1、機(jī)器視覺(jué)硬件可采集周?chē)h(huán)境信息
目前常用的視覺(jué)傳感器主要有：攝像頭、ToF 鏡頭和激光雷達(dá)技術(shù)。
機(jī)器視覺(jué)相機(jī) 。機(jī)器視覺(jué)相機(jī)的目的是將通過(guò)鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲(chǔ)存、分析和(或者)顯示的機(jī)器設(shè)備上?？梢杂靡粋€(gè)簡(jiǎn)單的終端顯示圖像，例如利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)顯示、存儲(chǔ)以及分析圖像。
激光雷達(dá)技術(shù) 。激光雷達(dá)是一種采用非接觸激光測(cè)距技術(shù)的掃描式傳感器，其工作原理與一般的雷達(dá)系統(tǒng)類(lèi)似，通過(guò)發(fā)射激光光束來(lái)探測(cè)目標(biāo)，并通過(guò)搜集反射回來(lái)的光束來(lái)形成點(diǎn)云和獲取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)光電處理后可生成為精確的三維立體圖像。采用這項(xiàng)技術(shù)，可以準(zhǔn)確的獲取高精度的物理空間環(huán)境信息，測(cè)距精度可達(dá)厘米級(jí)。
ToF 攝像頭技術(shù) 。TOF 是飛行時(shí)間(Time of Flight)技術(shù)的縮寫(xiě)，即傳感器發(fā)出經(jīng)調(diào)制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過(guò)計(jì)算光線(xiàn)發(fā)射和反射時(shí)間差或相位差，來(lái)?yè)Q算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結(jié)合傳統(tǒng)的相機(jī)拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現(xiàn)出來(lái)。
2、 AI 視覺(jué)技術(shù)算法幫助機(jī)器人識(shí)別周?chē)h(huán)境
視覺(jué)技術(shù)包括：人臉技術(shù)、物體檢測(cè)、視覺(jué)問(wèn)答、圖像描述、視覺(jué)嵌入式技術(shù)等。
人臉技術(shù)：人臉檢測(cè)能快速檢測(cè)人臉并返回人臉框位置，準(zhǔn)確識(shí)別多種人臉屬性;人臉比對(duì)通過(guò)提取人臉的特征，計(jì)算兩張人臉的相似度并給出相似度百分比;人臉查找是在一個(gè)指定人臉庫(kù)中查找相似的人臉;給定一張照片，與指定人臉庫(kù)中的 N 個(gè)人臉進(jìn)行比對(duì)，找出最相似的一張臉或多張人臉。根據(jù)待識(shí)別人臉與現(xiàn)有人臉庫(kù)中的人臉匹配程度，返回用戶(hù)信息和匹配度，即 1：N 人臉檢索。
物體檢測(cè)：基于深度學(xué)習(xí)及大規(guī)模圖像訓(xùn)練的物體檢測(cè)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的物體類(lèi)別、位置、置信度等綜合信息。
視覺(jué)問(wèn)答：視覺(jué)問(wèn)答(VQA)系統(tǒng)可將圖片和問(wèn)題作為輸入，產(chǎn)生一條人類(lèi)語(yǔ)言作為輸出。
圖像描述：需要能夠抓住圖像的語(yǔ)義信息，并生成人類(lèi)可讀的句子。
視覺(jué)嵌入式技術(shù)：包括人體檢測(cè)跟蹤、場(chǎng)景識(shí)別等。
3、 SLAM 技術(shù)賦予機(jī)器人更好的規(guī)劃移動(dòng)的能力
