3D視覺感知火熱，應用迎來「超級周期」

得益于摩爾定律的演進發展，圖像處理器芯片技術不斷精進，推動了3D成像技術逐漸走向成熟期，越來越多的研究界利用更豐富維度的3D數據解決計算機視覺領域問題，3D視覺作為智能機器人的“眼睛”，將真正使機器人智能化成為現實，迎來人工智能領域的新熱點、新風口。就消費級市場來說，3D視覺近距離可作人臉識別，典型的應用于蘋果的最新iPhone 11 系列的Face ID上，遠距離可輔助汽車作自動駕駛，比如特斯拉的無人駕駛系統Autopilot。伴隨人口結構老齡化、中產階層擴大，懶人經濟興起，消費升級驅動，智能家居產品呈現爆發式增長，掃地機器人經歷了多年的市場試煉，可以預測，3D視覺會在這個蘊含百億萬美金的“消費級市場”爆發出無數應用領域和商業機會。

掃地機器人滲透率穩步提升，技術亟待升級

全球著名市場研究公司IDC發布的《IDC中國智能家居設備市場季度跟蹤報告》指出，2019年，全球智能家居設備市場的出貨量預計將同比增長26.9%，達到8.327億。另據德國GFK統計表明，中國沿海地區的家務機器人滲透率為4%-5%，內陸地區只有0.4%左右，與目前家用吸塵器30%-40%的滲透率相比，未來增長空間廣闊。

不過在這樣的爆發式增長之下，掃地機器人面臨競爭激烈，價格戰，產品同質化嚴重等問題，眾多玩家通過低端產品打入市場，但實際清掃中，存在無規劃清掃、清掃死角、纏繞電線、毛發，破壞家具等問題，導致體驗不佳，從未來消費者需求來看，對掃地機器人的要求會越來越嚴苛，需要更智能，這也就進一步要求業內廠商開始用更多智能化技術來給掃地機賦能。

圖｜ iRobot 掃地機器人

掃地機器人的技術主要分為掃地拖地、避障、建圖、人機交互四項。

?     掃地拖地通過傳統基件結構來實現，目前部分產品只具備掃地的功能，但一些同時具備掃地和拖地的掃拖一體機也開始逐漸出現在市場中。

?     避障則需要掃地機器人對所處環境進行主動認知，避開家具、電線甚至寵物糞便等障礙，技術方面已經從傳統的超聲避障、紅外線避障發展到通過深度學習完成的2D避障、3D避障。

?     建圖則經歷了從隨機打掃、慣性導航、激光導航、單目視覺導航、雙目建圖導航多個階段，讓掃地機器人逐漸學會在清掃過程中構建環境地圖，知道哪些地方可以通過，哪些地方有障礙阻擋，墻和門又在哪里。

?     人機交互則是通過語音、視覺、手勢等方式實現對掃地機器人的指令。

這其中的關鍵核心技術部分：避障和建圖，也就是就是我們常說的 SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）: 即時定位與地圖構建，指的是機器人在自身位置不確定的條件下，在完全未知環境中創建地圖，同時利用地圖進行自主定位和導航。也就是說，掃地機器人需要在未知環境中從一個未知的位置開始移動，在移動過程中根據位置估計和傳感器數據進行自身定位，同時建造增量式地圖。

圖 SLAM 技術最早應用于太空航天

我們目前常見的掃地機器人多采用激光 SLAM，部分高端線產品采用激光 SLAM 和單目視覺 SLAM 融合的方式。激光 SLAM在實際清掃過程中容易受到環境，實時動態變化的影響，影響整體地圖的規劃，也就是我們在生活中遇到的掃地機器人出現的盲掃、反復清掃、漏掃的情況，單目視覺技術主要通過加入可見光攝像頭進行輔助定位，使掃地機器人移動過程中可以對圖像進行連續跟蹤，進行相機姿態和物體之間相對位置變化的估算，但單個攝像頭進行估算時，缺少深度信息，容易存在誤差，在建圖、路徑規劃和導航以及避障能力上較弱。無論是激光 SLAM 還是單目 SLAM，在避障時主要是通過接觸式的碰撞來實現，很容易卡在沙發底下，碰壞家具，對于有孩子的家庭來說更存在安全隱患。

