机器人各类避障技术的应用解析
随着机器人开始转入到工厂、仓库、酒店、商场、餐厅等环境中应用于，我们对机器人的移动能力更加推崇，以至于“避障”是我们绕行不出的话题。避障与SLAM是既有联系又有区别的两个有所不同功能，虽然SLAM开建图过程中，早已通过一种或多种传感器展开了周边环境的障碍物检测，但是受限于目前主流SLAM技术的不成熟期，避障问题无法获得很好的解决问题。市面上少见的机器人大部分都是使用二维激光雷达导航系统，但是二维激光雷达在实际应用于中仍有缺点。
随着机器人开始转入到工厂、仓库、酒店、商场、餐厅等环境中应用于，我们对机器人的移动能力更加推崇，以至于“避障”是我们绕行不出的话题。避障与SLAM是既有联系又有区别的两个有所不同功能，虽然SLAM开建图过程中，早已通过一种或多种传感器展开了周边环境的障碍物检测，但是受限于目前主流SLAM技术的不成熟期，避障问题无法获得很好的解决问题。市面上少见的机器人大部分都是使用二维激光雷达导航系统，但是二维激光雷达在实际应用于中仍有缺点。
如图，二维激光雷达是360度水平视场角的距离测量，其量程范围内的多数障碍物都能因为对激光的光线而被测量到，但是激光雷达不能检测到A和C物体的不存在，无法检测雷达扫瞄平面下的B物体，而如果A和C物体上下形状不一，则机器人无法根据雷达扫瞄测量障碍物距离的数据，构建精确避障。所以在实际应用于中，布满在地上的物体、突起的台阶、桌子和椅子等都会对激光雷达避障构成挑战。
如果我们把这种必须考虑到物体上下原始轮廓的障碍物检测称作“立体避障”。在一些简单的场所，二维激光雷达无法胜任立体避障的工作，必需要为机器人配有其它的传感器作为补足。比如：超声波传感器，它的成本非常低，实行非常简单，可辨识半透明物体，缺点是检测距离将近，三维轮廓辨识精度很差，所以对桌腿等简单轮廓的物体辨识很差，但是它可以辨识玻璃、镜面等物体。
还有深度照相机，它不具备三维的距离测量能力（同时不具备水平和横向视场角），因此，可以必要检测到立体的障碍物，为移动机器人获取三维的维护能力。所以在高配的移动机器人中，可以使用激光雷达来构建SLAM，用深度照相机来构建立体避障，再行用超声波来防水激光雷达和深度照相机的检测盲点，这三种传感器沦为许多高端移动机器人的少见人组配备。上海图青溪信息科技有限公司（全称：上海图青溪）副总经理徐韬说：“多数深度照相机的横向视场角在60度以下，平视加装的话对正面的立体避障物检测较好，但是对近距离处的平坦障碍物不会不存在较小的盲区。
”“如图，这种情况，一种方法是减少加装高度，另外一种方案是使用俯瞰的加装角度，但是这样都会导致对障碍物高度检测的缺陷。”因此，在实际用于中必须细心考虑到和设计照相机的加装方式，如果对上下立体障碍物检测的拒绝都较为低的话，可以使用平视＋俯瞰两套深度照相机的方案展开人组。以下是上海图青溪获取的较为最重要的深度照相机规格参数可供行业人士参照：所有的照相机都有其最较短和更远的工作距离，典型的深度照相机工作范围有0．3－3m（近距离版本）或0．5－5m（中距离版本），在最短距离内深度互为机会几乎看到物体，这对机器人保镖处的防水可能会构成威胁，必须细心考虑到。
另外，分辨率越高，对物体的轮廓辨识度就越好，但是成本和计算出来量代价也不会更大，对于全然避障而言，只不过对物体轮廓的细节辨识度拒绝不低，分辨率可以不低，比如480p等级才可。最后，在深度照相机的检测帧亲率市场需求跟机器人的移动速度涉及，一般来说普通的商用或家用机器人移动速度并不慢，多在1m／s左右，30fps的帧亲率，在帧延时较低的情况下，早已可以满足要求。
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