如果說十年前KIVA的出現帶來了電商倉儲的革命，那么工業AMR的出現則更多是順應柔性制造的大勢。

而去年的疫情，更是讓移動服務機器人走進大眾視野，無接觸配送讓原本緩慢發展的室外場景陡然加速，再加上近年來持續熱門的自動駕駛，整個產業鏈都在飛速發展。

這其中，激光、視覺、毫米波雷達等核心傳感器迎來了自身發展的黃金階段。

車規級才開始走進現實

這就代表著無人駕駛即將落地嗎？

作為一家專業從事自動駕駛雙目感知系統及相關產品研發的高科技公司，中科慧眼對自動駕駛系統有著自己獨到的見解。

中科慧眼CTO崔峰表示：“就我們自己有限的視角來看，受益于車規級激光雷達和深度學習等技術的快速發展，不受成本限制的車規級的無人駕駛能夠達到L4的水平。但離成本可被市場接受，且外觀符合用戶審美標準的L4級智能駕駛量產車型還有一定的距離。真正徹底解放駕駛者的L5級無人駕駛還未出現。”

再聚焦到現在的車規級傳感器，因為室外環境復雜，工作環境較為惡劣，且對功能安全有更高的需求，所以現階段的車規級器件價格較高但運算能力較低，需要開發者花更多精力在系統優化、算法優化、成本優化等方面。

中科慧眼從公司做智能感知相機尤其是立體相機之初，就十分重視產品在各種工況下的穩定性和精度。從最初的車規級元器件選型、模組試制、結構開發、到軟件與算法補償，環境測試等，也確實克服了不少障礙，最終使得量產的立體相機產品滿足嚴格車規測試標準。

在產品化的同時，經研發人員大量的優化工作，滿足了在車規算力平臺上運行精簡優化的立體視覺與圖像識別算法軟件的需求。

而且自動駕駛是集成了感知、規劃、控制等全方位要求的一種系統，僅僅感知能力過關是不行的，所以中科慧眼在汽車的自動駕駛之上，又延伸出移動機器人這一產品線。

由車規級走到工業級

同為自動駕駛產業鏈中的一員，當無人駕駛開始走進現實的時候，移動機器人已經駛入春天。

那么從更加精密的車規級到較低一個層級的工業級就一定會形成“降維打擊”嗎？

崔峰認為：“從純技術角度，技術是在降維，但是從應用角度，工業級和車規級所面臨的難題完全不一樣。”

在室內使用環境中，各類具有主動光源增強的傳感器效果已經不錯，并不能最大化體現其差異化優勢。所以，目前中科慧眼的產品在移動機器人方面的主要落地場景是以室外場景為主。

在室外避障方面，移動機器人廠家另外的解決方案多是采用多傳感器融合的感知方案，例如超聲波雷達+激光雷達+攝像頭（單目、雙目、多目等）+IMU+GPS+高精地圖等。

但這種解決方案過于冗余，性價比并不高。

“我們的主線產品是車規級雙目立體相機，能夠同時輸出高質量的RGBD感知信息，并自帶IMU，可以外接GPS授時，并同時實現基于深度學習的視覺識別。在室外場景中，這是一種高性價比的視覺識別與距離感知解決方案，在一定程度上可以替代單攝像頭+激光雷達感知方案或作為一套安全冗余感知系統。”

視覺RGBD感知系統，在可以通過語義識別獲得場景建圖、物體識別之外，還有像素級對齊的三維點云感知信息，直接得到圖像中各點的細膩的三維測量值，對各種小障礙物，非標準障礙物，行駛路面的起伏等等，具有精細的感知能力。

在滿足-40°至85°C車規工況和室外復雜應用環境的同時，也保持了視覺傳感器的高性價比特點。

這就是車規級技術的直接降維打擊。

“當然，如果在基于被動光的雙目立體視覺系統上再加載一些主動紅外光斑配合在光線較弱或物體表面紋理缺失場景的信息補盲，該視覺感知方案的適應性會更強。更多的，如果采用被動式紅外雙目相機與被動光雙目相機做融合，系統會滿足全天候的工作條件。”崔峰講到。

但在應用角度，也還是存在一些需要克服的挑戰。車規級的雙目視覺可以做到標準化通用，而在工業場景，每個行業、每個工廠都是完全不同的挑戰。那么如何在工業的非標場景中尋找標準化之路就成了當下的難題，中科慧眼的做法就是打造最底層IP的固化，即將人、車輛、貨架、墻壁、異形件等算法IP做成積木式的標準品，后續只需要搭載模塊就可以快速識別。

現在，中科慧眼工業級的多數產品已達到車規級要求，能適應各種嚴苛的工作環境，應用場景極為廣泛，為自主移動機器人、自動駕駛、倉儲自動分揀、農保和電力巡檢無人機、地圖測繪、安防監控（基于三維數據）等行業開發者賦能。

崔峰講到：“行業處于發展早期，空談技術路線其實意義不大，因為從本質上來說，技術沒有優劣勢之分，更多的是落地應用時，結合需求為客戶選擇最適合的技術。AGV/AMR都是機器人，自動駕駛汽車也是一種機器人，二者之間的界限將越來越模糊，在自動駕駛汽車上多傳感器融合是必然，相信AGV或者AMR未來也會如此。”

原文標題：從室內到室外，移動機器人駛向“春天”

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責任編輯：haq