動態捕獲和AI視覺無人機這些事兒

無人機10086

2021年5月28日 09:56

隨著計算機和人工智能的發展，涌現了一大批高新產業，例如智能機器人、自動駕駛、AR、VR、無人機……這些產品的出現不僅在一定程度上減輕了人們的負擔，同時又可以代替人類去做那些比較危險的工作，不斷提高人們生活的智能性。

掃地機器人的出現極大的便利了人們的日常生活，然而早起的掃地機器人只能實現室內的簡單清掃，在房間內隨機游走，經常出現碰壁現象。如今隨著定位與構圖技術的不斷發展及其在掃地機器人中的應用，目前的掃地機器人已變得非常智能，可通過傳感器對室內的環境進行掃描建圖，并實現自主規劃式清掃，還能做到自主回充斷點續掃等功能。

掃地機器人要真正實現智能清掃，至少要做到以下幾點：

1、知道自己在哪（定位）：也就是掃地機器人在工作過程中需要清楚自己所在房間的具體位置；

2、了解周圍環境是什么樣子（建圖）：也就是需要知道整個房間的地面結構信息；

3、該如何到達指定地點（路徑規劃）：當掃地機器人要到達某個指定地點時，它能以最優路線到達目的地，并繞開障礙物。

有以上三大能力的掃地機器人就能變得非常智能了，不會像無頭蒼蠅一樣在室內隨機亂跑，而是可以從任意位置出發，根據建立好的地圖實現規劃式清掃。

在人工智能、機器視覺、高精度導航定位和多傳感器融合等技術的推動下，眾多行業迎來了前所未有的發展機遇，人工智能+無人機（AI+UAV）正是具有無限想象力的應用方向。無人機的導航需要依靠周圍環境的地圖和無人機對自身的有效定位這兩個必要條件。目前無人機在已知周圍環境的情況導航的技術已經比較成熟，因而人們的研究熱點逐漸轉移到實現無人機在未知環境下的導航。而定位是導航的前提，這就回到了跟掃地機器人一樣的問題。

SLAM的全稱（Simultaneous Localization And Mapping）即（同時定位與地圖構建）是無人機在未知環境中定位的一種解決方案，對無人機自主飛行的實現具有重要意義。SLAM就是當無人機身處一個對于自己來說十分陌生的環境，并從環境中未知地點開始運動，運動過程中通過傳感器感知周圍環境的特征，結合自身運動狀態和從環境中的觀測量恢復出環境的3D結構，進而到構建未知環境地圖的目的。通過該技術無人機可以在不依靠GPS信號的基礎之上，根據周圍的環境地圖進行自主定位。

目前用于SLAM的傳感器主要分為激光雷達及視覺傳感器兩種，其中激光雷達常用于地面端，視覺傳感器常用于空中端設備。本文所描述的是視覺傳感器。

VIO的全稱是Visual-Inertial Odometry，中文名為視覺慣性里程計。對無人機的定位來說，實時性是一個重要的條件，視覺里程計常常要在計算代價和精確度之間做權衡。VIO可以在同樣的條件下，獲得更好的效果。同時價格成本也是重要的指標，相比于昂貴的激光雷達，攝像機和IMU是低價普適的傳感器。

在《AI視覺無人機這些事兒》中，我們提到了團隊關于這塊的技術路線及DEMO。以下是相關進展。