激光雷达还是视觉识别？机器人行业也在争论！｜科技前哨

2019年4月，伊隆·马斯克（Elon Musk）在特斯拉的AI DAY表示“激光雷达是一个愚蠢的设备”，强调特斯拉只会使用基于视觉感知的自动驾驶方案。

这一发言在自动驾驶产业引发了不小的讨论，到今天都还没有平息。有趣的是这个争论现在蔓延到了机器人产业中。

过去移动机器人产业2D激光雷达统治传感器市场已经几十年时间，但最近几年Canvas、Seegrid等移动机器人开发商都，投身了视觉识别方案开发中，其中一个明显的原因是便宜，而另一个争论点则来自于技术优势间的对比。

科技前哨今天为你梳理了行业内的一些分析，一起看看机器人产业如何看待激光雷达与视觉识别的关系。

1.寻求3D激光雷达的替代方案

今天很多移动机器人开发商选择图像识别的原因是图像识别能提供更好的定位能力。

2D激光雷达只能提供平面信息，简单说就是判断眼前有没有障碍，如果机器人想要获得定位能力就必须用上昂贵的3D激光雷达。

虽然激光雷达厂商一直在努力推动设备降价，然而3D激光雷达的售价大部分依然需要上千美元，有的移动机器人都没有这么贵。

相比之下摄像头可以看到整个空间结构，能很清楚的完成对整个场景的建模，做的感知自己在哪里。

根据Robotic business的统计，只需要20美元以下的相机设备，机器人就能获得非常强大的定位、障碍物检测和感知能力。

2.在充满挑战的环境中进行本地化

基于视觉的导航的另一个重要优势是能够处理重复的大型场景。典型例子就是物流仓库，其中成排的货架和货架系统在整个设施中重复出现。

摄像机搜集的信息十分丰富，有天花板、地板上的自然特征，以及仓库远处的标志，都可以帮助机器人完成定位。但是激光雷达只能看到激光反射形成的相同点云图，有时候会出现无法分辨相邻货架的情况。

3.3D感知和场景理解

最后，也是最重要的，基于视觉的感知可以实现其他类型的传感器根本无法实现的功能。例如，视觉可以检测纹理和颜色，因此相机能够区分人行道的边缘和道路的边缘。这可以为送货机器人创造显着的安全优势，因为机器人可以使用这种视觉信息来精确地沿着其边缘导航，就像人类一样。

这个功能在仓库和制造设施中非常有用，基于摄像头的系统甚至可以读取标志和符号，绕开潮湿的地板等等有风险的区域。

4.技术挑战同样存在

RGo机器人等企业已经开始研发各种基于摄像头的定位方案了，有的企业甚至开发了只用单个相机来实现精确定位和感知的算法，利用广角摄像头还能够识别人类和周围的其他障碍物。

不过这些技术挑战并不小，基于视觉的3D定位需要处理大量图像数据，这就必须要训练人工智能，掌握计算机视觉和传感器融合专业知识，整个开发过程的投入可能并不比装上激光雷达便宜。

这场争论并不会立马分出胜负，因为低成本的3D激光雷达也在出现，最后激光雷达与摄像头融合成一套设备也不是不可能。

技术变化并不是非黑即白，在产业中更是如此，不同的公司会有不同选择，技术方案却不是某个公司自身就能决定的，它只会是不断演化的结果。