省药品分拣机器人，解析扫地机器人SLAM技术，视觉导航和激光导航的对比

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现在扫地机器人愈来愈受欢迎，曾经成为一类“新兴小家电”。为了服从更高、更节能天实现扫除全屋的功用，绘制室内舆图和肯定自身地位是必不可少的功用，许多初期扫地机器人产物并不装备导航系统，只能依照设定的门路停止扫除，碰着墙壁或物体边缘便转向，招致扫除线路横七竖八、服从低下。近年来很多中高端扫地机器人皆装备了导航系统，可以为室内区域建图或建模，以此去计划扫除门路，既节能又可以提高效率。现阶段市场上利用较为普遍的导航技巧有两种，一种是视觉导航，另一种是激光导航。

二者皆是经由过程SLAM算法实现，SLAM是指运动物体依据传感器的信息，一边计较自身地位，一边构建情况舆图或模子的进程，办理机器人等正在未知情况下运动时的定位与舆图构建问题。而依据传感器分歧又分为基于视觉的VSLAM(VisualSLAM)跟基于激光雷达的激光SLAM(LidarSLAM)，离别对应视觉导航跟激光导航。

一、视觉导航，传统意义上实现视觉导航的VSLAM次要经由过程两种视觉传感器去获取信息，一是深度摄像头，经由过程测距实现三维空间感知，也算作一种测距传感器，属于自动光源测距传感器，包罗布局光跟相位TOF两种。二是双目、多目、鱼眼导航传感器，属于非自动光源传感器，事情机制近似于人眼，依据三角测距的原理，经由过程剖析两个传感器收罗到的图象的差别，计较出距离信息。

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视觉导航技巧的劣势在于本钱较低，最根底的功用仅须要可以收罗到明晰情况图象信息的摄像头，和处置惩罚信息的计较单位，搭载锻炼实现的AI模子，便可实现。较低的物料本钱意味着较低的产品价格，更易被消费者接管，用户数量增长便可以不休锻炼AI模子，造成良性循环。和双目导航传感器等非自动光源测传感器是经由过程接管环境光计较距离，实际上可以建图的区域更大。

视觉导航技巧的弊病也一样突出，究竟结果硬件前提过于单薄，恰是因为仅靠摄像头去收罗信息，自动光源测距传感器因为功率较低，很简单遭到环境光的滋扰，而非自动光源测距传感器正在光芒前提欠好的环境下简直没法事情，对光芒的要求很下；其次，非自动光源测距传感器跟人眼一样，距离越大，偏差越大，同时过多的光芒数据也让处理单元难以负荷。加上VSLAM研讨起步较晚，以是现阶段使用绝对较少，同时也要共同陀螺仪等传感器配合事情，次要为惯性导航，单个摄像头的作用仅为纠偏，如科沃斯DJ65扫地机器人，采取视觉导航，同时帮助导航跟定位的传感器另有罗盘传感器、陀螺仪、跌落传感器、里程计等。

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两、激光导航，起步更早的激光导航技巧的基本原理绝对简略，其一即为激光测距，激光测距就是朝向特定标的目的发射一束光芒，光芒遇到物体反弹回来被接收器捕捉，已知光速，经由过程工夫便可以计较出自身与物体之间的距离。区别在于，激光测距只须要发射一次接管一次，而激光导航技巧下一个维度，经由过程向各个标的目的更多点位测距，可以二维地建图或三维天建模，同时肯定扫地机器人自身的地位；其二则为应用两点间的距离信息停止三角测距。

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经由过程上述的讲授，咱们晓得了实现激光导航技巧须要的硬件有可以同时向多个点位多个标的目的测距的激光收发器，普通称为激光雷达测距传感器。因为其原理较为简单，早正在05年便已比力成熟，是现阶段最不变、最主流的定位导航方式。此刻市场上有很多产物采取LDS激光导航算法，好比石头扫地机器人T6跟米家扫拖一体机器人等，那类产品搭载的被称为LDS激光雷达测距传感器，此外就是处置惩罚距离信息跟建模的处理单元。

因为原理更简略，波及计较量也不至于短时间内让处理单元难以负载，而且正在统一情况下失掉的数据加倍正确，以是利用激光导航技巧的扫地机器人常常可以更精准天绘制二维舆图或三维模子，共同“绝壁传感器”等借可以应答各类地形，防备扫地机器人从较高处如台阶跌落。当然，机能加倍优良的激光导航技巧所需的硬件本钱也更下，和激光雷达测距传感器损坏时维修本钱也更下。

三、孰胜一筹，相识完二者的事情原理和劣势优势，那么视觉导航跟激光导航哪种技巧更好，加倍得当家用扫地机器人市场呢？实在只是代表了两种标的目的跟思绪。

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视觉导航技巧的最大硬伤在于现阶段建图建模不敷正确，利用体验并没有尽善尽美，一些采取视觉导航技巧的扫地机器人产物测距禁绝，不外搭配其他传感器一路利用可以正在较大水平上补足短板，可用性仍是可以失掉保证，此外比力低的价钱也更简单被消费者接管；反观建图建模精度更下的激光导航技巧，虽然现阶段激光导航测距传感器本钱仍较下，但加倍不变技巧加倍成熟，各家厂商必定会研制性价比更下的传感器，降低硬件本钱，让消费者以较低的价钱，也可以享用到后果更好的扫地机器人产物。

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咱们认为，两种技巧各有所长，现阶段市场中各占领必然的份额，次要仍是看哪类技巧得当特定的花费人群。若是激光导航测距传感器的价钱可以大幅度降度，那么精度更高、体验更好的激光导航技巧更有能够主导扫地机器人市场的将来；当然，正在近距离、光照较好的使用场景下，视觉导航的劣势更大，仍会保有一席之地。

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