中科慧眼崔峰：车规立体视觉赋能机器人产业
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撰文 | 段超
12月22日下午，首届高工移动机器人年会在深圳机场凯悦酒店拉开序幕。在“物流技术与应用专场：打开裂变新思路”中，中科慧眼CTO崔峰发表了以《车规立体视觉赋能机器人产业》为主题的演讲。
崔峰讲到：“无论是室外的无人驾驶还是室内的AMR，避障都是最基础的需求。尤其是在移动机器人向室外场景延伸的过程中，对避障的需求更是越来越重要。”
双目视觉避障方案或将成为主流
从AGV发展到AMR，SLAM技术成为了关键。SLAM，即同步定位与地图构建，主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题。而SLAM测距传感器又主要为视觉、激光雷达和超声波三种，其中又以视觉和激光方案为主。
激光SLAM方案测距精确，数据处理较简单，含边缘形状信息，但最大的问题就是现阶段成本较高；而视觉SLAM方案信息丰富（边缘，纹理，色彩）利于识别，测距精度受环境影响，成本较低，但最大的问题是数据处理较复杂。
“近年来随着计算机算法、算力的不断进步，数据处理能力已经在逐步追上采集能力。”崔峰讲到。
而当视觉处理能力可以满足要求时，因为其低廉的成本将会对现有的激光SLAM格局产生深刻影响。视觉SLAM以相机来进行同步定位，以及地图的构建，视觉非常跟人的眼睛很相似，可以通过各种相机感知，提高对整个环境和世界感知的程度。
目前的双目视觉主要分为两类：被动的双目和主动红外双目，二者区别是主动红外带有红外光源，可解决白墙、玻璃等无纹理信息场景中，双目匹配的问题，但由于红外光源功率有限，超过一定距离，其效果等同于被动双目。
目前国内有十余家主动红外双目厂商推出消费级的产品，当前探测距离大多是15米以内，在室内服务机器人、商用扫地机器人、高校教育等市场均有落地应用。
而被动双目由于技术特性，当前主要在室外场景落地应用较多，目前在自动驾驶汽车、各类室外机器人上均有落地应用。由于在汽车上使用，产品软硬件综合技术指标要求更高，国内实现量产的厂商较少。
目前市面上主要是国际大厂有类似产品，如博世、大陆等，但他们只面向车载市场推出产品。而在车载领域持续耕耘之后，中科慧眼将目光从车规级延伸到工业级。
从车规级到工业级，难点在哪？
作为一家专业从事双目视觉的高新企业，中科慧眼成立于2014年，作为百度Apollo计划生态成员，其在双目视觉领域处于国内领先地位。为国内绝大多数自动驾驶、移动机器人项目提供双目立体感知能力。
崔峰表示：“中科慧眼双目立体相机能够识别出一切障碍物并且能够进行精确测距。能够识别各类车辆、行人、静态障碍物、不规则障碍物和微小障碍物等。中科慧眼双目相机支持输出多种数据信息，可选装不同焦距及视场角的镜头，用于托盘孔检测、箱体检测和视觉导航避障等。同时更是已经推出导航、避障算法、小物体检测算法、物体属性识别算法等算法IP。”
现在，其多数产品已达到车规级要求，能适应各种严苛的工作环境应用场景极为广泛，为自主移动机器人、自动驾驶、仓储自动分拣、农保和电力巡检无人机、地图测绘、安防监控（基于三维数据）等行业开发者赋能。
虽然目前将技术降级转化，推出满足各类室外AGV行业需求的产品。但是从车规级走到工业级，技术上是存在一定程度的“降维打击”，但在落地应用上，则是完全不同的难点方向。
所以，基于中科慧眼在自动驾驶上的沉淀，在进入工业领域，他们首先将目光放在了室外场景的避障上。“但车规级的双目视觉可以做到标准化通用，而在工业场景，每个行业、每个工厂都是完全不同的挑战。” 崔峰说道。
那么如何在工业的非标场景中寻找标准化之路就成了当下的难题，中科慧眼的做法就是打造最底层IP的固化，即将人、车辆、货架、墙壁、异形件等算法IP做成积木式的标准品，后续只需要搭载模块就可以快速识别。
崔峰讲到：“行业处于发展早期，空谈技术路线其实意义不大，因为从本质上来说，技术没有优劣势之分，更多的是落地应用时，结合需求为客户选择最适合的技术。AGV/AMR都是机器人，自动驾驶汽车也是一种机器人，二者之间的界限将越来越模糊，在自动驾驶汽车上多传感器融合是必然，相信AGV或者AMR未来也会如此。”