结构光传感器 从3D双线结构光+AI避障策略 看如何让扫地机器人更“开眼”

从3D双线结构光+AI避障策略 看如何让扫地机器人更“开眼”

在众多智能家居设备中，扫地机器人无疑是最受欢迎的消费类硬件之一，它能解放我们的双手，实现中国家庭对地面清洁的终极需求——扫擦两相宜。然而，在享受扫地机器人带来的便利生活之余，你是否想过——它是如何绕过“取经”（扫擦）路上的各种“妖魔鬼怪”（障碍）的？

惯性导航时代

扫地机器人的历史最早可以追溯到1996年伊莱克斯推出的机器人吸尘器，由于其造型酷似远古生物三叶虫，所以它被命名为“Trilobite”即三叶虫。

2002年，iRobot发布了真正意义上的家用扫地机器人Roomba，只是这一时期产品采用的均为惯性导航+随机碰撞式的清洁模式，通过碰撞障碍物改变运动方向、穷举的方式来进行清扫，存在扑朔迷离的风骚走位问题，扫起地来毫无章法，完全没有行进路径规划，不知道哪里扫过了，哪里没扫过，该去哪里扫，直到电量耗尽，还有大量需要清扫的地方没有覆盖到。

路径规划时代

随着视觉导航（使用摄像头）和激光雷达导航（LDS模块）的出现，扫地机器人终于具备了一定的地图测绘能力，通过算法进行智能的路径规划，可使房间的清扫工作更精确，避障能力也有了大幅提升。

换句话说，只有支持路径规划的，才是真正意义上智能型扫地机器人。

而将智能扫地机器人推向普及，走进千家万户的标志性事件，则是2016年小米旗下生态链企业石头科技推出的米家扫地机器人。这款产品采用激光测距传感器，支持智能路径规划算法，同时还集1800Pa大风压电机以及5200mAh大电池于一身，并打出了史无前例的1699元价格，较之同级别竞品便宜了50%甚至更多。

在米家扫地机器人发售之前，市面上虽然也有所谓的带导航路径规划的产品，但它们中的绝大部分产品都没有合理的路径规划算法，其清扫方式、效果与碰撞式基本没有区别，售价与体验不成正比。

因此，通过对石头科技旗下几款经典产品的把脉，不难梳理出扫地机器人的路径规划和避障技术的迭代进程。

石头扫地机器人的技术迭代

对扫地机器人来说，避障无疑是最为核心的技能，也是其智能性的重要体现之一。想让机器人清洁无死角，避免跌落楼梯、绕过各种障碍、规避特殊环境（如卫生间），需要从感知（perception）、决策（decision making）和控制（control）三个方面加以优化。

2016年上市的第一代米家扫地机器人（由石头代工）引入了石头科技自主研发的LDS激光测距传感器，可进行360度、每秒1800次测距扫描，通过类似无人驾驶技术中使用的SLAM（即时定位与地图构建）算法实时构建房间地图。结合陀螺仪、加速度传感器、里程计、超声传感器等12类不同传感器数据，可以实现智能的路径规划功能，最大限度提高了扫地效率，并解决了碰撞型和伪路径规划式扫地机器人面对复杂环境时容易困在某个区域周旋，扫得慢、扫不全的痛点。

此外，用户还可随时通过手机客户端查看实时地图的生成过程，及清扫路径、远程操控、定时清扫，在APP端还有安静，标准，强力三种清扫模式可以让用户选择，耗材到期前智能提醒更换耗材，让扫地机器人第一次可被信赖的使用。

2017年，石头科技带着自主品牌新品石头扫地机器人采用了众筹的形式正式发布，它在米家扫地机器人智能路径规划、远程APP智能控制和大吸力大电池等特色的基础上，带来了“清洁、脱困、硬件、软件”等四大方面的升级。新增的拖地模块，实现了边扫边拖的功能；在软件上，石头扫地机器人加入了划区清扫和指哪去哪功能，在APP上可以手动规划清扫面积和区域。除此之外，石头扫地机器人在检测到地毯后会增大吸力保证清洁效果；在充电体验上也得到了提升，现在无论机器人在什么地方都能够轻松回充。

2019年问世的石头扫地机器人T6也值得我们关注，它内置的LDS导航系统升级了新一代激光建图算法，带来更快速、更稳定、更准确的建图能力，还能自动识别房间，可以像人一样按房间清扫。

此外，石头扫地机器人T6全新升级的Rock Navigation路径规划相较于上一代产品更加智能。其基于长边优先原则和就近原则，在狭长区域清扫更快，不绕远、不走冤枉路，清洁效率提升20%。得益于以上两项智能升级，石头扫地机器人T6的地图管理3.0系统在首次清扫完成后，能准确记住用户的家居地图，为用户提供更加个性化的清扫操作，支持选区清扫、划区清扫和虚拟墙禁区设置，想扫哪就扫哪，相较于早期产品更高效，智能体验更丰富。

到了2020年，石头科技发布的年度旗舰探索机型石头扫地机器人T7 Pro开创性地将无人机和自动驾驶领域运用到的前沿技术——AI双目视觉避障系统运用到适合扫地机器人的近地视角场景上，解决了面对复杂多样家庭环境中不同材质障碍物导致的扫地机器人卡困而无法完成自主清扫的痛点。

目前市面上大多数扫地机器人所使用的传感器只能感知到平面信息，例如单颗摄像头拍摄的照片是各个深度的物体叠加到一个平面，但对于扫地机器人来说，这类图片由于缺失深度信息而容易导致判断和行为上的错误。