SLAM，全稱(chēng)叫做 Simultaneous Localization and Mapping，中文叫做同時(shí)定位與建圖。在SLAM 理論中，第一個(gè)問(wèn)題稱(chēng)為定位(Localization)，第二個(gè)稱(chēng)為建圖(Mapping)，第三個(gè)則是隨后的路徑規(guī)劃。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)的映射，機(jī)器人可以通過(guò)復(fù)雜的算法同時(shí)定位并繪制出位置環(huán)境的地圖，通過(guò) SLAM 技術(shù)可以有效解決規(guī)劃不合理，路徑規(guī)劃無(wú)法覆蓋所有地區(qū)，導(dǎo)致清潔效果一般的問(wèn)題。
▲SLAM 技術(shù)
當(dāng)完全不含 SLAM 的時(shí)候，由于沒(méi)有地圖沒(méi)有路徑規(guī)劃，掃地機(jī)器人每次碰到障礙物會(huì)沿著隨機(jī)方向折返，無(wú)法覆蓋到每一個(gè)區(qū)域。當(dāng)有 SLAM 的時(shí)候，可覆蓋至任意區(qū)域。此外，掃地機(jī)器人還配備攝像頭，用來(lái)識(shí)別鞋、襪子、動(dòng)物糞便等物品，達(dá)到智能規(guī)避。
4、基于 ToF 機(jī)器視覺(jué)的超寬帶定位技術(shù)
機(jī)器人中，基于 ToF 技術(shù)，主要可用來(lái)進(jìn)行高精度測(cè)距與定位，目前常用的就是超寬帶定位技術(shù)。
UWB(超寬帶)是一種無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)，可用于高精度測(cè)距與定位。UWB 傳感器精簡(jiǎn)設(shè)備分為標(biāo)簽和基站兩種。其基本工作方式是采用 TOF(Time of flight)的方式來(lái)進(jìn)行無(wú)線(xiàn)測(cè)距，根據(jù)測(cè)距值快速準(zhǔn)確計(jì)算出位置。
5、 AI 自然語(yǔ)言處理是人機(jī)交互的重要技術(shù)
人類(lèi)獲取信息的手段中 90%依靠視覺(jué)，但表達(dá)自己的方式 90%依靠語(yǔ)言。語(yǔ)言是人機(jī)交互中最自然的方式。但是自然語(yǔ)言處理 NLP 的難度很大，在語(yǔ)法、語(yǔ)義、文化中均存在差異，還有方言等非標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)言產(chǎn)生。隨著 NLP 的成熟，人類(lèi)與機(jī)器的語(yǔ)音交互越來(lái)越便捷，也將推動(dòng)機(jī)器人向更“智能化”發(fā)展。
機(jī)器人的陣列式麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器技術(shù)已經(jīng)比較成熟，隨著近年智能音箱+語(yǔ)音助手的快速發(fā)展，麥克風(fēng)陣列和微型揚(yáng)聲器被廣泛使用。 在鋼鐵俠陪伴機(jī)器人中，與用戶(hù)的語(yǔ)音交互都依靠麥克風(fēng)陣列和揚(yáng)聲器，此類(lèi)陪伴機(jī)器人就如同會(huì)動(dòng)的“智能音箱”，拓展了邊界形態(tài)。
目前對(duì)話(huà)機(jī)器人可分為通用對(duì)話(huà)機(jī)器人和專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域?qū)υ?huà)機(jī)器人。自然語(yǔ)言處理的技術(shù)發(fā)展，將提升機(jī)器人與人類(lèi)的交互體驗(yàn)，讓機(jī)器人顯得更為“智能”。
6、 AI 深度學(xué)習(xí)算法幫助機(jī)器人向產(chǎn)生自我意識(shí)中進(jìn)化
硬件：AI 芯片技術(shù)的發(fā)展，使機(jī)器人擁有更高算力。 由于摩爾定律的發(fā)展，單位面積芯片容納的晶體管個(gè)數(shù)不斷增長(zhǎng)，推動(dòng)芯片小型化和 AI算力的提升。此外，異構(gòu)芯片如 RISC-V 架構(gòu)芯片的產(chǎn)生，也為 AI 芯片的算力提升提供了硬件支持。
