停的住，停的穩(wěn)，該避就避，該停就停。

商用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)落地的前提有很多，但安全問題毫無疑問是重中之重。尤其隨著機(jī)器人的應(yīng)用場景開始向復(fù)雜化、小型化方向拓展，對機(jī)器人的安全能力要求更是與日俱增。如何保證機(jī)器人在場景中安全穩(wěn)定運(yùn)行，成為了行業(yè)較大的難題。

從市場調(diào)查看到，商用場景有著場景復(fù)雜、人員流動性大等特征，機(jī)器人面對商用場景中常見的高透類障礙物（玻璃護(hù)欄、玻璃墻等）、高危場景（自動扶梯、轉(zhuǎn)門等）以及超市中的狹窄通道、貨架等類似障礙物或場景，加之行人的隨機(jī)性，往往有著極大挑戰(zhàn)，導(dǎo)致避障“失靈”的情況常有發(fā)生。

作為國內(nèi)最大的機(jī)器人技術(shù)公司之一，INDEMIND在長期研發(fā)中，一直把安全技術(shù)放在核心，通過大膽嘗試前沿視覺技術(shù)，積累了大量先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。目前，在安全技術(shù)研發(fā)上，得益于視覺導(dǎo)航技術(shù)路線的天然優(yōu)勢，INDEMIND開發(fā)了一套獨(dú)有的安全決策引擎。通過從傳感器、識別算法、語義地圖、策略執(zhí)行4個(gè)層面出發(fā)，建立各單元聯(lián)動機(jī)制，充分釋放系統(tǒng)硬件潛力，顯著提升機(jī)器人的安全表現(xiàn)。

l 多傳感器融合，提升信息獲取能力：傳感器采用雙目視覺模組、Lidar、ToF、跌落傳感器、碰撞傳感器；

l AI識別算法，精準(zhǔn)識別場景信息：基于ToF 3D數(shù)據(jù)，基于camera 2D環(huán)境圖像數(shù)據(jù)、基于Lidar 2D平面數(shù)據(jù)等的物體及場景識別及基于跌落、碰撞等傳感器的概率判別；

l 3D語義地圖，賦予“人眼”感官：基于識別得到的語義信息結(jié)合機(jī)器人位姿信息，構(gòu)建環(huán)境語義地圖；

l 策略執(zhí)行，模仿“人腦”決策：對構(gòu)建的語義地圖疊加決策屬性信息，進(jìn)行安全決策執(zhí)行。

同時(shí)，INDEMIND擁有超過100個(gè)使用場景的海量數(shù)據(jù)，對不同商用場景有著深度理解，并基于此分類做了整體化安全策略，機(jī)器人無需再根據(jù)不同場景做針對性處理，縮短安全決策流程，大大提升機(jī)器人的適應(yīng)能力及作業(yè)效率，如行人識別及規(guī)避的安全策略、跌落場景識別及規(guī)避的安全策略等。

需要提到的是，市面上大多數(shù)機(jī)器人的避障方案主要是借助激光、ToF、結(jié)構(gòu)光、雙目等傳感器采集場景內(nèi)障礙物的點(diǎn)云信息，構(gòu)建場景柵格地圖，然后對障礙物進(jìn)行避障，此類方案雖然能夠?qū)崿F(xiàn)避障，但主動性不足，反應(yīng)較為呆板，“能用”卻不“好用”。同時(shí)，還存在傳感器成本高（多線激光雷達(dá)）、視場角小（如ToF）等問題。

不只是字面上的領(lǐng)先

實(shí)際場景中，環(huán)境變化有很大的不可預(yù)測性，隨時(shí)插路的行人、鉆出的兒童車、玩具、拋物或跌落物等等，機(jī)器人需要具備靈敏的隨機(jī)應(yīng)變能力，做到停的住，停的穩(wěn)，該避就避，該停就停。而INDEMIND在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)檢測拋物、行人、快速移動物體外，還能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行潛在風(fēng)險(xiǎn)判斷（行人等），并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分類，提前做出規(guī)避策略，實(shí)現(xiàn)主動安全。

? 行人匯入，穩(wěn)健規(guī)避

? 滾動玩具，果斷急停

? 闖入運(yùn)行路線的兒童車，穩(wěn)健規(guī)避

? 拋物急停和避障

對于讓機(jī)器人頭疼的高反障礙物，如玻璃護(hù)欄等，是最難解決的難題之一，由于玻璃透光性高，激光傳感器難以正常工作，往往需要融合其他傳感器，如超聲，不過因?yàn)榧夹g(shù)研發(fā)難度較高，市面上并沒有太多成熟的技術(shù)方案。而INDEMIND基于多年積累，在高反障礙物避障方面實(shí)現(xiàn)率先突破。

? 全玻璃過道，穩(wěn)健通過，實(shí)現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先

? 移動玻璃，實(shí)時(shí)規(guī)避

? 透明高臺，穩(wěn)健防跌

與此同時(shí)，對于擁有展臺這類頂部延伸的蘑菇場景，也是機(jī)器人避障過程中的一大難點(diǎn)，INDEMIND對這類物體同樣進(jìn)行了避障適配。

? 蘑菇場景，穩(wěn)健規(guī)避

此外，面對不同光線條件，機(jī)器人同樣能夠穩(wěn)定避障。基于INDEMIND的強(qiáng)光規(guī)避策略和硬件上內(nèi)置的亮度補(bǔ)光、紋理補(bǔ)光兩種紅外補(bǔ)光設(shè)備（均符合人眼安全等級C1等級要求），機(jī)器人滿足強(qiáng)光直射、無光源、昏暗等特殊光照環(huán)境下的無差異工作要求。

審核編輯 黃宇