自主車輛和機器人領域通常采用激光雷達作為主要的系統導航傳感器。但相機和基于視覺的感知將越來越多地成為移動機器人的技術基礎。

大多數自動駕駛汽車制造商將高端3D激光雷達（LiDAR）以及其他傳感器納入他們的車輛，以便為他們提供足夠的數據，充分了解他們的周圍環境并安全運行。然而，在2019年4月，埃隆-馬斯克在特斯拉的自動駕駛日上告訴與會者，LiDAR是一個 "傻瓜的差事"--任何依賴它的人都是 "注定的"，指的是特斯拉對基于視覺的感知的偏愛。

LiDAR/視覺的辯論一直持續到今天。但從那時起，自動駕駛汽車市場對攝像頭和計算機視覺的重視程度在穩步提高。

基于視覺的AMR導航

最近，在移動機器人市場上也出現了同樣的爭論，幾十年來，傳統的二維激光雷達一直是主流的導航傳感器。一些AMR制造商，包括Canvas Technology（被亞馬遜收購）,Gideon Brothers和Seegrid，已經開發了具有不同程度的基于視覺的導航的AMR。

這些AMR公司選擇基于攝像頭的導航解決方案的原因之一是，與LiDAR相比，視覺系統的成本較低。但最令人信服的原因是基于視覺的系統能夠實現全三維定位和感知。

尋求替代方案

三維激光雷達也是希望在其系統中增加三維感知能力的機器人開發商的一個選擇。但是，雖然3D LiDAR解決方案的價格在過去幾年中有所下降，但3D感知的總系統成本仍然是成千上萬美元。

對于機器人領域來說，汽車級3D LiDAR的成本通常很高。因此，機器人制造商繼續尋求成本較低的3D LiDAR替代品來實現3D感知。

攝像機可以看到天花板、地板上的自然特征，以及設施另一側的遠處。

基于攝像頭的視覺系統

基于相機的視覺系統本質上可以應對感知的挑戰，因為它們可以 "看到 "其視野內的一切并將其數字化。 利用其他行業的規模經濟，即使成本低于20美元的相機也能提供足夠的分辨率和視野，以支持強大的定位、障礙物檢測和更高水平的感知。

在具有挑戰性的環境中進行定位

基于視覺的導航的另一個重要優勢是能夠處理LiDAR失去穩健性的挑戰性環境。典型的例子是物流倉庫，那里的一排排機架和貨架系統在整個設施中重復出現。

攝像機還可以看到天花板、地板上的自然特征，以及設施另一側的遠處。但是LiDAR所能看到的世界的二維 "切片 "根本不足以區分這些環境中不同的、重復的特征。因此，基于LiDAR的機器人在許多情況下會感到困惑，甚至完全迷失。

這些挑戰也適用于開放或高度動態的環境，如交叉碼頭和開放的倉儲設施。LiDAR在上次訪問時看到并解釋的 "切片 "現在可能是開放空間--或者完全是其他東西。

最終，為了實現真正的智能自主行為，導航系統必須提供人類水平的三維感知。

三維感知和場景理解

最后，也是最重要的，基于視覺的感知可以實現其他類型的傳感器根本無法實現的功能。最終，為了實現真正的智能自主行為，導航系統必須提供人類水平的三維感知。例如，由于攝像機可以檢測到紋理和顏色，因此能夠區分人行道的邊緣和道路的邊緣。這可以為送貨機器人創造顯著的安全優勢，因為機器人可以利用這一視覺信息精確地沿著其邊緣導航，就像人類一樣。

這種能力在倉庫和生產設施中非常有用，因為那里的行人道路是用線條和地板標記來定義的。 基于攝像頭的系統甚至可以讀取標志和符號，提醒人類和機器人注意臨時關閉、潮濕的地板和繞道。 基于視覺的導航系統還能夠在室內和室外環境中工作--開辟了新的用例和應用。

挑戰

在低成本的硬件上將來自相機的大量數據轉換為3D感知是一個巨大的技術和工程挑戰。這個過程需要工程師具備大量的人工智能、計算機視覺和傳感器融合方面的專業知識，同時還需要有配套的技術。

