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正在智能家居飞速发展的明天，扫地机器人曾经成为了现代人家居生活里紧张的干净助手，越多越多的家庭为了省时省力念购入一台扫地机器人。扫地机器人可否高效、节能天实现扫除全屋的功用，制止误扫、漏扫等环境的产生皆要在于导航系统，导航系统决意了扫地机器人若何辨认周围环境、树立数据库、计划扫除门路、和躲避阻碍等。

现阶段市场上主流的导航技巧次要是两种一是基于激光测距传感器的SLAM简略道就是激光导航，另一种是基于机械视觉的SLAM，咱们也称之为视觉导航。

相对来说，激光导航算是扫地机器人导航中的先辈，市场占有率较下，技巧比力成熟。视觉导航算是扫地机器人导航中的“后浪”，现阶段的主流趋向，前景较大。那么激光导航作为先辈，有着什么样的劣势？视觉导航作为“后浪”，又怎样才能逾越先辈呢？上面让咱们一起来相识下。

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激光导航

激光导航技巧的基本原理绝对简略，脱胎于初期的基于测距的定位方式。经由过程高速旋转发射激光，再经由过程激光发射后触及障碍物反射回来的工夫断定本人跟障碍物之间的距离。激光雷达收罗到的物体信息呈现出一系列疏散的、存在精确角度跟距离信息的面，被称为点云。平常，激光SLAM体系经由过程对分歧时辰两片点云的婚配与比对，计较激光雷达相对运动的距离跟姿态的转变，也便实现了对机器人自身的定位。

因为原理简略，波及计较量也不至于短时间内让处理单元难以负载，同时点云信息本身包括间接的多少关联，使得机器人的门路计划跟导航变得直观。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，是现阶段最不变、最主流的定位导航方式。

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。而且，关于扫地机器人来讲，另有一个很致命的弊病，就是舆图缺乏语义信息，很大水平上影响了人与扫地机的智能交互功用。

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。

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。

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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，以是现阶段市场上很少有完整采取视觉导航系统的扫地机器人，更多的是激光导航+视觉传感器或其他传感器的融会计划。

从将来开展角度而言，现阶段不管行业开展仍是产物用户体验，视觉导航的潜力是无须质疑的。除科沃斯、iRobot等扫地机器人行业头雁中，海内另有良多优异企业正在视觉导航范畴不休“霸占”难题。如海内平面视觉计划提供商INDEMIND便推出了面向扫地机器人的视觉导航定位解决方案。

据相识，INDEMIND视觉导航解决方案是采取双目平面视觉+IMU架构，且计划成熟度较下，并与业内诸多企业树立协作。该计划经由过程平面视觉技巧与高精度Vi-SLAM算法，将本应波及超长产业链的扫地机定位、交互问题集合到一套解决方案中，快捷为客户相关产物供给高精度的导航定位、门路计划、智能避障、方针追随、家居辨认等焦点功用。值得一提的是，该计划的导航精度已实现相对定位精度1%，姿态精度1°的领先水平，足以媲美激光雷达。

总的来说，视觉导航是体系鲁棒性更强、本钱更低、适用性更强、加倍智能的扫地机器人导航计划，可能更好天引领扫地机器人向家庭干净智能助手变化，跟着技巧的不断进步，可以预感视觉导航这名后浪强劲的发展趋势，视觉导航也势必成为扫地机器人导航范畴的主流。lw

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