v-slam導航技術離成為主流還有多遠？

“大數據”時代正在催化更多柔性化與智能化兼具的升級物流設備，在工業應用移動機器人（AGV/AMR）行業，以工業相機作為感測器的視覺導航技術由于更適合智慧物流柔性化需求，被推向了風口浪尖。

自主移動的兩難抉擇

為了與傳統導引方式區分，擁有slam自主導航技術的移動機器人，目前統稱為AMR。在許多工業場景中，兼具柔性化與智能化的AMR被認為是移動機器人迭代的必然趨勢。盡管AMR產品在應用層面已經逐步成熟，不同slam自主導航技術現階段還是存在一定局限。slam導航分為激光slam和視覺slam兩種。

激光slam導航的優點是技術成熟，能夠靈活規劃路徑，定位精度高，行駛路徑靈活多變，施工較為方便。缺點是制作成本及價格相對較高，探測范圍有限制，主要被應用在室內環境；地圖缺乏語義信息，限制了復雜環境下的可拓展性應用。

視覺slam導航的優點是無傳感器探測距離限制，路徑規劃靈活，定位精度高，施工方便，室內外環境下均能開展工作，成本低，地圖可提取語義信息，復雜環境中的復用性高。缺點同樣存在，對光的依賴程度高，在暗處或者一些無紋理區域需要借助輔助傳感器。

兩種導航方式的發展潛力我們暫不能做評述，但通過近年來移動機器人企業的產品發展動向與市場關注熱度，可以發現視覺slam的后期爆發潛力讓人無法忽視。

視覺slam成AGV導航新趨勢

近年來，擁有視覺導航技術的移動機器人公司熱度普遍較高，視覺導航也被認為是智能倉儲柔性化物流變革的必然趨勢。以視覺導航無人叉車代表企業未來機器人為例，這支由香港中文大學孵化的視覺工業無人車輛創業團隊成立僅三年，就實現了逾5000萬元的工業無人車輛銷售。到2020年，公司已完成1億元人民幣B1輪融資，聯想創投領投持續助力未來機器人工業無人車輛視覺控制、感知技術的研發。

圖：未來機器人視覺導航無人叉車

同樣以v-slam導航技術為核心的人工智能視覺AMR公司靈動科技，也在今年4月完成了1億元B+輪融資，靈動科技ForwardX機器人使用攝像頭和GPU代替人眼，通過深度學習神經網絡進行環境感知，實現了VSLAM三維地圖構建、360°避障、自主規劃路線。

圖：靈動科技視覺導航AMR

此外，據中國移動機器人產業聯盟預估，目前移動機器人行業涉及視覺導航的企業已有數十家，許多頭部企業的導航方案中兼具視覺技術，無論是物流機器人公司海康機器人、快倉、極智嘉還是商用機器人公司諾亞、小覓智能等都有視覺slam導航技術方案……

是什么在推動視覺導航的發展？

為何企業紛紛開始發展視覺導航方案？事實上，移動機器人導航技術的突破是行業多年來眾望所盼。視覺導航的出現，為工業應用移動機器人（AGV/AMR）行業的技術帶來了全新的機遇。未來機器人李陸洋博士表示，“當前工業無人車亟待提升的是智能化程度，簡單理解則是機器人應對現場不規范化的能力，而這種能力必須基于對環境的理解與學習，視覺技術是無人車智能化提升的必經之路”。

與市面上主流磁導引/激光導引AGV相比，視覺傳感器的優勢首先是性價比極具競爭力，世界頂級工業相機供應商的產品售價約為人民幣3000元，是同等級的激光傳感器產品售價的10-20%。

而較低的制造成本意味著較低的產品價格，對提升本體企業產品競爭力或終端客戶投資回報周期都更加利好。而在智能化上，視覺導航信息獲取能力強大。

視覺導航由于能從環境中提取語義信息，因此能夠適應客戶在常規使用需求中的復雜場景，如識別長時間使用而變形的貨架、托盤；提取短時間內激增的搬運量信息；狹小空間情況下的車輛調度等。

此外，視覺導航模塊具有系統拓展性。隨著通信設備/處理器等周邊配套設施的不斷完善，視覺導航模塊正飛速進步，視覺導航與計算機連接可以實現大規模的調度任務，而視覺導航技術與5G及云端系統的融合也將更進一步。

視覺導航的發展掣肘

盡管普遍看好，但事實上真正落地應用視覺方案的企業還不算多，典型的企業以視覺紋理、視覺+輔助傳感器或純視覺技術為主，企業包括未來機器人、靈動科技、曠視科技、馬路創新、藍芯科技、怡豐機器人、海康、大華等。

本表粗略統計，如有不妥之處，請指正！

而其他大多數公司采取的是多種類型的混合導航技術，例如視覺傳感搭配激光SLAM進行工作，以此進行優勢互補，但混合導航中的VSLAM的實際作用難以考證。

究其原因，還是受制于視覺導航算法的開發難度，利用視覺導引快速準確地實現路標識別這一技術，仍處于瓶頸階段。

首先圖像處理本身就是一門很深的學問，基于非線性優化的地圖構建也非常復雜和耗時，且在實際環境中還需要通過優化和改進現有的視覺slam框架，比如加入光照模式/使用深度學習提取特點以及使用但單雙目及奪目融合視角等技術，使得視覺導航技術僅被應用于較小空間中。

在大部分工業場景下，仍需依賴激光SLAM或是QR碼導航來實現，而搭載2套以上傳感器的設備，一方面功能冗余，同時所需成本也會顯著上升。

相比于視覺導航，單線激光雷達的硬件產業鏈比較成熟，算法也已經進行了開源，日漸崛起的國產激光雷達已經進入百家爭鳴的階段。

與激光雷達企業的百花齊放形成鮮明對比的是，切入工業應用移動機器人（AGV/AMR）賽道的V-SLAM解決方案商目前來說卻比較少，思嵐、辰天科技等。

本表粗略統計，如有不妥之處，請指正！

另一方面，盡管目前自動化流水生產線的視覺系統，定位精度可以精確到0.1mm，但是基于無固定參照的純視覺導航AMR，定位精度約為10mm，仍然有待提高。為了獲取更高的精度，除了視覺導航系統外，移動機器人系統還需要結合其他傳感器的輔助。但經過近兩年的技術沉淀，擁有視覺技術的移動機器人企業正在不斷突破和創新。馬路創新近日推出其新一代視覺導航技術v-slam2.0，已經做到了純視覺且不受地紋影響。

未來機器人前不久也發布了自研的倉儲環境監控核心產品“明眸”視覺模塊，融合了深度學習圖像識別技術，為夜間工作的智能化設備提供信息支持，降低運營成本。此外，靈動科技公司旗下的ForwardX MaxTM 在今年6月也獲得了全球首個V-AMR（視覺自主移動機器人）CE 認證。

相信隨著視覺技術在移動機器人上的應用日臻成熟，v-slam導航未來有望成為移動機器人導航技術的主流方案之一。

責任編輯：lq