國內市場占有率第一的掃地機器人企業科沃斯相關負責人表示，從行業角度來看，掃地機器人肯定會從2D導航向3D導航發展，一個好的產品在掃地拖地、避障、建圖、人機交互四個維度上都要向前走，需要不斷做技術沉淀來將每個緯度做到最好，這對掃地機器人提出了更高的三維視覺感知要求。

在掃地機器人領域，雙目視覺屬性在3D避障方面有著天然的優勢

市面上三維視覺感知的方案主要有三種：單目結構光（如PrimeSense的Kinect一代），雙目可見光（如LeapMotion）和飛行時間法（ToF，如微軟的Kinect二代）。對于掃地機這種消費級產品來說，BOM成本是關鍵，ToF相對來說成本偏高，結構光更適合近距離的應用場景。雙目視覺通過三角測量原理使用兩個攝像頭來對目標點的三維空間位置進行定位，雙目視覺傳感器在成本優勢明顯的同時，可以捕獲更為豐富的環境信息，同時用于感知，這讓基于視覺的SLAM在未來有了更廣闊的想象空間，高效實現3D避障，不破壞家具和傷及小孩，在完成三維建圖后，可以完成更完整的 SLAM 功能，從而實現斷點續掃，歸位充電等功能，結合vSLAM算法可以做深度學習/識別，在精準避障的同時，還能夠實現障礙物的識別，對于接入智能音箱的掃地機器人，用戶還可以通過語音交互控制其功能。

想象一下，掃地機器人擁有了視覺認知能力后，它可能可以看到你的寵物留下的「愛你的痕跡」，并在你的語音交互指令下第一時間進行清理？

如此一來，3D避障和深度學習兩者的結合將大幅降低避障的誤判率和錯判率，顯著提升用戶掃地機的使用體驗。可以預見，雙目視覺方案將會逐漸成為掃地機器人主流導航定位方案，據知情人士透露，國內已有多家掃地機方案商及廠商正在布局，筆者通過企查查專利搜索到一家名為小覓智能的公司近日公布了多項關于雙目視覺掃地機器人的專利，包括障礙物檢測及避障方法，另據公開資料顯示，小覓智能是曠視物流機器人的雙目視覺提供商，可見掃地機領域已經進入了雙目3D傳感器頭部企業的視野。筆者大膽設想一下，一款掃地機器人從原型到量產銷售一般需要16-20個月，如今有了小覓智能等相關企業的入局和量產經驗加持，用雙目“看世界”的掃地機器人很有可能在2020末至2021年初進入大眾的視野，讓我們拭目以待。

3D導航+AI技術+人機交互，開啟全新掃地機器人體驗

科沃斯在2019半年報提到：基于機器視覺的新一代傳感模組、SLAM算法和人工智能應用將在不遠的將來取代現有基于LDS和VSLAM的傳統2D服務機器人定位導航和規劃技術，帶領家用服務機器人產品在智能、交互、數據、互聯等方面躍上一個新的臺階，不僅提高現有掃地機器人產品的性能表現，同時擴展全新的基于數據和服務的功能，帶給用戶更高的價值。

如果說 3D 將改變傳統的 2D 平面世界認知方式，讓機器建立起對現實世界全面深刻的三維信息感知和理解能力，那么 「3D + AI + 人機交互」，將前所未有地改變我們使用掃地機器人的體驗，未來的掃地機器人應該是這樣的：它不僅能看的更遠、更立體，更精準，同時，它具備自我學習能力，不斷優化自身性能，還將聯動其他智能家居成為智能家居網絡，重新定義家庭場景，通過感知環境、持續學習和人機交互，從本質上提升用戶智慧家庭體驗。