拉賈特-阿加瓦爾（RAJAT AGGARWAL）是美國DreamVu公司的首席執行官，他于2017年在IIIT Hyderabad（印度海得拉巴國際信息技術研究所）完成了他的學士和碩士課程，專業是計算機視覺和計算攝影。他在計算相機方面的突破性研究導致他從本科早期開始就發表了多篇文章和專利。他在CVPR'16（CVPR 是全球首屈一指的年度計算機視覺盛會，包括主要會議和多個同地研討會和短期課程。憑借其高質量和低成本，它為學生、學者和行業研究人員提供了非凡的價值。）發表的文章是計算攝影領域的一個突破，最終成為DreamVu公司創立的的基因。作為一個核心技術的發明家，RAJAT 真正相信光學的力量可以解決人類和機器在傳感和感知方面的一些最棘手的挑戰。

盡管發生了大流行病，DreamVu在2020年是如何成功的？這種成功是如何幫助客戶在他們的領域的？

需求的增加和快速的交付。我們都看到了對機器人和自動化的需求的增加，特別是用于倉庫、商業清潔和其他保健用途的自主移動機器人。我們提供完整的解決方案，而不僅僅是組件，這有助于我們的客戶消除漫長的開發周期。

我們最好的例子是UV-C消毒。在大流行之前，我們已經意識到了這個用例，但我們并不了解我們在幫助加速部署自主紫外線消毒方面的作用。為了實現消毒過程的自動化，你必須確保在UV-C燈開啟時沒有人靠近。我們發布了一個完整的、經過驗證的解決方案，即我們非常緊湊的360°三維攝像機PAL Mini，具有高度精確的人員檢測功能。從一個有利的角度，我們可以檢測和定位機器人周圍任何地方的人。定位部分是關鍵。如果一個解決方案只使用二維感應，可以檢測到大于20-25英尺的人。在這個距離上沒有危險，所以關閉UV-C燈只會損害消毒過程的效果。因為我們已經準備好了這個解決方案，我們的客戶可以在沒有任何開發的情況下進行評估。這有助于他們更快地進入市場。

盡管大流行病影響了許多制造廠，并導致一些地方長期停工，但我們繼續以極短的交貨時間提供產品。如果你到我們的網站上購買入門套件，我們通常在第二天發貨。在大流行期間，我們已經準備好支持自動化的需求。這就是我們的優勢。雖然2020年對每個人來說都是一個挑戰，但盡管有挑戰，我們還是能夠完成大量的工作，并為我們的技術被用于幫助對抗病毒而感到自豪和幸運。

為什么基于攝像頭的視覺系統要有如此大的視野，它們對自主移動機器人、紫外線消毒機器人、協作應用等的使用有什么好處？

機器人能感知的東西越多，它執行任務的效率就越高。機器人技術的自動化從跟隨磁帶開始，然后是激光，現在機器人設計者正在尋求增加基于攝像頭的視覺系統，以便他們的機器人能夠感知和收集越來越多的數據，從而獲得智能。你可能想知道為什么這種智能很重要？機器人的部署不僅僅是為了取代人類的工作，它們必須與人類一起工作。而人類的行為是不可預知的。對于機器人來說，感應是目前最重要的事情。如果傳感好，智能就會更好。想想其他的傳感器，它們可以探測到障礙物，但不能識別它們。基于攝像頭的視覺系統提供了機器人的眼睛。不止如此，因為人不能看到周圍的一切。但現在機器人可以。機器人設計師很早就意識到需要看到四周，但他們沒有任何解決方案可以用相同的傳感器給他們提供高視野。DreamVu改變了這一點。

在DreamVu到來之前，所有這些立體攝像機都有同樣的問題--在水平和垂直平面上視野狹窄。90°的水平視場是很常見的，這意味著必須安裝、連接、縫合、校準，然后處理障礙物檢測的多個立體相機。或者，使用單個攝像機，并輔以接近傳感器或激光掃描儀，以覆蓋所產生的巨大盲點。一句話，這是一個昂貴且過于復雜的問題。考慮到自主移動機器人中的大視場相機，不需要完整的360°，但它可以使用像DreamVu的PAL這樣的180°視場的立體相機。現在，除了看到前面的一切，PAL還可以看到可能從側面靠近的障礙物。當機器人向左或向右移動時，它可以看到是否有任何障礙物擋住了它的去路。這個AMR現在可以更有效地進行機動。而且，只用一個大視場的立體攝像機，傳感器棧就簡單多了。最后，DreamVu的光學系統的固有優勢是，沒有其他所有立體相機的近場盲點。同樣，在UV-C和協作機器人應用中，基于寬FOV相機的視覺系統可以檢測到機器人周圍任何地方的人。