石头扫地机器人T7 Pro的双目视觉避障系统，可以感知到周围完整的三维立体信息，能够对周围世界有立体的认知。建立在海量图像基础上的机器学习和卷积神经网络的AI双目视觉系统，配合主流的LDS激光雷达，能够让T7 Pro像人一样识别家庭常见障碍物，并根据障碍物类别自主选择相应的避障策略，清扫路径更有规划，不卡不撞不漏扫，真正实现自动化清扫。

2021年，石头科技全新发布的T7S系列“扫拖机器人”更厉害，其中的石头T7 Plus采用了创新的3D双线结构光+AI避障策略。

简单来说，3D结构光是一种主动光学测距方案，由发射端和接收端两部分组成。石头扫拖机器人T7S Plus选择的3D双线结构光，其采用双线结构光替代传统红外光源，能够实现远距离测量。

传统的LDS激光雷达无法有效分辨门槛等低矮障碍物，因此不能正确采取“跨过”还是“避开”。3D双线结构光的引入则较好地解决了这一问题，其通过主动式测距，融合多传感器和AI算法，可实现毫米级高精度避障，聪明不误撞。该技术的应用是石头科技继将LDS激光雷达大规模应用到扫地机器人领域后，又一次对超前技术下放的探索之作。实际体验中，T7S Plus能够根据不同物体采取不同的避障策略，智能评估避让距离，兼顾清扫覆盖率和避障成功率，让用户体验更上一层楼。

目前T7S Plus可避开体重秤、风扇底座、鞋子、插线板等家庭常见障碍物。同时，T7S Plus搭载RR mason 8.0 3D算法系统，并且会在离墙或障碍物大概1cm时转身避障，保护家具和踢脚线，减少碰撞产生磨损的情况，有效减少因机身临界高度的卡困问题。值得一提的是，T7S Plus支持百种泛物体识别避障，在检测到障碍物后，它会融合LDS地图信息，将障碍物对应位置标记在APP地图上，非常人性化。

作为首家大规模量产LDS模组，带领行业进入LDS时代的公司，石头科技在技术上追求卓越，不断引领和突破行业的技术壁垒。双目视觉/3D双线结构光+LDS激光雷达导航是对扫地机器人工作环境的深度思考，同时也是对扫地机器人三维感知和精准避障的一次深度探索。而这一前沿方案的背后，实质上是石头科技追求极致用户体验的初心和认真钻研精益求精的工程师精神。

在扫地机器人这个激烈的赛道上，算法与数据是核心壁垒。石头科技在这两方面的深厚积淀将是长期竞争力的保障。希望未来石头科技能继续坚持创新简化生活，创造出更多实用好用的产品，用前沿科技简化生活中的繁琐，给用户带来更多更美好的体验。

立体视觉-结构光传感器

前文已针对2D传感器进行介绍，但由于单幅二维图像无法获取深度信息，因此演化出了基于TOF、双目立体视觉和结构光等为代表的3D视觉传感器，广泛应用于三维测量领域。本文以面结构光传感器 为例展开介绍。

一、系统组成

结构光系统主要由结构光投射器、相机组成（单目/双目）。 结合光学增强系统辅助计算深度数据；同时可结合彩色相机实现与RGB数据的对齐（RGB-D）。

二、基本原理

早期结构光方法主要使用光栅产生条纹图案，但制造成本高，且易产生误差难以弥补。 目前随着数字光处理技术(Digital Light Processing,DLP)的成熟，高精度光栅图像投影技术有效地提升了系统精度及编码能力。

1、系统模型

相机模型已在前文进行讲解，在此不再赘述；投影设备模型可理解为相机的反向过程， 变换矩阵与相机相似。

基于系统模型及三角测量原理，结合设备内外参，即可实现坐标系的变换与统一。

2、结构光编码

编码结构光将预设的编码图案投射到被测物表面，主要分为空间编码法、时间编码法两种。

空间编码法： 向目标投射单幅编码图案进行解码。由于只投射一幅图像，测量速度快，适合动态测量场景；但由于各点运算与周围邻点有关，抗干扰性能较差，且解码较为复杂。

时间编码法： 相较于空间编码法，时间编码法在不同时刻投射多幅图像进行解码。精度、抗干扰能力更强，更适用于静态下的三维物体测量。 主要投射正弦相移码和格雷码等。

3、结构光解码

空间相位解包裹： 在同一张相位图中，根据某一点与其邻点的相位差进行解包裹（寻找最优的解包裹相位路径）。但各点运算均与周围邻点有关，一旦存在相位混叠、噪声等情况，将会导致解包裹错误，且会向后传递产生“拉丝现象”。 经典算法有枝切法、质量图导向法等。

时间相位解包裹： 通过在不同时间得到的多个不同频率相位图，在同一位置实现的相位解包裹。每个点的相位只与对应多个相位图上同位置点有关，因此错误并不会传递。 经典算法有多频法、多频外差法等。

三、关键参数

以深慧视ES-2000双目结构光设备为例。

四、相关案例

由于结构光传感器的高精度特性，被广泛应用于工业检测、新零售及智慧物流等领域。

体积测量： 采用双目结构光方案实时采集物体三维数据，测量可达mm级精度，稳定性高。同时抗环境光干扰能力强，无需特殊照明。除标准物体外，也适用于物流中常见的黑色、不规则及大/小体积物体的测量。

拆、码垛： 对于拆、码垛场景，对分拣机器人的视场及景深要求较高。采用双目结构光方案实现大视场、高景深三维成像的同时，可获得mm级六自由度精确定位。

以上便是针对结构光传感器的基本介绍，具体编解码算法等后续单独展开介绍。正是由于以结构光为代表的高精度3D传感器的存在，使得人们实现了三维信息的获取和处理，也解决了工业场景下的高精度三维测量相关难题。

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