自主移动的两难抉择

为了与传统导引方式区分，拥有slam自主导航技术的移动机器人，目前统称为AMR。在许多工业场景中，兼具柔性化与智能化的AMR被认为是移动机器人迭代的必然趋势。尽管AMR产品在应用层面已经逐步成熟，不同slam自主导航技术现阶段还是存在一定局限。
 

slam导航分为激光slam和视觉slam两种。
 

激光slam导航的优点是技术成熟，能够灵活规划路径，定位精度高，行驶路径灵活多变，施工较为方便。缺点是制作成本及价格相对较高，探测范围有限制，主要被应用在室内环境；地图缺乏语义信息，限制了复杂环境下的可拓展性应用。
 

视觉slam导航的优点是无传感器探测距离限制，路径规划灵活，定位精度高，施工方便，室内外环境下均能开展工作，成本低，地图可提取语义信息，复杂环境中的复用性高。缺点同样存在，对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域需要借助辅助传感器。
 

两种导航方式的发展潜力我们暂不能做评述，但通过近年来移动机器人企业的产品发展动向与市场关注热度，可以发现视觉slam的后期爆发潜力让人无法忽视。

 

视觉slam成AGV导航新趋势
 

近年来，拥有视觉导航技术的移动机器人公司热度普遍较高，视觉导航也被认为是智能仓储柔性化物流变革的必然趋势。
 

以视觉导航无人叉车代表企业未来机器人为例，这支由香港中文大学孵化的视觉工业无人车辆创业团队成立仅三年，就实现了逾5000万元的工业无人车辆销售。到2020年，公司已完成1亿元人民币B1轮融资，联想创投领投持续助力未来机器人工业无人车辆视觉控制、感知技术的研发。
 

 

同样以v-slam导航技术为核心的人工智能视觉AMR公司灵动科技，也在今年4月完成了1亿元B+轮融资，灵动科技ForwardX机器人使用摄像头和GPU代替人眼，通过深度学习神经网络进行环境感知，实现了VSLAM三维地图构建、360°避障、自主规划路线。
 

 

此外，据中国移动机器人产业联盟预估，目前移动机器人行业涉及视觉导航的企业已有数十家，许多头部企业的导航方案中兼具视觉技术，无论是物流机器人公司海康机器人、快仓、极智嘉还是商用机器人公司诺亚、小觅智能等都有视觉slam导航技术方案……

 

是什么在推动视觉导航的发展？

为何企业纷纷开始发展视觉导航方案？事实上，移动机器人导航技术的突破是行业多年来众望所盼。
 

视觉导航的出现，为工业应用移动机器人（AGV/AMR）行业的技术带来了全新的机遇。未来机器人李陆洋博士表示，“当前工业无人车亟待提升的是智能化程度，简单理解则是机器人应对现场不规范化的能力，而这种能力必须基于对环境的理解与学习，视觉技术是无人车智能化提升的必经之路”。
 

与市面上主流磁导引/激光导引AGV相比，视觉传感器的优势首先是性价比极具竞争力，世界顶级工业相机供应商的产品售价约为人民币3000元，是同等级的激光传感器产品售价的10-20%。而较低的制造成本意味着较低的产品价格，对提升本体企业产品竞争力或终端客户投资回报周期都更加利好。
 

而在智能化上，视觉导航信息获取能力强大。视觉导航由于能从环境中提取语义信息，因此能够适应客户在常规使用需求中的复杂场景，如识别长时间使用而变形的货架、托盘；提取短时间内激增的搬运量信息；狭小空间情况下的车辆调度等。
 

此外，视觉导航模块具有系统拓展性。随着通信设备/处理器等周边配套设施的不断完善，视觉导航模块正飞速进步，视觉导航与计算机连接可以实现大规模的调度任务，而视觉导航技术与5G及云端系统的融合也将更进一步。

 

视觉导航的发展掣肘
 

尽管普遍看好，但事实上真正落地应用视觉方案的企业还不算多，典型的企业以视觉纹理、视觉+辅助传感器或纯视觉技术为主，企业包括未来机器人、灵动科技、旷视科技、马路创新、蓝芯科技、怡丰机器人、海康、大华等。

 

 

 本表粗略统计，如有不妥之处，请指正！
 

而其他大多数公司采取的是多种类型的混合导航技术，例如视觉传感搭配激光SLAM进行工作，以此进行优势互补，但混合导航中的VSLAM的实际作用难以考证。
 

 

究其原因，还是受制于视觉导航算法的开发难度，利用视觉导引快速准确地实现路标识别这一技术，仍处于瓶颈阶段。首先图像处理本身就是一门很深的学问，基于非线性优化的地图构建也非常复杂和耗时，且在实际环境中还需要通过优化和改进现有的视觉slam框架，比如加入光照模式/使用深度学习提取特点以及使用但单双目及夺目融合视角等技术，使得视觉导航技术仅被应用于较小空间中。在大部分工业场景下，仍需依赖激光SLAM或是QR码导航来实现，而搭载2套以上传感器的设备，一方面功能冗余，同时所需成本也会显著上升。
 

相比于视觉导航，单线激光雷达的硬件产业链比较成熟，算法也已经进行了开源，日渐崛起的国产激光雷达已经进入百家争鸣的阶段。与激光雷达企业的百花齐放形成鲜明对比的是，切入工业应用移动机器人（AGV/AMR）赛道的V-SLAM解决方案商目前来说却比较少，思岚、辰天科技等。

 

 

本表粗略统计，如有不妥之处，请指正！
 

另一方面，尽管目前自动化流水生产线的视觉系统，定位精度可以精确到0.1mm，但是基于无固定参照的纯视觉导航AMR，定位精度约为10mm，仍然有待提高。为了获取更高的精度，除了视觉导航系统外，移动机器人系统还需要结合其他传感器的辅助。
 

但经过近两年的技术沉淀，拥有视觉技术的移动机器人企业正在不断突破和创新。马路创新近日推出其新一代视觉导航技术v-slam2.0，已经做到了纯视觉且不受地纹影响。未来机器人前不久也发布了自研的仓储环境监控核心产品“明眸”视觉模块，融合了深度学习图像识别技术，为夜间工作的智能化设备提供信息支持，降低运营成本。此外，灵动科技公司旗下的ForwardX MaxTM 在今年6月也获得了全球首个V-AMR(视觉自主移动机器人)CE 认证。
 

相信随着视觉技术在移动机器人上的应用日臻成熟，v-slam导航未来有望成为移动机器人导航技术的主流方案之一。