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算法|扫地机器人“离家出走”的真实原因找到了：差个自动驾驶算法

萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
这家公司 ， 竟然将自动驾驶算法用在了他们的扫地机器人上 。
算法|扫地机器人“离家出走”的真实原因找到了：差个自动驾驶算法
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大材小用？
还真没有 ， 虽然道路交通很复杂 ， 但家里也一样 。
不仅要在靠近柜脚床脚时减速 ， 还要在“看见”障碍物（掉在地上的袜子、缠绕的数据线）时来个急刹车 。
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还得肩负起逗猫遛狗的责任 ， 给上班的你直播宠物的“作案现场” 。
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问题来了 ， 机器人想要避开物体（如数据线、猫狗） ， 用目标检测算法不就行了？
但目标检测算法只能识别已知物体 ， 无法识别、测量未知物体的距离 。
想让机器避障 ， 除了检测特殊目标 ， 还需要自动驾驶技术中的一项核心算法三维感知 ， 即判断障碍物距离和三维尺寸（体积大小）的能力 。
人眼会下意识地判断物体与自己的距离 。
机器要想“学会”这种能力 ， 同样需要先拥有“眼睛” 。
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自动驾驶避障核心：双目视觉算法
深度感知用到的测距方法有很多 ， 包括红外、超声波、激光、3D结构光、3D ToF、单目视觉、双目视觉等 。
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那么 ， 为什么要选择双目视觉算法？
简单来说 ， 就是让机器像人一样 ， 用两只眼睛看世界 ， 产生“深度”感 。 不然 ， 机器人看着你和身后的花瓶 ， 会认为是你正顶着一个花瓶 ， 而不会产生“深度”感 。
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△错位图
如果只有单目（只用一只眼睛 ， 利用时间和判定框大小变化去测量距离）的话 ， 机器也有办法判断距离 ， 但就与人一样 ， 没办法判断得那么精确 。
例如 ， 左右手各举一支笔 ， 在闭上一只眼睛后 ， 试着将笔尖对笔尖——是不是容易对不上？因为距离感变差了 ， 所以笔尖总是容易互相错过 。
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那么 ， 激光雷达呢？
这的确是一个好东西 ， 如果多个雷达全方位感知 ， 机器就拥有了“神之视角” ， 每个角落都能看得清清楚楚 。
然而 ， 它造价太昂贵 。 如果在机器人身上装上可以无死角扫视房间的雷达数量 ， 它就变成了“行走的小金库” ， 价格让人无法直视 。
此外 ， 如红外、超声波等算法 ， 避障精度不如双目准确；至于3D ToF、结构光等算法 ， 不仅成本高 ， 需要额外配摄像头做目标检测 ， 而且没有区分物体的能力 ， 只能通过大小判断障碍物 。 （例如 ， 薄薄的袜子可能就被误吸了）
这也是为什么 ， 双目视觉算法在无人车与无人机领域“备受欢迎” 。
而现在 ， 双目视觉算法也被用在了扫地机器人上 。
3cm以上：结合LDS ， 障碍物全识别
机器的“眼睛” ， 通俗点来说就是各种大大小小的传感器 。 （激光雷达、相机后面的传感器）
传感器通常的工作原理 ， 是机器（在角α顶点处）发射红外线、超声波、激光 ， 通过“眼睛”（下图角β的顶点）接收到后 ， 再根据反射回来的角度、相位或时间 ， 来判断距离（d） 。
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△考验高中数学知识的时候到了
而双目视觉的根本原理 ， 就像是将这个三角形变成了3D版：
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