INDEMIND：避障技术再提升，扫地机器人避障不止于精准

　　扫地机器人好用与否，避障表现首当其冲，那么评判避障好坏的标准又是什么？
　　有效避障仅是第一步
　　时至今日，可以说仍有相当一部分人对于扫地机器人的印象停留在人工“智障”上，由于早期的产品基本不具备避障能力，机器人就像无头苍蝇一样到处乱撞，使用体验极其糟糕。而随着避障技术不断升级，避障功能逐渐成为扫地机器人的标配，但迅速升级的智能化需求，却又对避障提出了新要求。
　　能够避障仅是第一步，智能避障正在成为新的“必争之地”。
　　激光雷达避障方案作为目前应用最广泛的技术方案，有着延迟低，效果稳定，准确度高的优点，但本身却并不够“聪明”。在实际场景中，障碍物种类多样，分布杂乱，扫地机器人虽然能有效应对家具、鞋类、电器等常见物体，但面对如数据线、钥匙链、插线板及玻璃制品等多种特殊障碍物时，常会导致缠绕、卡死、碰撞等情况发生。
　　这背后的原因在于受限于传感器属性，激光雷达无法识别语义，仅能感知环境的空间几何信息，其次由于空间布局问题，容易产生探测盲区，会对低矮障碍物产生误判，且无法识别玻璃等高反物体。
　　为了解决这一难题，厂商们默契地为机器人加装了一双“眼睛”。视觉技术可以获取海量的、富于冗杂的纹理信息，拥有强大的场景辨识能力。且采集到的2D环境信息，经过算法处理可生成三维环境地图，拥有丰富的语义信息，不仅可解算出机器与障碍物的距离，还有它的体积以及属性信息，能够为智能避障、作业、交互等功能提供更加充分的底层数据。
　　智能避障是终点
　　能够看到，市面上无论是石头、科沃斯、还是云鲸等头部厂商，其高端产品基本都是激光视觉融合方案，并且基本支持智能避障，表现为机器人可对识别的不同障碍物信息，做出动态调整避障距离，进一步提高安全性和作业覆盖率。
　　同样，关注视觉技术的不只是厂商，还有行业上游的AI技术供应商们，自2017年起，INDEMIND便始终专注机器人视觉技术研发，并走出了一条纯视觉路线，开发出家用、商用方向一系列产品，赋能产业链上下游机器人企业。
　　推出的市面上首款真正意义上的纯视觉家用机器人导航方案家用机器人AIKit，不仅从产品形态上革新，也延续了INDEMIND高度自研的一贯风格，在功能表现、场景适配都有着质的提升，达到了激光视觉融合方案同等水平的技术效果，且成本只有其13，以提供技术价值取胜的同时，满足行业的多方面需求。
　　家用机器人AIKit以INDEMIND自研的INDEMINDOSLite家用机器人AGI系统为核心，搭配面向家用小型机器人专门研发的一体化立体视觉模组，可实现家用机器人导航定位、智能避障、路径规划、决策交互等核心功能。
　　为了让机器人更“聪明”，INDEMIND开发了一套决策交互引擎，基于高精度三维建图能使机器人在语义层次上理解环境信息，模仿人类大脑对环境理解的方式，并进行策略处理。
　　结合决策交互引擎，在避障上，机器人可做出类人规避动作的精细化操作，能够让机器人有策略地实现智能避障。在实际表现上，基于INDEMIND研发训练的物体识别卷积神经网络模型，可以准确识别家用场景中的低矮障碍物（例如：动物粪便、拖鞋、钥匙串、线材、地插等）、透明玻璃容器类障碍物、动态障碍物（人、宠物）等等，避免扫地机拖行障碍物或障碍物致使机器人被困。同时，可结合物体识别信息根据物体分类进行避障，有效避开动物粪便、拖鞋等特定障碍物，识别策略可根据需求配置，目前精度可达1，最小尺寸1cm。
　　INDEMIND家用机器人AIKit【语义识别避障】
　　INDEMIND家用机器人AIKit【低矮障碍物避障】
　　INDEMIND家用机器人AIKit【透明物体避障】
　　在不同光线环境下，INDEMIND还开发了一套系统化环境补光策略，在实际表现中，面对强光直射、无光源、昏暗等特殊光照环境均能无差异工作，满足全天候作业要求。
　　INDEMIND家用机器人AIKit【黑暗环境避障】
　　值得一提的是，基于决策交互引擎，在交互上，同样表现优异，用户可通过语音、手势、动作等自然语言指令，命令机器人进行安全、搜寻、跟随、自主寻路、定向清扫等多种智能逻辑。想像一下，以定向清扫为例，简单一句“清扫一下沙发周围”，机器人便能跑到沙发区域进行一次规划清扫，自动处理零食残渣，这才是真正的智能体验。
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