未來，一個晶片搞定導航？

無論是最近大熱的自動駕駛還是移動機器人，都離不開定位和導航技術，在6月13日舉辦的「OFweek2019（第九屆）機器人產業大會」上，上海交通大學／機器人研究所常務副所長曹其新教授和來自中國科學院深圳先進技術研究院的歐勇盛教授都不約而同的提到了機器人的導航技術研究最新成果，後者側重關注了「低成本的導航技術研究」。

機器人在解決產業升級、社會老齡化、健康服務、國防安全、資源開發等方面具有不可替代的作用，尤其是服務機器人時代的到來，機器人在養老服務、公眾服務等領域應用快速增長並逐漸走入普通人的生活。

導航是機器人的關鍵技術

機器人最大的特點是自主性，除了操作，自主性更體現在自主移動上，導航技術被應用在自主巡航、自動充電、智能清掃、智能導購等。

機器人的導航需要解決的有三大問題：首先是在哪兒，需要機器人自主定位；其次是在機器人地圖上，目標在哪里；最後是如何去去，即如何繞開障礙物。

現如今，由於眾多剛性需求，智能機器人的使用越加普遍，其中機器人的導航成為了亟待解決的關鍵性技術，能適應室內環境、高精度、抗干擾性強、障礙探測、低成本的導航才是大眾所需，但是GPS、3D雷射雷達導航的高成本成為障礙，尤其是在室外，GPS雖然能夠在一定程度上解決導航中的定位問題。但是，在室內以及需要高精度定位的場合，傳統GPS通常需要採用其他的傳感器來做到導航。產業化面臨的成本與性價比問題對於導航技術做到有著深遠的影響，基於視覺的SLAM、基於低成本雷射SLAM的低成本的室內導航技術或許成為未來趨勢。

視覺SLAM視覺的前沿

從2010年至今，SLAM的前沿技術主要有

單目錄影頭：

SVO：［Forster14］（半直接視覺里程計）

ORB－SLAM：［Mur－Artal15］． （orb特徵 bagofwords回環）

DSO：［Jakob Engel 16］．（一種稀疏＼直接法）

LSD－SLAM：［Engel14］（直接法，面向大場景）

深度錄影頭：

Kinect Fusion：［Newcombe11］（微軟三維重建）

RGBD－SLAM－V2：［Endres14］．

DTAM（實時、稠密地圖創建）

這是目前SLAM比較流行且使用較廣的方法，其運算量非常大，精度較高，速度快，但是要求特徵點較多才，否則沒辦法獲取精準信息，而且容易丟失數據。

目前基於視覺傳感器進行導航，我們仍然在繼續研究，針對視覺算法對光的依賴程度高，在陰天、黑夜等情況下無法進行工作等問題，採用訓練GAN神經網路，用該網路將陰天、黑夜等情況下的圖像重建正常光照下的圖像，在進行提取信息。

同時，在全天候的複雜場景視覺SLAM框架中，計劃採用基於VIO緊耦合優化的方法，融合雷射都能多種傳感器測量，做到位置與姿態可能，使用DBoW2作為回環檢測算法，結合視覺語義，構建多信息融合的語義。針對一些多人負責場景的應用，將機會感知等模型引入用於多種不可靠傳感器的信息融合，做到高精度高可靠的場景感知與定位。

低成本導航發展趨勢

由於錄影頭等傳感器成本低，獲取信息量大，基於視覺傳感器進行導航，是目前重要的研究方向。

一、少量布置路標

通過充電站、導航盒等，向屋頂投射標記，機器人檢測標記做到絕對定位，時常用的方案，但是路標越來越少是總體趨勢。

二、應對干擾人群的方案

基於天花板圖像的SLAM，可做到人群干擾較少，成本低，可實時，且做到絕對定位來應對綁架問題及機場等大場景。是一種目前較為實用的輔助導航方式。

三、超寬帶定位

在工廠定位系統中，人員或物品上所佩戴的定位標籤利用UWB脈沖信號發射出位置數據，定位基站接收，計算出定位標籤信號到達不同定位基站的時間差，然後處理軟件對位置進行解算，最終得到被定為物體的位置。該種方案在空曠的室內有絕對優勢，但是精度不高。

四、基於室內光通信的方案

特殊的LED燈可以發射經過調制的可見光信號，機器人或手機讀取該光信號，做到定位。

五、更高度集成的專業傳感器

算法集成到晶片，直接輸出感興趣的特徵信息，可做到速度更快、更加穩定。

System on chip是降低成本的有效方式，未來，或許一個晶片搞定導航所有問題。

OFweek 2019 中國AI+智慧城市高峰論壇