要的效果。

类比到机器视觉中，单个摄像头的图片信息无法获取到场景中每个物体与镜头的距离关系，即缺少第三个维度。现实生活中的场景极度复杂，单个摄像头发生视觉误算的概率非常大，可能会计算错物体的实际距离。单目产品缺乏立体视觉，无法获得第三个维度的信息，也就是景深信息。

所以搭载单个摄像头的扫地机把所有物体都识别成二维物体，并不是三维立体，它只能对预先训练好的物体进行估算，但实际家庭环境千差万别，不可能对所有会造成卡困物体都进行训练。单目产品缺乏立体视觉，无法获得第三个维度的信息，也就是景深信息。

2.双目视觉避障

双目视觉避障的优势在于能够避障未识别过的物体，可以还原物体的景深信息。更好地采集的环境信息（测距避开通用障碍物，单目无此特性）。深度图和视觉神经网络识别结果可以融合。结合 AI 物体识别算法，还能精准获取的障碍物属性信息，以此实现扫地机的主动智能避障，对不同障碍物采用不同的避障策略，评估避让距离，以兼顾清扫覆盖度和避障成功率。

3.激光雷达避障

激光雷达避障的原理是发射激光到物体表面，然后接收物体的反射光信号。而且激光避障的精度、反馈速度、抗干扰能力和有效范围都要明显优于红外和超声波。劣势在于单束 LIDAR 通过旋转可以扫描一个面的数据(LDS)，无法完成对三维世界的感知。

扫地机器人避障

4.3D结构光避障

3D结构光方案，其原理是采用红外光源，发射出来的光经过一定的编码投影在物体上，这些图案经物体表面反射回来时，随着物体距离的不同会发生不同的形变，图像传感器将形变后的图案拍下来。

随后，通过计算拍下来的图案里的每个像素的变形量，来得到对应的视差，进而得到深度值。不过结构光方案测距范围受光斑图案影响，避障范围较小。强光环境下表现差，容易受光线影响。

5.3D TOF 避障

它的工作原理是红外光源发射高频光脉冲到物体上，接着接收从物体反射回去的光脉冲，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来来计算被测物体离相机的距离。其实原理和3D结构光避障发射红外线，激光雷达发射激光，3D TOF发射高频脉冲，其实原理与3D结构光避障都差不多。

然而3D ToF的劣势对于扫地机器人而言太过致命——分辨率低，以致于图像信息不易辅助避障，并不太适合用于扫地机器人。

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