三、不再無奈二選一 詳解能雙目避障的石頭全新算法系統(tǒng)

如果你看過此前筆者寫過的各型掃地機器人評測，那么相信對頻頻出現(xiàn)的“SLAM”會留有印象。

SLAM是“Simultaneous Localization and Mapping”的縮寫，翻譯過來可以叫它“同步定位與建圖”，具體指的是機器人一邊計算自己的位置一邊規(guī)劃地圖的過程，針對的也就是掃地機器人在哪里、周圍是什么的問題，包含定位和建圖這兩方面，并基于此規(guī)劃路徑躲避障礙。

過去在掃地機器人當(dāng)中出現(xiàn)的方案可以分為兩大傳統(tǒng)派系，一個是激光SLAM，另一個就是視覺SLAM。

我們此前測試過的掃地機器人基本全都是激光SLAM型的機器，它們依靠發(fā)射激光光束，然后再彈回來，以此測繪出機器人和目標(biāo)地點的距離形成二維圖像。一次得到周圍障礙點的角度和距離，優(yōu)點是采集速度快、計算量小，而弊端也顯而易見，是無法探測透明的物體，并且很難在大面積戶型精準定位。

視覺SLAM則是能看到真實環(huán)境，它以攝像頭為傳感器，對于環(huán)境的區(qū)分度更高，不過需要更高的算力，每秒采集多幀圖像，實現(xiàn)高清攝像定位，同步SLAM構(gòu)圖，然而大量的單目視覺SLAM掃地機器人在光線昏暗或無光環(huán)境當(dāng)中難以準確定位。

有沒有一種可能讓視頻功能與激光SLAM結(jié)合起來，優(yōu)勢互補？

連石頭自己都表示——全新的RR mason 算法系統(tǒng)是石頭最關(guān)鍵的軟實力，其負責(zé)管理分發(fā)傳感器采集的環(huán)境數(shù)據(jù)，交由“感知與建圖算法”進行數(shù)據(jù)融合與分析，然后“導(dǎo)航與運動算法”根據(jù)分析結(jié)果進行動態(tài)導(dǎo)航及規(guī)劃。

同時可以注意到的是，就是石頭掃地機器人T7 Pro的視頻功能并不是視覺SLAM，其SLAM部分仍然是由激光承擔(dān)，畢竟視覺SLAM核心是定位與建圖，只是本質(zhì)是用圖像上提取的特征點，而石頭掃地機器人T7 Pro的視頻功能承擔(dān)的責(zé)任是進行AI識別。

筆者在測試當(dāng)中發(fā)現(xiàn)，在同一戶型下，石頭掃地機器人T7 Pro的建圖速度、清掃面積上都要領(lǐng)先于過去的純LDS激光雷達產(chǎn)品，比如在一些角落當(dāng)中，由于桌腿和凳腿及其他雜物的干擾，導(dǎo)致傳統(tǒng)的LDS雷達不能精確識別避障，會直接略過，而石頭掃地機器人憑借雙目加持能夠巧妙規(guī)劃工作路徑繞行進入。

——為什么說雙目碾壓單目？

視覺識別系統(tǒng)通常來說可以包括一個或兩個攝像頭。單一的照片只具有二維信息，猶如2D電影，并無直接的空間感，只有靠我們自己依靠“物體遮擋、近大遠小”等生活經(jīng)驗?zāi)X補，故單一的攝像頭獲取到的信息及其有限，并不能直接得到我們想要的效果（當(dāng)然能夠通過一些其他手段輔助獲取，但是此項還不成熟，并沒有大規(guī)模驗證）。

類比到機器視覺中，單個攝像頭的圖片信息無法獲取到場景中每個物體與鏡頭的距離關(guān)系，即缺少第三個維度。

雙目技術(shù)原理

單一的圖片具有很強的迷惑性和不確定性，尤其是現(xiàn)實生活中的場景極度復(fù)雜，單個攝像頭發(fā)生視覺誤算的概率非常大，可能會計算錯物體的實際距離。

所以這便需要掃地機器人從單個攝像頭升級到兩個攝像頭，即立體視覺，直接提供第三個維度的信息，也就是景深信息。所以搭載單個攝像頭的掃地機把所有物體都識別成二維物體，并不是三維立體。

對單目來說，要想獲得距離信息，必須先識別目標(biāo)：單目測距和 3D 估計靠的是檢測目標(biāo)的 Bounding Box（BB），對于未識別的物體，該系統(tǒng)就無法估計其距離，比如如果閉著一只眼睛，對于不認識的的東西是沒辦法估計其大小和距離的。

也就是說單目掃地機器人只能對預(yù)先訓(xùn)練好的物體進行估算，但實際家庭環(huán)境千差萬別，不可能對所有會造成卡困物體都進行訓(xùn)練。需要假設(shè)物體是在地面上，如果實際不是則會導(dǎo)致測距誤差，比如物體在厚地毯上。把物體作為一個立方體看待，只是粗略估算，并不是精確測距，并不知道物體實際的3D形狀，會導(dǎo)致更多漏掃。

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