11月6日下午，第七屆中國國際機器人高峰論壇服務機器人主題論壇上，北京雷動云合智能技術有限公司CEO廖鴻宇以《家用機器人的計算機視覺》為題為我們分享了當前家用機器人的技術現狀及突破。（以下文字根據現場速記整理，僅供參考）

廖鴻宇說他進入機器人行業(yè)的初衷是因為自己對于機器人的濃厚興趣，2012年踏入人工智能技術這個新興領域，創(chuàng)辦了現在的北京雷動云合智能技術有限公司。

廖鴻宇談到雷動云合在機器人行業(yè)的著眼點是以機器人視覺應用作為突破口，雷動公司剛起步的時候碰到了較大的困難，做3D的器件結構是很復雜的，如果沒有大投入一般創(chuàng)業(yè)公司很難把它做好，蘋果和英特爾這些大企業(yè)投入大量人力物力去做，周期很長，成果卻不明顯。由于前期的資本限制，雷動公司想到了先解決機器人的行走問題，從最右側2D結構光開始，到可以探測機器人平面的地圖，因為沒有應用技術的難題所以成本很低，而現在家用機器人包括清潔機器人100多塊錢就可以給機器人提供環(huán)境識別，這樣就可以推動2C機器人的普及，機器人很容易實現在家里自由行走，而不像在大商場里面看到很昂貴的機器人在自由行走。

這里用了一些視覺原理，雷動公司把一個投影圖像用一個激光打一個光斑到環(huán)境當中或者變色物體當中，用攝像頭拍了物體以后進行處理，通過對光斑的結構分析還有攝像頭的計算，可以得出目標點的距離，然后再以此形成一套系統(tǒng)，這一套技術就被稱作主動技術或者主動識別技術。

另外一種技術就是TOF技術，以前主要是用在無人駕駛上，因為它對應室外比較好，近兩年有的公司也開始推出TOF芯片，可以讓機器人獲得一個景深的圖像，用這種方法就可以從2D圖像中得到一個3D的模型，蘋果用的3D結構光，到目前還是有一定問題的，雷動公司做人臉識別識別范圍也就半米左右，但對于機器人來說，五六米的環(huán)境當中用結構光可能就不太好了，這個時候TOF技術就比較適用，這是另外一個技術，其實它也是環(huán)境探測的技術。

再有一個就是現在很熱的，包括單目的和雙目的VSLAM。相當于一個攝像機加了一個投影的裝置，這邊的兩個都是攝像頭，所以不用主動環(huán)境投射什么東西，因為都是普通的攝像頭，可以采用一些廉價的裝置方式。然而現在這種雙目識別還是碰到了比較大的量產問題，因為雙目識別有兩個在量產當中標定式的困難。為了讓攝像頭做得更好，量產當中需要解決兩個問題，一個是這個攝像頭稍微有一點變化就會影響我們整個的參數，如何在量產當中保證它的穩(wěn)定，在工人組裝量產的時候保證組裝不變形，這些都是要想辦法克服的問題。

第二個，每個攝像頭內部有一個參數，因為VSLAM的測試對每一個點都要進行測算，所以攝像頭稍微有一點不光滑那每一個點的像素差異都會對測距產生誤差。一般的攝像頭主要是用來拍照的，其實拍照動一兩個像素點是看不出來的，然而人們更關注的美顏或者怎么拍的更加漂亮。于是想到了一個更聰明的辦法，就是給這個雙目識別配上一個裝置，可以方便的行走。

目前雷動云合智能技術有限公司跟中國移動在做一個項目，調試家里的雙目攝像頭，使其可以完成監(jiān)控后用VSLAM做自由行走。由于它只有兩個行走的輪子，兩個攝像頭，所以成本可以壓的很低，這個是在低成本環(huán)境下VSLAM的應用。

這是雷動公司其中的一個應用，現在很多人家里的掃地機器人，已經到了第三代，第一代實際上是沒有特定路線的，碰到墻就會彈回來，第二代有芯片，會記錄你的行走軌跡，但它沒有規(guī)劃。第三代的有一個地圖導航，要先建圖然后再做路徑規(guī)劃。有人可能覺得家用掃地機器人很便宜，實際上它用的技術往往比商業(yè)場景當中的更難。

對于酒店機器人而言，機器人首先需要被引導著在酒店里面走一圈，才能把這個地圖構建出來，只要有一個機器人地圖構建出來了，剩下的服務機器人會直接導入這個地圖，相對來說在商業(yè)場景里面對于機器人的自動建圖要求比較低。

但是家用機器人不一樣，在家里不會有人引導它建地圖，所以它的建圖要求更高。在雷動公司的合作方案中，將傳感器設計成了機器人的眼睛，大腦板形成地圖導航，小腦板做運動控制，還有各軀體部分。機器人發(fā)展過程當中我們發(fā)現，往往生物結構更加類似的機器人會更加穩(wěn)定，這也是做機器人的一個重大突破，就是模仿人神經元的計算方式。機器人歷史上幾代的技術發(fā)展都是在研究人或者生物的結構之后再去做一些實驗，由此實驗能取得一些較好的效果，人工智能研究當中對于腦認知的研究成為了一個重點。

雷動公司在第三代的機器人身上實現了雷達的功能，雷達智能探測一個平面的物體，對于地面上很多細小的東西導入圖像識別，以便可以做更好的規(guī)劃或者是規(guī)避。

機器人規(guī)避的動作不難做到，關鍵是怎么識別出這個地面的物體，還要考慮到技術成本的限制。家用機器人在其中做了一些家庭場景應用，比如老人摔倒，小孩子爬低爬高，對此機器人都會做一些匹配和報警，通過大量數據的收集分析后，可以準確的報警。

最后廖鴻宇又談到了人臉識別方面。人臉識別對人們而言并不陌生，在高鐵站都可以刷人臉過關，但是在家庭環(huán)境中，人臉識別實際上還是有不一樣的場景需要做細節(jié)的調整。

首先，人是不會習慣正對著機器的，家里的機器人可能也是側著或者在光照不好的環(huán)境中，這種情況下為了更好地進行人臉識別，還會另外識別你的體態(tài)，平時行走的姿勢。綜合來說只要把家里的人準確的識別出來就可以了，其他的人可以歸為陌生人。另外是關于家里物體的識別，包括沙發(fā)、電視機、床這些識別，識別這些物體的目的是什么呢？這是為了方便機器人在家人離開以后自動分辨出客廳和臥室，在關聯語音識別功能后，就可以直接對機器人說“去臥室”，它就會自己就過去了。