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随着AMR产品的不断迭代，其技术演进方向也越来越被关注。其中，激光和视觉两者谁才是未来的主流方向已经成为了争论的焦点。但不可否认的是，激光传感器解决方案现阶段在导航方向的成熟度更高，但在避障方面，视觉方案确是大众选择。
无论是室外的无人驾驶还是室内的AMR，避障都是最基础的需求。尤其是在移动机器人向室外场景延伸的过程中，对避障的要求更是越来越重要。
双目视觉避障方案或将成为主流
就避障来说，移动机器人需要通过传感器实时获取自身周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置等信息。而现阶段避障使用的传感器多种多样，各有不同的原理和特点。
红外和超声波技术，因为都需要主动发射光线、声波，所以对于反射的物体有要求，比如：红外线会被黑色物体吸收，会穿透透明物体，还会被其他红外线干扰；而超声波会被海绵等物体吸收，也容易被室外气流干扰。
而且，主动式测距还会产生两台机器相互干扰的问题。相比之下，虽然双目视觉也对光线有要求，但是对于反射物的要求要低很多，两台机器同时使用也不会互相干扰，普适性更强。
最重要的是，常见的红外和超声波目前都是单点测距，只能获得特定方向上的距离数据，而双目视觉可以在小体积、低功耗的前提下，获得眼前场景的比较高分辨率的深度图，这就让避障功能有了更多的发展空间，比如避障之后的路径规划等。
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地下车库暗光场景样张
激光技术虽然也能实现类似双目视觉的功能，但是受限于技术发展，目前的激光元件普遍价格贵、体积大、功耗高。
所以各方比较之下，性价比高、原理简单、前景广阔、普遍适用的双目视觉就这样脱颖而出了。
目前的双目视觉主要分为两类：被动的双目和主动红外双目，二者区别是主动红外带有红外光源，可解决白墙、玻璃等无纹理信息场景中，双目匹配的问题，但由于红外光源功率有限，超过一定距离，其效果等同于被动双目。
目前国内有十余家主动红外双目厂商推出消费级的产品，当前探测距离大多是15米以内，在室内服务机器人、商用扫地机器人、高校教育等市场均有落地应用。
而被动双目由于技术特性，当前主要在室外场景落地应用较多，目前在自动驾驶汽车、各类室外机器人上均有落地应用。由于在汽车上使用，产品软硬件综合技术指标要求更高，国内实现量产的厂商较少。
目前市面上主要是国际大厂有类似产品，如博世、大陆等，但他们只面向车载市场推出产品。而在车载领域持续耕耘之后，中科慧眼更是将目光从车规级延伸到工业级。
从车规级到工业级，难点在哪？
作为一家专业从事双目视觉的高新企业，中科慧眼成立于2014年，作为百度Apollo计划生态成员，其在双目视觉领域处于国内领先地位。为国内绝大多数自动驾驶、移动机器人项目提供双目立体感知能力。
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中科慧眼COO孟然表示：“中科慧眼双目立体相机能够识别出一切障碍物并且能够进行精确测距。能够识别各类车辆、行人、静态障碍物、不规则障碍物和微小障碍物等。中科慧眼双目相机支持输出多种数据信息，可选装不同焦距及视场角的镜头，用于托盘孔检测、箱体检测和视觉导航避障等。同时更是已经推出导航、避障算法、小物体检测算法、物体属性识别算法等算法IP。”
现在，其多数产品已达到车规级要求，能适应各种严苛的工作环境应用场景极为广泛，为自主移动机器人、自动驾驶、仓储自动分拣、农保和电力巡检无人机、地图测绘、安防监控（基于三维数据）等行业开发者赋能。
虽然目前将技术降级转化，推出满足各类室外AGV行业需求的产品。但是从车规级走到工业级，技术上是存在一定程度的“降维打击”，但在落地应用上，则是完全不同的难点方向。
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所以，基于中科慧眼在自动驾驶上的沉淀，在进入工业领域，他们首先将目光放在了室外场景的避障上。“但车规级的双目视觉可以做到标准化通用，而在工业场景，每个行业、每个工厂都是完全不同的挑战。”孟然说道。
那么如何在工业的非标场景中寻找标准化之路就成了当下的难题，中科慧眼的做法就是打造最底层IP的固化，即将人、车辆、货架、墙壁、异形件等算法IP做成积木式的标准品，后续只需要搭载模块就可以快速识别。
孟然讲到：“行业处于发展早期，空谈技术路线其实意义不大，因为从本质上来说，技术没有优劣势之分，更多的是落地应用时，结合需求为客户选择最适合的技术。AGV/AMR都是机器人，自动驾驶汽车也是一种机器人，二者之间的界限将越来越模糊，在自动驾驶汽车上多传感器融合是必然，相信AGV或者AMR未来也会如此。”
到那时，万物“开眼”的时代下，视觉传感器的时代将会真正来临。
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