AI视觉与激光雷达对比 两者结合将会有一加一大于二的效果

近日，网上某品牌有一款主打AI视觉导航的智能扫地机器人。千元出头的价格，最重要的是这个卖点让我这个机器人迷确实有点谜了。让我产生深刻的印象的是AI视觉导航这个词。

现在的消费者可能跟我有一样的感觉。很多高端的词让我们对广告感到前所未有的“虔诚”。“搭载AI视觉导航技术，采用XXX高清摄像头，搭载X颗AI智能处理器，配合XXX先进视觉算法，实时捕捉机器人在家居环境中的流动坐标，进行精准定位和实时建图。”这段描述是不是高级感和科技感满满的感觉。AI视觉导航发展如何？相较于市场主流的激光雷达定位有何优势？两者又是何种关系？带着这些问题我们来看看。

首先啥事导航。简单的说，导航是一项重要的认知任务，帮助人类和动物在没有地图的情况下穿过复杂世界中长长的路途。此类长距离导航可同时支持自我定位（“我在这里”）和目标表征（“我要去那儿”）。

AI视觉导航系统

AI视觉导航系统是运用机器视觉等相关技术识别路径，实现自动导航的一种新兴导航方法。AI视觉导航系统涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

视觉导航是一种重要的自主导航方式。装配光电、红外和激光等传感器来配合完成工作。如受光线的影响很大，白天只要不在阳光直射的条件下，视觉导航方案比激光雷达方案更好用，但是一到晚上，视觉导航方案有可能会变成瞎子，所以对机器人企业而言，目前依然不能成为替代激光雷达导航的方案。而且视觉导航方案提供的信息不直接，需要通过特征提取等稀疏化手段才能取得所需的信息，因此，带来了大量的计算量、大存储量以及大的网络传播负担。但是对于大型商用机器人而言，一些过于复杂的场所，靠激光雷达导航方案依然是不能解决问题，只有结合视觉导航方案才能更加稳定。所以对于主流的机器人企业而言，大型商用机器人导航解决方案，基本上都是采用激光雷达导航方案＋视觉导航方案，只有这种多传感器融合解决方案才能覆盖多种场景下的机器人导航应用。虽然目前视觉导航方案应用不稳定，但是在大型商用机器人领域，视觉导航方案正在逐渐成为不可或缺的辅助方案。

激光雷达系统

激光雷达是一种雷达系统，是一种主动传感器，所形成的数据是点云形式。其工作光谱段在红外到紫外之间，主要发射机、接收机、测量控制和电源组成。工作原理为：首先向被测目标发射一束激光，然后测量反射或散射信号到达发射机的时间、信号强弱程度和频率变化等参数，从而确定被测目标的距离、运动速度以及方位。激光雷达的作用就是精确测量目标的位置（距离与角度）、形状（大小）及状态（速度、姿态），从而达到探测、识别、跟踪目标的目的。在机器人领域御用方面，它根据激光遇到障碍物后的折返时间，计算目标与自己的相对距离。激光光束可以准确测量视场中物体轮廓边沿与设备间的相对距离，这些轮廓信息组成所谓的点云并绘制出3D环境地图。例如，欢创科技的激光雷达精度已达到亚毫米级别，更好地帮助机器人提供服务。

激光雷达优点可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。激光雷达抗有源干扰的能力很强，适于工作在日益复杂和激烈的信息战环境中。激光雷达的结构相对简单，体积小，质量轻。维修方便， *** 纵容易，价格也较低。

激光雷达也有其弊端。首先它在工作时很受天气和空气影响大。大气环流还会使激光光束发生畸变、抖动，直接影响激光雷达的测量精度。其次，由于激光雷达的波束极窄，在空间搜索目标非常困难，直接影响对非合作目标的截获概率和探测效率，只能在较小的范围内搜索、捕获目标，因而激光雷达较少单独直接应用于战场进行目标探测和搜索。

总结

这两种定位系统在智能机器人，无人驾驶等诸多领域开始应用。未来也是可期的。作为当下智能机器人应用来说，激光雷达导航成熟度和普及率更高。现在的商用机器人在任务相对来说并不是十分复杂。激光雷达导航能满足发展需要。但从长远来看，AI视觉导航定位，有着很大的发展空间。相较于激光雷达定位，它可以可视化，配合人工智能更好的计算数据。让其“大脑”不断丰富面对更复杂的环境。

这两种导航系统的关系是相辅相成的。两个如果可以很好的整合在一起肯定有一加一大于二的效果。应该视不同领域的情况，让两者更好的配合协作。现在很多厂商把喜欢一些概念化的东西植入到广告中，打一下擦边球。博得大家的关注。但事实的功用能不能达到就不好说了。希望大家不要盲目相信一些广告噱头。找到自己需要的产品功能，把钱花到实处。