算法：AI 深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器人的未來(lái) 。AI 深度學(xué)習(xí)算法給予機(jī)器人通過(guò)輸入變量學(xué)習(xí)的能力。未來(lái)的機(jī)器人能否擁有自主意識(shí)，需要 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展。 深度學(xué)習(xí)算法給機(jī)器人獲得自我意識(shí)提出了一種可能性。通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，一些算法已經(jīng)可以在單點(diǎn)的領(lǐng)域超越人類(lèi)，Alpha Go 的成功，讓我們看到人類(lèi)在 AI 技術(shù)中，已可實(shí)現(xiàn)單類(lèi)別的自我學(xué)習(xí)能力，并在一些領(lǐng)域，如“圍棋、德州撲克、知識(shí)競(jìng)賽”等單個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)可以媲美甚至打敗人類(lèi)。
AI 深度學(xué)習(xí)算法，使機(jī)器人擁有了智能決策的能力，擺脫了之前單一輸入對(duì)應(yīng)單一輸出的編程邏輯，也讓機(jī)器人更加“智能”。 但是，機(jī)器人在“多模態(tài)”領(lǐng)域，仍無(wú)法與人類(lèi)媲美。特別是如嗅覺(jué)、味覺(jué)、觸覺(jué)、心理學(xué)等無(wú)法量化的信號(hào)，仍未能找到合理的量化方式。
7、 AI+5G 拓展機(jī)器人的活動(dòng)邊界，提供更大算力和更多存儲(chǔ)空間，形成知識(shí)共享
4G 時(shí)代，移動(dòng)機(jī)器人的四大痛點(diǎn) ：
1)工作范圍受限：只能在固定的范圍內(nèi)執(zhí)行任務(wù)，構(gòu)建的地圖不便于共享，難以在大尺度環(huán)境下工作。
2) 業(yè)務(wù)覆蓋受限：運(yùn)算有限，識(shí)別性能仍需提升;能力有限，僅能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，難以快速批量部署。
3) 提供服務(wù)受限：復(fù)雜業(yè)務(wù)能力差，交互能力有待提高，特種業(yè)務(wù)部署效率低。
4) 運(yùn)維成本高：部署效率低，每個(gè)場(chǎng)景都需構(gòu)建地圖，規(guī)劃路徑;，配備巡檢任務(wù)等。
這四大痛點(diǎn)，制約了移動(dòng)機(jī)器人在 4G 時(shí)代的滲透?？傮w來(lái)說(shuō)，就是機(jī)器人仍需要更多的存儲(chǔ)空間和更強(qiáng)的運(yùn)算能力。5G 的低延時(shí)、高速率、廣連接將能夠解決目前的這些痛點(diǎn)。
5G 對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人的賦能：
1)拓展機(jī)器人的工作范圍 。5G 對(duì)于機(jī)器人的最大賦能就是拓展了機(jī)器人的物理邊界，5G 對(duì)于 TSN(時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò))的支持，使機(jī)器人的活動(dòng)邊界從家庭走向社會(huì)的方方面面。我們大可以想象未來(lái)人類(lèi)與機(jī)器人共同生活的場(chǎng)景。在物流、零售、巡檢、安保、消防、指揮交通、醫(yī)療等方面，5G 和 AI 都能夠賦能機(jī)器人，幫助人類(lèi)實(shí)現(xiàn)智慧城市。
2) 為機(jī)器人提供更大算力和更多存儲(chǔ)空間，形成知識(shí)共享。5G 對(duì)云機(jī)器人的推動(dòng)，為機(jī)器人提供更大算力和更多存儲(chǔ)空間：彈性分配計(jì)算資源：滿(mǎn)足復(fù)雜環(huán)境中的同步定位和制圖。訪(fǎng)問(wèn)大量數(shù)據(jù)庫(kù)：識(shí)別和抓取物體;基于外包地圖的長(zhǎng)期定位。形成知識(shí)共享 ：多機(jī)器人間形成知識(shí)共享。
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