值得慶幸的是，基于攝像頭的3D感知的強大的、可執行的解決方案現在已被機器人工程師所接受。例如，RGo機器人公司的解決方案--感知引擎，是一個全棧式的軟件解決方案，使制造商能夠迅速提供下一代的能力。在一些應用中，它能夠只利用一個攝像頭來實現精確的三維定位和感知。它的寬視場相機還能夠識別人類和周圍的其他障礙物。這種水平的場景理解使移動機器人在人類周圍的行為更加自然和協作。

其他模式

綜上所述，包括LiDAR在內的傳統傳感器模式仍然具有重要價值。最近在低成本MEMS三維激光雷達方面取得的進展令人鼓舞，當與相機結合時，可以為機器人系統增加具有成本效益的穩健性和豐富的三維制圖能力。

但馬斯克說的沒錯，相機和計算機視覺應該作為任何移動機器人導航系統的基礎。未來幾年肯定會看到動態變化，因為隨著自主車輛和機器人行業的進步，最先進的技術也在不斷發展。

關于作者

Peter Secor作為市場營銷和業務發展高級副總裁，負責建立RGo機器人公司的品牌，并為公司尋找新的客戶和市場機會。 在加入RGo之前，他曾在物聯網、工業自動化、機器人和3D打印的前沿和交叉領域的公司擔任變革性職務，包括iRobot和Stratasys。 Secor的職業生涯開始于管理顧問，他專門為工業自動化市場的財富500強公司提供企業戰略發展和并購，包括羅克韋爾自動化、西門子和霍尼韋爾。 他擁有新罕布什爾大學的機械工程學士學位和哥倫比亞大學哥倫比亞商學院的MBA學位，主修技術增長營銷。

以色列RGo機器人公司正在開創一種人工感知技術，使移動機器人能夠理解復雜的環境，像人類一樣自主操作。正在申請專利的計算機視覺和人工智能技術構成了感知引擎，它在超低成本、低功率的硬件上運行。

Perception Engine的應用幾乎是無止境的，從物流和制造業的AGV/AMR到消費市場的最后一英里配送和服務機器人。

我們的商業模式是與機器人制造商合作，這些制造商與我們有共同的愿景，即未來的自動化是不受約束的，但專注于現實世界的解決方案。 我們的團隊由具有深厚學術和行業經驗的世界級領導人組成，我們在將世界級創新推向市場方面有著良好的記錄。

主要目標市場：

1、物流/供應鏈 2、制造業 3、其他

技術/產品/服務--RGo Robotics 提供感知引擎，這是一個完整的堆棧軟件和硬件解決方案，能夠在多個硬件參考設計上運行，為自主移動機器人提供基于視覺的高級感知，使其能夠高效運行在非結構化環境中安全。感知引擎軟件作為 SDK 提供，該軟件旨在運行低成本、低功耗的商用硬件。

價值主張--RGo Robotics 的解決方案利用正在申請專利的計算機視覺和機器學習技術，為移動機器人和其他系統提供先進的感知能力，例如對象檢測和識別、場景理解以及映射和定位。這允許采用 RGo 感知引擎技術的系統自主運行。

需求驅動--雖然機器人創新的步伐令人驚嘆，但當今絕大多數機器人仍然不是自主的，無法在復雜的現實生活環境中自由移動。倉庫中的移動機器人正變得越來越普遍，但仍然過于復雜、過于昂貴，而且過于受限于非常受控的環境，無法利用更廣泛的市場機會。

RGo 相信只有基于視覺的感知才能真正達到人類水平的理解。就像人類一樣，將視覺與額外的傳感器相結合可以使感知變得穩健、準確并且不受暫時故障的影響。它的愿景是使移動機器人民主化，并使任何機器能夠在任何環境中自主、智能地移動。

RGo 解決方案使用基于視覺的感知，但將視覺信息與其他傳感器數據相結合，以建立對周圍世界的強大理解。

RGo Robotics – 商業模式和競爭

商業模式--RGo 的商業模式是與機器人制造商合作，這些制造商分享其對自動化不受限制但專注于現實世界解決方案的未來愿景。

合作伙伴--RGo 與高通、NVIDIA 和 ARM 等多家合作伙伴建立了戰略合作伙伴關系。

客戶--RGo 已獲得多個全球客戶，并已完成超過 1000 萬美元的客戶交易。

競爭對手--RGo 的競爭對手包括視覺 SLAM (vSLAM) 和自治解決方案提供商。

伙伴

RGo Robotics 擁有多元化的領先投資者和戰略合作伙伴，包括：