什么是視覺智能軟件，它如何用于尋求完整解決方案的客戶？

早期，我們就意識到需要寬視場角來提高機器人系統的導航、測繪和態勢感知性能。我們希望為機器人設計師提供一個完整的解決方案，以便在短時間內建立一個機器人。而這正是視覺智能軟件所實現的。視覺智能庫是一個軟件模塊庫，它使用來自我們相機的360°三維數據，并提供一個智能輸出。例如：VIL人物檢測包提供來自攝像頭的X、Y、Z方向的人類位置。有了視覺智能庫，我們的客戶可以安裝攝像機，連接攝像機并隨時部署他們的解決方案。它消除了漫長的開發周期，這是當今機器人技術廣泛采用的一個障礙。有了視覺智能庫，我們希望加快整個開發和測試周期，以減少時間。另一個例子是SLAM。我們知道，使用大視場相機，測繪和定位性能更好，因為你保證在每一幀中都能看到一些紋理來參考距離。通過PAL和PAL Mini，我們的客戶可以直接使用SLAM，這是視覺智能庫的一部分。目前，我們有使用PAL和PAL-Mini的2D 360° SLAM。使用PAL的3D視覺SLAM正在開發中，并將很快作為一個有效的解決方案提供。我們也有ODOA、地板映射、場景分割和物體識別的多種配置，作為視覺智能庫的一部分。

你今天看到或正在研究的創新技術有哪些？

我們看到，我們的客戶正在轉向使用三維數據，而不是僅僅依賴二維數據，這是一種趨勢。我們已經看到對基于攝像頭的視覺系統的大量需求。其中一個例子是3D視覺SLAM，這意味著僅根據視覺輸入對機器人進行導航，而不依賴LiDAR。一個工業化的3D視覺SLAM是具有挑戰性的，許多公司正在研究這個問題。基于360-3D相機的視覺系統改善了繪圖和定位，因為它們在提供更多的背景信息方面很豐富。我認為這是移動機器人技術棧中的下一個創新。在提高機器人的價值的同時，降低傳感器堆棧的成本也很重要。而我們是這一運動的一部分，因為我們努力簡化傳感要求，所以機器人的投資回報率推動了更大、更快的采用。我們是第一個開發出這樣一個緊湊的360-3D相機，即PAL Mini，它還可以提供一個3D視覺SLAM。PAL Mini的光學器件直徑只有3厘米。我們曾經想象過這樣小的全向3D視覺系統嗎？PAL Mini的尺寸使國內機器人公司能夠帶來他們從未想過的能力。由于尺寸的原因，他們只能使用一維/二維激光器。這就是DreamVu正在進行的創新水平。

視覺和成像行業在過去十年中是如何發展的？

首先要討論的是經濟問題，這完全是由移動電話行業推動的。CMOS傳感器具有如此先進的內置功能，而嵌入式處理器現在允許以令人難以置信的低成本進行高性能邊緣計算。這意味著高性能的視覺和成像現在可以在適量的應用中發生--無論是超高速還是超高分辨率，這些解決方案都是可以承受的。而隨著人工智能和神經網絡在邊緣的運行，巨大的智能水平可以應用于計算機視覺。有了這些經濟效益，就有可能產生更多的應用案例，這就給視覺系統供應商帶來了創新的壓力--利用現在的能力。在DreamVu，我們在這方面走在了前列。首先，使用非常緊湊的設備PAL Mini，我們使用創新的光學技術創建立體視覺，這意味著我們可以利用CMOS傳感器和嵌入式處理器的進步。其次，我們獲得高分辨率和高幀率，并進行邊緣處理，使圖像去扭曲，并應用AI將視頻資料轉化為視覺智能。而不需要依賴云。這在十年前是無法預見的。

為什么現在是客戶投資這項技術的好時機？他們如何才能最好地開始，或增強當前的系統？

在我看來，考慮到未來十年和它的發展方向，其他所有的機器人都會做人類現在做的事情。而這種廣泛采用只能通過基于攝像頭的系統來實現。你無法避免一個基于攝像頭的視覺系統。如果你有一個攝像頭，你將需要更多的傳感器信息來工作，可靠和安全。而現在沒有其他理想的解決方案，能以最低的成本為你提供最多的信息。這項技術與機器人技術的未來相吻合。除此之外，機器人公司從未見過如此廣泛的機會和激烈的競爭。市場已經準備好在汽車制造商的設施之外大規模采用機器人技術。但傳感器堆棧仍然過于復雜和昂貴，由于推動成本下降的壓力，這在未來將不可能繼續。因此，現在是利用新的和更好的方法的時候了。而這正是DreamVu的優勢所在。機器人開發人員可以通過評估PAL或PAL Mini開始工作。當他們自己可以看到時，為什么要聽我告訴他們。而對于任何建立UV-C消毒的公司來說，我們的360°三維人員檢測解決方案已經準備就緒。經過充分驗證和部署。