廖鸿宇——家用机器人的计算机视觉

11月6日下午，第七届中国国际机器人高峰论坛服务机器人主题论坛上，北京雷动云合智能技术有限公司CEO廖鸿宇以《家用机器人的计算机视觉》为题为我们了当前家用机器人的技术现状及突破。（以下文字根据现场速记整理，仅供参考）廖鸿宇说他进入机器人行业的初衷是因为自己对于机器人的浓厚兴趣，2012年踏入人工智能技术这个新兴领域，创办了现在的北京雷动云合智能技术有限公司。廖鸿宇谈到雷动云合在机器人行业的着眼点是以机器人视觉应用作为突破口，雷动公司刚起步的时候碰到了较大的困难，做3D的器件结构是很复杂的，如果没有大投入一般创业公司很难把它做好，苹果和英特尔这些大企业投入大量人力物力去做，周期很长，成果却不明显。由于前期的资本限制，雷动公司想到了先解决机器人的行走问题，从最右侧2D结构光开始，到可以探测机器人平面的地图，因为没有应用技术的难题所以成本很低，而现在家用机器人包括清洁机器人100多块钱就可以给机器人提供环境识别，这样就可以推动2C机器人的普及，机器人很容易实现在家里自由行走，而不像在大商场里面看到很昂贵的机器人在自由行走。这里用了一些视觉原理，雷动公司把一个投影图像用一个激光打一个光斑到环境当中或者变色物体当中，用摄像头拍了物体以后进行处理，通过对光斑的结构分析还有摄像头的计算，可以得出目标点的距离，然后再以此形成一套系统，这一套技术就被称作主动技术或者主动识别技术。另外一种技术就是TOF技术，以前主要是用在无人驾驶上，因为它对应室外比较好，近两年有的公司也开始推出TOF芯片，可以让机器人获得一个景深的图像，用这种方法就可以从2D图像中得到一个3D的模型，苹果用的3D结构光，到目前还是有一定问题的，雷动公司做人脸识别识别范围也就半米左右，但对于机器人来说，五六米的环境当中用结构光可能就不太好了，这个时候TOF技术就比较适用，这是另外一个技术，其实它也是环境探测的技术。再有一个就是现在很热的，包括单目的和双目的VSLAM。相当于一个摄像机加了一个投影的装置，这边的两个都是摄像头，所以不用主动环境投射什么东西，因为都是普通的摄像头，可以采用一些廉价的装置方式。然而现在这种双目识别还是碰到了比较大的量产问题，因为双目识别有两个在量产当中标定式的困难。为了让摄像头做得更好，量产当中需要解决两个问题，一个是这个摄像头稍微有一点变化就会影响我们整个的参数，如何在量产当中保证它的稳定，在工人组装量产的时候保证组装不变形，这些都是要想办法克服的问题。第二个，每个摄像头内部有一个参数，因为VSLAM的测试对每一个点都要进行测算，所以摄像头稍微有一点不光滑那每一个点的像素差异都会对测距产生误差。一般的摄像头主要是用来拍照的，其实拍照动一两个像素点是看不出来的，然而人们更关注的美颜或者怎么拍的更加漂亮。于是想到了一个更聪明的办法，就是给这个双目识别配上一个装置，可以方便的行走。目前雷动云合智能技术有限公司跟中国移动在做一个项目，调试家里的双目摄像头，使其可以完成监控后用VSLAM做自由行走。由于它只有两个行走的轮子，两个摄像头，所以成本可以压的很低，这个是在低成本环境下VSLAM的应用。这是雷动公司其中的一个应用，现在很多人家里的扫地机器人，已经到了第三代，第一代实际上是没有特定路线的，碰到墙就会弹回来，第二代有芯片，会记录你的行走轨迹，但它没有规划。第三代的有一个地图导航，要先建图然后再做路径规划。有人可能觉得家用扫地机器人很便宜，实际上它用的技术往往比商业场景当中的更难。对于酒店机器人而言，机器人首先需要被引导着在酒店里面走一圈，才能把这个地图构建出来，只要有一个机器人地图构建出来了，剩下的服务机器人会直接导入这个地图，相对来说在商业场景里面对于机器人的自动建图要求比较低。但是家用机器人不一样，在家里不会有人引导它建地图，所以它的建图要求更高。在雷动公司的合作方案中，将传感器设计成了机器人的眼睛，大脑板形成地图导航，小脑板做运动控制，还有各躯体部分。机器人发展过程当中我们发现，往往生物结构更加类似的机器人会更加稳定，这也是做机器人的一个重大突破，就是模仿人神经元的计算方式。机器人历史上几代的技术发展都是在研究人或者生物的结构之后再去做一些实验，由此实验能取得一些较好的效果，人工智能研究当中对于脑认知的研究成为了一个重点。雷动公司在第三代的机器人身上实现了雷达的功能，雷达智能探测一个平面的物体，对于地面上很多细小的东西导入图像识别，以便可以做更好的规划或者是规避。机器人规避的动作不难做到，关键是怎么识别出这个地面的物体，还要考虑到技术成本的限制。家用机器人在其中做了一些家庭场景应用，比如老人摔倒，小孩子爬低爬高，对此机器人都会做一些匹配和报警，通过大量数据的收集分析后，可以准确的报警。最后廖鸿宇又谈到了人脸识别方面。人脸识别对人们而言并不陌生，在高铁站都可以刷人脸过关，但是在家庭环境中，人脸识别实际上还是有不一样的场景需要做细节的调整。首先，人是不会习惯正对着机器的，家里的机器人可能也是侧着或者在光照不好的环境中，这种情况下为了更好地进行人脸识别，还会另外识别你的体态，平时行走的姿势。综合来说只要把家里的人准确的识别出来就可以了，其他的人可以归为陌生人。另外是关于家里物体的识别，包括沙发、电视机、床这些识别，识别这些物体的目的是什么呢？这是为了方便机器人在家人离开以后自动分辨出客厅和卧室，在关联语音识别功能后，就可以直接对机器人说去卧室，它就会自己就过去了。

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